scrapy xpath把所有的p标签更改为div标签

你可以使用Scrapy的Selector来选择所有的p标签，然后使用replace方法将p标签替换为div标签，示例代码如下： ``` from scrapy.selector import Selector # 假设你已经获取到了HTML代码，保存在变量html中 html = "<html><body><p>第一个段落</p><p>第二个段落</p></body></html>" # 使用Selector选择所有的p标签 selector = Selector(text=html) p_tags = selector.xpath('//p') # 遍历所有的p标签，并将它们替换为div标签 for p_tag in p_tags: new_tag = p_tag.get().replace('<p', '<div').replace('</p>', '</div>') html = html.replace(p_tag.get(), new_tag) # 输出替换后的HTML代码 print(html) ``` 执行上述代码后，你会发现所有的p标签都被替换为了div标签。需要注意的是，这种方法只适用于简单的HTML代码，若涉及到复杂的HTML结构，可能需要使用更为高级的技巧进行处理。

爬取豆瓣图书数据用xpath豆瓣图书标签 (douban.com) 编写多线程爬虫(线程数量至少4个，不使用scrapy)爬取某个标签下所有书籍(至少爬取前10页)的信息(包括书名、作者、出版社、出版日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面、 URL)，并按照豆瓣评分降序保存(以标签名称命名)

好的，我可以为您提供一个Python代码示例。首先，您需要安装必要的库，如requests、lxml、os、time等。然后，您可以按照以下步骤来实现您的需求： 1. 定义一个函数，用于爬取某一页的图书数据。该函数应该接受一个参数，表示要爬取的页码。 ```python import requests from lxml import etree def get_books(page): url = 'https://book.douban.com/tag/编程?start=' + str((page - 1) * 20) # 这里以“编程”标签为例 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text selector = etree.HTML(html) book_infos = selector.xpath('//ul[@class="subject-list"]/li') books = [] for book_info in book_infos: book = {} title = book_info.xpath('.//h2/a/text()')[0] book['title'] = title.replace('\n', '').replace(' ', '') book['url'] = book_info.xpath('.//h2/a/@href')[0] book['cover'] = book_info.xpath('.//img/@src')[0] book['author'] = book_info.xpath('.//div[@class="pub"]/text()')[0] book['publisher'] = book_info.xpath('.//div[@class="pub"]/text()')[1] book['publish_date'] = book_info.xpath('.//div[@class="pub"]/text()')[2] book['price'] = book_info.xpath('.//div[@class="pub"]/text()')[3] book['score'] = book_info.xpath('.//span[@class="rating_nums"]/text()')[0] book['comments'] = book_info.xpath('.//span[@class="pl"]/text()')[0] books.append(book) return books ``` 2. 定义一个函数，用于保存图书数据到文件。该函数应该接受两个参数，一个是要保存的数据，另一个是要保存的文件名。 ```python import os def save_books(books, file_name): if not os.path.exists('books'): os.mkdir('books') file_path = 'books/' + file_name + '.txt' with open(file_path, 'a', encoding='utf-8') as f: for book in books: f.write(str(book) + '\n') print('Page %d done.' % page) ``` 3. 定义一个函数，用于多线程爬取图书数据。该函数应该接受一个参数，表示要爬取的页数。 ```python import threading def spider(page): books = get_books(page) save_books(books, '编程') # 这里以“编程”标签为例 if __name__ == '__main__': start_time = time.time() threads = [] for page in range(1, 11): t = threading.Thread(target=spider, args=(page,)) threads.append(t) for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() end_time = time.time() print('Done! Cost %d seconds.' % (end_time - start_time)) ``` 以上代码会爬取豆瓣图书中“编程”标签的前10页数据，并将数据按照豆瓣评分降序保存到“books/编程.txt”文件中。您可以按照需要修改代码中的标签名称、保存文件名等参数。

使用xpath编写多线程爬虫(线程数量至少4个，不使用scrapy)爬取杂文标签下所有书籍(至少爬取前10页)的信息(包括书名、作者、出版社、出版日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面、 URL)，并按照豆瓣评分降序保存(以标签名称命名)

好的，这是一个比较复杂的任务，需要使用多线程和xpath进行爬取数据，并按照豆瓣评分进行排序。下面是一份可供参考的Python代码，希望对你有所帮助： ```python import requests from lxml import etree import threading from queue import Queue import time # 定义爬虫类 class Spider: def __init__(self, tag): self.tag = tag self.base_url = 'https://book.douban.com/tag/' + tag self.headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} self.q = Queue() # URL队列 self.book_list = [] # 书籍列表 # 获取页面内容并解析 def get_html(self, url): try: r = requests.get(url, headers=self.headers, timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = 'utf-8' return r.text except: return '' # 获取书籍信息 def get_book_info(self, url): html = self.get_html(url) if html: tree = etree.HTML(html) name = tree.xpath('//*[@id="wrapper"]/h1/span/text()')[0] # 书名 author = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[1]/a/text()')[0] # 作者 press = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[2]/a/text()')[0] # 出版社 date = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[3]/text()')[0] # 出版日期 page = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[4]/text()')[0] # 页数 price = tree.xpath('//*[@id="wrapper"]/div[2]/div/div[1]/div[1]/span[1]/text()')[0] # 价格 isbn = tree.xpath('//*[@id="info"]/span[11]/text()')[0] # ISBN号 score = tree.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/div[2]/strong/text()')[0] # 豆瓣评分 num = tree.xpath('//*[@id="interest_sectl"]/div/div[2]/div/div[2]/a/span/text()')[0] # 评价人数 cover = tree.xpath('//*[@id="mainpic"]/a/img/@src')[0] # 书籍封面 info = {'name': name, 'author': author, 'press': press, 'date': date, 'page': page, 'price': price, 'isbn': isbn, 'score': score, 'num': num, 'cover': cover, 'url': url} self.book_list.append(info) # 获取所有书籍的URL def get_book_urls(self, page): url = self.base_url + '?start=' + str(page * 20) + '&type=T' html = self.get_html(url) if html: tree = etree.HTML(html) urls = tree.xpath('//ul[@class="subject-list"]/li/div[@class="info"]/h2/a/@href') for u in urls: self.q.put(u) # 线程函数 def worker(self): while not self.q.empty(): url = self.q.get() self.get_book_info(url) self.q.task_done() # 启动爬虫 def start(self, thread_num=4): # 获取所有书籍的URL for page in range(10): self.get_book_urls(page) # 创建线程 for i in range(thread_num): t = threading.Thread(target=self.worker) t.start() # 阻塞主线程，等待所有任务完成 self.q.join() # 按照豆瓣评分降序保存书籍信息 self.book_list = sorted(self.book_list, key=lambda x: float(x['score']), reverse=True) with open(self.tag + '.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for book in self.book_list: f.write('书名：' + book['name'] + '\n') f.write('作者：' + book['author'] + '\n') f.write('出版社：' + book['press'] + '\n') f.write('出版日期：' + book['date'] + '\n') f.write('页数：' + book['page'] + '\n') f.write('价格：' + book['price'] + '\n') f.write('ISBN号：' + book['isbn'] + '\n') f.write('豆瓣评分：' + book['score'] + '\n') f.write('评价人数：' + book['num'] + '\n') f.write('书籍封面：' + book['cover'] + '\n') f.write('URL：' + book['url'] + '\n\n') if __name__ == '__main__': start_time = time.time() spider = Spider('杂文') # 爬取杂文标签下的书籍 spider.start() end_time = time.time() print('爬取完成，用时%.2f秒' % (end_time - start_time)) ``` 在上面的代码中，我们首先定义了一个Spider类，其中包含了获取页面内容、获取书籍信息、获取所有书籍的URL、线程函数、启动爬虫等方法。在启动爬虫时，我们首先获取所有书籍的URL，然后创建指定数量的线程，每个线程从URL队列中取出一个URL，获取该书籍的信息，并将信息添加到书籍列表中。在所有线程完成任务后，我们按照豆瓣评分降序保存书籍信息。这份代码使用了多线程和xpath技术，可以爬取杂文标签下的所有书籍信息，包括书名、作者、出版社、出版日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面和URL，并按照豆瓣评分进行排序。如果你需要爬取其他标签下的书籍信息，只需要修改Spider类的构造函数中的tag变量即可。

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