Python爬虫:requests库与XPath解析实战
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更新于2024-08-05
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在爬虫学习的第三天,我们深入探讨了两个关键主题:requests库的高级用法以及XPath解析器的技巧。
**1. requests库的进阶应用**
requests库是Python中最常用的基础HTTP客户端,它简化了网络请求的处理。在这个部分,我们重点回顾了以下几个核心概念:
- `requests.request()`函数是基础接口,支持多种HTTP方法(GET、POST、PUT、DELETE),并允许设置参数、数据、JSON格式上传,以及文件上传。例如,`requests.get(url, params=params)`用于发送GET请求,传递查询参数。
- `proxies`参数用于设置代理服务器,这对于处理跨域请求或访问受限制的网站很有帮助。
- `auth`用于进行基本认证或 Digest 认证,确保请求的安全性。
- `requests.Session()`创建一个会话对象,通过多次请求共享连接,提高了效率,减少了建立连接的时间开销。
- `requests.Response`对象包含了丰富的属性,如`status_code`表示HTTP状态码,`headers`存储响应头信息,`content`或`text`获取响应体内容,`cookies`处理 cookies,`json()`方法则用于解析JSON格式的响应。
**2. XPath解析器的高级用法**
XPath是一种强大的XML和HTML文档选择语言,用于定位文档中特定的元素。在爬虫中,XPath用于从HTML结构中提取所需的数据。以下是一些高级用法:
- 路径表达式中,`/`表示从根元素开始查找,`//`表示沿着任意层级查找,`./`和`.//`分别表示从当前元素及其后代和任何后代查找。
- 位置条件如`//li[1]`选择第一个`<li>`元素,`//li[last()]`选择最后一个,`//li[position()<3]`选择前两个。
- 属性条件可以通过`[@attribute_name]`来筛选,如`//li[@id="xxxx"]`或`//li[@class=""]`,可以同时处理多个属性,如`//li[@class="a and b"]`。
- `//div[contains(@class,"page")]`匹配class属性包含"page"的div,`starts-with`和`ends-with`则分别用于查找属性值开始或结束符合特定模式的元素。
XPath的灵活度和强大功能使得在处理复杂的HTML结构时,能够高效地提取目标数据。通过熟练运用requests库和XPath解析,爬虫开发者能够更好地抓取和处理网页内容。
2019-10-22 上传
2024-04-02 上传
2024-09-13 上传
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