Python爬虫-PyQuery

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-05-22 08:27 225阅读 0赞

# Python爬虫-PyQuery #

*  Python爬虫-PyQuery
    
     *  一些看法
     *  使用
     *  语法
        
         *  初始化
         *  选择标签
         *  遍历
         *  对标签操作
         *  伪类选择器
         *  \*eq()的使用
     *  代码

## 一些看法 ##

关于数据提取的四个主流方法就回顾完了，当然不用也不必全会。我个人认为正则是一定要OK的，其余三个拣一个上手即可。剩下部分，总得达到“开书了然”的境界吧。毕竟说不定什么时候就需要阅览别人的代码，你怎么管得找人家用xpath呢还是用PyQuery呢？  
这是最后一次在句子迷实战，此次目标书籍：《年华是无效信》——是我钟爱！

## 使用 ##

`from pyquery import PyQuery as pq`  
`doc = pq(html)`

## 语法 ##

### 初始化 ###

1.  除了直接初始化拿到的网页，还可以有以下两种方法  
    a. `pq(url="")`直接获取网页（不建议，没有隐藏爬虫信息吧）  
    b. `pq(filename="")`针对本地文件

<html><head><title>The Dormouse's story</title>title></head>head> 
 <body>
 The Dormouse's storyb>p>
 
 Once upon a time there were three little sisters; and their names were
 <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>a>,
 <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a>a> and
 <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>a>;
 and they lived at the bottom of a well.p>
 
 ...p>

**下面，仍用之前使用过的残缺的爱丽丝文档演示**

### 选择标签 ###

1.  `doc("p")`直接选择p标签
2.  `doc(".title")`通过类名选择标签
3.  `doc("#link1")`通过id名选择标签  
    ![这里写图片描述][70]
4.  如果需要，可以一级一级的筛选  
    `doc("body .story #link3")`表示body标签下class为story的标签、下的id为link3的标签  
    ![这里写图片描述][70 1]
5.  如果通过标签寻找返回太多，需要标签中其他属性值来精确定位，可以参数里多个值，中间不需要空格`doc("a.sister#link2")`  
    ![这里写图片描述][70 2]  
    (为什么我只返回两个？因为之前忘了，现在才加的，而我已经移除了id=\#link1的标签了)
6.  `find()`查找所有符合的标签，可以标签名，类，id![这里写图片描述][70 3]
7.  `children()`返回子标签，且只返回子标签（不管孙子标签）
8.  `parent()`返回父标签，`parents()`返回父级以上标签
9.  `siblings()`返回兄弟标签

### 遍历 ###

1.  `doc("a").items()`返回的是一个迭代器  
    ![这里写图片描述][70 4]

### 对标签操作 ###

上述操作之后拿到的是由对象组成的列表，现在我们要对它进一步操作  
![这里写图片描述][70 5]

1.  `doc.(".title").html()`class为title的标签下的内容  
    ![这里写图片描述][70 6]  
    **需要注意的是，如果返回的列表中对象不止一个，该方法默认只对第一个起作用；并且同BeautifulSoup一样，会自行补充缺失的标签。所以使用时，最好精确到返回对象只有一个，除非你很清楚自己在做什么**  
    ![这里写图片描述][70 7]
2.  获取属性值的两种方法`doc("#link1").attr("href")`或者`doc("#link1".attr.href)`  
    ![这里写图片描述][70 8]
3.  也可以修改属性的值`doc("#link1").attr("href", "baidu.com")`  
    ![这里写图片描述][70 9]  
    **如果标签的属性存在，就修改属性的值；如果属性不存在，就添加该属性和对应的值**
4.  也能删除你定位的标签`doc("#link1").remove()`  
    ![这里写图片描述][70 10]
5.  提取标签中的文本信息`doc("#link2").text()`
6.  增删标签的class值`doc("#link2").addClass()`/`doc("#link2").removeClass()`  
    ![这里写图片描述][70 11]

### 伪类选择器 ###

为了更精确定位元素，还有以下操作  
1. `doc("p:first-child")`定位第一个p标签  
2. `doc("p:last-child")`定位第最后一个p标签  
3. `doc("p:gt(2)")`定位索引大于2的p标签（从0开始计数）  
4. `doc("p:nth-child(2)")`定位第二个p标签  
5. `doc("p:nth-child(2n)")`定位索引为偶数的p标签  
6. `doc("p:contains(story)")`定位文本信息中有“story”的p标签  
![这里写图片描述][70 12]

### \*eq()的使用 ###

区别于BeautifulSoup，我们拿到返回列表之后，不能单纯的使用列表的索引方式取出列表中的对象进行操作，这样返回的是字符串类型，需要用eq()  
![这里写图片描述][70 13]

## 代码 ##

网址目标：句子迷。

def parse_html(html):
        data = {}
    
        doc = pq(html)
        sentences = doc(".xlistju")
        loveds = doc(".views-field-ops a.flag-action")
        comments = doc(".comment-link")
        # 对于这种查找结果直接返回列表，最好保存数据前打印各自的长度
        # 网页中可能出现class值相同,但不是需要的标签
    
        with open("Invalid_letter.txt", "a", encoding="utf-8") as ob:
            for i in range(len(sentences)):
                data["sentence"] = sentences.eq(i).text()
                data["loved"] = loveds.eq(i).text()
                data["comment"] = comments.eq(i).text()
    
                ob.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False))
                ob.write("\n")

![这里写图片描述][70 14]

完整代码已经上传[GitHub][]，包括前面使用xpth,”美丽汤”,正则的实战案例，放在一起可以比较四个优劣。

[70]: /images/20220522/f531c95e69184758b058955753da520c.png
[70 1]: /images/20220522/a57735fa2a5e4579b5c6d2112b3d12fe.png
[70 2]: /images/20220522/530d6fbd1f9c437895a84d95b26a0aef.png
[70 3]: /images/20220522/ff75a5a437cd44a9b339e67545a6804e.png
[70 4]: /images/20220522/126aa98855bd4201b7d0eed015e4f872.png
[70 5]: /images/20220522/45444b414d9b4162a31d43ad5df15e15.png
[70 6]: /images/20220522/c34b1775d50e400492d12d8094a0dd92.png
[70 7]: /images/20220522/1745f7e352164c52ba47b7d3d4c3ff3c.png
[70 8]: /images/20220522/2962d16bb60c4719a8cc38f67c5f7850.png
[70 9]: /images/20220522/12938006b74e4c2f8c9163e8c7c28dfb.png
[70 10]: /images/20220522/462e54b1c468497f88c72eb03df9f364.png
[70 11]: /images/20220522/41d6692e7b244e0da9194f530fc51816.png
[70 12]: /images/20220522/aed3b1cc092a4a2c967e40a315c91764.png
[70 13]: /images/20220522/a3c76cd431524cd488c72edc32cf95d8.png
[70 14]: /images/20220522/227d47603f3c4460b84dd3290ffb084e.png
[GitHub]: https://github.com/youguanxinqing/Extract_Data