文章目录

爬虫基础知识
- - - 什么是爬虫？
    - 爬虫的工作原理
    - 爬虫的应用领域
爬虫准备工作
- - - 安装Python
    - 安装必要的库和工具
网页解析与XPath
- - - 网页结构与标签
    - CSS选择器与XPath
    - Xpath 语法
    - - XPath的基本表达式：
        XPath的谓语（Predicate）：
        XPath的轴（Axis）：
        XPath的运算符：
        XPath的函数：
    - 使用XPath解析网页
未完待续...

爬虫基础知识

什么是爬虫？

什么是爬虫

爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上获取数据。它通过模拟浏览器行为，访问指定的网页，并从中提取所需的信息。爬虫工作的核心是发送HTTP请求、获取网页内容、解析网页结构并提取数据。

爬虫的工作原理

爬虫的工作原理可以分为以下几个步骤：

发送HTTP请求：爬虫通过发送HTTP请求来访问目标网页。
获取网页内容：目标网站接收到请求后，会返回网页的HTML源代码作为响应。
解析网页内容：爬虫利用解析技术（如XPath、正则表达式等）对HTML源代码进行解析，从中提取需要的信息。
存储数据：爬虫将提取到的数据进行存储，可以保存到本地文件或写入数据库。

爬虫的应用领域

爬虫在各个领域都有广泛应用：

数据采集与分析：爬虫可以用于采集互联网上的各种数据，如新闻、商品信息、股票数据等。这些数据可以用于后续的数据分析、挖掘和建模。
搜索引擎：搜索引擎利用爬虫技术来获取互联网上的网页信息，并建立搜索索引，以提供给用户相关的搜索结果。
舆情监测：企业或政府可以利用爬虫技术来监控社交媒体等平台上的舆情动态，及时获取和分析公众的意见和反馈。
价格监测：电商平台可以利用爬虫定期监测竞争对手的商品价格，以调整自己的定价策略。
其他领域：爬虫还广泛应用于个性化推荐系统、自然语言处理、机器学习等领域。

爬虫准备工作

安装Python

爬虫通常使用Python进行开发，因此需要先安装Python。您可以从Python官方网站（https://www.python.org/）下载最新版本的Python，并按照安装向导进行安装。

安装必要的库和工具

爬虫开发中需要使用一些常用的库和工具来简化开发流程：

requests：用于发送HTTP请求和处理响应。可以通过pip install requests命令安装。
BeautifulSoup：一个优秀的HTML/XML解析库，可以方便地从网页中提取数据。可以通过pip install beautifulsoup4命令安装。
lxml：一个高性能的XML/HTML解析库，可以用于XPath解析。可以通过pip install lxml命令安装。

网页解析与XPath

网页结构与标签

网页通常使用HTML（超文本标记语言）编写，它由一系列标签组成。标签用于定义网页的结构和呈现。常见的HTML标签有<html>、<head>、<body>、<div>、<p>等等。通过理解这些标签及其嵌套关系，可以更好地理解网页的结构。

CSS选择器与XPath

网页解析可以使用不同的方法，其中两种常见的方法是CSS选择器和XPath。

CSS选择器：CSS选择器是一种用于选择HTML元素的语法。它通过使用标签名、类名、ID等属性，可以方便地定位到指定的元素。例如，通过.classname选择类名为classname的元素，通过#id选择ID为id的元素。
XPath：XPath是一种用于在XML和HTML文档中进行选择的语言。XPath使用路径表达式来选择节点或节点集合。例如，使用//表示选择从根节点开始的所有节点，使用/表示选择当前节点的子节点，使用[]表示筛选条件等。

Xpath 语法

XPath的基本表达式：

# 选择所有名为"book"的节点
xpath_expression = "//book"

# 选择根节点下的所有名为"title"的子节点
xpath_expression = "/root/title"

# 选择当前节点
xpath_expression = "."

# 选择当前节点的父节点
xpath_expression = ".."

nodename：选择指定名称的节点。
//nodename：选择文档中所有匹配名称的节点。
/：从根节点开始选择。
.：选择当前节点。
..：选择当前节点的父节点。

XPath的谓语（Predicate）：

谓语用于进一步筛选节点，可以使用一些条件进行过滤。

# 选择第2个名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[2]"

# 选择最后一个名为"title"的节点
xpath_expression = "//title[last()]"

# 选择位置小于3的名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[position()<3]"

# 选择具有属性lang的名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[@lang]"

# 选择属性lang的值为"en"的名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[@lang='en']"

# 选择文本内容为"Python"的名为"title"的节点
xpath_expression = "//title[text()='Python']"

# 选择属性lang包含"en"的名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[contains(@lang, 'en')]"

# 选择属性lang以"en"开始的名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[starts-with(@lang, 'en')]"

# 选择属性lang以"en"结束的名为"book"的节点
xpath_expression = "//book[ends-with(@lang, 'en')]"

[]：用于定义谓语条件。
[n]：选择第n个节点。
[last()]：选择最后一个节点。
[position()<n]：选择位置小于n的节点。
[@attribute]：选择具有指定属性的节点。
[@attribute='value']：选择具有指定属性值的节点。
[text()='value']：选择具有指定文本值的节点。
[contains(@attribute, 'value')]：选择属性包含特定值的节点。
[starts-with(@attribute, 'value')]：选择属性以特定值开始的节点。
[ends-with(@attribute, 'value')]：选择属性以特定值结束的节点。

XPath的轴（Axis）：

轴用于在节点之间建立关联，常见的轴包括：

# 选择所有祖先节点
xpath_expression = "//book/ancestor::node()"

# 选择所有祖先节点和当前节点自身
xpath_expression = "//book/ancestor-or-self::node()"

# 选择当前节点的属性节点
xpath_expression = "//book/attribute::node()"

# 选择当前节点的所有子节点
xpath_expression = "//book/child::node()"

# 选择当前节点的所有后代节点
xpath_expression = "//book/descendant::node()"

# 选择当前节点的所有后代节点和自身
xpath_expression = "//book/descendant-or-self::node()"

# 选择当前节点之后的所有节点
xpath_expression = "//book/following::node()"

# 选择当前节点之后的所有同级节点
xpath_expression = "//book/following-sibling::node()"

# 选择当前节点的父节点
xpath_expression = "//book/parent::node()"

# 选择当前节点之前的所有节点
xpath_expression = "//book/preceding::node()"

# 选择当前节点之前的所有同级节点
xpath_expression = "//book/preceding-sibling::node()"

# 选择当前节点
xpath_expression = "//book/self::node()"

ancestor：选择所有祖先节点。
ancestor-or-self：选择所有祖先节点和当前节点自身。
attribute：选择当前节点的属性节点。
child：选择当前节点的所有子节点。
descendant：选择当前节点的所有后代节点。
descendant-or-self：选择当前节点的所有后代节点和自身。
following：选择当前节点之后的所有节点。
following-sibling：选择当前节点之后的所有同级节点。
namespace：选择当前节点的命名空间节点。
parent：选择当前节点的父节点。
preceding：选择当前节点之前的所有节点。
preceding-sibling：选择当前节点之前的所有同级节点。
self：选择当前节点。

XPath的运算符：

XPath支持使用运算符进行条件筛选，常见的运算符包括：

# 判断两个值是否相等
xpath_expression = "//book[price=10]"

# 判断两个值是否不相等
xpath_expression = "//book[price!=10]"

# 判断一个值是否小于另一个值
xpath_expression = "//book[price<10]"

# 判断一个值是否大于另一个值
xpath_expression = "//book[price>10]"

# 判断一个值是否小于等于另一个值
xpath_expression = "//book[price<=10]"

# 判断一个值是否大于等于另一个值
xpath_expression = "//book[price>=10]"

# 用于逻辑与操作
xpath_expression = "//book[price=10 and lang='en']"

# 用于逻辑或操作
xpath_expression = "//book[price=10 or lang='en']"

# 用于逻辑非操作
xpath_expression = "//book[not(price=10)]"

=：判断两个值是否相等。
!=：判断两个值是否不相等。
<：判断一个值是否小于另一个值。
>：判断一个值是否大于另一个值。
<=：判断一个值是否小于等于另一个值。
>=：判断一个值是否大于等于另一个值。
and：用于逻辑与操作。
or：用于逻辑或操作。
not：用于逻辑非操作。

XPath的函数：

XPath提供了一些内置函数，可以在选择节点时进行一些操作和转换。常用的函数包括：

# 选择节点的文本内容
xpath_expression = "//title/text()"

# 选择节点的名称
xpath_expression = "name(//book)"

# 连接多个字符串
xpath_expression = 'concat("Hello", " ", "World")'

# 判断一个字符串是否包含另一个字符串
xpath_expression = 'contains("Hello World", "Hello")'

# 判断一个字符串是否以另一个字符串开始
xpath_expression = 'starts-with("Hello World", "Hello")'

# 判断一个字符串是否以另一个字符串结束
xpath_expression = 'ends-with("Hello World", "World")'

# 获取字符串的长度
xpath_expression = 'string-length("Hello World")'

# 移除字符串两端的空白字符并压缩中间的空白字符
xpath_expression = 'normalize-space("   Hello    World   ")'

# 计算节点的数量
xpath_expression = 'count(//book)'

text()：选择节点的文本内容。
name()：选择节点的名称。
concat()：连接多个字符串。
contains()：判断一个字符串是否包含另一个字符串。
starts-with()：判断一个字符串是否以另一个字符串开始。
ends-with()：判断一个字符串是否以另一个字符串结束。
string-length()：获取字符串的长度。
normalize-space()：移除字符串两端的空白字符并压缩中间的空白字符。
count()：计算节点的数量。

使用XPath解析网页

使用XPath解析网页可以方便地定位和提取需要的数据。以下是使用Python的lxml库进行XPath解析csdn中python专栏的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
from selenium import webdriver

# 发送HTTP请求获取网页内容
url = "https://blog.csdn.net/nav/python"

# 使用Chrome浏览器，需提前安装ChromeDriver并配置环境变量
driver = webdriver.Chrome()

# 打开网页
driver.get(url)

# 等待网页内容加载完成（根据实际情况调整等待时间）
time.sleep(3)

# 获取完整的网页内容
html = driver.page_source

# 关闭浏览器
driver.quit()

# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

# 提取所需信息
articles = soup.select(".Community .active-blog")
# print(articles)
for article in articles:
    title = article.select_one(".content .desc").text.strip()
    author = article.select_one(".operation .operation-c span").text.strip()
    print("标题：", title)
    print("作者：", author)
    print("-" * 50)