Python网络爬虫入门:三种抓取方式对比与Lxml实战
本文介绍Python网络爬虫的三种常见网页抓取方法:正则表达式、Beautiful Soup和Lxml。重点对比了各模块的性能与适用场景,指出Lxml因基于C语言实现而兼具速度与健壮性。文章提供了Lxml及其依赖模块cssselect的详细安装命令,并附带完整的Python代码示例,演示如何利用urllib和lxml下载网页、解析HTML并批量保存图片。
本文整理了Python网络爬虫的相关学习笔记,旨在为读者提供实用的参考内容。
(一) 三种网页抓取方法
1、 正则表达式:
该模块底层由C语言编写,执行速度较快,但代码结构较为脆弱。一旦目标网页结构发生更新,原有的抓取逻辑可能失效。
2、Beautiful Soup
该模块完全使用Python编写,运行速度相对较慢。
安装:
pip install beautifulsoup4
3、 Lxml
该模块同样基于C语言编写,兼具高速运行与高健壮性的特点,通常被视为最佳选择。
(二) Lxml安装
pip install lxml
若需使用lxml的CSS选择器功能,还需额外安装以下模块
pip install cssselect
(三) 使用lxml示例
import urllib.request as re
import lxml.html
#下载网页并返回HTML
def download(url,user_agent='Socrates',num=2):
print('下载:'+url)
#设置用户代理
headers = {'user_agent':user_agent}
request = re.Request(url,headers=headers)
try:
#下载网页
html = re.urlopen(request).read()
except re.URLError as e:
print('下载失败'+e.reason)
html=None
if num>0:
#遇到5XX错误时,递归调用自身重试下载,最多重复2次
if hasattr(e,'code') and 500<=e.code<600:
return download(url,num-1)
return html
html = download('https://tieba.baidu.com/p/5475267611')
#将HTML解析为统一的格式
tree = lxml.html.fromstring(html)
# img = tree.cssselect('img.BDE_Image')
#通过lxml的xpath获取src属性的值,返回一个列表
img = tree.xpath('//img[@class="BDE_Image"]/@src')
x= 0
#迭代列表img,将图片保存在当前目录下
for i in img:
re.urlretrieve(i,'%s.jpg'%x)
x += 1
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持本站。
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