python实战教你两种爬虫方案

#科技V计划# 【python实战】教你两种爬虫方案

面对海量数据想保存下来慢慢回味，用python爬虫程序非常方便。

在写程序之前，首先要搞清楚目标网页的数据情况。通过在浏览器按F12进入开发者界面，在Network的XHR标签下，可以找到想要爬取的数据。当你仔细观察结果数据的时候，一般会发现两种情况。

第一种是json格式数据。

这是大多数网页的数据格式，如图1。在Preview标签页中可以看到美观的树形结构，这样的数据结构很容易在python中进行处理。

在python中可以通过以下语句将结果转换为json格式。 resp = requests.get(url,headers = headers) result_content=resp.json()

再通过以下语句可以很容易地获取到树形结构里面的数据，例如： if result_content.get('data'):

items = result_content.get('data') # 定位到data那一栏 for item in items: # 遍历items,获取0-5下的数据 if item:#先判断能不能拿到item

author_name = item.get('author').get('name') voteup_count = item.get('voteup_count')

再来聊聊第二种数据格式，xml。

如果不幸遇到了这种数据格式，如图2，面对无边无际的一排数据只觉得头大，但也得咬牙往下做。教大家一招：先保存成文本，用好点的文本编辑器打开吧，至少能理出一个头绪。然后就是痛苦地使用xpath来解析网页数据了。

在读取到网页数据后，需要先把xml数据进行解析 resp = requests.get(url,headers = headers) data = parsel.Selector(resp.text) # 解析网页

对于详细的内容，需要不厌其烦地写xpath语句进行html标签精确匹配。其中的各种通配符必须非常熟悉，而且稍微不注意就可能出错。例如： items = data.xpath('//div[@class=\for item in items:

author_name = item.xpath('//*[@class=\info\

url = item.xpath('//*[@class=\

世上无难事只怕有心人，虽然写程序不易，但相信各位小伙伴都是很顽强的，没有解决不了的难题，你觉得呢？