lxml | 易学教程

How to traverse through XML document tags using lxml similarly to ElementTree

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问题 Currently I'm editing XML document, where I have to edit few tags and their attributes. Up to now I was using ElementTree library, however I encountered problems with namespace preservation, so I'm trying to rewrite my script to use lxml . ElementTree however was very logical for me in case of traversing through the document tags. Below as an example, I'll provide code that will remove Ext tag in XML, and change Resolution tag text to different value. ElementTree: namespaces = dict([elem for

一起学爬虫——使用Beautiful Soup爬取网页

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要想学好爬虫，必须把基础打扎实，之前发布了两篇文章，分别是使用XPATH和requests爬取网页，今天的文章是学习Beautiful Soup并通过一个例子来实现如何使用Beautiful Soup爬取网页。什么是Beautiful Soup Beautiful Soup是一款高效的Python网页解析分析工具，可以用于解析HTL和XML文件并从中提取数据。 Beautiful Soup输入文件的默认编码是Unicode，输出文件的编码是UTF-8。 Beautiful Soup具有将输入文件自动补全的功能，如果输入的HTML文件的title标签没有闭合，则在输出的文件中会自动补全</title>，并且还可以将格式混乱的输入文件按照标准的缩进格式输出。 Beautiful Soup要和其他的解析器搭配使用，例如Python标准库中的HTML解析器和其他第三方的lxml解析器，由于lxml解析器速度快、容错能力强，因此一般和Beautiful Soup搭配使用。初始化Beautiful Soup对象的代码： html = ''' <html><title>Hello Beautiful Soup</title><p>Hello</p></html> ''' soup = BeautifulSoup(html,'lxml') 只需把第二个参数写成"lxml

Python爬虫篇（代理IP）--lizaza.cn

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在做网络爬虫的过程中经常会遇到请求次数过多无法访问的现象，这种情况下就可以使用代理IP来解决。但是网上的代理IP要么收费，要么没有API接口。秉着能省则省的原则，自己创建一个代理IP库。废话不多说，直接上代码： 1 import requests 2 from bs4 import BeautifulSoup 3 4 5 # 发送请求 6 def GetInfo(url): 7 headers = { 8 ' User-Agent ' : ' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36 ' 9 } 10 proxies = { " http " : " https://119.180.173.81:8060 " } 11 response = requests.get(url=url, proxies=proxies, headers= headers) 12 response.encoding = " utf8 " 13 return response.text 14 15 16 # 将数据写入文件 17 def WriteData(): 18 for i in range(100 ): 19

Python爬虫实践入门，超详细

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1、前言学习Python二个多月啦，周末时开始兴趣学习爬虫，虽然有点概念，但是也折腾了大半天，下面就开始简要记录一下吧。 2、需要的准备 Python：需要基本的python语法基础 requests：专业用于请求处理， requests库学习文档中文版 lxml：其实可以用pythonth自带的正则表达式库re，但是为了更加简单入门，用 lxml 中的 etree 进行网页数据定位爬取。这里特别注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！通过pip安装 requests 和 lxml 库，在终端输入： pip install requests pip install lxml 复制代码注：如果是安装到Python3就用 pip3 install 下载过程成功的输出： Collecting lxml Cache entry deserialization failed, entry ignored Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/00/fd

Python爬虫---爬取腾讯动漫全站漫画

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目录操作环境网页分析明确目标提取漫画地址提取漫画章节地址提取漫画图片编写代码导入需要的模块获取漫画地址提取漫画的内容页提取章节名获取漫画源网页代码下载漫画图片下载结果完整代码操作环境编译器：pycharm社区版 python 版本：anaconda python3.7.4 浏览器选择：Google浏览器需要用到的第三方模块：requests , lxml , selenium , time , bs4,os 网页分析明确目标首先我们打开腾讯动漫首页，分析要抓取的目标漫画。找到腾讯动漫的漫画目录页，简单看了一下目录，发现全站的漫画数量超过了三千部（感觉就是爬下来也会把内存撑爆）于是我觉得爬取首页的推荐漫画会是一个比较好的选择（爬取全站漫画只需要稍稍改一下网址构造就可以做到了）提取漫画地址选定了对象之后，就应该想办法来搞到漫画的地址了右击检查元素，粗略看一遍网页的源代码，这时我发现里面有很多连续的标签，我猜测每部漫画的地址信息就存储在这些标签里面随便打开一个《li》标签，点击里面包裹的链接地址会跳转到一个新的网页，这个网页正是我想要找的漫画地址，可以见得我的猜测是正确的，等到实际操作的时候再用表达式提取信息就非常容易了提取漫画章节地址进入漫画的目录页，发现一页最多可以展示20章的漫画目录

Python3环境安装Scrapy爬虫框架过程

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Python3环境安装Scrapy爬虫框架过程 1. 安装wheel pip install wheel 安装检查： 2. 安装lxml pip install lxml-4.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 去 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml 下载对应的Python版本选择对于的版本进行下载：cp36代表的是 Python 版本是多少，这里我的版本是python36，操作系统是win64位的，所以我下载文件 lxml-4.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 下载下来的Python36 lxml 版本在DOS下切换到下载的目录下(cd D:\soft\Scrapy环境搭建) 执行：pip install lxml-4.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 3. 安装zope.interface 到官方网站 https://pypi.python.org/pypi/zope.interface#downloads 下载对应版本的wheel文件,如果没有登录，需要登录。在DOS下切换到下载的目录下(cd D:\soft\Scrapy环境搭建)。执行：pip install zope.interface-4.5.0-cp36-cp36m-win

win10下安装scrapy出现错误的处理

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一、背景：在win10的dos窗口下使用命令pip install scrapy安装scrapy时，出现“ error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/downloads/”的错误提示，安装不成功。二、处理过程： 1、根据提示在微软网站安装了Visual Studio套件中的C++build组件，仍未能解决问题。 2、网上寻找帮助，在“https://blog.csdn.net/doyanger/article/details/54235203”页面看到，出现错误提示主要是组件lxml组件未能安装成功（再查看安装的错误提示，发现在error前面有“building 'lxml.etree' extension”的关键词，说明的确是在安装lxml组件时出现的问题），可在“http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml”网站直接下载对应版本的lxml组件进行安装。 3、在“http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs”页面查找lxml的关键词，可看到一系列的lxml组件，选择“ lxml

非结构化数据和结构化数据提取

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页面解析和数据提取一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据和结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式 HTML 文件正则表达式 XPath CSS选择器结构化的数据处理 JSON 文件 JSON Path 转化成Python类型进行操作（json类） XML 文件转化成Python类型（xmltodict） XPath CSS选择器正则表达式为什么要学正则表达式实际上爬虫一共就四个主要步骤：明确目标 (要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬 (将所有的网站的内容全部爬下来) 取 (去掉对我们没用处的数据) 处理数据（按照我们想要的方式存储和使用）我们在昨天的案例里实际上省略了第3步，也就是"取"的步骤。因为我们down下了的数据是全部的网页，这些数据很庞大并且很混乱，大部分的东西使我们不关心的，因此我们需要将之按我们的需要过滤和匹配出来。那么对于文本的过滤或者规则的匹配，最强大的就是正则表达式，是Python爬虫世界里必不可少的神兵利器。什么是正则表达式正则表达式，又称规则表达式，通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则

Python Scrapy环境配置教程+使用Scrapy爬取李毅吧内容

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Python爬虫框架Scrapy Scrapy框架 1、Scrapy框架安装直接通过这里安装scrapy会提示报错： error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required <Unable to find vcvarsall.bat> building 'twisted test.raiser' extension error:Unable to find cyarsall.bat Failed building wheel for lxml 解决方法：在 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 有很多用于windows的编译好的Python第三方库，我们下载好对应自己Python版本的库即可。在cmd中输入指令python，查看python的版本，如下：从上图可以看出可以看出我的Python版本为Python3.7.1-64bit。登陆 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，Ctrl+F搜索Lxml、Twisted、Scrapy，下载对应的版本，例如：lxml-3.7.3-cp35-cp35m-win_adm64.whl，表示lxml的版本为3.7.3，对应的python版本为3.5-64bit。我下载的版本如下图所示：

pycharm创建scrapy项目教程及遇到的坑

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最近学习scrapy爬虫框架，在使用pycharm安装scrapy类库及创建scrapy项目时花费了好长的时间，遇到各种坑，根据网上的各种教程，花费了一晚上的时间，终于成功，其中也踩了一些坑，现在整理下相关教程，希望帮助那些遇到和我一样问题的码农。 1、环境操作系统：windows10。 python版本：python3.7，必须使用Anaconda，目前是Anaconda5.3.1。下载地址： https://www.anaconda.com/download/。下载64位的安装包。scrapy依赖的类库比较多，使用Anaconda会将相关的依赖的类库都安装好，并且版本保持一致。 pycharm：pycharm2018。 2、安装Anaconda 安装好Anaconda之后，将下面的变量加入到系统环境变量中： e:\Anaconda3;e:\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;e:\Anaconda3\Library\usr\bin;e:\Anaconda3\Library\bin;e:\Anaconda3\Scripts; 上面是我本机上的环境变量，我是将Anaconda3安装在E盘的Anaconda3文件夹中。 3、安装scrapy相关类库打开pycharm，创建一个项目，然后开始安装相关的类库。通过下面的方式查找类库

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