Python爬虫requests包和xpath包总结

[Python]实战——百度贴吧爬虫 网络爬虫(Web Spiders)是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。半年前,我接触了Lucene搜索引擎开发——开始了网络爬虫之旅;当时,采用的是纯Java开发环境,对百度某吧几百万帖子进行了全面爬取。那时候我对Python一点都不了解,今天对《Pyhon基础教程:第2版·修订版》以及极客学院相关视频进行了学习,形成了本文。 Key Words: 网络爬虫, 多线程, requests, XPath, lxml 阅读详情

import requests

# 这里的headers就是我们上图框中的headers
request_headers = {     'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    'Accept-Language': "zh-CN,zh;q=0.9",
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'cookie': '',
    'Pragma': 'no-cache',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36 }'
    }#上图中的url
url = "https://www.douban.com/note/704821854/"
# 上图中的请求方法(get)
z = requests.get(url, headers=request_headers)
print(z.text)


from lxml import etree

sample1 = """<html>
  <head>
    <title>My page</title>
  </head>
  <body>
    <h2>Welcome to my <a href="#" src="x">page</a></h2>
    <p>This is the first paragraph.</p>
    <!-- this is the end -->
  </body>
</html>
"""

s1 = etree.HTML(sample1)
# 获取标题(两种方法都可以,第一种为绝对地址,第二种为相对地址)
print(s1)
print(s1.xpath('//title/text()'))  #相对地址
print(s1.xpath('/html/head/title/text()')) #绝对地址
print(s1.xpath('//h2/a/@src'))
print(s1.xpath('//@href'))
print(s1.xpath('//text()')) #获取所有的文本
print(s1.xpath('//comment()')) #获取所有的注释

sample2 = """
<html>
  <body>
    <ul>
      <li>Quote 1</li>
      <li>Quote 2 with <a href="...">link</a></li>
      <li>Quote 3 with <a href="...">another link</a></li>
      <li><h2>Quote 4 title</h2> ...</li>
    </ul>
  </body>
</html>
"""
s2 = etree.HTML(sample2)
print(s2.xpath('//li/text()'))
print(s2.xpath('//li[1]/text()'))
print(s2.xpath('//li[a or h2]/text()'))
print(s2.xpath('//a/text()|//h2/text()'))

sample3 = """<html>
  <body>
    <ul>
      <li id="begin"><a href="https://scrapy.org">Scrapy</a>begin</li>
      <li><a href="https://scrapinghub.com">Scrapinghub</a></li>
      <li><a href="https://blog.scrapinghub.com">Scrapinghub Blog</a></li>
      <li id="end"><a href="http://quotes.toscrape.com">Quotes To Scrape</a>end</li>
      <li data-xxxx="end" abc="abc"><a href="http://quotes.toscrape.com">Quotes To Scrape</a>end</li>
    </ul>
  </body>
</html>
"""
s3 = etree.HTML(sample3)
print(s3.xpath('//li/a[@href = "https://scrapy.org"]/text()'))
print(s3.xpath('//li[@abc="abc"]/text()'))


from lxml import etree
sample4 = u"""
<html>
  <head>
    <title>My page</title>
  </head>
  <body>
    <h2>Welcome to my <a href="#" src="x">page</a></h2>
    <p>This is the first paragraph.</p>
    <p class="test">
    编程语言<a href="#">python</a>
    <img src="#" alt="test"/>javascript
    <a href="#"><strong>C#</strong>JAVA</a>
    </p>
    <p class="content-a">a</p>
    <p class="content-b">b</p>
    <p class="content-c">c</p>
    <p class="content-d">d</p>
    <p class="econtent-e">e</p>
    <p class="heh">f</p>
    <!-- this is the end -->
  </body>
</html>
"""
s4 = etree.HTML(sample4)
print(s4.xpath('string(//p[@class = "test"])')) #标签中的标签文本
print(s4.xpath('//p[contains(@class, "content")]/text()'))  #包含

requests包对文件进行抓取,xpath包对html文件进行提取操作

string和text不能同时使用,string只能获取单个节点

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25572729

Pixhawk RPi CM4 Baseboard 树莓派CM4安装Ubuntu20.04 server 配置ros mavros mavsdk cm4配置ros mavros连接pixhawk4 Pixhawk RPi CM4 Baseboard 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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