python xpath定位，如何在python中使用xpath

各位老铁们好，相信很多人对python xpath定位都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于python xpath定位以及如何在python中使用xpath的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

python爬虫怎么做

大到各类搜索引擎，小到日常数据采集，都离不开网络爬虫。爬虫的基本原理很简单，遍历网络中网页，抓取感兴趣的数据内容。这篇文章会从零开始介绍如何编写一个网络爬虫抓取数据，然后会一步步逐渐完善爬虫的抓取功能。

工具安装

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。

安装python

运行pipinstallrequests

运行pipinstallBeautifulSoup

抓取网页

完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。我们以https://book.douban.com/subject/26986954/为例，首先看看开如何抓取网页的内容。

使用python的requests提供的get()方法我们可以非常简单的获取的指定网页的内容,代码如下：

提取内容

抓取到网页的内容后，我们要做的就是提取出我们想要的内容。在我们的第一个例子中，我们只需要提取书名。首先我们导入BeautifulSoup库，使用BeautifulSoup我们可以非常简单的提取网页的特定内容。

连续抓取网页

到目前为止，我们已经可以抓取单个网页的内容了，现在让我们看看如何抓取整个网站的内容。我们知道网页之间是通过超链接互相连接在一起的，通过链接我们可以访问整个网络。所以我们可以从每个页面提取出包含指向其它网页的链接，然后重复的对新链接进行抓取。

通过以上几步我们就可以写出一个最原始的爬虫。在理解了爬虫原理的基础上，我们可以进一步对爬虫进行完善。

写过一个系列关于爬虫的文章：https://www.toutiao.com/i6567289381185389064/。感兴趣的可以前往查看。

Python基本环境的搭建，爬虫的基本原理以及爬虫的原型

Python爬虫入门(第1部分)

如何使用BeautifulSoup对网页内容进行提取

Python爬虫入门(第2部分)

爬虫运行时数据的存储数据，以SQLite和MySQL作为示例

Python爬虫入门(第3部分)

使用seleniumwebdriver对动态网页进行抓取

Python爬虫入门(第4部分)

讨论了如何处理网站的反爬虫策略

Python爬虫入门(第5部分)

对Python的Scrapy爬虫框架做了介绍，并简单的演示了如何在Scrapy下进行开发

Python爬虫入门(第6部分)

Python爬虫技术与php爬虫技术对比，哪个更有优势

首先要分清楚python和php的优势和劣势。php在web开发确实一定程度上优于python，但是如果做爬虫，python毫无疑问是最优的选择。理由如下：

1：爬虫最大得困难在于反反爬。丰富的生态（Scrapy爬虫框架，selenium等等headless浏览器）让反反爬容易不少，文档丰富，各种库和driver极大的降低了爬虫编写难度。php据我所知，这些似乎没有什么太大的优势。

2：python简单，俗称胶水语言。不管是java，还是php，甚至node都可以写爬虫，但是工业级爬虫面临得场景是比较复杂的，你需要面向的业务需要的库或者组件如果本身需要不带，请问你怎么处理？python基本就不会有太多这种问题。

最后想学python爬虫的可以点个关注。长期总结爬虫教程。

零基础想做一个python爬虫，怎么操作比较好，能快速入门

零基础学习python爬虫的话，可以学习一下requests+BeautifulSoup组合，非常简单，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我简单介绍一下这个组合的安装和使用，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.首先，安装requests和BeautifulSoup，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallrequestsbs4”就行，如下，很快就能安装成功，BeautifulSoup是bs4模块的一个类：

2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来实现网页数据的爬取了，这里以糗事百科非常简单的静态网页为例，主要步骤及截图如下：

这里假设我们要爬去的数据包含3个字段的内容，如下，分别是昵称、年龄和内容：

接着打开网页源码，如下，就可以直接找到我们需要的数据，嵌套在对应的标签中，后面就是对这些数据进行提取：

然后就是根据上面的网页结构，编写对应代码请求页面，对返回的数据进行解析，提取出我们需要的数据就行，测试代码如下，非常简单：

点击运行程序，就会获取到我们需要的数据，截图如下：

3.熟悉基本爬虫后，就可以学习一下python爬虫框架scrapy了，在业界非常流行，功能非常强大，可以快速爬取网站结构化数据，广泛应用于数据挖掘，信息处理之中：

至此，我们就完成了requests+BeautifulSoup组合的简单安装和使用。总的来说，整个过程非常简单，也就是入门级的python爬虫教程，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的代码，多调试几遍程序，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常丰富详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家留言、评论。

Python爬虫如何写

Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：

1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：

打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：

2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：

很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：

1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：

2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：

3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：

程序运行截图如下，已经成功获取到数据：

至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

Python+selenium+webdriver一个标签包含多个文本字段，如何定位其中一个文本

利用Xpath定位：

首先推荐用谷歌内核的浏览器，找到你要定位的元素源码：F12—同时摁住ctrl+shift+c键——在网页上点击你需要定位的文本——调试框会自动选择你点击的文本源码——点击源码框里面的源码—右键copy——copyXpath得到的Xpath就是你需要获取的文本所在的HTML路径：

比如，我拿到了一个这样的Xpath://*[@id='ajaxgrid']/tbody/tr[1]/td[3]

#点击这个元素就可以这样写

browser.find_element_by_xpath('//*[@id='ajaxgrid']/tbody/tr[1]/td[3]').click()

如何在python中使用xpath

1.

打开pycharm这个软件。

2.

然后再顶部导入etree这个库,需要借助这个库来实现xpath的功能。

3.

接着定义一段html代码,等一下,我们要使用xpath功能去获取div标签里面的内容。

4.

然后通过HTML方法解析html代码。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的python xpath定位和如何在python中使用xpath问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！