爬虫系列（一）：解析网页的常见方式汇总——re、bs4、xpath——以链家租房信息爬取为例

这是本人第 2 篇博客，也是爬虫系列的第 1 篇博客。
爬虫是我很早之前就开始接触的工具，主要用于爬取新浪财经的数据，毕竟当时没有Wind账号，找起数据很苦逼，只能自立更生。接下来一年左右，个人自由时间较为宽裕，想利用这段时间将自己的编程技能体系化，爬虫是我梳理的第一大部分，记录在此，供自己日后查阅，也希望可以帮助新入门者少走一些弯路。

注：爬虫系列所有案例仅供个人学习使用。

• 文章概要：本文将以链家北京租房信息页面爬取为例，重点介绍如何通过re、bs4、xpath三种方式解析网页内容；网页分析、数据存读等方面会简化处理，一带而过；
• 明确需求：抓取下图的房源名称title，租金price，以及点击后进入的房源详情页的链接href；

1、网页内容获取

首先，打开链家租房信息网页，按F12进入“检查”，可以发现获取页面信息所需操作较为简单，直接上代码（注：需要加cookie，否则爬取到的内容与在浏览器中看到的并不一致）。

import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import re 
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree

def get_page(url):
	'''获取页面内容'''
    headers = {
        'User-Agent': UserAgent().random,  # 生成随机useragent,太方便了
        'Cookie': cookie
    }
    page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text
    return page_text

2、re

正则表达式，最开始接触是因为excel，它的语法实在太多太麻烦，个人觉着对于非专业人士，没必要死磕非要记住所有。要是实在想学，可以点击菜鸟教程正则表达式教程学习。

理论概述：对于只注重应用的我们来说，会用 .*? 组合再加括号（）和re.S就可以应对绝大多数情况。1） 点 . 表示匹配换行符 n 之外的任意单个字符，星号 * 表示前面的子表达式匹配任意多次（包括0次），? 表示匹配前面的子表达式0次或1次，起到非贪婪模式的作用。三者组合在一起，就能匹配任意类型的字符，并且当字符满足该组合之后的表达式时，停止匹配。2） 括号可以标记我们实际要抓取的内容。3） re.S 会将字符串看做一个整体，不理会换行符，没什么意外，就加上吧。下面会结合title以及href的匹配进行讲解。

常用函数:

re.compile(pattern, re.S)  # 这是常用格式，相当于创建匹配模板，便于调用
re.findall(pattern, text)  # 从text中依据创建的模板进行匹配，以list形式返回

实例讲解 ：先看title“整租·天竺新村 2室1厅 南/北 ”是被包在a标签中，但a标签千千万，要精准定位到心仪的a标签，就要往它的上级去找找看。经查证，p标签尤其是它的class值得信赖，借助它进行定位。可以发现被 > 和 </ a> 包着的就是我们要的，加上括号。定位到p标签后，href就具有辨识度了，借助href="(.*?)" 匹配到href的内容。简而言之，只要把要匹配位置的前后内容（比如 > 、</ a> ）和标志性字符（比如p标签的class）清晰明了的打出来，中间加上(.*?)就可以了。

<p class="content__list--item--title twoline">
        <a target="_blank" href="/zufang/BJ2568889004690767872.html">
          整租·天竺新村 2室1厅 南/北        </a>
      </p>
pattern_title = re.compile('<p class="content__list--item--title twoline">.*?>(.*?)</a>', re.S)
pattern_href = re.compile('<p class="content__list--item--title twoline">.*?href="(.*?)">', re.S)

def parse_re(page_text):
	''''利用re 进行网页解析'''
    pattern_title = re.compile('<p class="content__list--item--title twoline">.*?>(.*?)</a>', re.S)
    pattern_href = re.compile('<p class="content__list--item--title twoline">.*?href="(.*?)">', re.S)
    pattern_price = re.compile('<span class="content__list--item-price"><em>(.*?)</em>', re.S)
    title = re.findall(pattern_title, page_text)
    href = re.findall(pattern_href, page_text)
    price = re.findall(pattern_price, page_text)
    title = [i.strip() for i in title]
    href = ['https://bj.lianjia.com/' + i.strip() for i in href]
    price = [i.strip() for i in price]
    result = dict(title=title, href=href, price=price)
    return result

3、bs4

利用bs4进行解析，常用解析方式是 lxml ，先创建一锅汤soup，之后定位到标签，再获取标签的内容或属性。

定位到标签大致有两个思路：1） find系列，常用函数find（只查找第一个）, find_all(查找到所有，list形式)；2） select系列，可点击在线教程进行详细学习，和re一样，并不需要全部掌握，记住常用的标签选择器(a)、类选择器(.)、id选择器(#)、层级选择器（空格 >）就基本够用了，这些解决不了就去查查教程。

# find 系列
soup.find(标签, 属性值) # 选到具有特定属性值的标签,传递方式分两种
soup.find('p', id=id)
soup.find('p', class_=class)  # 注意class后面要加下划线
soup.find('p', attrs={属性名: 属性值})  # 注：字典形式
soup.find_all(标签, 属性值)	# 同find一样

# select 系列
soup.select('div .class > p ')  # 找到类别为class的div标签，进一步找到div标签的所有 p 子标签
soup.select('div[属性名=属性值] > p')  # 注意属性相关不用加引号，与xpath有区别
soup.select('div[title=titlename] > p')  # 找到title为titlename的div标签，进一步找到div标签的所有 p 子标签

获取标签的属性，可将标签看做字典，直接在标签后加 [属性名]。获取内容的方式有三种，其中 string 获取的是标签直系文本内容，也就是说标签子标签中的内容不会获取到，而 text 和 get_text() 获取的是标签所有文本，包括子标签内的文本内容。

# 属性获取
p.attrs 		   # 获取p标签所有的属性和属性值，返回字典
p.attrs['href']    # 获取p标签的href属性
p['href']   	   # 多简写为这种形式
# 内容获取
p.string 		   # 获取p标签直系文本内容
p.text			   # 获取p标签所有文本内容
p.get_text() 	   # 获取p标签所有文本内容

3.1 find 系列

def parse_bs_find(page_text):
    soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')  # 做汤
    lists = soup.find_all('p', attrs={'class': "content__list--item--title twoline"})  # attrs 进行标签定位
    title = [i.a.text.strip() for i in lists]  # 内容获取
    href =  ['https://bj.lianjia.com/' + i.a['href'].strip() for i in lists]  # 属性获取
    prices = soup.find_all('span', class_="content__list--item-price") # 直接加属性值参数进行标签定位
    price = [i.em.text.strip() for i in prices]  # 内容获取
    result = dict(title=title, href=href, price=price)
    return result

3.2 select 系列

def parse_bs_select(page_text):
    soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml') # 做汤
    lists = soup.select('div .content__list--item--main > p:first-of-type > a')  # 类选择器.
    title = [i.text.strip() for i in lists]
    href =  ['https://bj.lianjia.com/' + i['href'].strip() for i in lists]
    prices = soup.select('span[class=content__list--item-price]>em') # 借助 [] 添加属性筛选条件
    price = [i.text.strip() for i in prices]
    result = dict(title=title, href=href, price=price)
    return result

4、xpath

xpath 是我最喜欢用的方法，主要是因为获取属性和内容的方式较为简便，简单的使用我归纳到了下面的代码块，详细内容可点击在线教程进行学习。

使用时需要先实例化 etree 对象，得到一棵 tree ，之后进行提取就好了。（感觉过于好用以至于没有什么需要说的，直接看代码吧，比对网页源代码食用效果更佳)

# /  : 表示从根节点开始定位
# // : 可以从任意位置开始定位
# ./ : 再对标签进行二次提取时需要用到，本文不涉及
属性定位：//tag[@attrName='attrValue']  注意属性值需要加@，引号，不同于bs4的select
索引定位：//div[@class='song']/p[3] 第三个p标签
         //div[@class='song']/p[last()] 最后一个p标签
         //div[@class='song']/p[position()<3] 前两个p标签
取文本：
        /text()  获取直系文本内容
        //text() 获取所有文本内容
取属性：
        /@attrName

def parse_xpath(page_text):
    tree = etree.HTML(page_text)  # 实例化tree
    titles = tree.xpath('//p[@class="content__list--item--title twoline"]/a/text()')  # 先找到class为content__list--item--title twoline的p标签，再找到子标签a，获取a标签中所有内容
    title = [i.strip() for i in titles]
    hrefs = tree.xpath('//p[@class="content__list--item--title twoline"]/a/@href')  # 先找到class为content__list--item--title twoline的p标签，再找到子标签a，获取a标签的href属性
    href =  ['https://bj.lianjia.com/' + i.strip() for i in hrefs]
    prices = tree.xpath('//span[@class="content__list--item-price"]/em/text()')
    price = [i.strip() for i in prices]
    result = dict(title=title, href=href, price=price)
    return result

5、结果与总结

最终写一个主函数，个人习惯于使用pandas进行数据存读，希望有大佬可以提供更方便快捷的存读方式。结果展示如下图。

个人建议，如果学习爬虫只是为了好玩或是满足一些简单需求，学好xpath就可以的，方便快捷，居家必备。

if __name__ == "__main__":
	url = 'https://bj.lianjia.com/zufang/'
	page_text = get_page(url)
	result = parse_bs_select(page_text)
	df = pd.DataFrame(result)
	df.to_excel('1.xlsx')
	print(df)

最后

以上就是舒心网络为你收集整理的爬虫系列（一）：解析网页的常见方式汇总——re、bs4、xpath——以链家租房信息爬取为例的全部内容，希望文章能够帮你解决爬虫系列（一）：解析网页的常见方式汇总——re、bs4、xpath——以链家租房信息爬取为例所遇到的程序开发问题。

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