XPath 的安装以及使用
1 . XPath 的介绍
刚学过正则表达式，用的正顺手，现在就把正则表达式替换掉，使用 XPath，有人表示这太坑爹了，早知道刚上来就学习 XPath 多省事 啊。其实我个人认为学习一下正则表达式是大有益处的，之所以换成 XPath ，我个人认为是因为它定位更准确，使用更加便捷。可能有的人对 XPath 和正则表达式的区别不太清楚，举个例子来说吧，用正则表达式提取我们的内容，就好比说一个人想去天安门，地址的描述是左边有一个圆形建筑，右边是一个方形建筑，你去找吧，而使用 XPath 的话，地址的描述就变成了天安门的具体地址。怎么样？相比之下，哪种方式效率更高，找的更准确呢？
2 . XPath 的安装
XPath 包含在 lxml 库中，那么我们到哪里去下载呢？ 点击此处 ，进入网页后按住 ctrl+f 搜索 lxml ，然后进行下载，下载完毕之后将文件拓展名改为 .zip ，然后进行解压，将名为 lxml 的文件夹复制粘贴到 Python 的 Lib 目录下，这样就安装完毕了。
3 . XPath 的使用
为了方便演示，我利用 Html 写了个简单的网页，代码如下所示（为了节省时间，方便小伙伴们直接进行测试，可直接复制粘贴我的代码）
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Test Html</title></head><body><div id="content"> <ul id="like"> <li>like one</li> <li>like two</li> <li>like three</li> </ul> <ul id="hate"> <li>hate one</li> <li>hate two</li> <li>hate three</li> </ul> <div id="url"> <a href="http://www.baidu.com">百度一下</a> <a href="http://www.hao123.com">好123</a> </div></div></body></html>
用谷歌浏览器打开这个网页，然后右击，选择检查，会出现如下所示界面
这个时候你鼠标右击任何一行 html 代码，都可以看到一个 Copy，将鼠标放上去，就可以看到 Copy XPath ，先复制下来，怎么用呢？
# coding=utf-8from lxml import etreef = open('myHtml.html','r')html = f.read()f.close()selector = etree.HTML(html)content = selector.xpath('//*[@id="like"]/li/text()')for each in content: print each
看看打印结果
like onelike twolike three
很显然，将我们想要的内容打印下来了，注意我们在 xpath() 中使用了 text() 函数，这个函数就是获取其中的内容，但是如果我们想获取一个属性，该怎么办？比如说我们想得到 html 中的两个链接地址，也就是 href 属性，我们可以这么操作
content = selector.xpath('//*[@id="url"]/a/@href')for each in content: print each
这个时候的打印结果就是
http://www.baidu.comhttp://www.hao123.com
看到现在大家大概也就对 xpath() 中的符号有了一定的了解，比如一开始的 // 指的就是根目录，而 / 就是父节点下的子节点，其他的 id 属性也是一步一步从上往下寻找的，由于这是一种树结构，所以也难怪方法的名字为 etree()。
4 . XPath 的特殊用法
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title></head><body><div id="likeone">like one</div><div id="liketwo">like two</div><div id="likethree">like three</div></body></html>
面对上面的一个网页，我们应该如何获取到三行的内容的 ? 嗯哼，很简单，我写三个 XPath 语句不就好了，so easy 。 如果真是这样，那么我们的效率好像是太低了一点，仔细看看这三行 div 的 id 属性，好像前四个字母都是 like, 那就好办了，我们可以使用 starts-with 对这三行进行同时提取，如下所示
content = selector.xpath('//div[starts-with(@id,"like")]/text()')
不过这样有一点麻烦的地方，我们就需要手动的去写 XPath 路径了，当然也可以复制粘贴下来在进行修改，这就是提升复杂度来换取效率的问题了。再来看看标签嵌套标签的提取情况
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title></head><body><div id="content"> <div id="text"> <p>hello <b> world <font color="#ffe4c4"> Python </font> </b> </p> </div></div></body></html>
像上面这样的一个网页，如果我们想获取到 hello world Python 语句，该怎么获取呢？很明显这是一种标签嵌套标签的情况，我们按照正常情况进行提取，看看结果如何
content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p/text()')for each in content: print each
运行之后，很遗憾的，只打印出了 hello 字样，其他字符丢失了，该怎么办呢？这种情况可以借助于 string(.)如下所示
content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p')[0]info = content.xpath('string(.)')data = info.replace('n','').replace(' ','')print data
这样就可以打印出正确内容了，至于第三行为什么存在，你可以将其去掉看看结果，到时候你自然就明白了。
Python 并行化的简单介绍
有人说 Python 中的并行化并不是真正的并行化，但是多线程还是能够显著提高我们代码的执行效率，为我们节省下来一大笔时间，下面我们就针对单线程和多线程进行时间上的比较。
# coding=utf-8import requestsfrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport timedef getsource(url): html = requests.get(url)if __name__ == '__main__': urls = [] for i in range(50, 500, 50): newpage = 'http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=' + str(i) urls.append(newpage) # 单线程计时 time1 = time.time() for i in urls: print i getsource(i) time2 = time.time() print '单线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + ' s' # 多线程计时 pool = ThreadPool(4) time3 = time.time() results = pool.map(getsource, urls) pool.close() pool.join() time4 = time.time() print '多线程耗时 : ' + str(time4 - time3) + ' s'
打印结果为
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=50http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=100http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=150http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=200http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=250http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=300http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=350http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=400http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=450单线程耗时 : 7.26399993896 s多线程耗时 : 2.49799990654 s
至于以上链接为什么设置间隔为 50，是因为我发现在百度贴吧上没翻一页，pn 的值就会增加 50。 通过以上结果我们发现，多线程相比于单线程效率提升了太多太多。至于以上代码中多线程的使用，我就不再过多讲解，我相信只要接触过 Java 的人对多线程的使用不会陌生，其实都是大差不差。没有接触过 Java ？那就对不起了，以上代码请自行消化吧。
实战 -- 爬取当当网书籍信息
一直以来都在当当网购买书籍，既然学会了如何利用 Python 爬取信息，那么首先就来爬取一下当当网中的书籍信息吧。本实战完成之后的内容如下所示
在当当网中搜索 Java ，出现了89页内容，我选择爬取了前 80 页，而且为了比较多线程和单线程的效率，我特意在这里对二者进行了比较，其中单线程爬取所用时间为 67s，而多线程仅为 15s 。
如何爬取网页，在上面 XPath 的使用中我们也已经做了介绍，无非就是进入网页，右击选择检查，查看网页 html 代码，然后寻找规律，进行信息的提取，在这里就不在多介绍，由于代码比较短，所以在这里直接上源代码。
# coding=utf8import requestsimport reimport timefrom lxml import etreefrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')def changepage(url, total): urls = [] nowpage = int(re.search('(d+)', url, re.S).group(1)) for i in range(nowpage, total + 1): link = re.sub('page_index=(d+)', 'page_index=%s' % i, url, re.S) urls.append(link) return urlsdef spider(url): html = requests.get(url) content = html.text selector = etree.HTML(content) title = [] title = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/a/@title') detail = [] detail = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/p[3]/span[1]/text()') saveinfo(title,detail)def saveinfo(title, detail): length1 = len(title) for i in range(0, length1 - 1): f.writelines(title[i] + 'n') f.writelines(detail[i] + 'nn')if __name__ == '__main__': pool = ThreadPool(4) f = open('info.txt', 'a') url = 'http://search.dangdang.com/?key=Java&act=input&page_index=1' urls = changepage(url, 80) time1 = time.time() pool.map(spider, urls) pool.close() pool.join() f.close() print '爬取成功！' time2 = time.time() print '多线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's' # time1 = time.time() # for each in urls: # spider(each) # time2 = time.time() # f.close() # print '单线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'
可见，以上代码中的知识，我们都在介绍 XPath 和 并行化 中做了详细的介绍，所以阅读起来十分轻松。
好了，到今天为止，Python 爬虫相关系列的文章到此结束，谢谢你的观看。
