主题：
**xpath 和 pyquery **
xpath
- 选取节点
| 表达式 | 描述 | 实例 | 介绍 |
|---|---|---|---|
| nodename | 选取nodename节点的所有子节点 | xpath("//div") | |
| / | 从根节点选取 | xpath('/div') | |
| // | 选取所有的当前节点，不考虑位置 | xpath("//div") | |
| . | 选取当前节点 | xpath(‘./div’) | 选取当前节点下的div节点 |
| .. | 选取当前节点的父节点 | xpath(‘..’) | 回到上一个节点 |
| @ | 选取属性 | xpath（’//@calss’） | 选取所有的class属性 |
- 谓语
| 表达式 | 结果 |
|---|---|
| xpath(‘/body/div[1]’) | 选取body下的第一个div节点 |
| xpath(‘/body/div[last()]’) | 选取body下最后一个div节点 |
| xpath(‘/body/div[last()-1]’) | 选取body下倒数第二个div节点 |
| xpath(‘/body/div[positon()<3]’) | 选取body下前两个div节点 |
| xpath(‘/body/div[@class]’) | 选取body下带有class属性的div节点 |
| xpath(‘/body/div[@class=”main”]’) | 选取body下class属性为main的div节点 |
| xpath(‘/body/div[price>35.00]’) | 选取body下price元素值大于35的div节点 |
- 通配符
| 表达式 | 结果 |
|---|---|
| xpath（’/div/*’） | 选取div下的所有子节点 |
| xpath(‘/div[@*]’) | 选取所有带属性的div节点 |
- 取多个路径
| 表达式 | 结果 |
|---|---|
| xpath(‘//div|//table’) | 选取所有的div和table节点 |
- xpath轴
| 轴名称 | 表达式 | 描述 |
|---|---|---|
| ancestor | xpath(‘./ancestor::*’) | 选取当前节点的所有先辈节点（父、祖父） |
| ancestor-or-self | xpath(‘./ancestor-or-self::*’) | 选取当前节点的所有先辈节点以及节点本身 |
| attribute | xpath(‘./attribute::*’) | 选取当前节点的所有属性 |
| child | xpath(‘./child::*’) | 返回当前节点的所有子节点 |
| descendant | xpath(‘./descendant::*’) | 返回当前节点的所有后代节点（子节点、孙节点） |
| following | xpath(‘./following::*’) | 选取文档中当前节点结束标签后的所有节点 |
| following-sibing | xpath(‘./following-sibing::*’) | 选取当前节点之后的兄弟节点 |
| parent | xpath(‘./parent::*’) | 选取当前节点的父节点 |
| preceding | xpath(‘./preceding::*’) | 选取文档中当前节点开始标签前的所有节点 |
| preceding-sibling | xpath(‘./preceding-sibling::*’) | 选取当前节点之前的兄弟节点 |
| self | xpath(‘./self::*’) | 选取当前节点 |
- 功能函数
1.png
使用xpath中，多结合功能函数和谓语的使用可以减少提取信息的难度
- 总结
- 节点的遍历
- 属性的提取
- 文本的提取
pyquery
可以让你用jquery语法来对xml进行查询
- 基本概念
2.png
1484385342126.png
- 提取：Fiserv Inc
doc = PyQuery(html)
使用id标签
doc("#instrumentname").text()
'Fiserv Inc.'
- 提取：NASDAQ: FISV
使用id标签
doc("#instrumentticker").text()
'NASDAQ: FISV'
使用class 标签
doc(".textdeemphasized").text()
'NASDAQ: FISV'
使用tagname
doc("p").eq(0).text() # p元素包含很多个，eq(0)表示是第一个p元素
'NASDAQ: FISV'
- 提取p元素
all_tag_p = doc("p").items()
for one in all_tag_p:
print (one.text())
NASDAQ: FISV
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- 提取属性值attr
p_id = doc("p").attr("id")
'instrumentticker'
p_class = doc("p").attr("class")
'textdeemphasized'
- 总结
- 获取标签值：tag
- 获取属性：
#,. - 获取文本：text()
做的绝大多数爬行就是对标签、属性、文本等的获取，关键是选择较好的适合自己的方法，当然各种方法的选择效率也不一样。我比较属性的是xpath, 然而当我接触到pyquery看下文档就差不多也能获取到自己需要的网页内容，接下来关键是熟悉的过程。
