python lxml包学习笔记

2024-03-16 20:48
文章标签 python 学习 笔记 lxml

本文主要是介绍python lxml包学习笔记,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

python lxml包用于解析XML和html文件,可以使用xpath和css定位元素,个人认为相对于BeautifulSoup功能更加强大,更加灵活。本文根据lxml官方文档和自己的理解列出常用的函数, 本文代码为python3.4, lxml2.0

lxml:http://lxml.de/

支持:python2 python3

解析XML, 以pubmed文献数据库文本解析为例

导入xml字符串

导入xml字符串有多种方式,我最长使用的是 lxml.etree.XML(xml字符串), etree.fromstring(xml字符串)也可以

import lxml.etree 
import urllib.request
from lxml.etree import *
str_url = 'http://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi?db=pubmed&id=26693255&retmode=text&rettype=xml'
request = urllib.request.Request(str_url)
xml_text = urllib.request.urlopen(request).read()
root = lxml.etree.XML(xml_text) # xml_text 为xml纯文本文件

root 为lxml.etree._Element 对象,含有多个函数

root 含有find,findall, xpath,get,getchildren函数, 重点请help(root)

### findall, find
findall(…)
| findall(self, path, namespaces=None)
|
| Finds all matching subelements, by tag name or path.
| 输入下一级对象的tag标签或xpath(必须是相对路径.//开头),返回匹配结果的所有元素,是一个list
| The optional namespaces argument accepts a
| prefix-to-namespace mapping that allows the usage of XPath
| prefixes in the path expression.

find(…)
| find(self, path, namespaces=None)
|
| Finds the first matching subelement, by tag name or path.
| 输入下一级的tag标签或xpath,返回匹配结果的第一个元素
| The optional namespaces argument accepts a
| prefix-to-namespace mapping that allows the usage of XPath
| prefixes in the path expression.

# example  获取杂志名称和ISSN
# 使用 tag作为输入需要逐级进行
journal_name = root.find('PubmedArticle').find('MedlineCitation').find('Article').find('Journal').find('Title').text
print('tag:', journal_name)
tag: Cognitive computation
# 也可以使用xpath(必须使用相对路径,以.//开头,如果想使用绝对路径可以使用xpath函数)
journal_name = root.find('.//Title').text
print('xpath:' ,journal_name)
xpath: Cognitive computation
# text是element对象的属性,可以得到内部的内容,如果要得到标签内部的属性
#使用get函数
# 比如得到 <ISSN IssnType="Print">1866-9956</ISSN>的 IssnTYpe属性,则可以使用get函数
issn_attr = root.find('.//ISSN').get('IssnType')
print('issn attr:', issn_attr)
issn attr: Print
# 使用tostring函数
# 可以得到改标签下的全部内容,tostring函数是 lxml.etree 下的静态函数,使用前需要 from lxml.etree import *
tostring(root.find('.//JournalIssue')) # 得到JournalIssue标签下的全部内容
b'<JournalIssue CitedMedium="Print">\n                    <Volume>7</Volume>\n                    <Issue>6</Issue>\n                    <PubDate>\n                        <MedlineDate>2015</MedlineDate>\n                    </PubDate>\n                </JournalIssue>\n                '

findall函数与find函数类似,find相当于findall(‘tag’)[0]

xpath 函数

具体xpath的学习可以参考 http://www.w3school.com.cn/xpath/xpath_syntax.asp
xpath与findall类似也返回一个list,不同之处是只能使用xpath,而且可以使用xpath的相对路径和绝对路径

journal_name = root.xpath('//Title')[0].text
print(journal_name)
Cognitive computation

getchildren函数

得到所有直接子元素

注意,使用findall,find,xpath时一定要确定元素是否存在(可以用 if 判断),然后才读取text属性,否则会遇到 Type ‘NoneType’ cannot be serialized., list index out of range, ‘NoneType’ object has no attribute ‘text’这样的错误。

除了上述读取的函数,lxml还包含了很多设置的函数,功能强大,具体可以去看lxml官方文档

lxml 解析 html 以爬取 豆瓣电影主页本周口碑榜

http://movie.douban.com/

导入html字符串,使用 lxml.html.fromstring(html_text)

import lxml.html
str_url = 'http://movie.douban.com/'
request = urllib.request.Request(str_url)
html_text = urllib.request.urlopen(request).read()
root = lxml.html.fromstring(html_text)

依旧可以使用find,findall函数,用法与XML部分完全相同,可以使用下一级的tag和xpath作为输出,此处不再赘述

cssselect() 函数,返回list,包含所有匹配的结果,可以使用css选择器,类似于jquery

# 获取本页面所有项目名称
movies_list = [a.text for a in  root.cssselect('div.billboard-bd tr td a')]
print(movies_list)
['老炮儿', '八恶人', '卡罗尔', '海街日记', '荒野猎人', '寻龙诀', '丹麦女孩', '龙虾', '边境杀手', '实习生']
# 获取所有电影超链接
movies_href = [a.get('href') for a in  root.cssselect('div.billboard-bd tr td a')]
print(movies_href)
['http://movie.douban.com/subject/24751756/', 'http://movie.douban.com/subject/25787888/', 'http://movie.douban.com/subject/10757577/', 'http://movie.douban.com/subject/25895901/', 'http://movie.douban.com/subject/5327268/', 'http://movie.douban.com/subject/3077412/', 'http://movie.douban.com/subject/3071604/', 'http://movie.douban.com/subject/20514947/', 'http://movie.douban.com/subject/25881247/', 'http://movie.douban.com/subject/10594965/']

其他函数

text_content() 可以返回改element下的所有文本(去除所有<>标签)

.make_links_absolute(base_href, resolve_base_href=True) 有时候遇到的链接是相对路径,可以使用该函数将相对路径转换为绝对路径

.rewrite_links(link_repl_func, resolve_base_href=True, base_href=None)根据替换函数替换链接

这篇关于python lxml包学习笔记的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/816677

相关文章

Python实现图片分割的多种方法总结

《Python实现图片分割的多种方法总结》图片分割是图像处理中的一个重要任务,它的目标是将图像划分为多个区域或者对象,本文为大家整理了一些常用的分割方法,大家可以根据需求自行选择... 目录1. 基于传统图像处理的分割方法(1) 使用固定阈值分割图片(2) 自适应阈值分割(3) 使用图像边缘检测分割(4)

一文带你搞懂Python中__init__.py到底是什么

《一文带你搞懂Python中__init__.py到底是什么》朋友们,今天我们来聊聊Python里一个低调却至关重要的文件——__init__.py,有些人可能听说过它是“包的标志”,也有人觉得它“没... 目录先搞懂 python 模块(module)Python 包(package)是啥?那么 __in

使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法

《使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法》LBP特征叫做局部二值模式,常用于纹理特征提取,并在纹理分类中具有较强的区分能力,本文给大家介绍了如何使用Python实现图像LBP特征提取的操作方... 目录一、LBP特征介绍二、LBP特征描述三、一些改进版本的LBP1.圆形LBP算子2.旋转不变的LB

Python中__init__方法使用的深度解析

《Python中__init__方法使用的深度解析》在Python的面向对象编程(OOP)体系中,__init__方法如同建造房屋时的奠基仪式——它定义了对象诞生时的初始状态,下面我们就来深入了解下_... 目录一、__init__的基因图谱二、初始化过程的魔法时刻继承链中的初始化顺序self参数的奥秘默认

Python实现特殊字符判断并去掉非字母和数字的特殊字符

《Python实现特殊字符判断并去掉非字母和数字的特殊字符》在Python中,可以通过多种方法来判断字符串中是否包含非字母、数字的特殊字符,并将这些特殊字符去掉,本文为大家整理了一些常用的,希望对大家... 目录1. 使用正则表达式判断字符串中是否包含特殊字符去掉字符串中的特殊字符2. 使用 str.isa

python中各种常见文件的读写操作与类型转换详细指南

《python中各种常见文件的读写操作与类型转换详细指南》这篇文章主要为大家详细介绍了python中各种常见文件(txt,xls,csv,sql,二进制文件)的读写操作与类型转换,感兴趣的小伙伴可以跟... 目录1.文件txt读写标准用法1.1写入文件1.2读取文件2. 二进制文件读取3. 大文件读取3.1

使用Python实现一个优雅的异步定时器

《使用Python实现一个优雅的异步定时器》在Python中实现定时器功能是一个常见需求,尤其是在需要周期性执行任务的场景下,本文给大家介绍了基于asyncio和threading模块,可扩展的异步定... 目录需求背景代码1. 单例事件循环的实现2. 事件循环的运行与关闭3. 定时器核心逻辑4. 启动与停

基于Python实现读取嵌套压缩包下文件的方法

《基于Python实现读取嵌套压缩包下文件的方法》工作中遇到的问题,需要用Python实现嵌套压缩包下文件读取,本文给大家介绍了详细的解决方法,并有相关的代码示例供大家参考,需要的朋友可以参考下... 目录思路完整代码代码优化思路打开外层zip压缩包并遍历文件:使用with zipfile.ZipFil

Python处理函数调用超时的四种方法

《Python处理函数调用超时的四种方法》在实际开发过程中,我们可能会遇到一些场景,需要对函数的执行时间进行限制,例如,当一个函数执行时间过长时,可能会导致程序卡顿、资源占用过高,因此,在某些情况下,... 目录前言func-timeout1. 安装 func-timeout2. 基本用法自定义进程subp

Python实现word文档内容智能提取以及合成

《Python实现word文档内容智能提取以及合成》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现从10个左右的docx文档中抽取内容,再调整语言风格后生成新的文档,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录核心思路技术路径实现步骤阶段一:准备工作阶段二:内容提取 (python 脚本)阶段三:语言风格调