Python 广泛的生态系统拥有无数的库，使网络抓取成为一项简单的任务，而 lxml 无疑是首选之一。本教程旨在提供详尽的指南，介绍为什么 lxml 是网页抓取的绝佳选择、构建强大的 lxml 抓取器的步骤以及帮助您入门的实际示例。本教程还包含宝贵的见解，以确保网络抓取期间成功请求的最大数量。
Python 中使用 lxml 进行网页抓取简介
使用 Python 的 lxml 进行网页抓取涉及从下载的 HTML 或 XML 代码中提取和构建数据。与一些同时处理下载和解析的库不同，lxml 专门处理解析。要下载网页，您通常会使用 HTTP 客户端，例如 Requests。一旦下载了 HTML 或 XML 数据，lxml 就可以解析该数据，从而允许您有效地访问特定元素和属性。
为什么选择 Python 的 lxml 进行网页抓取？
为您的网页抓取项目选择 lxml 有几个好处：
优点：
- 可扩展性：lxml 构建于 C 库 libxml2 和 libxslt 之上，具有高度可扩展性，并提供本机 C 库的速度优势以及 Python 的简单性。
- XML结构：支持三种模式语言来指定 XML 结构并完全实现 XPath，使其在 XML 文档中的元素导航方面变得异常强大。
- 数据遍历：能够遍历各种 XML 和 HTML 结构，允许通过子元素、同级元素和其他元素进行导航。此功能使其比 BeautifulSoup 等其他解析器更具优势。
- 资源效率：与其他库相比，消耗更少的内存，从而可以高效地解析大型数据集。
然而，lxml 并不总是解析写得不好或损坏的 HTML 的最佳选择。在这种情况下，您可以使用 BeautifulSoup 作为后备选项。
在 Python 中构建健壮的 lxml 解析器的步骤
第 1 步：选择合适的工具
在开始抓取之前，您需要选择正确的工具集。对于 HTTP 客户端，Python 提供了类似的库 Requests, HTTPX， 和 aiohttp。如果您的目标是依赖 JavaScript 的动态网站，您可能还需要像 Selenium 这样的无头浏览器。
第 2 步：确定您的目标网页
设置工具后，确定要抓取的网页。请务必阅读网站的 robots.txt 了解该网站上的网页抓取规则。
第 3 步：了解网页抓取指南
了解网络抓取最佳实践和潜在障碍（例如验证码或 IP 禁令）至关重要。如果您预计会出现此类问题，那么使用轮换代理服务器可能会有所帮助。
第 4 步：设置标头
HTTP 标头有助于模仿实际的用户行为。正确设置这些以确保您的刮刀不会被堵塞。
使用 Python 的 lxml 进行网页抓取：分步教程
先决条件
在开始之前，您需要以下内容：
- Python 3.x：确保您的系统上安装了 Python 3.x。您可以从以下位置下载： Python 官方网站.
- 代码编辑器：任何支持 Python 的文本编辑器都可以，尽管 Visual Studio Code、Notepad++ 或 PyCharm 等高级 IDE 可以提供更多功能，如调试、语法突出显示和自动完成。
- 请求和 lxml 库：这些是分别用于 HTTP 请求和 HTML 解析的第三方 Python 库。要安装，请打开终端并运行：
pip install requests lxml1. 设置您的开发环境
解释：
在此步骤中，您将准备用于开发的编码环境。在计算机上选择您想要保存脚本的位置。
- 创建Python文件：打开代码编辑器并创建一个名为的新 Python 文件
imdb_scraper.py.
2. 获取网页内容
代码：
import requests
url = "https://www.imdb.com/chart/moviemeter/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
page_content = response.text
else:
print("Failed to retrieve the page")解释：
在本部分中，您将获取 IMDb 最受欢迎的电影页面的 HTML 内容。
- 输入
requests： 这requests库用于发出 HTTP 请求。 - 获取内容:
requests.get(url)获取网页内容并将其存储在response多变的。 - 状态码检查：检查 HTTP 状态代码是一个好习惯（200 表示正常）。如果不是 200，则获取页面时出现问题。
3. 解析网页
代码：
from lxml import html
tree = html.fromstring(page_content)解释：
在这里，您将获取的 HTML 内容转换为可搜索的树结构。
- 输入
lxml.html：该模块有助于从 HTML 内容创建树结构。 - 创建树结构:
html.fromstring(page_content)解析存储在的 HTML 内容page_content并生成一个树状结构，将其存储在变量中tree.
4. 提取数据
代码：
movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')解释：
现在您已经有了网页的树状结构，您可以从中搜索和提取数据。
- 使用 XPath：XPath 是一种可以浏览 XML 文档的查询语言。您可以在此处使用它来指定要抓取的元素和属性。
- 提取标题和评级：您可以使用 XPath 查询来收集电影标题和 IMDb 评级，这些查询可以查明它们在 HTML 结构中的位置。
5. 存储数据
代码：
for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")解释：
最后，您需要存储或显示抓取的数据。
- 拉链清单： 这
zip函数将每个电影标题与其相应的评级配对。 - 打印数据：在这个例子中，我们只是打印出每一对。在实际应用程序中，您可能希望将此数据存储在数据库或文件中。
完整代码示例
# Importing required libraries
import requests
from lxml import html
# Step 2: Fetch Web Page Content
url = "https://www.imdb.com/chart/moviemeter/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
page_content = response.text
else:
print("Failed to retrieve the page")
# Step 3: Parse the Web Page
tree = html.fromstring(page_content)
# Step 4: Extract Data
movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')
# Step 5: Store and/or Output Data
for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")通过遵循这个扩展且详细的教程，您应该能够自信地从 IMDb 中获取有关最受欢迎电影的信息。与往常一样，尊重您正在抓取的任何网站的服务条款至关重要。
最后的评论
Web 抓取可能是一个复杂的过程，但 Python 的 lxml 库简化了许多复杂性。借助正确的工具、最佳实践知识和明确的策略，您可以使您的网络抓取工作高效且成功。本教程旨在全面涵盖这些方面。快乐刮擦！
