冰冻三尺，非一日之寒。数据解析——xpath（4）

本文主要是介绍冰冻三尺，非一日之寒。数据解析——xpath（4），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

爬取全国的城市名称以及“或”的简单介绍

首先是爬取全国城市名称

网址如下：https://www.aqistudy.cn/historydata/

我们打开网页进行简单的数据分析

我们发现我们需要爬取的名称都在 li 标签里。根据这个我们可以很简单地写我们的代码

import requests
from lxml import etree

if __name__ == "__main__":
    # UA伪装
    header = {
        "user-agnet": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36"
        }

    # 指定url
    url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/"

    # 获取源码
    response = requests.get(url = url, headers = header).text

    # xpath 解析。热门城市名称爬取
    tree = etree.HTML(response)
    hot_city_name_li_list = tree.xpath('//div[@class="hot"]//li') # 热门城市名称的 li 标签的列表
    hot_city_name = []
    for li in hot_city_name_li_list:
        hot_city_name.append(li.xpath('a/text()')[0])
    print(hot_city_name, len(hot_city_name))
    print()

    # xpath 解析。全部城市名称爬取
    all_city_li_list = tree.xpath('//div[@class="all"]//li') # 全部城市名称的 li 标签的列表
    all_city_name = []
    for li in all_city_li_list:
        all_city_name.append(li.xpath('a/text()')[0])
    print(all_city_name, len(all_city_name))
    print()

看一下我们的运行结果

我们这里爬取的名称是所有城市里包括热门城市的，要是不包括，我们要获取这些城市的名称，难道要把两个列表直接加起来吗？虽然不是不行，但实际上还是多写了几行代码的。

所以在这里介绍一下 xpath 里面的 “或”（“|”）和 “or” 的作用一样

闲话少说，直接看代码

import requests
from lxml import etree

if __name__ == "__main__":
    # UA伪装
    header = {
        "user-agnet": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36"
        }

    # 指定url
    url = "https://www.aqistudy.cn/historydata/"
	
	# 获取源码
    response = requests.get(url = url, headers = header).text

	# xpath 解析。“|”的使用
    tree = etree.HTML(response)
    city_name = tree.xpath('//div[@class="hot"]//li/a/text() | //div[@class="all"]//li/a/text()')
    print(city_name, len(city_name))

运行一下

名称个数正好是 394 = 384 + 10

xpath 的 “或” 你学会了吗？

这篇关于冰冻三尺，非一日之寒。数据解析——xpath（4）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！