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-8
from lxml import etree
f = 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 one like two like 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.com http://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 "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-8
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import time
def getsource(url):
html = requests.get(url)
if __name__ == '__main__':
urls = []
for i in range(50, 500, 50):
newpage = 'http://tieba.baidu.com/f"htmlcode">
http://tieba.baidu.com/f"" src="/UploadFiles/2021-04-08/201609210933379.png">
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=utf8
import requests
import re
import time
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import sys
reload(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 urls
def 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] + '\n\n')
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。