以jQuery之名-爬虫利器PyQuery

很多读者在学习了 Python 之后都想做一些爬虫程序，去网上采集数据或完成一些自动化操作。因此，我们也制作了一套爬虫实战课程，目前正在***的完善中，很快将和各位见面。

10年积累的做网站、网站建设经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有张家港免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

等不及的朋友，可以先来看看这个类似于 bs4 的网页分析模块——PyQuery。

如果说到 jQuery，熟悉前端的同学肯定不陌生，它可以简单优雅地对 html 文件进行定位、选择、移动等操作。而本文的主角 pyquery，支持以 jquery 的方式对 html 进行操作。因此非常适合有前端或 js 基础的同学使用。

废话不多说，一边看文章，一边打开编辑器，跟着我一探究竟吧。

1. 安装

安装过程比较简单

 
 
 
 

  
  
  
  
pip install pyquery
 
 
 
 

2. 入门使用

接下来，我们以分析简书首页文章为例，简单梳理 pyquery 的部分函数 。

(1)  导入相关的库

分别导入 网络请求库 requests、以及 pyquery 。

 
 
 
 

  
  
  
  
import requests
  
  
  
  
import pyquery
 
 
 
 

(2) 向 pyquery 导入数据

与 bs4 一样，处理网页首先建立一个 pyquery 对象。通过抓取到的网页内容初始化即可。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 请求简书地址
  
  
  
  
url = 'http://www.jianshu.com/'
  
  
  
  
req = requests.get(url)
  
  
  
  
page = req.text
  
  
  
  
# 导入 pyquery 处理
  
  
  
  
pq = pyquery.PyQuery(page)
 
 
 
 

pyquery 也可以直接调用内置的网络请求模块，从网址初始化：

 
 
 
 

  
  
  
  
url = 'http://www.baidu.com'
  
  
  
  
pq = pyquery.PyQuery(urlurl=url)
 
 
 
 

(3) 定位元素

pyquery 提供多种定位元素的方法，这里简单介绍三种，直接定位、根据 id 定位 ，根据 class 定位。

根据 html 标签直接定位：

 
 
 
 

  
  
  
  
# 直接定位 head 标签
  
  
  
  
pqpq_head = pq('head')
 
 
 
 

以上代码就是获取 html 中 < head>.......< /head> 标签内的内容。

根据 id 定位：

在简书首页源代码中可找到这么一段

根据 id 定位找到这个 li 标签，代码如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
# 定位 id = note-11772642 的 li 标签
  
  
  
  
pqpq_id = pq('#note-11772642')
 
 
 
 

以上代码获取 id 名为 note-11772642 的标签，需要注意的是查询 id 时添加 # 前缀，这是 css 选择器语法。

根据 class 定位：

同样以刚才的为例

我们根据 class=have-img 去获取这个 li 标签

 
 
 
 

  
  
  
  
# 定位 class = have-img 的 li 标签
  
  
  
  
pqpq_class = pq('.have-img')
 
 
 
 

注意的是查询 class 时添加 . 前缀，这也是 css 选择器语法。

(4) 索引标签

在上一节的***有个小问题，我们知道 head 标签在 html 中只有一个，而 class 名为 have-img 的 li 标签可能有多个，我们该

如何遍历所有的 li 标签呢? 又该如何单独的取某一个 li 呢?

首先我们可以逐个遍历

 
 
 
 

  
  
  
  
# 遍历所有 class = have-img 的 li 标签
  
  
  
  
for li in pq_class:    
  
  
  
  
    # 获取每一个 li 标签
  
  
  
  
    pqpq_li = pq(li)
 
 
 
 

我们可以索引某一个 li 标签

使用.ep(index) 函数。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 获取***个 li 标签
  
  
  
  
li_first = pq_class.ep(0)
  
  
  
  
# 获取第二个 li 标签
  
  
  
  
li_second = pq_class.ep(1)
 
 
 
 

(5) 寻找标签

同样回到刚刚的那张图

在上一步，我们已经找到了所有的 li 标签，也知道如何取索引其中的元素，但我们现在要准确定位到某一个元素，比如上图中 id = note-11772642 这个 li 标签。

这时候 filter(selecter) 就派上了用场

 
 
 
 

  
  
  
  
li_spec = pq_class.filter('#note-11772642')
 
 
 
 

这样我们就找到了指定的这个 li 标签，需要注意的是， filter 函数只能在同一级标签中寻找，比如在这里只能过滤 li 标签，而不能定位 li 标签下的 a 标签、 div 标签等。

当然，针对这种情况， pyquery 为我们提供了另外一个函数 find(selector)，该函数用于寻找子节点，继续以上图为例，寻找该特定 li 标签下的 p 标签

 
 
 
 

  
  
  
  
p_tag = li_spec.find('p')
 
 
 
 

(6) 提取属性与值

以上我们讲了许多关于标签的知识，现在来谈谈怎么获取标签内的属性和标签包裹的文本，实际的爬虫项目中，通常这是最重要的一步，比如从 a 标签中获取链接、从 li 标签或者 p标签中获取文本。

获取属性：

使用 attr() 函数，以我们之前获取的 li 标签为例，获取其中的 id 属性

 
 
 
 

  
  
  
  
# 获取 id 属性的方法
  
  
  
  
li_specli_spec_id = li_spec.attr('id')
  
  
  
  
li_specli_spec_id_2 = li_spec.attr.id
  
  
  
  
li_specli_spec_id_3 = li_spec.attr['id']
 
 
 
 

获取文本：

使用 text()函数， 以我们之前得到的 p 标签为例，获取其中的文本。

 
 
 
 

  
  
  
  
string = p_tag.text()
 
 
 
 

到此，在爬虫中会使用到的函数就是这些了。

3. 小结

pyquery 还拥有操作文档树的能力，本篇文章着重介绍与爬虫相关的知识，所以就不再此详细叙述了，有兴趣的同学移步官方文档：

http://pythonhosted.org/pyquery/index.html

***，既然我们都分析了简书首页，请大家根据所学内容爬取简书首页所有的文章标题和文章链接，然后打印出来吧，像下图一样

【本文是专栏机构“Crossin的编程教室”的原创文章，转载请通过微信公众号(rossincode)联系原作者】

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