在本文中，我将向您介绍使用 帕塞尔本指南将帮助你从刮擦简单数据到处理分页等更复杂的情况。无论你是刚入门还是想提高技能，本指南都能帮你搞定。让我们深入了解并开始刮擦！

更智能的 Parsel 网络抓取替代方案

虽然 Parsel 提供了强大的网络搜刮工具，但管理反僵尸措施、IP 禁止和 JavaScript 繁重的网站也是一项挑战。

以下是我推荐的 5 大抓取 API：

1. Bright Data: 功能强大的基于代理的刮擦功能可满足复杂的需求。
2. ScraperAPI: 为不受保护的网站提供经济实惠的多语言支持。
3. Oxylabs: 高质量代理，基于人工智能的数据解析。
4. ScrapingBee: 通过验证码解决具有挑战性的网站问题。
5. Apify: 易于使用的平台，预置刮板。

我与上述任何提供商均无关联。

什么是 Parsel？

Parsel 是一个 Python 库，用于从 HTML、XML 和 JSON 文档中解析和提取数据。它以 lxml 库为基础，后者为处理 XML 和 HTML 内容提供了一套更先进的工具。不过，Parsel 提供了一个更简单、更友好的用户界面，使其成为网络搜刮任务的最佳选择。

有了 Parsel，你可以使用 XPath 或 CSS 选择器轻松地从 HTML 文档中提取数据，从而使其灵活地兼容各种网络搜刮要求。它还集成到 Scrapy 框架中，后者是大规模网络搜刮项目的常用工具。

为什么使用 Parsel 进行网络抓取？

Parsel 之所以能脱颖而出，成为一款出色的网络搜刮工具，有几个原因：

1. XPath 和 CSS 选择器:Parsel 允许您使用以下两种方法提取数据 XPath 和 CSS 选择器.这是识别网页元素的两种不同方法，拥有这两种选项使得 Parsel 非常通用。
2. 数据提取:Parsel 可以提取各种类型的数据，如文本内容、属性（如 href 或 src），甚至嵌套元素。
3. 链式选择器:Parsel 允许您将选择器串联起来，以完善数据提取流程，确保您能准确定位所需的数据。
4. 可扩展性:无论您是搜索小型博客还是海量数据库，Parsel 都能高效处理，因此适用于各种规模的项目。
5. 与 Scrapy 集成:如果您正在使用 Scrapy 框架中集成了 Parsel，因此您可以在使用 Parsel 进行解析的同时利用 Scrapy 的功能。

如何使用 Python 中的 Parsel 进行网络抓取：分步教程

在开始搜索前，请确保您的环境已为 Parsel 做好准备。以下是设置 Parsel 进行网络搜刮所需的步骤：

先决条件

1. Python:确保您有 Python 3.10.1 或更高版本。
2. 虚拟环境:在虚拟环境中工作是一种很好的做法，可以将依赖关系隔离开来。

要创建和激活虚拟环境，请运行以下命令：

python -m venv venv

适用于 Windows：

v venv脚本启动

适用于 macOS 和 Linux：

source venv/bin/activate

安装依赖项

现在虚拟环境已搭建完毕，请安装所需的依赖项：

pip install parsel requests

• 帕塞尔:这是解析 HTML 的主要库。
• Requests:这是一个简单的 HTTP 库，可让您请求从网页中获取 HTML 内容。我建议你也学习如何使用 请求的代理.

使用 Parsel 进行网络抓取：分步教程

让我们深入了解使用 Parsel 的刮擦过程。在本示例中，我们将从一个网站中抓取一个简单的表格。我们将指导你完成从定义 URL 到提取数据和处理分页的各个步骤。

第 1 步：定义目标 URL 并解析内容

首先导入所需的库，如用于发出 HTTP 请求的 requests 和用于解析 HTML 的 parsel。

import requests
from 解析 import 选择器
url = "https://www.example.com"
response = requests.get(url)
selector = Selector(text=response.text)

上面的代码定义了要抓取的 URL，使用 requests.get() 获取页面内容，并使用 Parsel 的 Selector() 解析内容。

步骤 2：从表中提取数据

假设目标网页包含一个数据表，如运动队列表。检查 HTML 后，您发现表格的类为 .table，而行则标记为 .team 类。

要选择表格的所有行，请使用 CSS 选择器：

行 = selector.css("table.table tr.team")

这样就选中了表格中所有带有团队类别的行。现在，您可以循环浏览这些行，提取必要的数据。

步骤 3：从每行提取数据

表格中的每一行都包含多列数据。例如，球队名称位于 .name 类的元素中，获胜场数位于 .wins 类中。下面是提取数据的方法：

data = []
for row in 行：
name = row.css("td.name::text").get()
year = row.css("td.year::text").get()
wins = row.css("td.wins::text").get()
losses = row.css("td.losses::text").get()
pct = row.css("td.pct::text").get()
data.append({
"name": name.strip()、
"year": year.strip()、
"赢": wins.strip()、
"损失": losses.strip()、
"pct": pct.strip()、
})
print(data)

这里，.css("td.name::text").get() 从带有 name 类的 td 元素中提取文本内容。 .strip() 用于删除前导和尾部空白。

步骤 4：处理分页

如果网站有多个数据页面，则需要处理分页。分页链接通常包含在 ul.pagination 元素中。您可以使用以下函数抓取所有页面的 URL：

from urllib.parse import URLjoin
def get_all_page_urls(base_url="https://www.example.com"):
response = requests.get(base_url)
selector = Selector(text=response.text)
page_links = selector.css("ul.pagination li a::attr(href)").getall()
full_urls = [urljoin(base_url, link) for link in 页面链接］
return 满耳

该函数可检索分页链接，并返回每个页面的完整 URL 列表。然后，您就可以逐一抓取每个页面。

page_urls = get_all_page_urls()
data = []
for url in page_urls：
page_data = scrape_page(url) # 为每个页面调用刮擦功能
data.extend(page_data)
print(data)

步骤 5：合并所有内容

现在，让我们将所有内容整合在一起。下面是一个完整的脚本，可以从多个页面中获取数据：

import requests
from 解析 import 选择器
from urllib.parse import URLjoin
def scrape_page(url):
response = requests.get(url)
selector = Selector(text=response.text)
数据 = []
行 = selector.css("table.table tr.team")
for row in 行：
name = row.css("td.name::text").get()
year = row.css("td.year::text").get()
wins = row.css("td.wins::text").get()
losses = row.css("td.losses::text").get()
pct = row.css("td.pct::text").get()
data.append({
"name": name.strip()、
"year": year.strip()、
"赢": wins.strip()、
"损失": losses.strip()、
"pct": pct.strip()、
})
return data
def get_all_page_urls(base_url="https://www.example.com"):
response = requests.get(base_url)
selector = Selector(text=response.text)
page_links = selector.css("ul.pagination li a::attr(href)").getall()
full_urls = [urljoin(base_url, link) for link in 页面链接］
return 满耳
# 搜索所有网页
page_urls = get_all_page_urls()
data = []
for url in page_urls：
page_data = scrape_page(url)。
data.extend(page_data)
print(data)

高级网络抓取方案

除了基本的网络搜刮功能外，您可能还会遇到需要额外功能的更高级场景。

1.通过文本选择元素

有时，您需要根据文本内容提取元素。例如，您可能想查找包含 "test "一词的所有段落。您可以使用 XPath 来做到这一点：

测试段落 = selector.xpath("//p[包含（文本（），'测试'）]/文本（）").getall()

这将选择文本中包含 "测试 "一词的所有段落。

2.使用正则表达式

Parsel 还支持使用正则表达式过滤数据。例如，您可以使用 re:test() 只提取符合特定模式的元素，如电话号码或电子邮件地址。

电子邮件 = selector.xpath("//p[re:test(text(), '[a-zA-Z0-9._% -] @[a-zA-Z0-9.-] \.[a-zA-Z]{2,}')]/text()").getall()

这将提取包含电子邮件地址的段落。

3.浏览 HTML 树

您可以使用 XPath 浏览 HTML 树并选择父元素或同级元素。例如，要获取特定元素的父元素，可使用

parent_of_p = selector.xpath("//p/parent::*").get()

这将选择 p 标签的父元素。

结论

现在，您已经对如何使用 Parsel 在 Python 中进行网络搜刮有了扎实的了解。您已经学会了如何使用 CSS 选择器和 XPath 提取数据、处理分页以及处理更复杂的刮擦任务。Parsel 的功能使其成为一款强大而简单的工具，可用于数据搜刮和项目自动化。

请记住，网络搜索应始终遵循道德规范。在对网站进行搜索前，请查看其服务条款，以确保您没有违反任何规则或法律。负责任的网络搜索可确保您的项目顺利进行且合法合规，因此在提取数据时应始终牢记相关准则。