by 闲欢
PyQuery 库是一个非常强大又灵活的网页解析库，如果你有前端开发经验，那么你应该接触过 jQuery ,那么 PyQuery 就是你非常绝佳的选择，PyQuery 是 Python 仿照 jQuery 的严格实现，语法与 jQuery 几乎完全相同。
安装
跟安装其他库一样：
>>> pip3 install pyquery
安装了之后，在程序里面就可以引用了，引用方法跟其他库类似：
from pyquery import PyQuery as pq
初始化
PyQuery 可以将 HTML 字符串初始化为对象，也可以将 HTML 文件初始化为对象，甚至可以将请求的响应初始化为对象。下面我们一个个来介绍。
初始化字符串
对于一个标准的 HTML 字符串，PyQuery 可以直接初始化为对象：
html = """
我爱我的祖国
China
- 五星
- 红旗
- 迎风飘扬
"""
doc = pq(html)
print(type(doc))
print(doc)
# 输出结果
我爱我的祖国
China
- 五星
- 红旗
- 迎风飘扬
我们可以看到，HTML 字符串初始化后，打印出来的是一个 PyQuery 对象。
如果我们的字符串不是 HTML 格式内容，PyQuery 会自动加上段落标签将字符串内容包装成 HTML 内容。例如：
test = '''
this is a string
this is second row
'''
doc = pq(test)
print(type(doc))
print(doc)
# 输出结果
this is a string
this is second row
初始化 HTML 文件
初始化文件，只需要加个 filename 参数，指明 文件路径即可：
#filename参数为html文件路径
test_html = pq(filename='test.html')
print(type(test_html))
print(test_html)
# 输出结果
Title
如果文件不是 HTML 文件，那么初始化的时候会自动加上 HTML 标签。例如：
#filename参数为html文件路径
test_txt = pq(filename='test.txt')
print(type(test_txt))
print(test_txt)
# 输出结果
this is a txt
我的 test.txt 文件中只有一行内容： this is a txt。初始化完后，自动添加了 HTML 标签。
初始化请求响应
我们可以把请求的网址内容初始化为 PyQuery 对象，只需要加个参数 url ，将网址赋值给它即可。例如：
response = pq(url='https://www.baidu.com')
print(type(response))
print(response)
# 输出结果
我们请求百度的首页，然后初始化为对象，后面内容较多，因此省略。
常用 CSS 选择器
PyQuery 里面 CSS 选择器的用法跟 jQuery 里面是一样的，例如，针对上面的 HTML 字符串内容，我们获取 id 为 container 的标签，然后打印出来：
doc = pq(html)
print(type(doc('#container')))
print(doc('#container'))
# 输出结果
- 五星
- 红旗
- 迎风飘扬
我们也可以用 class 选择器，例如：
print(type(doc('.li2')))
print(doc('.li2'))
# 输出结果
红旗
再复杂一点，我们可以使用多层选择器，例如：
print(doc('html #container'))
# 输出结果
- 五星
- 红旗
- 迎风飘扬
当然，我们同样可以根据 CSS 选择器修改 HTML 标签的内容：
li2 = doc('.li2')
li2.css('font-size', '18px')
print(li2)
# 输出结果
红旗
这里我们给 class 为“li2”的标签加了字体的大小，可以看到返回的内容中有了 style 属性。
虽然 PyQuery 有修改 HTML 内容的方法，但是我们一般不会用到，因为我们一般是解析 HTML 内容，而不是去修改它，大家了解一下即可。
伪类选择器
伪类（Pseudo-classes）是指在 HTML 中，同一个标签，根据其不同的状态，有不同的显示样式。详细的用法可以参考： https://www.runoob.com/css/css-pseudo-classes.html ，里面有详细的介绍。
我们主要应用伪类选择器来解析 HTML，获取我们所需的数据。例如：
pseudo_doc = pq(html)
print(pseudo_doc('li:nth-child(2)'))
#打印第一个li标签
print(pseudo_doc('li:first-child'))
#打印最后一个标签
print(pseudo_doc('li:last-child'))
# 输出结果
红旗
五星
迎风飘扬
我们也可以用 contains 方法来筛选内容，例如：
html = """
我爱我的祖国
China
- 五星啊
- 红旗
- 迎风飘扬啊
"""
pseudo_doc = pq(html)
#找到含有Python的li标签
print(pseudo_doc("li:contains('五星')"))
#找到含有好的li标签
print(pseudo_doc("li:contains('红')"))
#找到含有啊的li标签
print(pseudo_doc("li:contains('啊')"))
# 输出结果
五星啊
红旗
五星啊
迎风飘扬啊
我们可以看到，如果查找的结果有多条记录，那么结果会将多条记录拼在一起。当然，如果查找的内容不存在，就会返回空。
查找标签
我们可以按照条件在 Pyquery 对象中查找符合条件的标签，类似于 BeautifulSoup 中的 find 方法。
例如，我要查找 id 为 container 的标签：
#打印id为container的标签
print(doc.find('#container'))
# 输出结果
- 五星啊
- 红旗
- 迎风飘扬啊
我要查找 id 为 container 的标签的子标签，使用 children 方法就可以实现：
#打印id为container的标签的子标签
container = doc.find('#container')
print(container.children())
# 输出结果
五星啊
红旗
迎风飘扬啊
查找父标签，我们可以用 parent 方法：
#打印id为container的标签的父标签
container = doc.find('#container')
print(container.parent())
# 输出结果
- 五星啊
- 红旗
- 迎风飘扬啊
查找兄弟标签，我们用 siblings 方法：
#打印class为li2的标签的兄弟标签
li2 = doc.find('.li2')
print(li2.siblings())
# 输出结果
五星啊
迎风飘扬啊
标签信息的提取
前面我们讲的都是怎么定位到标签，这只是我们解析数据的第一步，接下来我们需要从标签中提取我们需要的信息。
如果你需要提取标签的属性值，可以用 .attr() 方法，例如：
#获取li2的class属性值
print(doc('.li2').attr('class'))
# 输出结果
li2
如果你细腰提取标签内的文本，我们可以用 .text() 方法，例如：
#获取li2的文本
print(doc('.li2').text())
# 输出结果
红旗
如果要获取某个标签下面的所有文本（包含子标签的），怎么做？我们来看下个例子：
#获取html标签下面的所有文本
print(doc('html').text())
# 输出结果
我爱我的祖国
China
五星啊
红旗
迎风飘扬啊
很简单，我们只需要找到这个标签，使用 .text() 方法。
如果我们要获取某个标签下面的所有文本，但是要排除某些标签的文本，该怎么做？我们来看下个例子：
#排除部分标签文本
tag = doc('html')
tag.remove('title')
print(tag.text())
# 输出结果
我爱我的祖国
五星啊
红旗
迎风飘扬啊
我们可以用 .remove() 来删除某些标签，上面例子中可以看到，我们把 title 标签去掉了，title 标签对应的内容 China 也就去掉了。
PyQuery 处理复杂的网址请求
前面我们介绍了 PyQuery 可以获取网址请求的 HTML 内容，并转化为对象。我们在请求 URL 时，或许会遇到需要附带一些参数的情况，这些自定义的参数在 PyQuery 请求时也是支持的，例如 cookies 和 headers，我们看例子：
cookies = {'Cookie':'cookie'}
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'}
response = pq(url='https://www.baidu.com',headers=headers,cookies=cookies)
print(response)
#返回(省略)
...
总结
这篇文章给大家介绍了 PyQuery 的常见使用方法，大家如果用的熟练的话，还是可以极大地节约我们解析 HTML 网页内容的时间的。PyQuery 可以称得上是爬虫神器，还有一些用法由于篇幅有限，没有进行介绍。大家可以去官网详细查看，官网地址： https://pythonhosted.org/pyquery/ 。
文中示例代码：Python-100-days-day067
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