页面解析之结构化数据

结构化的数据是最好处理,一般都是类似JSON格式的字符串,直接解析JSON数据,提取JSON的关键字段即可。

1、JSON

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式;适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互
Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使用了。
Json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load,用于字符串 和 python数据类型间进行转换

json.loads()

实现:json字符串 转化 python的类型,返回一个python的类型

从json到python的类型转化对照如下:
页面解析之结构化数据_第1张图片

import json
a="[1,2,3,4]"
b='{"k1":1,"k2":2}'#当字符串为字典时{}外面必须是''单引号{}里面必须是""双引号
print json.loads(a) 
[1, 2, 3, 4]
print json.loads(b) 
{'k2': 2, 'k1': 1}

案例:

import urllib2
import json
response = urllib2.urlopen(r'http://api.douban.com/v2/book/isbn/9787218087351')
hjson = json.loads(response.read())
print hjson.keys()
print hjson['rating']
print hjson['images']['large']
print hjson['summary']

json.dumps()

实现python类型转化为json字符串,返回一个str对象

从python原始类型向json类型的转化对照如下:
页面解析之结构化数据_第2张图片

import json
a = [1,2,3,4]
b ={"k1":1,"k2":2}
c = (1,2,3,4)
json.dumps(a)
'[1, 2, 3, 4]'
json.dumps(b)
'{"k2": 2, "k1": 1}'
json.dumps(c)
'[1, 2, 3, 4]'

json.dumps 中的ensure_ascii 参数引起的中文编码问题
如果Python Dict字典含有中文,json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码

import chardet
import json
b = {"name":"中国"}
json.dumps(b)
'{"name": "\\u4e2d\\u56fd"}'
print json.dumps(b)
{"name": "\u4e2d\u56fd"}
chardet.detect(json.dumps(b))
{'confidence': 1.0, 'encoding': 'ascii'}

‘中国’ 中的ascii 字符码,而不是真正的中文。

想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

json.dumps(b,ensure_ascii=False)
'{"name": "\xe6\x88\x91"}'
print json.dumps(b,ensure_ascii=False) 
{"name": "我"}
chardet.detect(json.dumps(b,ensure_ascii=False))
{'confidence': 0.7525, 'encoding': 'utf-8'}

json.dump()

把Python类型 以 字符串的形式 写到文件中

import json
a = [1,2,3,4]
json.dump(a,open("digital.json","w"))
b = {"name":"我"}
json.dump(b,open("name.json","w"),ensure_ascii=False)
json.dump(b,open("name2.json","w"),ensure_ascii=True)

json.load()

读取 文件中json形式的字符串元素 转化成python类型

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
number = json.load(open("digital.json"))
print number
b = json.load(open("name.json"))
print b
b.keys()
print b['name']

2、JSONPath

JSON 信息抽取类库,从JSON文档中抽取指定信息的工具

JSONPath与Xpath区别
JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPATH 对于XML。
参考:
页面解析之结构化数据_第3张图片
案例

import jsonpath
import urllib2
import chardet
url ='http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
request =urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(request)
print response.code
resHtml = response.read()
##detect charset
print chardet.detect(resHtml)
jsonobj = json.loads(resHtml)
citylist = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..name')
print citylist
print type(citylist)
fp = open('city.json','w')
content = json.dumps(citylist,ensure_ascii=False)
print content
fp.write(content.encode('utf-8'))
fp.close()

3、XML

xmltodict模块让使用XML感觉跟操作JSON一样

Python操作XML的第三方库参考:

pip install xmltodict
import xmltodict
bookdict = xmltodict.parse("""
        
            
                  Harry Potter
                  29.99
            
            
                  Learning XML
                  39.95
            
    
    """)
print bookdict.keys()
[u'bookstore']
print json.dumps(bookdict,indent=4)

输出结果:

{
    "bookstore": {
        "book": [
            {
                "title": {
                    "@lang": "eng", 
                    "#text": "Harry Potter"
                }, 
                "price": "29.99"
            }, 
            {
                "title": {
                    "@lang": "eng", 
                    "#text": "Learning XML"
                }, 
                "price": "39.95"
            }
        ]
    }
}

4、数据提取总结

  • HTML、XML

XPath
CSS选择器
正则表达式

  • JSON

JSONPath
转化成Python类型进行操作(json类)

  • XML

转化成Python类型(xmltodict)
XPath
CSS选择器
正则表达式

  • 其他(js、文本、电话号码、邮箱地址)

正则表达式

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