在Python爬虫中，xlml解析库是一种非常常用的解析HTML和XML文档的方式。以下是Python爬虫之xlml解析库的完整攻略，包含两个示例。

步骤1：安装必要的库

在使用xlml解析库之前，我们需要先安装必要的库。以下是需要安装的库：

• lxml：用于解析HTML和XML文档。

可以使用pip命令来安装这些库：

pip install lxml```

## 步骤2：使用xlml解析库解析HTML和XML文档

在安装必要的库之后，我们可以使用xlml解析库解析HTML和XML文档。以下是一个示例，可以使用xlml解析库解析HTML文档：

```python
from lxml import etree
import requests

url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
html = etree.HTML(response.text)
title = html.xpath('//title/text()')[0]
print(title)

在上面的示例中，我们使用requests库发送HTTP请求，使用lxml库解析HTML文档，并使用XPath定位HTML文档中的title标签。

以下是一个示例，可以使用xlml解析库解析XML文档：

from lxml import etree

xml = '''
<bookstore>
  <book category="COOKING">
    <title lang="en">Everyday Italian</title>
    <author>Giada De Laurentiis</author>
    <year>2005</year>
    <price>30.00</price>
  </book>
  <book category="CHILDREN">
    <title lang="en">Harry Potter</title>
    <author>J.K. Rowling</author>
    <year>2005</year>
    <price>29.99</price>
  </book>
</bookstore>
'''

root = etree.fromstring(xml)
for book in root.xpath('//book'):
    title = book.xpath('./title/text()')[0]
    author = book.xpath('./author/text()')[0]
    year = book.xpath('./year/text()')[0]
    price = book.xpath('./price/text()')[0]
    print(title, author, year, price)

在上面的示例中，我们使用lxml库解析XML文档，并使用XPath定位XML文档中的book元素。

示例1：使用xlml解析库爬取天气数据

以下是一个示例，可以使用xlml解析库爬取某城市未来7天的天气数据：

from lxml import etree
import requests

url = 'https://tianqi.moji.com/weather/china/shanghai/pudong-new-district'
response = requests.get(url)
html = etree.HTML(response.text)
items = html.xpath('//div[@class="wea_info"]')
for item in items:
    date = item.xpath('.//em/text()')[0]
    weather_text = item.xpath('.//b/text()')[0]
    temperature = item.xpath('.//span/text()')[0]
    print(date, weather_text, temperature)

在上面的示例中，我们使用requests库发送HTTP请求，使用lxml库解析HTML文档，并使用XPath定位某城市未来7天的天气数据。

示例2：使用xlml解析库爬取股票数据

以下是一个示例，可以使用xlml解析库爬取某股票最近30天的股票数据：

from lxml import etree
import requests

url = 'https://finance.sina.com.cn/realstock/company/sh600519/nc.shtml'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
items = html.xpath('//tr[@class="tr_2"]')
for item in items:
    date = item.xpath('.//td[1]/text()')[0]
    open_price = item.xpath('.//td[2]/text()')[0]
    high_price = item.xpath('.//td[3]/text()')[0]
    low_price = item.xpath('.//td[4]/text()')[0]
    close_price = item.xpath('.//td[5]/text()')[0]
    print(date, open_price, high_price, low_price, close_price)

在上面的示例中，我们使用requests库发送HTTP请求，使用lxml库解析HTML文档，并使用XPath定位某股票最近30天的股票数据。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14678.html