Python使用lxml解析xpath爬取konachan

技术介绍

Konachan是一个日本的图片分享网站，用户可以在这里找到大量的二次元图片，本文将介绍如何使用Python的lxml库和xpath表达式来爬取Konachan网站上的图片。

1、lxml库简介

lxml是一个用于解析XML和HTML的Python库，它具有强大的功能和良好的性能，lxml库提供了一种名为ElementTree的对象模型，可以用来表示和操作XML和HTML文档，通过使用ElementTree对象，我们可以轻松地遍历、搜索和修改文档中的元素。

2、XPath简介

XPath(XML Path Language)是一种在XML文档中查找信息的语言，它可以用来在XML文档中对元素和属性进行遍历，XPath表达式由一系列路径组成，可以用来选择特定的元素或属性，在Python中，我们可以使用lxml库的etree模块来执行XPath查询。

爬取Konachan图片

1、安装lxml库

在使用lxml库之前，我们需要先安装它，可以使用以下命令来安装lxml库：

pip install lxml

2、安装requests库

在爬取Konachan网站时，我们需要使用requests库来发送HTTP请求，可以使用以下命令来安装requests库：

pip install requests

3、编写代码

下面是一段使用Python的lxml库和xpath表达式来爬取Konachan网站上图片的代码：

import requests
from lxml import etree
import os
import re
def get_html(url):
    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)
    response.encoding = 'utf-8'
    return response.text
def download_img(html, path):
    tree = etree.HTML(html)
    img_urls = tree.xpath('//img[@id="poster"]/@src') + tree.xpath('//img[@class="lazyload"]/@data-src') + tree.xpath('//a[@class="lazyload"]/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="commonbox imghover"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="commonbox imghover"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image pc_border"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image pc_border"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//img/@data-src') + tree.xpath('//div[@class="pc_image"]//a/@href') + tree.xpath('/'+re.compile('^https?:/\/\S+$').findall(html))  这里写了很多种方式获取图片链接，可以根据实际情况选择合适的方式获取图片链接。 将获取到的图片链接保存到本地文件夹中
        for img_url in img_urls:
            try:
                response = requests.get(img_url, stream=True)
                if response.status_code == 200:
                    file_path = os.path.join(path, img_url.split("/")[-1])  这里需要根据实际情况修改文件名和路径。 如果文件已经存在，则跳过下载，避免重复下载导致内存占用过高，if not os.path.exists(file_path):
                    with open(file_path, "wb") as f:
                        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):  每次读取1KB的数据进行下载，可以根据实际情况调整下载速度。                            if chunk:  filter out keep-alive new chunks
                                f.write(chunk)
            except Exception as e:  如果下载过程中出现异常，则打印异常信息并继续下载下一个图片。                                print("Error occurred while downloading image: ", img_url)                                print(e) else: print("Image downloaded successfully!")