lxml与Requests¶
lxml 是一个用来快速解析XML和HTML文档且具有良好扩展性的库，甚至可以处理各种杂乱的标签。我们还会使用 Requests 模块来替代内置的urllib2模块，以便提高速度和可读性。你可以很容易的使用命令 pip install lxml 和 pip install requests 来安装。
首先，导入这两个库：
from lxml import html
import requests
接下来我们将使用 requests.get 来获取包含我们所需数据的网页，采用 html 模块来解析，并把结果保存在 tree 中。
page = requests.get('http://econpy.pythonanywhere.com/ex/001.html')
tree = html.fromstring(page.content)
我们应该使用 page.content 而不是 page.text ，因为 html.fromstring 默认使用 bytes 来作为输入。
tree 现在以良好的树状结构包含整个HTML文件，我们可以采用两种方式来遍历：XPath和CSSSelect。在这个示例中，我们主要介绍前一种。
XPath是一种在HTML或XML等结构化文档中定位信息的方式。 W3Schools 上有对XPath很好的介绍。
此外还有各种各样的工具来获取元素的XPath，比如Firefox中的FireBug或者Chrome中的Inspector。如果你正在使用Chrome，你可以右击元素，选择“检查”，高亮对应的代码，再次右击然后选择 “Copy -> Copy XPath”。
快速分析下面代码后，可以发现在我们的页面中，数据包含在两个元素之中 - 一个是title为”buyer-name”的div块，另外一个是class为”item-price”的span。
$29.95
知道这些后，我们可以构造一个正确的XPath查询，并且按下列方式使用lxml中的 xpath 函数：
# 此处会构造一个购买者的列表:
buyers = tree.xpath('//div[@title="buyer-name"]/text()')
# 此处会构造一个价格的列表：
prices = tree.xpath('//span[@class="item-price"]/text()')
我们来看看得到的确切数据是什么：
print 'Buyers: ', buyers
print 'Prices: ', prices
Buyers: ['Carson Busses', 'Earl E. Byrd', 'Patty Cakes',
'Derri Anne Connecticut', 'Moe Dess', 'Leda Doggslife', 'Dan Druff',
'Al Fresco', 'Ido Hoe', 'Howie Kisses', 'Len Lease', 'Phil Meup',
'Ira Pent', 'Ben D. Rules', 'Ave Sectomy', 'Gary Shattire',
'Bobbi Soks', 'Sheila Takya', 'Rose Tattoo', 'Moe Tell']
Prices: ['$29.95', '$8.37', '$15.26', '$19.25', '$19.25',
'$13.99', '$31.57', '$8.49', '$14.47', '$15.86', '$11.11',
'$15.98', '$16.27', '$7.50', '$50.85', '$14.26', '$5.68',
'$15.00', '$114.07', '$10.09']
恭喜恭喜！我们已经成功的使用lxml和Requests从网页中爬取到了所有我们想要的数据。目前这些数据以两个列表的形式保存在内存中。这时候就可以在这些数据上做各种很酷的操作了：我们可以使用Python来分析这些数据或者把这些数据保存在一个文件中，然后分享给其他人。
可以想一些更加酷的idea，比如修改这个脚本来迭代处理网页剩下的部分，或者使用线程重写该应用来提高速度。