咪哥杂谈
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前言
上篇
投票结果： 一半一半吧。
上篇文章短了点，后续文章折中。今天来介绍具体 PyQuery 的使用方法。
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穷游网目标与分析
开始之前，按照之前的套路一步步来。
一、先确立目标。
我们要爬取的目标是：
1. 日本的城市
2. 去过的人数
3. 城市的详情景点
二、看源码，分析元素节点。
F12 查看当前网页源代码：
https://place.qyer.com/japan/citylist-0-0-1/选中下图区域，可以看到这是一个 ul 标签，class 为 plcCitylist 。
ul：unordered list，“无序列表”的意思。
class 为 plcCitylist ，全局检索一下，ul 标签的 class 值唯一：
在这个无序标签里，有许多 li 标签，class 为 item+数字。
li：list item，“列表项”的意思。
继续分析。
有了上面两个基础结构，来看下其中要提取的详细信息，下图：
城市名字：包含在 a 标签中。
去过的人数：包含在 h3 标签中，且在 p 标签中，class 为 beenton 中。
详情景点：包含在 h3 标签中，且在 p 标签中，class 为 pois 中，且在 a 标签中。
h3：给文本增加主标题的语义。（显示在页面上标题变粗）
p：段落标签
以上分析完了，其实单纯分析节点很简单。重点在于代码如何使用。
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PyQuery代码详讲
依然是分步骤来提取我们想要的。
回忆一下，用 PyQuery 请求到源代码，拿到实例对象。
from pyquery import PyQuery as pq
doc = pq('https://place.qyer.com/japan/citylist-0-0-1')1. css选择器，提取外层 ul
ul_city = doc('.plcCitylist')
基于 css 选择器，获取 class="plcCitylist" 的 ul 节点元素。因为 class 值唯一，上面说过了。
在 JQuery 的语法中，
.
代表着类选择器的写法，而
#
代表着 id 选择器的写法。所以直接用
.值
，直接可以获取当前标签元素节点，如下：
当然，如果当标签不唯一时，你也可以这样操作，在.前面声明具体标签：
ul_city = doc('ul.plcCitylist')
2. 提取 ul 里层 li 节点元素
lis = ul_city('li')
根据 ul_city 得到的节点变量，用括号加子标签的形式即可获取。
但需要注意的是，尽管我们 print 打印是你看到的文字，它们实际上并不是 str 类型的字符串，而是 PyQuery 这个类型。
3. 遍历单独的 li 元素节点
当我们获取 ul 下面的 li 元素节点时，匹配到的肯定是多个。此时想要逐个解析 li ，并且获取到 li 中的城市名称等抓取信息如何做呢？
for li in lis.items():
通过调用 PyQuery 对象的 items 方法，即可逐层遍历相同元素，就像我们的 list 一样。
4. 标签多个 class 确定唯一值的选择器写法
仔细看我们 li 节点中的 h3 标签，class 里面是有两个值的。
<h3 class = "title fontYaHei">.............
通过这两个值的唯一性，我们可以直接定位到 h3 元素。
h3 = li('.title.fontYaHei')
5. PyQuery 属性选择节点
如果你用不惯以上的所有获取节点元素的方法， PyQuery 还提供了一个便利的方法，即通过标签元素的属性进行定位元素。
a_city = h3('a').attr('data-bn-ipg', 'place-citylist-mix-name-1') h3('a') 获取的是 h3 标签里 a 标签的元素节点。
使用 .attr 时，后面两个参数说明 a 标签原本的属性由如下组成：
<a data-bn-ipg = "place-citylist-mix-name-1">.............attr 第一个参数是标签属性的名字，第二个参数则是属性具体的值。
6. PyQuery 节点元素提取文本内容
以上内容操作的都是标签元素的节点，而非本文内容，想要提取文本内容，则调用 xx.text() 方法，节点转为字符串。
p_person_nums = li('p')('.beento')
print(p_person_nums.text())4
成果展示
最终的成果展示如下：
写入 Excel 之后，可以看到第二行的数据都在一行，不方便美观，即使我代码中做了换行的操作。
所以程序跑完后，需要手动操作下 Excel ，让换行符生效，如下操作：
选中一列，然后数据 -> 分列：
选成文本，完成即可，自己就换行显示了。
获取到的信息写入 Excel 中。比如
你想去哪个国家游玩，自己查攻略，通过这种方式来解决信息的整理，也是一种不错的高效方法。
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总结
以上提到的 6 点，便是 PyQuery 常用到的基础方法。如果还有想了解具体详情的小伙伴，可以自行去官网查阅具体使用技巧。
实战中进步，学完 PyQuery 的用法，是否觉得学会了一个高效的解析节点的方法库呢？
关于本篇文章的全部源代码，去除空行约 50 行，非常简短，已经上传到 github 了。
有想学习的朋友，可以后台回复 "
穷游
" 二字，即可获取源码地址。
有什么想探讨的，欢迎留言区留言呐！！
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