1.使用python的re模块过滤html标签

In [1]: response.xpath("//div[@class='zx-dis_content']/p").extract()
Out[1]:
['<p style="text-align: center;"><img src="/resource/sdbwg/image/201705/0004b6fd-6b39-47bc-83c3-f0b97c75dd9bm.jpg" border="0"></p>',
 '<p style="text-align: center;"><span style="font-size: 14px; font-family: 微软雅黑,Microsoft YaHei;"><br></span></p>',
 '<p><span style="font-size: 14px; font-family: 微软雅黑,Microsoft YaHei;"></span><span style="font-size: 14px; font-family: 微软雅黑,Microsoft YaHei;">\xa0 \xa0 \xa0 \xa0<strong><span style="font-family: 微软雅黑, \'Microsoft YaHei\'; font-size: 16px;">张舜咨苍鹰竹梧图轴 </span></strong>\xa0 \xa0元，绢本，设色。纵146厘米，横93厘米。</span></p>',
 '<p style="text-indent: 2em;"><span style="font-size: 14px; font-family: 微软雅黑,Microsoft YaHei;">此图画一只黄鹰独立 于梧桐树之上，昂首远眺，目光咄咄。树下墨竹成趣。黄鹰的画法师承宋代院体画派，造型准确，羽毛用细笔勾描后填色，工整细致，刻画精微，神形毕肖。梧桐和墨竹用兼工带写的笔法，于苍古之中又见清润之致。画中自题云：“张舜咨师夔为德英识”，另有萨达道、刘嵩题诗。张舜咨传世作品极少，此幅设色淡雅、繁简得当，在其作品中亦属佳品。<br>\xa0\xa0\xa0\xa0\xa0 张舜咨，生卒年不详，元 代画家。一名羲上，字师夔，号栎山、辄醉翁，钱塘(今浙江杭州)人。善画山水、竹石，用笔沉着，颇有气势，兼长诗、书，人称“三绝”。精心研习诸家画技，吸取各家之长，自成一家。作画讲究布局，大幅小景，布置各有其法。所作山水画，使人有身临其境之感。画古柏苍老擎天，别具风气。</span><span style="font-size: 14px; font-family: 微软雅黑,Microsoft YaHei;"></span><br></p>']

使用scrapy shell查看，发现想要获取的数据是带有标签的数据，但是只想要标签内的文本，因此进行html标签过滤

raw_description = response.xpath("//div[@class='zx-dis_content']/p").extract() # 带标签的文本
string = "".join(raw_description)
dr = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)  # 构建匹配模式
dd = dr.sub('', string) # 去除html标签
item['description'] = dd.strip().replace('\xa0', '').replace('\u3000', '').replace('\r\n', '')

2.在浏览器中构建的xpath在python中却无法获取数据

• 第一种情况：xpath写的太长很容易出错
• 第二种情况：浏览器中的代码和源码不一致
  浏览器对不标准的HTML文档都有纠正功能，同样的URL浏览器会加载js事件，所以浏览器和python爬虫类requests打开同样的URL获取的源码肯定是不一样的，因此最好是查看page source（是源代码，不是developer tool那个）。

3.Python scrapy中统计parse函数的执行次数

在spider类里面加个计数变量，然后再closed() 方法里面添加log，把计数给打印出来

class MySpider(scrapy.Spider):
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def parse(self, response):
        self.count += 1
    def closed(self):
        log(self.count)

4.使用meta传递信息

Request中meta参数的作用是传递信息给下一个函数，meta是一个dict，一种常见的情况：在parse中给item某些字段提取了值，但是另外一些值需要在parse_item中提取，这时候需要将parse中的item传到parse_item方法中处理，显然无法直接给parse_item设置而外参数。 Request对象接受一个meta参数，一个字典对象，同时Response对象有一个meta属性可以取到相应request传过来的meta。

使用过程可以理解成：
1—把需要传递的信息赋值给这个叫meta的变量，但meta只接受字典类型的赋值，因此要把待传递的信息改成“字典”的形式，即：meta={'key1':value1,'key2':value2}
2—如果想在下一个函数中取出value1,只需得到上一个函数的meta[‘key1’]即可，
因为meta是随着Request产生时传递的，下一个函数得到的Response对象中就会有meta，即response.meta，取value1则是value1=response.meta['key1']

class example(scrapy.Spider):
    name='example'
    allowed_domains=['example.com']
    start_urls=['http://www.example.com']
    def parse(self,response):
           #从start_urls中分析出的一个网址赋值给url
           url=response.xpath('.......').extract()
           #ExamleClass是在items.py中定义的,下面会写出。
           """记住item本身是一个字典"""
           item=ExampleClass()
           item['name']=response.xpath('.......').extract()
           item['htmlurl']=response.xpath('.......').extract()
           """通过meta参数，把item这个字典，赋值给meta中的'key'键（记住meta本身也是一个字典）。
           Scrapy.Request请求url后生成一个"Request对象"，这个meta字典（含有键值'key'，'key'的值也是一个字典，即item）
           会被“放”在"Request对象"里一起发送给parse2()函数 """
           yield Request(url,meta={'key':item},callback='parse2')
     def parse2(self,response):
           item=response.meta['key']
           """这个response已含有上述meta字典，此句将这个字典赋值给item，
           完成信息传递。这个item已经和parse中的item一样了"""
           item['text']=response.xpath('.......').extract()
           #item共三个键值，到这里全部添加完毕了
           yield item

5.python 字符串（str）和列表（list）的互相转换

1.str >>>list

str1 = "12345"  
list1 = list(str1)  
print list1  
  
str2 = "123 sjhid dhi"  
list2 = str2.split() #or list2 = str2.split(" ")  
print list2  
  
str3 = "www.google.com"  
list3 = str3.split(".")  
print list3

输出为：
['1', '2', '3', '4', '5']  
['123', 'sjhid', 'dhi']  
['www', 'google', 'com'] 

2.list >>>str

str4 = "".join(list3)  
print str4  
str5 = ".".join(list3)  
print str5  
str6 = " ".join(list3)  
print str6

输出为：
wwwgooglecom  
www.google.com  
www google com

6. 文件读写’r’ 和 ‘rb’区别

文件使用方式标识:

• ‘r’:默认值，表示从文件读取数据。
• ‘w’:表示要向文件写入数据，并截断以前的内容
• ‘a’:表示要向文件写入数据，添加到当前内容尾部
• ‘r+’:表示对文件进行可读写操作（删除以前的所有数据）
• ‘r+a’：表示对文件可进行读写操作（添加到当前文件尾部）
• ‘b’:表示要读写二进制数据

注：使用’r’/’w’进行读/写二进制文件时，遇到’0x1A’即停止，因此可能会出现文档读/写不全的现象。
解决办法：使用’rb’/’wb’来读/写二进制文件。

7. Python中的lambda使用

func=lambda x:x+1
print(func(1))
#2
print(func(2))
#3

#以上lambda等同于以下函数
def func(x):
  return(x+1)

可以这样认为，lambda作为一个表达式，定义了一个匿名函数，上例的代码x为入口参数，x+1为函数体。在这里lambda简化了函数定义的书写形式，使代码更为简洁。

8.哈希函数

import hashlib
md5 = hashlib.md5()
plain_text1 = "There are two books"
plain_text2 = "There are 2 books"
md5.update(plain_text1.encode('utf-8'))
md5.hexdigest()

9.文件操作

• 列出当前目录下的所有文件和目录名

import os

for d in os.listdir('D:/Pythonworkspace/Instrument/'):
    print(d)

• 输出某个路径及其子目录下所有以”.xlsx”为后缀的文件

import os

def print_dir(filepath):
    for i in os.listdir(filepath):
        path = os.path.join(filepath, i)
        if os.path.isdir(path):
            print_dir(path)
        if path.endswith(".xlsx"):
            print(path)

filepath = "D:/Pythonworkspace/Instrument/"
print_dir(filepath)

10.