摘要：
//拜克。百度。com/item/'+urllib。作语法分析quote（content）#请求标头={“用户代理”：获取文本text=response.read（）.decode（'utf-8'）#构造_Element对象html=etree.html（text）#使用xpath匹配数据。
最近博主遇到这样一个需求：当用户输入一个词语时，返回这个词语的解释
我的第一个想法是做一个数据库，把常用的词语和词语的解释放到数据库里面，当用户查询时直接读取数据库结果
但是自己又没有心思做这样一个数据库，于是就想到了百度百科这么一个现成的 “数据库”
下面我们就通过 urllib 和 xpath 来获取百度百科的内容
1、爬取百度百科
百度百科是一个静态网页，爬取起来很简单，而且请求参数可以直接放在 URL 里面，例如：
地址 https://baike.baidu.com/item/网络爬虫 对应的就是 网络爬虫 的百度百科页面
地址 https://baike.baidu.com/item/计算机 对应的就是 计算机 的百度百科页面
可以说是十分方便，也不多说，直接放代码，有不明白的地方可以看看注释：
如果对于 urllib 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(三) urllib的基本使用
如果对于 xpath 的使用不太清楚，可以参考 爬虫系列(九) xpath的基本使用
import urllib.request
import urllib.parse
from lxml import etree
def query(content):
# 请求地址
url = 'https://baike.baidu.com/item/' + urllib.parse.quote(content)
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
# 利用请求地址和请求头部构造请求对象
req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')
# 发送请求，获得响应
response = urllib.request.urlopen(req)
# 读取响应，获得文本
text = response.read().decode('utf-8')
# 构造 _Element 对象
html = etree.HTML(text)
# 使用 xpath 匹配数据，得到匹配字符串列表
sen_list = html.xpath('//div[contains(@class,"lemma-summary") or contains(@class,"lemmaWgt-lemmaSummary")]//text()')
# 过滤数据，去掉空白
sen_list_after_filter = [item.strip('
') for item in sen_list]
# 将字符串列表连成字符串并返回
return ''.join(sen_list_after_filter)
if __name__ == '__main__':
while (True):
content = input('查询词语：')
result = query(content)
print("查询结果：%s" % result)
效果演示：
2、爬取维基百科
上面的确是可以解决一些问题，但是如果用户查询为英文怎么办？我们知道，百度百科一般极少收录英文词条
类似的，很容易想到爬取维基百科，思路也和爬取百度百科一样，只需处理一下请求地址和返回结果就好
下面也是直接放上代码，有不明白的地方可以看看注释：
from lxml import etree
import urllib.request
import urllib.parse
def query(content):
# 请求地址
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/' + content
# 请求头部
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'
}
# 利用请求地址和请求头部构造请求对象
req = urllib.request.Request(url=url, headers=headers, method='GET')
# 发送请求，获得响应
response = urllib.request.urlopen(req)
# 读取响应，获得文本
text = response.read().decode('utf-8')
# 构造 _Element 对象
html = etree.HTML(text)
# 使用 xpath 匹配数据，得到 <div class="mw-parser-output"> 下所有的子节点对象
obj_list = html.xpath('//div[@class="mw-parser-output"]/*')
# 在所有的子节点对象中获取有用的 <p> 节点对象
for i in range(0,len(obj_list)):
if 'p' == obj_list[i].tag:
start = i
break
for i in range(start,len(obj_list)):
if 'p' != obj_list[i].tag:
end = i
break
p_list = obj_list[start:end]
# 使用 xpath 匹配数据，得到 <p> 下所有的文本节点对象
sen_list_list = [obj.xpath('.//text()') for obj in p_list]
# 将文本节点对象转化为字符串列表
sen_list = [sen.encode('utf-8').decode() for sen_list in sen_list_list for sen in sen_list]
# 过滤数据，去掉空白
sen_list_after_filter = [item.strip('
') for item in sen_list]
# 将字符串列表连成字符串并返回
return ''.join(sen_list_after_filter)
if __name__ == '__main__':
while (True):
content = input('Word: ')
result = query(content)
print("Result: %s" % result)
下面是效果演示：
OK，大功告成！
注意：本项目代码仅作学习交流使用！！！