如何进行处理Python对象参数解析

Python010

如何进行处理Python对象参数解析,第1张

椋�匦虢�浔嘁氤啥��唇涌獾男问剑�ǔJ褂肞ython的C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值,希望本文能够对大家有帮助。Python是用C语言实现的一种脚本语言,本身具有优良的开放性和可扩展性,并提供了方便灵活的应用程序接口(API)。从而使得C/C++程序员能够在各个级别上对Python解释器的功能进行扩展。在使用C/C++对Python进行功能扩展之前,必须首先掌握Python解释所提供的C语言接口。Python是一门面向对象的脚本语言,所有的对象在Python解释器中都被表示成PyObject,PyObject结构包含Python对象的所有成员指针。并且对Python对象的类型信息和引用计数进行维护。在进行Python的扩展编程时,一旦要在C或者C++中对Python对象进行处理,就意味着要维护一个PyObject结构。在Python的C语言扩展接口中,大部分函数都有一个或者多个参数为PyObject指针类型,并且返回值也大都为PyObject指针。为了简化内存管理,Python通过引用计数机制实现了自动的垃圾回收功能,Python中的每个对象都有一个引用计数。用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。每当引用一次Python对象,相应的引用计数就增1,每当消毁一次Python对象,则相应的引用就减1,只有当引用计数为零时,才真正从内存中删除Python对象。下面的例子说明了Python解释器如何利用引用计数来对Pyhon对象进行管理:#include PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args) { int n, resultif (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", &n)) return NULLresult = fact(n)return Py_BuildValue("i", result)} static PyMethodDef exampleMethods[] = { {"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"}, {NULL, NULL} }void initexample() { PyObject* mm = Py_InitModule("example", exampleMethods)} 在C/C++中处理Python对象时,对引用计数进行正确的维护是一个关键问题,处理不好将很容易产生内存泄漏。Python的C语言接口提供了一些宏来对引用计数进行维护,最常见的是用Py_INCREF()来增加使Python对象的引用计数增1,用Py_DECREF()来使Python对象的引用计数减1。该函数是Python解释器和C函数进行交互的接口,带有两个参数:self和args。参数self只在C函数被实现为内联方法(built-in method)时才被用到。通常该参数的值为空(NULL),参数args中包含了Python解释器要传递给C函数的所有参数,通常使用Python的C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值。方法列表中的每项由四个部分组成:方法名、导出函数、参数传递方式和方法描述。

Python 中可以进行网页解析的库有很多,常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库,我平常也是常用这个库,最近用 Xpath 用得比较多,使用 BeautifulSoup 就不大习惯,很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库,一直没有兴趣看,这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装,上手和 Reitz 的其他库一样,轻松简单:

这个库是在 requests 库上实现的,r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类,多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作,这个 r 也都可以。如果需要解析网页,直接获取响应对象的 html 属性:

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类,然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写,返回自己的一个 HTMLResponse 对象,这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例:

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html,就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析,简化了名称,挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式:

方法名非常简单,符合 Python 优雅的风格,这里不妨对这两种方式简单的说明:

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据,获取文本:

获取元素的属性:

还可以通过模式来匹配对应的内容:

这个功能看起来比较鸡肋,可以深入研究优化一下,说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作,这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接,这对于整站爬虫应该是个福音,URL 管理比较方便:

内容页面通常都是分页的,一次抓取不了太多,这个库可以获取分页信息:

结果如下:

通过迭代器实现了智能发现分页,这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法,贴一段源码感受下:

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页,通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导,他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局: ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活,几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载,这个库支持 js 运行时,官方说明如下:

使用非常简单,直接调用以下方法:

第一次使用的时候会下载 Chromium,不过国内你懂的,自己想办法去下吧,就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面,滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

有些时候我们需要通过命令行将参数传递给脚本,C语言中有个getopt()方法,python中也有个类似的命令行参数解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更简洁的argparse方法。另外,sys模块也可以实现简单的参数解析,本文将对这3种命令行参数解析方法简要介绍。

sys.argv是传入的参数列表,sys.argv[0]是当前python脚本的名称,sys.argv[1]表示第一个参数,以此类推。

命令行运行:

可以看到传入的参数通过sys.argv来获取,它就是一个参数列表。

python的getopt与C语言的的getopt()函数类似。相比于sys模块,支持长参数和短参数,并对参数解析赋值。但它需要结合sys模块进行参数解析,语法格式如下:

短参数为单个英文字母,如果必须赋值需要在后面加英文冒号( : ),长参数一般为字符串(相比短参数,更能说明参数含义),如果必须赋值需要在后面加等号( = )。

命令行运行:

注意:短参数(options)和长参数(long_options)不需要一一对应,可以任意顺序,也可以只有短参数或者只有长参数。

argparse模块提供了很多可以设置的参数,例如参数的默认值,帮助消息,参数的数据类型等。argparse类主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三个方法。

下面介绍这三个函数的使用方法。

argparse默认提供了 -h | --help 参数:

命令行运行:

下面列出部分参数:

下面来添加参数:

命令行运行:

parse_args() 方法用于解析参数,在前面的示例代码中使用parse_args方法来提取参数值,对于无效或者错误的参数会打印错误信息和帮助信息:

命令行运行:

本文介绍了Python的三种命令行参数解析方法sys.argv、getopt和argparse,可以根据自己的需要进行选择,getopt和argparse两种方法相比来说,建议选择argparse,代码量更少更简洁。更详细的使用方法参考官方文档:

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