?
?
活动地址:CSDN21天学习挑战赛学习日记 学习知识点 1、BeautifulSoup4库介绍
Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航、查找、修改文档的方式。Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。?
文章图片
BeautifulSoup4将网页转换为一颗DOM树 2、安装
输入对应的pip命令:pip install beautifulsoup43、导包
form bs4 import BeautifulSoup
4、解析库
BeautifulSoup在解析时实际上依赖解析器,它除了支持Python标准库中的HTML解析器外,还支持一些第三方解析器(比如lxml)。最常使用的解析器是lxml HTML解析器,其次是html5lib。
解析器 | 使用方法 | 优势 | 劣势 |
---|---|---|---|
Python标准库 | BeautifulSoup(html,’html.parser’) | Python的内置标准库、执行速度适中、文档容错能力强 | Python 2.7.3及Python3.2.2之前的版本文档容错能力差 |
lxml HTML解析库 | BeautifulSoup(html,’lxml’) | 速度快、文档容错能力强 | 需要安装C语言库 |
lxml XML解析库 | BeautifulSoup(html,‘xml') | 速度快、唯一支持XML的解析器 | 需要安装C语言库 |
htm5lib解析库 | BeautifulSoup(html,’htm5llib’) | 最好的容错性、以浏览器的方式解析文档、生成HTMLS格式的文档 | 速度慢、不依赖外部扩展 |
5.1 基础操作
- 读取HTML字符串
from bs4 import BeautifulSouphtml = '''Hello
- Foo
- Bar
- Jay
- Foo
百度官网
- Bar
'''
# 创建对象
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
- 读取HTML文件
from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(open('index.html'),'lxml')
- 基本方法
from bs4 import BeautifulSouphtml = '''Hello
- Foo
- Bar
- Jay
- Foo
百度官网
- Bar
'''
# 创建对象
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 缩进格式
print(soup.prettify())# 获取title标签的所有内容
print(soup.title)# 获取title标签的名称
print(soup.title.name)# 获取title标签的文本内容
print(soup.title.string)# 获取head标签的所有内容
print(soup.head)# 获取第一个div标签中的所有内容
print(soup.div)# 获取第一个div标签的id的值
print(soup.div["id"])# 获取第一个a标签中的所有内容
print(soup.a)# 获取所有的a标签中的所有内容
print(soup.find_all("a"))# 获取id="u1"
print(soup.find(id="u1"))# 获取所有的a标签,并遍历打印a标签中的href的值
for item in soup.find_all("a"):
print(item.get("href"))# 获取所有的a标签,并遍历打印a标签的文本值
for item in soup.find_all("a"):
print(item.get_text())
5.2 对象种类
Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种: Tag、NavigableString、BeautifulSoup、Comment。
- Tag
# 1.Tag通俗点讲就是HTML中的一个个标签
soup = BeautifulSoup('Extremely bold','lxml')
tag = soup.b
print(tag)
print(type(tag))# 输出结果
Extremely bold
# 2.name属性
print(tag.name)
# 输出结果:b
# 如果改变了tag的name,那将影响所有通过当前Beautiful Soup对象生成的HTML文档:
tag.name = "b1"
print(tag)
# 输出结果:Extremely bold # 3.Attributes属性
# 取clas属性
print(tag['class'])# 直接”点”取属性, 比如: .attrs :
print(tag.attrs)# 4.tag 的属性可以被添加、修改和删除
# 添加 id 属性
tag['id'] = 1# 修改 class 属性
tag['class'] = 'tl1'# 删除 class 属性
del tag['class']
- NavigableString:用.string获取标签内部的文字
print(soup.b.string)print(type(soup.b.string))
- BeautifulSoup:表示的是一个文档的内容,可以获取它的类型,名称,以及属性
print(type(soup.name))
# print(soup.name)
# [document]print(soup.attrs)
# 文档本身的属性为空
- Comment:是一个特殊类型的 NavigableString 对象,其输出的内容不包括注释符号
print(soup.b)print(soup.b.string)print(type(soup.b.string))
5.3 搜索文档树
find_all(name, attrs, recursive, text, **kwargs)
- name 参数:name 参数可以查找所有名字为 name 的tag,字符串对象会被自动忽略掉
# 匹配字符串:查找与字符串完整匹配的内容,用于查找文档中所有的标签
a_list = soup.find_all("a")
print(a_list)# 匹配正则表达式:如果传入正则表达式作为参数,Beautiful Soup会通过正则表达式的 match() 来匹配内容
# 返回所有表示和标签
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):
print(tag.name)# 匹配列表:如果传入列表参数,Beautiful Soup会将与列表中任一元素匹配的内容返回
# 返回所有所有标签和标签:
soup.find_all(["p", "a"])
- kwargs参数
soup.find_all(id='link2')
- text参数:通过 text 参数可以搜搜文档中的字符串内容,与 name 参数的可选值一样, text 参数接受 字符串、正则表达式、列表
# 匹配字符串
soup.find_all(text="a")# 匹配正则
soup.find_all(text=re.compile("^b"))# 匹配列表
soup.find_all(text=["p", "a"])
5.4 css选择器
我们在使用BeautifulSoup解析库时,经常会结合CSS选择器来提取数据。
- 根据标签名查找:比如写一个 li 就会选择所有li 标签, 不过我们一般不用,因为我们都是精确到标签再提取数据的
from bs4 import BeautifulSouphtml = '''Hello
- Foo
- Bar
- Jay
- Foo
百度官网
- Bar
'''
# 创建对象
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 1. 根据标签名查找:查找li标签
print(soup.select("li"))# 输出结果
[Foo , Bar , Jay , Foo , Bar ]
- 根据类名class查找。.1ine, 即一个点加line,这个表达式选的是class= "line "的所有标签,".”代表class
print(soup.select(".panel_body"))# 输出结果
- Foo
- Bar
]
- 根据id查找。#box,即一个#和box表示选取id-”box "的所有标签,“#”代表id
print(soup.select("#list-1"))# 输出结果
[
- Foo
- Bar
- Jay
]
- 根据属性的名字查找。class属性和id属性较为特殊,故单独拿出来定义一个". "和“”来表示他们。
# 比如:input[ name=“username”]这个表达式查找name= "username "的标签,此处注意和xpath语法的区别
print(soup.select('ul[ name="element"]'))# 输出结果
[
- Foo
- Bar
- Jay
]
学习遇到的问题 暂无
学习的收获 了解到了使用BeautifulSoup4库。
实操 【Python|【21天Python进阶学习挑战赛】[day18-19]爬虫解析器BeautifulSoup4】暂无
推荐阅读
- python|python numpy库作用_python数据分析之numpy库
- 开发|python数据分析之Numpy
- python数据分析|【python数据分析】numpy创建数组
- python|OpenCV中图像形态学操作
- 大数据——机器学习|机器学习之用解析解求解多元线性回归模型
- 机器学习|吴恩达机器学习作业一(利用多元线性回归模型实现房价预测(python实现))
- 机器学习|多元线性回归模型
- Python|Python网络编程—TCP客户端和服务器
- python|Python实现一个简单的HTTP服务器(GET/POST)