首页 > 编程语言 >Python爬虫:BeautifulSoup的基本使用方法!

Python爬虫:BeautifulSoup的基本使用方法!

时间:2024-07-10 17:25:50浏览次数:18  
标签:Python demo BeautifulSoup 爬虫 soup 标签 print

1.简介

Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析“标签树”等功能。它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。

Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定一个编码方式,这时,Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后,你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。

Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器,为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。

 2.Beautiful Soup安装

目前,Beautiful Soup的最新版本是4.x版本,之前的版本已经停止开发,这里推荐使用pip来安装,安装命令如下:

pip install beautifulsoup4

验证安装:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup('<p>Hello</p>','html.parser')

print(soup.p.string)

执行结果如下:

Hello

注意:这里虽然安装的是beautifulsoup4这个包,但是引入的时候却是bs4,因为这个包源代码本身的库文件名称就是bs4,所以安装完成后,这个库文件就被移入到本机Python3的lib库里,识别到的库文件就叫作bs4。

因此,包本身的名称和我们使用时导入包名称并不一定是一致的。

3. BeautifulSoup库解析器

解析器

使用方法

条件

bs4的HTML解析器

BeautifulSoup(mk,'html.parser')

安装bs4库

lxml的HTML解析器

BeautifulSoup(mk,'lxml')

pip install lxml

lxml的XML解析器

BeautifulSoup(mk,'xml')

pip install lxml

html5lib的解析器

BeautifulSoup(mk,'htmlslib')

pip install html5lib

如果使用lxml,在初始化BeautifulSoup时,把第二个参数改为lxml即可:

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('<p>Hello</p>','lxml')
print(soup.p.string)

4. BeautifulSoup的基本用法

BeautifulSoup类的基本元素

基本元素

说明

Tag

标签,基本信息组织单元,分别用<>和</>标明开头和结尾

Name

标签的名字,<p></p>的名字是‘p’,格式:<tag>.name

Attributes

标签的属性,字典形式组织,格式:<tag>.attrs

NavigableString

标签内非属性字符串,<>...<>中字符串,格式:<tag>.string

Comment

标签内字符串的注释部分,一种特殊的Comment类型

实例展示BeautifulSoup的基本用法:

>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> import requests
>>> r = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html")
>>> demo = r.text
>>> demo
'<html><head><title>This is a python demo page</title></head>\r\n<body>\r\n<p class="title"><b>The demo python introduces several python courses.</b></p>\r\n<p class="course">Python is a wonderful general-purpose programming language. You can learn Python from novice to professional by tracking the following courses:\r\n<a href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" class="py1" id="link1">Basic Python</a> and <a href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" class="py2" id="link2">Advanced Python</a>.</p>\r\n</body></html>'
>>> soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")
>>> soup.title #获取标题
<title>This is a python demo page</title>
>>> soup.a #获取a标签
<a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">Basic Python</a>
>>> soup.title.string
'This is a python demo page'
>>> soup.prettify() #输出html标准格式内容
'<html>\n <head>\n <title>\n This is a python demo page\n </title>\n </head>\n <body>\n <p class="title">\n <b>\n The demo python introduces several python courses.\n </b>\n </p>\n <p class="course">\n Python is a wonderful general-purpose programming language. You can learn Python from novice to professional by tracking the following courses:\n <a class="py1" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-268001" id="link1">\n Basic Python\n </a>\n and\n <a class="py2" href="http://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001" id="link2">\n Advanced Python\n </a>\n .\n </p>\n </body>\n</html>'
>>> soup.a.name #每个<tag>都有自己的名字,通过<tag>.name获取
'a'
>>> soup.p.name
'p'
>>> tag = soup.a
>>> tag.attrs
{'href': 'http://www.icourse163.org/course/BIT-268001', 'class': ['py1'], 'id': 'link1'}
>>> tag.attrs['class']
['py1']
>>> tag.attrs['href']
'http://www.icourse163.org/course/BIT-268001'
>>> type(tag.attrs)
<class 'dict'>
>>> type(tag)
<class 'bs4.element.Tag'>
>>>

5. 标签树的遍历

标签树的下行遍历

标签树的上行遍历:遍历所有先辈节点,包括soup本身

标签树的平行遍历:同一个父节点的各节点间

实例演示:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
demo = requests.get("http://python123.io/ws/demo.html").text
soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser")
#标签树的上行遍历
print("遍历儿子节点:\n")
for child in soup.body.children:
 print(child)
 
print("遍历子孙节点:\n")
for child1 in soup.body.descendants:
 print(child1)
 
print(soup.title.parent)
print(soup.html.parent)
for parent in soup.a.parents:
 if parent is None:
 print(parent)
 else:
 print(parent.name)
#标签树的平行遍历
print(soup.a.next_sibling)
print(soup.a.next_sibling.next_sibling)
print(soup.a.previous_sibling)

最后:如果你对Python感兴趣,想要学习Python,希望可以帮到你,一起加油!以上是给大家分享的Python全套学习资料,都是我自己学习时整理的:

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

图片

图片

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,还有环境配置的教程,给大家节省了很多时间。

图片

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

图片

四、入门学习视频全套

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。

图片

图片

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。

图片

图片

 **学习资源已打包,需要的小伙伴可以戳这里:【学习资料】 

标签:Python,demo,BeautifulSoup,爬虫,soup,标签,print
From: https://blog.csdn.net/Python_Alex/article/details/140329819

相关文章

  • python执行shell并获取结果
    在Python中执行Shell命令并获取其结果,通常可以使用subprocess模块。这个模块允许我们启动新的进程,连接到它们的输入/输出/错误管道,并获取它们的返回码。下面是一个详细的示例,展示了如何使用subprocess.run()函数来执行Shell命令并获取其输出。1.示例一:使用subprocess.run()执行......
  • 【Mathematical Model】基于Python的相关性/显著性分析&成图
        很久之前编写的代码了,当时是用来分析遥感波段组合对于某地物反演的相关性分析。今天正好整理数据时一块分享出来。原创作者:RS迷途小书童博客地址:https://blog.csdn.net/m0_56729804?type=blog1相关性的概念        “相关性”是统计学中的一个基本......
  • 【案例详解】1. Python实现九九乘法表的24种方法
    【案例详解】1.Python实现九九乘法表的24种方法Python实现九九乘法表的24种方法案例详细讲解一、基础方法(嵌套循环)二、列表推导式三、函数封装四、使用`map`函数五、列表嵌套六、使用`itertools`库七、使用字符串格式化八、使用`format`方法九、递归实现十、使用`for`和......
  • python urllib 基础2
    请求对象的定制importurllib.requesturl=("https://www.baidu.com")heards={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/128.0.0.0Safari/537.36'}request=urlli......
  • Python教程:Pandas数据转换编码的10种方式
    1.构建测试数据集importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'Sex':['M','F','M','M','M','F','M','F','F','F'],'Cou......
  • Python教程:sort和sorted实现排序之对比
    总的来说,sort是应用在列表上的方法,修改原始列表。内建函数sorted可对所有可迭代的对象进行排序操作,返回新的对象。list.sort()方法效率会比sorted(iter)稍微高些。一、sort函数sort()函数用于对原列表进行排序,如果指定参数,则依据指定的函数进行排序。列表才可以进行修......
  • 要将 Python 脚本制作成可执行程序,您可以使用以下几种方法:
    要将Python脚本制作成可执行程序,您可以使用以下几种方法:1.使用PyInstallerPyInstaller是一个非常流行的工具,可以将Python脚本打包成独立的可执行文件,支持Windows、macOS和Linux。您可以按照以下步骤进行操作:安装PyInstaller:复制代码pipinstallpyinstaller......
  • Python实现爬虫并输出
    1.Python爬虫并输出示例下面是一个使用Python编写的简单网络爬虫示例,该爬虫将抓取某个网页(例如,我们假设为https://example.com,但请注意实际使用时我们需要替换为一个真实且允许抓取的网站)的标题(Title)并打印出来。由于直接访问和抓取真实网站可能涉及版权和法律问题,这里我们仅提......
  • 【AI和大模型】AI到底和大模型有什么区别?机器学习,深度学习,python,NPL
    什么是AI?AI是一个广泛的领域,涵盖了模拟和扩展人类智能的多种理论和技术;而大模型是AI领域中的一种具体技术,特别是在自然语言处理(NLP)方面取得了显著进展的深度学习模型。大模型通常指的是具有大量参数的深度学习模型,它们通过在大规模数据集上进行训练,能够学到丰富的数据表示和模......
  • python执行shell并获取结果
    在Python中执行Shell命令并获取其结果,通常可以使用subprocess模块。这个模块允许我们启动新的进程,连接到它们的输入/输出/错误管道,并获取它们的返回码。下面是一个详细的示例,展示了如何使用subprocess.run()函数来执行Shell命令并获取其输出。1.示例一:使用subprocess.run()执行l......