python beautifulsoup4模組怎麼用

王林
發布: 2023-05-11 22:31:04
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一、BeautifulSoup4 基礎知識補充

BeautifulSoup4是一款python 解析庫,主要用於解析HTML 和XML,在爬蟲知識體系中解析HTML 會比較多一些,

此函式庫安裝指令如下:

pip install beautifulsoup4
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BeautifulSoup在解析資料時,需依賴第三方解析器,常用解析器與優點如下:

  • python 標準函式庫html.parser:python 內建標準函式庫,容錯能力強;

  • #lxml 解析器:速度快,容錯能力強;

  • #html5lib:容錯性最強,解析方式與瀏覽器一致。

接下來用一段自訂的HTML 程式碼來示範beautifulsoup4函式庫的基本使用,測試程式碼如下:

  测试bs4模块脚本 

橡皮擦的爬虫课

用一段自定义的 HTML 代码来演示

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使用BeautifulSoup對其進行簡單的操作,包含實例化BS 對象,輸出頁標等內容。

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """  测试bs4模块脚本 

橡皮擦的爬虫课

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

""" # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # 上述是将字符串格式化为 Beautiful Soup 对象,你可以从一个文件进行格式化 # soup = BeautifulSoup(open('test.html')) print(soup) # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) # 输入网页 head 标签 print(soup.head) # 测试输入段落标签 p print(soup.p) # 默认获取第一个
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我們可以透過BeautifulSoup 對象,直接呼叫網頁標籤,這裡有一個問題,透過BS 物件呼叫標籤只能取得排在第一位置上的標籤,如上述程式碼中,只取得到了一個p標籤,如果想要取得更多內容,請繼續閱讀。

學習到這裡,我們需要了解BeautifulSoup 中的4 個內建物件:

  • BeautifulSoup:基本對象,整個HTML 對象,一般當做Tag 對像看即可;

  • Tag:標籤對象,標籤就是網頁中的各個節點,例如title,head,p;

  • NavigableString:標籤內部字串;

  • Comment:註解對象,爬蟲裡面使用場景不多。

下述程式碼為你示範這幾種物件出現的場景,注意程式碼中的相關註解:

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """  测试bs4模块脚本 

橡皮擦的爬虫课

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

""" # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # 上述是将字符串格式化为 Beautiful Soup 对象,你可以从一个文件进行格式化 # soup = BeautifulSoup(open('test.html')) print(soup) print(type(soup)) # # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) print(type(soup.title)) # print(type(soup.title.string)) # # 输入网页 head 标签 print(soup.head)
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對於Tag 物件,有兩個重要的屬性,是nameattrs

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """  测试bs4模块脚本 

橡皮擦的爬虫课

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

CSDN 网站 """ # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") print(soup.name) # [document] print(soup.title.name) # 获取标签名 title print(soup.html.body.a) # 可以通过标签层级获取下层标签 print(soup.body.a) # html 作为一个特殊的根标签,可以省略 print(soup.p.a) # 无法获取到 a 标签 print(soup.a.attrs) # 获取属性
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上述程式碼示範了取得name屬性和attrs屬性的用法,其中attrs屬性得到的是字典,可以透過鍵來取得對應的值。

取得標籤的屬性值,在BeautifulSoup 中,也可以使用以下方法:

print(soup.a["href"]) print(soup.a.get("href"))
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取得NavigableString物件取得了網頁標籤之後,就要取得標籤內文字了,透過下述程式碼進行。

print(soup.a.string)
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除此之外,你還可以使用text屬性和get_text()方法來取得標籤內容。

print(soup.a.string) print(soup.a.text) print(soup.a.get_text())
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也可以取得標籤內所有文本,使用stringsstripped_strings即可。

print(list(soup.body.strings)) # 获取到空格或者换行 print(list(soup.body.stripped_strings)) # 去除空格或者换行
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擴展標籤/節點選擇器之遍歷文檔樹

#直接子節點

#標籤(Tag)物件的直接子元素,可以使用contentschildren屬性取得。

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """  测试bs4模块脚本 

橡皮擦的爬虫课最棒

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

CSDN 网站
""" # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # contents 属性获取节点的直接子节点,以列表的形式返回内容 print(soup.div.contents) # 返回列表 # children 属性获取的也是节点的直接子节点,以生成器的类型返回 print(soup.div.children) # 返回
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請注意以上兩個屬性取得的都是直接子節點,例如h2標籤內的後代標籤span,不會單獨獲取到。

如果希望將所有的標籤都取得到,使用descendants屬性,它傳回的是一個產生器,所有標籤包含標籤內的文字都會單獨取得。

print(list(soup.div.descendants))
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其它節點的獲取(了解即可,即查即用)

  • #parentparents:直接父節點和所有父節點;

  • next_siblingnext_siblingsprevious_siblingprevious_siblings:分別表示下一個兄弟節點、下面所有兄弟節點、上一個兄弟節點、上面所有兄弟節點,由於換行符也是一個節點,所有在使用這幾個屬性時,請注意一下換行符;

  • next_elementnext_elementsprevious_elementprevious_elements:這幾個屬性分別表示上一個節點或下一個節點,注意它們不分層次,而是針對所有節點,例如上述程式碼中div節點的下一個節點是h2,而div節點的兄弟節點是ul

文件樹搜尋相關函數

第一個要學習的函數就是find_all()函數,原型如下圖所示:

find_all(name,attrs,recursive,text,limit=None,**kwargs)
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  • name:此參數為tag 標籤的名字,例如find_all('p')是找出所有的p標籤,可接受標籤名稱字串、正規表示式與清單;

  • attrs:传入的属性,该参数可以字典的形式传入,例如attrs={'class': 'nav'},返回的结果是 tag 类型的列表;

上述两个参数的用法示例如下:

print(soup.find_all('li')) # 获取所有的 li print(soup.find_all(attrs={'class': 'nav'})) # 传入 attrs 属性 print(soup.find_all(re.compile("p"))) # 传递正则,实测效果不理想 print(soup.find_all(['a','p'])) # 传递列表
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  • recursive:调用find_all ()方法时,BeautifulSoup 会检索当前 tag 的所有子孙节点,如果只想搜索 tag 的直接子节点,可以使用参数recursive=False,测试代码如下:

print(soup.body.div.find_all(['a','p'],recursive=False)) # 传递列表
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  • text:可以检索文档中的文本字符串内容,与name参数的可选值一样,text参数接受标签名字符串、正则表达式、 列表;

print(soup.find_all(text='首页')) # ['首页'] print(soup.find_all(text=re.compile("^首"))) # ['首页'] print(soup.find_all(text=["首页",re.compile('课')])) # ['橡皮擦的爬虫课', '首页', '专栏课程']
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  • limit:可以用来限制返回结果的数量;

  • kwargs:如果一个指定名字的参数不是搜索内置的参数名,搜索时会把该参数当作 tag 的属性来搜索。这里要按class属性搜索,因为class是 python 的保留字,需要写作class_,按class_查找时,只要一个 CSS 类名满足即可,如需多个 CSS 名称,填写顺序需要与标签一致。

print(soup.find_all(class_ = 'nav')) print(soup.find_all(class_ = 'nav li'))
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还需要注意网页节点中,有些属性在搜索中不能作为kwargs参数使用,比如html5中的data-*属性,需要通过attrs参数进行匹配。

find_all()方法用户基本一致的其它方法清单如下:

  • find():函数原型find( name , attrs , recursive , text , **kwargs ),返回一个匹配元素;

  • find_parents(),find_parent():函数原型find_parent(self, name=None, attrs={}, **kwargs),返回当前节点的父级节点;

  • find_next_siblings(),find_next_sibling():函数原型find_next_sibling(self, name=None, attrs={}, text=None, **kwargs),返回当前节点的下一兄弟节点;

  • find_previous_siblings(),find_previous_sibling():同上,返回当前的节点的上一兄弟节点;

  • find_all_next(),find_next(),find_all_previous () ,find_previous ():函数原型find_all_next(self, name=None, attrs={}, text=None, limit=None, **kwargs),检索当前节点的后代节点。

CSS 选择器该小节的知识点与pyquery有点撞车,核心使用select()方法即可实现,返回数据是列表元组。

  • 通过标签名查找,soup.select("title")

  • 通过类名查找,soup.select(".nav")

  • 通过 id 名查找,soup.select("#content")

  • 通过组合查找,soup.select("div#content")

  • 通过属性查找,soup.select("div[id='content'")soup.select("a[href]")

在通过属性查找时,还有一些技巧可以使用,例如:

  • ^=:可以获取以 XX 开头的节点:

print(soup.select('ul[class^="na"]'))
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  • *=:获取属性包含指定字符的节点:

print(soup.select('ul[class*="li"]'))
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二、爬虫案例

BeautifulSoup 的基础知识掌握之后,在进行爬虫案例的编写,就非常简单了,本次要采集的目标网站 ,该目标网站有大量的艺术二维码,可以供设计大哥做参考。

python beautifulsoup4模組怎麼用

下述应用到了 BeautifulSoup 模块的标签检索与属性检索,完整代码如下:

from bs4 import BeautifulSoup import requests import logging logging.basicConfig(level=logging.NOTSET) def get_html(url, headers) -> None: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=3) except Exception as e: logging.debug("采集异常", e) if res is not None: html_str = res.text soup = BeautifulSoup(html_str, "html.parser") imgs = soup.find_all(attrs={'class': 'lazy'}) print("获取到的数据量是", len(imgs)) datas = [] for item in imgs: name = item.get('alt') src = item["src"] logging.info(f"{name},{src}") # 获取拼接数据 datas.append((name, src)) save(datas, headers) def save(datas, headers) -> None: if datas is not None: for item in datas: try: # 抓取图片 res = requests.get(url=item[1], headers=headers, timeout=5) except Exception as e: logging.debug(e) if res is not None: img_data = res.content with open("./imgs/{}.jpg".format(item[0]), "wb+") as f: f.write(img_data) else: return None if __name__ == '__main__': headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.82 Safari/537.36" } url_format = "http://www.9thws.com/#p{}" urls = [url_format.format(i) for i in range(1, 2)] get_html(urls[0], headers)
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本次代码测试输出采用的logging模块实现,效果如下图所示。 测试仅采集了 1 页数据,如需扩大采集范围,只需要修改main函数内页码规则即可。 ==代码编写过程中,发现数据请求是类型是 POST,数据返回格式是 JSON,所以本案例仅作为 BeautifulSoup 的上手案例吧==

python beautifulsoup4模組怎麼用

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來源:yisu.com
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