爬虫基础库之beautifulsoup的简单使用

beautifulsoup的简单使用

简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下:

'''
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。
'''

安装

1
pip3 install beautifulsoup4

解析器

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python 会使用 Python默认的解析器,lxml 解析器更加强大,速度更快,推荐安装。

1
pip3 install lxml

另一个可供选择的解析器是纯Python实现的 html5lib , html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:

1
pip install html5lib

解析器对比 

爬虫基础库之beautifulsoup的简单使用_第1张图片

 

官网文档

快速开始

下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 的一段内容(以后内容中简称为 爱丽丝 的文档):

复制代码
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's storytitle>head> <body> <p class="title"><b>The Dormouse's storyb>p> <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsiea>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Laciea> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tilliea>; and they lived at the bottom of a well.p> <p class="story">...p> """
复制代码

使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个 BeautifulSoup 的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出:

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.prettify())

几个简单的浏览结构化数据的方法:

复制代码
soup.title
# The Dormouse's story

soup.title.name
# u'title'  soup.title.string # u'The Dormouse's story'  soup.title.parent.name # u'head'  soup.p # 

The Dormouse's story

soup.p['class'] # u'title' soup.a # Elsie soup.find_all('a') # [Elsie, # Lacie, # Tillie] soup.find(id="link3") # Tillie
复制代码

从文档中找到所有标签的链接:

for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href')) # http://example.com/elsie # http://example.com/lacie # http://example.com/tillie

从文档中获取所有文字内容:

print(soup.get_text())

如何使用

将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open("index.html")) soup = BeautifulSoup("data")

然后,Beautiful Soup选择最合适的解析器来解析这段文档,如果手动指定解析器那么Beautiful Soup会选择指定的解析器来解析文档。

对象的种类

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种

Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment .

Tag

通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签,Tag 对象与XML或HTML原生文档中的tag相同:

soup = BeautifulSoup('Extremely bold')
tag = soup.b
type(tag)
# 

tag的名字

soup对象再以爱丽丝梦游仙境的html_doc为例,操作文档树最简单的方法就是告诉它你想获取的tag的name.如果想获取 标签,只要用 soup.head :

soup.head
# The Dormouse's story

soup.title
# The Dormouse's story

这是个获取tag的小窍门,可以在文档树的tag中多次调用这个方法.下面的代码可以获取标签中的第一个标签:

soup.body.b
# The Dormouse's story

通过点取属性的方式只能获得当前名字的第一个tag:

如果想要得到所有的标签,或是通过名字得到比一个tag更多的内容的时候,就需要用到 Searching the tree 中描述的方法,比如: find_all()

我们可以利用 soup加标签名轻松地获取这些标签的内容,注意,它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签。

name和attributes属性

Tag有很多方法和属性,现在介绍一下tag中最重要的属性: name和attributes

每个tag都有自己的名字,通过 .name 来获取:

复制代码
tag.name
# u'b'

tag['class'] # u'boldest'  tag.attrs # {u'class': u'boldest'}
复制代码

tag的属性可以被添加,删除或修改. 再说一次, tag的属性操作方法与字典一样

复制代码
tag['class'] = 'verybold' tag['id'] = 1 tag # 
Extremely bold
del tag['class'] del tag['id'] tag #
Extremely bold
tag['class'] # KeyError: 'class' print(tag.get('class')) # None
复制代码

NavigableString(字符串)

既然我们已经得到了标签的内容,那么问题来了,我们要想获取标签内部的文字怎么办呢?很简单,用 .string 即可.

字符串常被包含在tag内.Beautiful Soup用 NavigableString 类来包装tag中的字符串,通过 unicode() 方法可以直接将 NavigableString 对象转换成Unicode字符串:

复制代码
tag.string
# u'Extremely bold'
type(tag.string)
#   unicode_string = unicode(tag.string) unicode_string # u'Extremely bold' type(unicode_string) # 
复制代码

tag中包含的字符串不能编辑,但是可以被替换成其它的字符串,用 replace_with() 方法:

tag.string.replace_with("No longer bold")
tag
# 
No longer bold

BeautifulSoup

BeautifulSoup 对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作 Tag 对象,是一个特殊的 Tag,我们可以分别获取它的类型,名称,以及属性。

print type(soup.name)
#
print soup.name # [document] print soup.attrs #{} 空字典

Comment

html_doc=''

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.a.string) # Elsie print(type(soup.a.string)) # 

a 标签里的内容实际上是注释,但是如果我们利用 .string 来输出它的内容,我们发现它已经把注释符号去掉了,所以这可能会给我们带来不必要的麻烦。

另外我们打印输出下它的类型,发现它是一个 Comment 类型,所以,我们在使用前最好做一下判断,判断代码如下:

if type(soup.a.string)==bs4.element.Comment:
    print soup.a.string

上面的代码中,我们首先判断了它的类型,是否为 Comment 类型,然后再进行其他操作,如打印输出。

beautifulsoup的遍历文档树

还拿”爱丽丝梦游仙境”的文档来做例子:

复制代码
html_doc = """
The Dormouse's story
    

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.

...

""" from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
复制代码

通过这段例子来演示怎样从文档的一段内容找到另一段内容

(1) 子节点

一个Tag可能包含多个字符串或其它的Tag,这些都是这个Tag的子节点.Beautiful Soup提供了许多操作和遍历子节点的属性.

注意: Beautiful Soup中字符串节点不支持这些属性,因为字符串没有子节点。

.contents 和 .children

tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:

复制代码
head_tag = soup.head
head_tag
# The Dormouse's story

head_tag.contents
[The Dormouse<span style="color: #800000;">'<span style="color: #800000;">s story]  title_tag = head_tag.contents[0] title_tag # The Dormouse's story title_tag.contents # [u'The Dormouse's story']
复制代码

字符串没有 .contents 属性,因为字符串没有子节点:

text = title_tag.contents[0]
text.contents
# AttributeError: 'NavigableString' object has no attribute 'contents'

.children它返回的不是一个 list,不过我们可以通过遍历获取所有子节点。我们打印输出 .children 看一下,可以发现它是一个 list 生成器对象

通过tag的 .children 生成器,可以对tag的子节点进行循环:

复制代码
print(title_tag.children)       # 
print(type(title_tag.children)) #  

for child in title_tag.children: print(child) # The Dormouse's story
复制代码

.descendants

.contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点.例如,标签只有一个直接子节点</p> <div class="cnblogs_code"> <pre><span style="color: #000000;">head_tag.contents <span style="color: #008000;">#<span style="color: #008000;"> [<title>The Dormouse's story]

但是标签也包含一个子节点:字符串 “The Dormouse’s story”,这种情况下字符串 “The Dormouse’s story”也属于<head>标签的子孙节点. </p> <p><code class="docutils literal"><span class="pre">.descendants</span></code> 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环 。</p> <div class="cnblogs_code"> <pre><span style="color: #0000ff;">for child <span style="color: #0000ff;">in<span style="color: #000000;"> head_tag.descendants: <span style="color: #0000ff;">print<span style="color: #000000;">(child) <span style="color: #008000;">#<span style="color: #008000;"> <title>The Dormouse's story # The Dormouse's story

上面的例子中, 标签只有一个子节点,但是有2个子孙节点:节点和的子节点, BeautifulSoup 有一个直接子节点(节点),却有很多子孙节点:

len(list(soup.children))
# 1
len(list(soup.descendants))
# 25

(2) 节点内容

如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点。如果一个tag仅有一个子节点,那么这个tag也可以使用 .string 方法,输出结果与当前唯一子节点的 .string 结果相同。

通俗点说就是:如果一个标签里面没有标签了,那么 .string 就会返回标签里面的内容。如果标签里面只有唯一的一个标签了,那么 .string 也会返回最里面的内容。例如:

print (soup.head.string)
#The Dormouse's story
print (soup.title.string) #The Dormouse's story

如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定,string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None

print (soup.html.string)
#None

(3) 多个内容

1
.strings  .stripped_strings 属性

.strings

获取多个内容,不过需要遍历获取,比如下面的例子:

for string in soup.strings:
    print(repr(string))
    
    
'''
  '\n'
"The Dormouse's story"
'\n'
'\n'
"The Dormouse's story"
'\n'
'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'
'Elsie'
',\n'
'Lacie'
' and\n'
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'\n'
'...'
'\n'  
    
'''    

 

.stripped_strings 

输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用 .stripped_strings 可以去除多余空白内容

for string in soup.stripped_strings:
    print(repr(string))


'''

"The Dormouse's story"
"The Dormouse's story"
'Once upon a time there were three little sisters; and their names were'
'Elsie'
','
'Lacie'
'and'
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'...'

'''

 

(4) 父节点

继续分析文档树,每个tag或字符串都有父节点:被包含在某个tag中

.parent

通过 .parent 属性来获取某个元素的父节点.在例子“爱丽丝”的文档中,标签是标签的父节点:</p> <div class="cnblogs_code"> <pre>title_tag =<span style="color: #000000;"> soup.title title_tag <span style="color: #008000;">#<span style="color: #008000;"> <title>The Dormouse's story title_tag.parent # The Dormouse's story

文档的顶层节点比如的父节点是 BeautifulSoup 对象:

html_tag = soup.html
type(html_tag.parent)
# 

.parents

通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点,下面的例子使用了 .parents 方法遍历了标签到根节点的所有节点.

复制代码
link = soup.a
link
# Elsie
for parent in link.parents: if parent is None: print(parent) else: print(parent.name) # p # body # html # [document] # None
复制代码

(5) 兄弟节点

sibling_soup = BeautifulSoup("text1text2")

.next_sibling 和 .previous_sibling

兄弟节点可以理解为和本节点处在统一级的节点,.next_sibling 属性获取了该节点的下一个兄弟节点,.previous_sibling 则与之相反,如果节点不存在,则返回 None

在文档树中,使用 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性来查询兄弟节点:

sibling_soup.b.next_sibling
# text2

sibling_soup.c.previous_sibling
# text1

注意:实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白,因为空白或者换行也可以被视作一个节点,所以得到的结果可能是空白或者换行

实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白. 看看“爱丽丝”文档:

如果以为第一个标签的 .next_sibling 结果是第二个标签,那就错了,真实结果是第一个标签和第二个标签之间的顿号和换行符:

link = soup.a
link
# Elsie

link.next_sibling
# u',\n'

第二个标签是顿号的 .next_sibling 属性:

全部兄弟节点

.next_siblings  .previous_siblings 属性

通过 .next_siblings 和 .previous_siblings 属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出

复制代码
for sibling in soup.a.next_siblings:
    print(repr(sibling))

'''
',\n' Lacie ' and\n' Tillie ';\nand they lived at the bottom of a well.'

'''
复制代码

前后节点

.next_element  .previous_element 属性

与 .next_sibling  .previous_sibling 不同,它并不是针对于兄弟节点,而是在所有节点,不分层次

比如 head 节点为

1
< head >< title >The Dormouse's story title > head >

那么它的下一个节点便是 title,它是不分层次关系的

print(soup.head.next_element)
#The Dormouse's story

 

所有前后节点

.next_elements  .previous_elements 属性

通过 .next_elements 和 .previous_elements 的迭代器就可以向前或向后访问文档的解析内容,就好像文档正在被解析一样

复制代码
for i in soup.a.next_elements:
    print(repr(i))
    
''' 'Elsie' ',\n' Lacie 'Lacie' ' and\n' Tillie 'Tillie' ';\nand they lived at the bottom of a well.' '\n' 

...

'...' '\n' '''
复制代码

以上是遍历文档树的基本用法。

beautifulsoup的搜索文档树

find_all

1
find_all( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

find_all() 方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件:

复制代码
soup.find_all("title")
# [The Dormouse's story]  soup.find_all("p", "title") # [

The Dormouse's story

] soup.find_all("a") # [Elsie, # Lacie, # Tillie] soup.find_all(id="link2") # [Lacie] import re soup.find(string=re.compile("sisters")) # u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'
复制代码

有几个方法很相似,还有几个方法是新的,参数中的 string 和 id 是什么含义? 为什么 find_all("p", "title") 返回的是CSS Class为”title”的

标签? 我们来仔细看一下 find_all() 的参数.

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.

简单的用法如下:

soup.find_all("title")
# [The Dormouse's story]

搜索 name 参数的值可以使任一类型的 过滤器 ,字符窜,正则表达式,列表,方法或是 True .

<1> 传字符串

最简单的过滤器是字符串.在搜索方法中传入一个字符串参数,Beautiful Soup会查找与字符串完整匹配的内容,下面的例子用于查找文档中所有的标签

soup.find_all('b')
# [The Dormouse's story]

<2> 传正则表达式

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.下面例子中找出所有以b开头的标签,这表示和标签都应该被找到

import re
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")): print(tag.name) # body # b

<3> 传列表

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.下面代码找到文档中所有标签和标签

<4> 传 True

True 可以匹配任何值,下面代码查找到所有的tag,但是不会返回字符串节点

复制代码
for tag in soup.find_all(True):
    print(tag.name)
    
''' html head title body p b p a a a p '''
复制代码

<5> 传方法

如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数,如果这个方法返回 True 表示当前元素匹配并且被找到,如果不是则反回 False

下面方法校验了当前元素,如果包含 class 属性却不包含 id 属性,那么将返回 True:

def has_class_but_no_id(tag):
    return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')

将这个方法作为参数传入 find_all() 方法,将得到所有

标签:

复制代码
print(soup.find_all(has_class_but_no_id))


'''
[

The Dormouse's story

,

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.

,

...

] '''
复制代码

keyword 参数

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指定名字tag的属性来搜索,如果包含一个名字为 id 的参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”id”属性.

soup.find_all(id='link2')
# [Lacie] import re print(soup.find_all(href=re.compile("elsie"))) # [Elsie]

搜索指定名字的属性时可以使用的参数值包括 字符串 , 正则表达式 , 列表, True .

下面的例子在文档树中查找所有包含 id 属性的tag,无论 id 的值是什么:

soup.find_all(id=True)
# [Elsie,
#  Lacie, # Tillie]

使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性:

soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id='link1') # [three]

在这里我们想用 class 过滤,不过 class 是 python 的关键词,这怎么办?加个下划线就可以

复制代码
print(soup.find_all("a", class_="sister")) ''' [Elsie, Lacie, Tillie ] '''
复制代码

通过 find_all() 方法的 attrs 参数定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的tag:

data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"}) # [
foo!
]

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, True

复制代码
import re

print(soup.find_all(text="Elsie")) # ['Elsie'] print(soup.find_all(text=["Tillie", "Elsie", "Lacie"])) # ['Elsie', 'Lacie', 'Tillie'] print(soup.find_all(text=re.compile("Dormouse"))) # ["The Dormouse's story", "The Dormouse's story"]
复制代码

limit 参数

find_all() 方法返回全部的搜索结构,如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果.

print(soup.find_all("a",limit=2))

''' [Elsie, Lacie] '''

recursive 参数

调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup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 .

print(soup.html.find_all("title"))  # [The Dormouse's story] print(soup.html.find_all("title",recursive=False)) # []

find()

1
find( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个标签,那么使用 find_all() 方法来查找标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法.下面两行代码是等价的:

soup.find_all('title', limit=1)
# [The Dormouse's story]  soup.find('title') # The Dormouse's story

唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果.

find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .

print(soup.find("nosuchtag"))
# None

soup.head.title 是 tag的名字 方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:

soup.head.title
# The Dormouse's story

soup.find("head").find("title") # The Dormouse's story

find_parents() 和 find_parent()

复制代码
a_string = soup.find(string="Lacie")
print(a_string)  # Lacie print(a_string.find_parent()) # Lacie print(a_string.find_parents()) print(a_string.find_parent("p")) ''' 

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.

'''
复制代码

find_next_siblings() 和 find_next_sibling()

1
2
3
find_next_siblings( name , attrs , recursive , string , **kwargs )
 
find_next_sibling( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

这2个方法通过 .next_siblings 属性对当tag的所有后面解析的兄弟tag节点进行迭代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点, find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点.

复制代码
first_link = soup.a

print(first_link.find_next_sibling("a")) # Lacie print(first_link.find_next_siblings("a")) ''' [Lacie, Tillie ] '''
复制代码

find_previous_siblings() 和 find_previous_sibling()的使用类似于find_next_sibling和find_next_siblings。

find_all_next() 和 find_next()

1
2
3
find_all_next( name , attrs , recursive , string , **kwargs )
 
find_next( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

这2个方法通过 .next_elements 属性对当前tag的之后的tag和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点:  

first_link = soup.a
print(first_link.find_all_next(string=True))
# ['Elsie', ',\n', 'Lacie', ' and\n', 'Tillie', ';\nand they lived at the bottom of a well.', '\n', '...', '\n']
print(first_link.find_next(string=True)) # Elsie

find_all_previous() 和 find_previous()的使用类似于find_all_next() 和 find_next()。

beautifulsoup的css选择器

我们在写 CSS 时,标签名不加任何修饰,类名前加点,id名前加 #,在这里我们也可以利用类似的方法来筛选元素,用到的方法是 soup.select(),返回类型是 list

(1)通过标签名查找

print(soup.select("title"))  #[The Dormouse's story] print(soup.select("b")) #[The Dormouse's story]

(2)通过类名查找

复制代码
print(soup.select(".sister")) 

''' [Elsie, Lacie, Tillie] '''
复制代码

(3)通过 id 名查找

print(soup.select("#link1"))
# [Elsie]

(4)组合查找

组合查找即和写 class 文件时,标签名与类名、id名进行的组合原理是一样的,例如查找 p 标签中,id 等于 link1的内容,二者需要用空格分开

print(soup.select("p #link2"))

#[Lacie]

直接子标签查找

print(soup.select("p > #link2"))
# [Lacie]

(5)属性查找

查找时还可以加入属性元素,属性需要用中括号括起来,注意属性和标签属于同一节点,所以中间不能加空格,否则会无法匹配到。

print(soup.select("a[href='http://example.com/tillie']"))
#[Tillie]

select 方法返回的结果都是列表形式,可以遍历形式输出,然后用 get_text() 方法来获取它的内容:

复制代码
for title in soup.select('a'): print (title.get_text()) ''' Elsie Lacie Tillie '''
复制代码

豆瓣网改写

复制代码
from bs4 import BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser') s=soup.find_all(class_="item") for item in s: print(item.find(class_="pic").a.get("href")) print(item.find(class_="pic").em.string) print(item.find(class_="info").contents[1].a.span.string) print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[3].string) print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[7].string)
复制代码

总结

本篇内容比较多,把 Beautiful Soup 的方法进行了大部分整理和总结,不过这还不算完全,仍然有 Beautiful Soup 的修改删除功能,不过这些功能用得比较少,只整理了查找提取的方法,希望对大家有帮助!

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