python3爬虫(6)--使用Beautiful Soup解析数据

1、基础概念

前言：
​​​​​Beautiful Soup 就是Python的一个HTML或XML的解析库，可以用它来方便地从网页中提取数据。
Beautiful Soup 已成为和lxml、html6lib一样出色的Python解释器，为用尸灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。
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。
Beautiful Soup 的HTML和XML解析器是依赖于1xml库,所以需要确保lxml安装：pip install lxml ，常见错误提示：bs4 FeatureNotFound: Couldn't find a tree builder with the features you requested: lxml. Do you need to install a parser library?卸载lxml：pip uninstall lxml ,再重装：pip install lxml，不行就重启pycharm.
Beautiful Soup 模块使用前需要确保安装，目前最新版本是4.x版本：pip install beautifulsoup4
Beautiful Soup 在解析数据时通常使用bs4,引入：from bs4 import BeautifulSoup
Beautiful Soup在解析时实际上依赖解析器，它除了支持Python标准库中的HTL解析器外，还支持一些第三方解析器（比如lxml）。

解析器：
Beautiful Soup在解析时实际上依赖解析器，它除了支持Python标准库中的HTL解析器外，还支持一些第三方解析器（比如lxml）。
​

解析器选择及使用方法：
通过以上对比可以看出，lxml解析器有解析HTML和XML的功能，而且速度快，容错能力强，通常使用lxml。
使用时，在初始化Beautiful Soup时把第二个参数改为1xml即可：
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup（'

Hello

，‘1xml'）
print（soup.p.string）

重点使用：

2、节点选择器

'''***********************************************节点选择器*********************************************************'''
from bs4 import BeautifulSoup
html = '''

    
        密尔沃基 雄鹿nba
    
    
        6
        18 - 4
        胜 6
        119.5
    


nba

'''
soup=BeautifulSoup(html,'lxml') #初始化为BeautifulSoup的解析形式

'''*********************************节点选择器21个知识点*************************'''
#标准化
r1=soup.prettify()#把要解析的字符串以标准的缩进格式输出,同时有节点缺失或错误也可以自行更正
print("r1:",r1)

#节点简单定位
r2=soup.div.td.a #定位到指定节点
print(type(r2)) #输出：
print("r2",r2) #输出：密尔沃基 雄鹿nba

#获取文本或者节点名称
r3=soup.tr.td.string #调用string属性，获取指定标签里面的文本
print("r3",r3) #输出：6。注意：有多个td节点，默认只选择第一个，后面的被忽略。
r4=soup.tr.td.get_text() #用.get_text(),获取指定标签里面的文本
print("r4:",r4) #输出：6
r5=soup.tr.td.name #用.name获取节点的名称
print('r5',r5) #输出：td

#获取属性值
r6=soup.td.a['href'] #获取某个属性的值，简写式
print("r6",r6) #输出：bucks
r7=soup.td.a.attrs  #以字典形式输出某个节点的所有属性-值
print('r7',r7)#{'href': 'bucks', 'class': ['ng-binding'], 'target': '_parent', 'href1': '/teams/#!/bucks'}
r8=soup.td.a.attrs['href'] #获取某个属性的值，字典索引式
print('r8',r8) # bucks

#获取子节点或子孙节点
r9=soup.div.td.contents  #获取td的直接子节点的列表,调用contents
print('r9',r9) #['\n', 密尔沃基 雄鹿nba, '\n']
r10=soup.div.td.children  #获取td的直接子节点的列表,调用children
print('r10',r10) #返回生成器类型：
for i, child in enumerate(soup.div.td.children):
    print(i, child)#输出：
    '''
    0 
    1 密尔沃基 雄鹿nba
    2 
    '''
r11=soup.div.td.descendants  #要得到所有的子孙节点的话，可以调用descendants属性：
print("r11",r11) #返回生成器类型：
for i01, child01 in enumerate(soup.div.td.descendants):
    print(i01, child01)#输出：
    '''
    0 
    1 密尔沃基 雄鹿nba
    2  ngIf: row.clinched 
    3 密尔沃基 雄鹿
    4 nba
    5 nba
    6
    '''
#获取父节点和祖先节点
r12=soup.a.parent #获取某个节点元素的父节点，可以调用parent属性：
print("r12",r12) #输出：....
r13=soup.a.parents #获取所有的祖先节点，可以调用parents属性：
print("r13",r13)#返回生成器类型：
for i, parent in enumerate(soup.a.parents):
    print(i, parent) #输出：略

#获取兄弟节点
r14=soup.div.tr.td.next_sibling.next_sibling #获取下面的第2个兄弟节点，很多时候把换行也算为一个节点
print('r14:',r14)#r14: 18 - 4

r15=soup.p.previous_sibling.previous_sibling  #获取上面的第2个兄弟节点，很多时候把换行也算为一个节点
print('r15:',r15) #r15: 
......

r16=soup.div.tr.td.next_siblings   #获取下面的所有兄弟节点
print(type(r16),r16) # 
print(list(enumerate(soup.div.tr.td.next_siblings)))#转化为列表元组输出
# 输出：[(0, '\n'), (1, 18 - 4), (2, '\n'), (3, 胜 6), (4, '\n'), (5, 119.5), (6, '\n')]

r17=soup.p.previous_siblings  #获取上面的所有兄弟节点
print(type(r17),r17)# 
print(list(enumerate(soup.p.previous_siblings)))
# 输出：[(0, '\n'), (1, 
......)]

r18=soup.div.tr.td.next_sibling.next_sibling.string #获取文本信息，previous同理
print("r18:",r18) #r18: 18 - 4

r19=list(soup.div.tr.td.next_siblings)[1].string #获取文本信息，previous同理
print('r19:',r19)#r19: 18 - 4

r20=soup.div.tr.td.next_sibling.next_sibling.attrs["class"]#获取属性值，previous同理
print(r20) #['nobr', 'center', 'bold', 'desktop', 'ng-binding']

r21=list(soup.div.tr.td.next_siblings)[1].attrs["class"] #获取获取属性值，previous同理
print('r21:',r21)#r18:['nobr', 'center', 'bold', 'desktop', 'ng-binding']

3、方法选择器

'''*****************************************************方法选择器****************************************************'''
from bs4 import BeautifulSoup
import re
html = '''

    
        密尔沃基 雄鹿nba
    
    
        6
        18 - 4
        胜 6
        119.5
    


nba

'''
soup=BeautifulSoup(html,'lxml') #初始化为BeautifulSoup的解析形式

'''****************方法选择器:find_al1()和find()的使用**********************************************'''
#find_al1(name,attrs,recursive,text,limit,**kwargs):查询所有符合条件的元素
    # name:通常为节点名；
    # attrs:属性约束；
    # text:text参数可用来匹配节点的文本，传入的形式可以是字符串，可以是正则表达式对象；
    # limit:该参数可以限制得到的结果的数目；
    # recursive=False/True:递归，False只会找到该对象的最近后代，True默认值找到全部后代；
    # 关键词参数 keyword，自己选择那些具有指定属性的标签
    # 注意：多数情况下find_all()和findAll()等价,
    # 其中：bsObj.findAll(class='text')#会报错 bsObj.findAll(class_='text')#解决方案
#案例：
ls=[]
for di in soup.find_all(name='td'):
    ls.append(di.get_text()) #di.get_text()和di.string差不多，但get_text()更强大
print(ls) #['\n密尔沃基\xa0雄鹿nba\n', '6', '18\xa0-\xa04', '胜 6', '119.5']

ats1=soup.find_all('td',{'class':"nobr center bold ng-binding"})[0].get_text()
ats2=soup.find_all(name='td',attrs={'class':"nobr center bold ng-binding",'href':"href01"})[0].string
print(ats1,ats2) # 6 6

t1=soup.find_all(text=re.compile('(.*)雄鹿(.*)'))
print(t1) #['密尔沃基\xa0雄鹿']

ks1=soup.find_all(href="href01")[0].get_text()
print(ks1) # 6

#find(name,attrs,recursive,text,limit,**kwargs):查询第一个符合条件的元素，方法和find_all()完全一样，只是返回值的范围不一样
#案例
f1=soup.find(name='a',attrs={"href":"bucks","class":"ng-binding"})
print(f1.get_text()) #密尔沃基 雄鹿nba

# 其他：
# find_parents（）和find_parent（）：前者返回所有祖先节点，后者返回直接父节点。
# find_next_siblings（）和find_next_sibling（）：前者返回后面所有的兄弟节点，后者返回后面第一个兄弟节点。
# find_previous_siblings（）和find_previous_sibling（）：前者返回前面所有的兄弟节点，后者返回前面第一个兄弟节点。
# find_al1_next（）和find_next（）：前者返回节点后所有符合条件的节点，后者返回第一个符合条件的节点。
# find_all_previous（）和find_previous（）：前者返回节点后所有符合条件的节点，后者返回第一个符合条件的节点。

Beautiful Soup解析也支持CSS选择器，但是他并没有使用pyquery解析强大，所以这里我们将不再深入。