前言
BeautifulSoup是主要以解析web网页的Python模块,它会提供一些强大的解释器,以解析网页,然后提供一些函数,从页面中提取所需要的数据,目前是Python爬虫中最常用的模块之一。
安装库
在使用前需要安装库,这里建议安装bs4,也就是第四版本,因为根据官方文档第三版的已经停止更新。同时安装lxml解释器
pip3 install bs4
pip3 install lxml
导入库
from bs4 import BeautifulSoup
解析文档示例
这里以官方文档进行举例,我把常用的函数都举出来,实际开发过程中用到的不多,了解就可以。
# 取自《爱丽丝梦游仙境》的一段 html = """The Dormouse's story The Dormouse's story
Once upon a time there were three little sisters; and their names were , Lacie and Tillite; and they lived at the bottom of a well.
...
""" # 解析文档,建立一个BeautifulSoup对象,各种函数都是针对此对象展开,此函数会自动编码为Unicode soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
此函数有两个参数:
1、需要解析的文本,可以使字符串,可以使本地文件
2、解释器,这里有"lxml", "lxml-xml", "html.parser", or "html5lib",4种,可以解析绝大多数网页,常用lxml解析 这里有一个坑,如果网页中没有规定编码格式,解释器就不能编码为Unicode,必须先声明一下编码格式,只需要到网页源码中查找编码格式然后做个声明就可以。一般在网页中查找charset关键字。
# 美化文档,有些网页书写不规范,这个函数会补全标签,使其看起来更规范 print(soup.prettify())
提取数据示例
获取到文本后,接下来需要提取我们所需的数据,这里用到选择器 有三种选择器
标签选择器(tag选择器)
标准选择器
CSS选择器
1、标签选择器(tag选择器)
# 直接用标签获取标题 print("title: ", soup.title) # 获取标题文本 print(soup.title.text) # 获取p标签 print(soup.p) # 获取head标签 print(soup.head) # 获取a标签 print(soup.a)
输出:
标签中最重要的俩个属性:name、attributes
# 使用.name函数获取标签名 print('标题标签的名字: ', soup.title.name) # tag的属性用法和字典基本一样,可以用属性名取属性,类似字典的键值对,也可以用.attrs取属性: print('a标签中属性为"href"的值: ', soup.a["href"]) # 会返回一个字典,需要何种属性可自行提取 print('a标签的所有属性: ',soup.a.attrs) dict1 = soup.a.attrs # 属性为class的值 print('属性为class的值: ', dict1['class'])
输出:
这里的子孙父兄节点,我感觉用起来忒不顺手,可能是我学的不太彻底,我在这里列出来,大家看看。
# 返回子节点的列表 print("p的子节点: ", soup.p.contents) # 返回子节点的生成器 print('a的子节点: ', soup.a.children) # 返回子孙结点的生成器 print("a的子孙结点: ", soup.a.descendants) # 返回父节点 print("a的父节点: ", soup.a.parent) # 递归父节点 print("a的递归父节点: ",soup.a.parents)
输出:
上述的标签选择器如果遇到相同的标签名,比如说上述的文档中就有多个a标签,这时就没法选择相同标签的第二个标签,也可能是我没会操作,如果有发现的欢迎评论。
所以需要一个遍历全文的选择器来提取数据: find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs ) # 可根据标签名、属性、内容查找文档,此函数配合正则表达式可匹配出各种特定的数据。。。
# 遍历文档中所有a标签 print("文档中所有a标签: ", soup.find_all('a')) a_list = soup.find_all('a') for i, aList in enumerate(a_list): print(i, aList)
输出:可以提取到文本中所有a标签的内容,再通过遍历就可以得到每一个的内容
根据属性、文本筛选
# 根据属性筛选 print(soup.find_all(attrs={'class': 'sister'})) # 根据文本筛选 print(soup.find_all(text="The Dormouse's story"))
正则表达式筛选
#使用正则表达式找出文本中带有story字符串的内容 print(soup.find_all(text=re.compile('story')))
还有一个find()方法,用法和findall()类似,不同的是返回的只有一个值,而 findall()返回的是列表。
CSS选择器
目前来说,CSS选择器是最常用的一种,通过标签及属性的层层嵌套可以实现各种特定内容的提取。
# 元素选择器:选择p标签 print('标签为p:', soup.select("p")) # 类选择器:类前加'.' print("文本中所有class类的标签: \n", soup.select('.sister')) # id选择器:id前加'#' print("id为link2的标签: \n", soup.select('#link2'))
输出:
# 属性选择器: print("属性为name的标签: \n", soup.select("p[name]")) print("选择所有属性中有sister的标签: \n", soup.select("*[href]")) print("选择p标签的后代第三个a标签 \n", soup.select("p>a")[2]) print("选择id=link1后的所有兄弟标签 \n", soup.select("#link1 ~ .sister")) print('通过属性为 href="http://example.com/title进行查找" \n', soup.select('a[href="http://example.com/title"]')) print("通过href属性中以http开头的所有标签的查找 \n", soup.select('a[href^="http"]')) print("通过href属性中以elsie结尾的所有标签的查找 \n", soup.select('a[href$="elsie"]')) print("通过href属性中包含.com的所有标签的查找 \n", soup.select("a[href*='.com']")) # 通过标签层层查找,这里的:nth-child(2)代表第二个p标签,a#link2表示a标签的id为link2的标签 print("通过标签层层查找 \n", soup.select("body>p:nth-child(2)>a#link2"))
示例输出:大家可以自行试试
以上的CSS选择器的常用函数已经讲完,通过上面的示例基本上可以拿到web文本中绝大多数数据。下面通过一个小栗子试试水。
实例小项目
需求:爬取某代理网站的免费代理IP地址
第一步:请求数据,获取数据文本第二步:通过BeautifulSoup分析数据 提取数据第三步:保存数据到本地文本
url = "https://www.89ip.cn/" header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) " "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36"} # 请求数据 response = requests.get(url, headers=header) print(response.status_code) # 判断是否请求成功 if response.status_code == 200: # 获取web信息的文本模式 dataText = response.text # 使用lxml解析器解析文本 soup = BeautifulSoup(dataText, 'lxml') # 观察网页源码,获取需求数据,这里使用CSS选择器层层嵌套获得最终的ip信息 ipText = soup.select('body div>div>div>div>table>tbody>tr>td:nth-child(1)') # 遍历列表获取每一个ip地址 for i in range(len(ipText)): # 获取ip的文本信息,get_text()是获取文本,strip()是去掉两边空格 ip = ipText[i].get_text().strip() # 保存到本地 file = open("ipText.txt", 'a+') file.write(ip+"\n") # 关闭文件 file.close()
运行结果:
总结
BeautifulSoup模块主要作用是网页解析、提取数据,主要有三种提取数据的选择器,最常用的是CSS选择器,可以根据层层嵌套的方式获取所需信息。在这里需要一点HTML和CSS基本知识。
到此这篇关于Python中BeautifulSoup模块详解的文章就介绍到这了,更多相关Python BeautifulSoup模块内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!