python beautifulsoup4 模块详情

目录

• 一、BeautifulSoup4 基础知识补充
• 二、爬虫案例

一、BeautifulSoup4 基础知识补充

BeautifulSoup4 是一款 python 解析库，主要用于解析 HTML 和 XML，在爬虫知识体系中解析 HTML 会比较多一些，

该库安装命令如下：

pip install beautifulsoup4

BeautifulSoup 在解析数据时，需依赖第三方解析器，常用解析器与优势如下所示：

• python 标准库 html.parser：python 内置标准库，容错能力强；
• lxml 解析器：速度快，容错能力强；
• html5lib：容错性最强，解析方式与浏览器一致。

接下来用一段自定义的 HTML 代码来演示 beautifulsoup4 库的基本使用，测试代码如下：

  
    
  
  
    
橡皮擦的爬虫课
    
用一段自定义的 HTML 代码来演示
  

使用 BeautifulSoup 对其进行简单的操作，包含实例化 BS 对象，输出页面标签等内容。

from bs4 import BeautifulSoup
text_str = """
	
		
	
	
		
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

我们可以通过 BeautifulSoup 对象，直接调用网页标签，这里存在一个问题，通过 BS 对象调用标签只能获取排在第一位置上的标签，如上述代码中，只获取到了一个 p 标签，如果想要获取更多内容，请继续阅读。

学习到这里，我们需要了解 BeautifulSoup 中的 4 个内置对象：

• BeautifulSoup：基本对象，整个 HTML 对象，一般当做 Tag 对象看即可；
• Tag：标签对象，标签就是网页中的各个节点，例如 title，head，p；
• NavigableString：标签内部字符串；
• Comment：注释对象，爬虫里面使用场景不多。

下述代码为你演示这几种对象出现的场景，注意代码中的相关注释：

from bs4 import BeautifulSoup
text_str = """
	
		
	
	
		
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)

对于 Tag 对象，有两个重要的属性，是 name 和 attrs

from bs4 import BeautifulSoup
text_str = """
	
		
	
	
		
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

上述代码演示了获取 name 属性和 attrs 属性的用法，其中 attrs 属性得到的是一个字典，可以通过键获取对应的值。

获取标签的属性值，在 BeautifulSoup 中，还可以使用如下方法：

print(soup.a["href"])
print(soup.a.get("href"))

获取 NavigableString 对象 获取了网页标签之后，就要获取标签内文本了，通过下述代码进行。

print(soup.a.string)

除此之外，你还可以使用 text 属性和 get_text() 方法获取标签内容。

print(soup.a.string)
print(soup.a.text)
print(soup.a.get_text())

还可以获取标签内所有文本，使用 strings 和 stripped_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

扩展标签/节点选择器之遍历文档树

直接子节点

标签（Tag）对象的直接子元素，可以使用 contents 和 children 属性获取。

from bs4 import BeautifulSoup
text_str = """
	
		
	
	
		

			
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
		
        

            
首页
            
博客
            
专栏课程
        

	

"""
# 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 

请注意以上两个属性获取的都是直接子节点，例如 h1 标签内的后代标签 span ，不会单独获取到。

如果希望将所有的标签都获取到，使用 descendants 属性，它返回的是一个生成器，所有标签包括标签内的文本都会单独获取。

print(list(soup.div.descendants))

其它节点的获取（了解即可，即查即用）

• parent 和 parents：直接父节点和所有父节点；
• next_sibling，next_siblings，previous_sibling，previous_siblings：分别表示下一个兄弟节点、下面所有兄弟节点、上一个兄弟节点、上面所有兄弟节点，由于换行符也是一个节点，所有在使用这几个属性时，要注意一下换行符；
• next_element，next_elements，previous_element，previous_elements：这几个属性分别表示上一个节点或者下一个节点，注意它们不分层次，而是针对所有节点，例如上述代码中 div 节点的下一个节点是 h1，而 div 节点的兄弟节点是 ul。

文档树搜索相关函数

第一个要学习的函数就是 find_all() 函数，原型如下所示：

find_all(name,attrs,recursive,text,limit=None,**kwargs)

• name：该参数为 tag 标签的名字，例如 find_all('p') 是查找所有的 p 标签，可接受标签名字符串、正则表达式与列表；
• 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

• 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

• 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']

• 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'))

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。

与 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"]'))

• *=：获取属性包含指定字符的节点：

print(soup.select('ul[class*="li"]'))

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。

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)

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== 

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