如何使用 Python 3 中的 Requests 和 Beautiful Soup 处理 Web 数据
简介
网络为我们提供了比我们能阅读和理解的更多数据，因此我们经常希望以编程方式处理这些信息，以便理解它。有时，网站创建者通过 .csv 或逗号分隔值文件或通过 API（应用程序编程接口）向我们提供这些数据。其他时候，我们需要自己从网络上收集文本。
本教程将介绍如何使用 Requests 和 Beautiful Soup Python 包来利用网页数据。Requests 模块允许您将 Python 程序与 Web 服务集成，而 Beautiful Soup 模块旨在快速完成屏幕抓取。使用 Python 交互式控制台和这两个库，我们将学习如何收集网页并处理其中可用的文本信息。
安装 Requests
让我们首先激活我们的 Python 3 编程环境。确保您位于环境所在的目录，并运行以下命令：
. my_env/bin/activate
为了处理网页，我们需要请求页面。Requests 库允许您以人类可读的方式在 Python 程序中使用 HTTP。
在激活我们的编程环境后，我们将使用 pip 安装 Requests：
pip install requests
安装 Requests 库时，您将收到以下输出：
Collecting requests
Downloading requests-2.26.0-py2.py3-none-any.whl (88kB)
100% |████████████████████████████████| 92kB 3.1MB/s
...
Installing collected packages: chardet, urllib3, certifi, idna, requests
Successfully installed certifi-2017.4.17 chardet-3.0.4 idna-2.5 requests-2.26.0 urllib3-1.21.1
如果 Requests 已经安装，您将从终端窗口收到类似以下的反馈：
Requirement already satisfied
...
安装 Requests 到我们的编程环境后，我们可以继续安装下一个模块。
安装 Beautiful Soup
与安装 Requests 一样，我们将使用 pip 安装 Beautiful Soup。当前版本的 Beautiful Soup 4 可以使用以下命令安装：
pip install beautifulsoup4
运行此命令后，您应该会看到类似以下的输出：
Collecting beautifulsoup4
Downloading beautifulsoup4-4.10.0-py3-none-any.whl (97 kB)
|████████████████████████████████| 97 kB 6.8 MB/s
Collecting soupsieve>1.2
Downloading soupsieve-2.3.1-py3-none-any.whl (37 kB)
Installing collected packages: soupsieve, beautifulsoup4
Successfully installed beautifulsoup4-4.10.0 soupsieve-2.3.1
现在 Beautiful Soup 和 Requests 都已安装，我们可以继续了解如何使用这些库来抓取网站。
使用 Requests 收集网页
现在我们已经安装了要使用的两个 Python 库，我们可以熟悉一下如何浏览基本网页。
让我们首先进入 Python 交互式控制台：
python
从这里，我们将导入 Requests 模块，以便我们可以收集一个示例网页：
import requests
我们将把示例网页 mockturtle.html 的 URL（下面）赋给变量 url：
url = 'https://assets.digitalocean.com/articles/eng_python/beautiful-soup/mockturtle.html'
接下来，我们可以使用 request.get() 方法将该页面的请求结果赋给变量 page。我们将该方法传递给页面的 URL（分配给 url 变量）。
page = requests.get(url)
变量 page 被分配了一个响应对象：
>>> page
>>>
上面的响应对象告诉我们方括号中的 status_code 属性（在本例中为 200）。可以显式调用此属性：
>>> page.status_code
200
>>>
返回的 200 代码告诉我们页面下载成功。以数字 2 开头的代码通常表示成功，而以 4 或 5 开头的代码表示发生了错误。您可以从 W3C 的状态码定义中了解更多关于 HTTP 状态码的信息。
为了处理网络数据，我们将要访问网页文件的基于文本的内容。我们可以使用 page.text（或者如果我们想要以字节形式访问响应，则使用 page.content）来读取服务器响应的内容。
page.text
按下 ENTER 后，我们将收到以下输出：
'\n\n\n\n \n\n Turtle
Soup \n\n\n\n Turtle Soup
\n\n Beautiful Soup, so rich and green,
\n Waiting in a hot tureen!
\n Who for
such dainties would not stoop?
\n Soup of the evening, beautiful Soup!
\n Soup of
the evening, beautiful Soup!
\n\n Beau--ootiful
Soo--oop!
\n Beau--ootiful Soo--oop!
\n Soo--oop of the e--e--evening,
\n
Beautiful, beautiful Soup!
\n\n Beautiful Soup! Who cares
for fish,
\n Game or any other dish?
\n Who would not give all else for two
\n
Pennyworth only of Beautiful Soup?
\n Pennyworth only of beautiful Soup?
\n\n
Beau--ootiful Soo--oop!
\n Beau--ootiful Soo--oop!
\n
Soo--oop of the e--e--evening,
\n Beautiful, beauti--FUL SOUP!
\n\n\n'
>>>
在这里，我们看到页面的完整文本被打印出来，包括所有的 HTML 标记。但是，由于没有太多的间距，很难阅读。
在下一节中，我们可以利用 Beautiful Soup 模块以更加人性化的方式处理这些文本数据。
使用 Beautiful Soup 逐步解析页面
Beautiful Soup 库可以从解析后的 HTML 和 XML 文档（包括具有非闭合标签或标记混乱等格式不正确的标记的文档）中创建解析树。这个功能将使网页文本比我们从 Requests 模块中看到的更易读。
首先，我们将在 Python 控制台中导入 Beautiful Soup：
from bs4 import BeautifulSoup
接下来，我们将运行 page.text 文档通过该模块，以便为我们提供一个 BeautifulSoup 对象 —— 也就是说，我们将通过运行 Python 内置的 html.parser 对 HTML 进行解析，从而得到从解析页面中得到的解析树。构造的对象将以嵌套数据结构的形式表示为 mockturtle.html 文档。这被赋值给变量 soup。
soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')
为了在终端上显示页面的内容，我们可以使用 prettify() 方法将 Beautiful Soup 解析树转换为格式良好的 Unicode 字符串。
print(soup.prettify())
这将使每个 HTML 标记都单独显示在自己的一行上：
Turtle Soup
Turtle Soup
Beautiful Soup, so rich and green,
Waiting in a hot tureen!
Who for such dainties would not stoop?
Soup of the evening, beautiful Soup!
...
在上面的输出中，我们可以看到每行只有一个标记，并且由于 Beautiful Soup 使用的树形模式，标记是嵌套的。
查找标记的实例
我们可以使用 Beautiful Soup 的 find_all 方法从页面中提取单个标记。这将返回文档中给定标记的所有实例。
soup.find_all('p')
在我们的对象上运行该方法将返回歌曲的完整文本以及相关的 标记和该请求标记中包含的任何标记，这里包括换行标记
[Beautiful Soup, so rich and green,
Waiting in a hot tureen!
Who for such dainties would not stoop?
Soup of the evening, beautiful Soup!
Soup of the evening, beautiful Soup!
, Beau--ootiful Soo--oop!
...
Beau--ootiful Soo--oop!
Soo--oop of the e--e--evening,
Beautiful, beauti--FUL SOUP!
]
您会注意到上面的输出数据包含在方括号 [ ] 中。这意味着它是 Python 的列表数据类型。
因为它是一个列表，我们可以调用其中的特定项（例如，第三个 元素），并使用 get_text() 方法从该标记内提取所有文本：
soup.find_all('p')[2].get_text()
我们收到的输出将是这种情况下第三个 元素中的内容：
'Beautiful Soup! Who cares for fish,\n Game or any other dish?\n Who would not give all else for two\n Pennyworth only of Beautiful Soup?\n Pennyworth only of beautiful Soup?'
请注意，返回的字符串中也显示了 \n 换行符。
按类和 ID 查找标记
在使用 Beautiful Soup 处理网页数据时，与 CSS 选择器相关的 HTML 元素，如类和 ID，可能会有所帮助。我们可以通过使用 find_all() 方法并将类和 ID 字符串作为参数传递来针对特定的类和 ID。
首先，让我们找到所有 chorus 类的实例。在 Beautiful Soup 中，我们将类的字符串分配给关键字参数 class_：
soup.find_all(class_='chorus')
当我们运行上述行时，我们将收到以下列表作为输出：
[Beau--ootiful Soo--oop!
Beau--ootiful Soo--oop!
Soo--oop of the e--e--evening,
Beautiful, beautiful Soup!
, Beau--ootiful Soo--oop!
Beau--ootiful Soo--oop!
Soo--oop of the e--e--evening,
Beautiful, beauti--FUL SOUP!
]
具有 chorus 类的两个 标记部分被打印到终端上。
我们还可以指定我们只想在 标记内搜索 chorus 类，以防它用于多个标记：
soup.find_all('p', class_='chorus')
运行上面的行将产生与之前相同的输出。
我们还可以使用 Beautiful Soup 来定位与 HTML 标记相关联的 ID。在这种情况下，我们将字符串 'third' 分配给关键字参数 id：
soup.find_all(id='third')
一旦我们运行上面的行，我们将收到以下输出：
[Beautiful Soup! Who cares for fish,
Game or any other dish?
Who would not give all else for two
Pennyworth only of Beautiful Soup?
Pennyworth only of beautiful Soup?
]
与 ID 为 third 的 标记相关联的文本将与相关标记一起打印到终端上。
结论
本教程带领你使用 Python 的 Requests 模块获取网页，并对该网页的文本数据进行初步的抓取，以便更好地理解 Beautiful Soup。