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So verwenden Sie das Python-Beautifulsoup4-Modul

王林
王林nach vorne
2023-05-11 22:31:041060Durchsuche

1. Ergänzende Grundkenntnisse von BeautifulSoup4

BeautifulSoup4 ist eine Python-Parsing-Bibliothek, die hauptsächlich zum Parsen von HTML und XML verwendet wird. Im Crawler-Wissenssystem wird es mehr Parsen von HTML geben Dieser Befehl zur Bibliotheksinstallation lautet wie folgt: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:

<html>
  <head>
    <title>测试bs4模块脚本</title>
  </head>
  <body>
    <h2>橡皮擦的爬虫课</h2>
    <p>用一段自定义的 HTML 代码来演示</p>
  </body>
</html>

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 = """<html>
	<head>
		<title>测试bs4模块脚本</title>
	</head>
	<body>
		<h2>橡皮擦的爬虫课</h2>
		<p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p>
		<p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p>
	</body>
</html>
"""
# 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(&#39;test.html&#39;))
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 = """<html>
	<head>
		<title>测试bs4模块脚本</title>
	</head>
	<body>
		<h2>橡皮擦的爬虫课</h2>
		<p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p>
		<p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p>
	</body>
</html>
"""
# 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(&#39;test.html&#39;))
print(soup)
print(type(soup))  # <class &#39;bs4.BeautifulSoup&#39;>
# 输入网页标题 title 标签
print(soup.title)
print(type(soup.title)) # <class &#39;bs4.element.Tag&#39;>
print(type(soup.title.string)) # <class &#39;bs4.element.NavigableString&#39;>
# 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 = """<html>
	<head>
		<title>测试bs4模块脚本</title>
	</head>
	<body>
		<h2>橡皮擦的爬虫课</h2>
		<p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p>
		<p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p>
		<a href="http://www.csdn.net" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >CSDN 网站</a>
	</body>
</html>
"""
# 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 = """<html>
	<head>
		<title>测试bs4模块脚本</title>
	</head>
	<body>
		<div id="content">
			<h2>橡皮擦的爬虫课<span>最棒</span></h2>
            <p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p>
            <p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p>
            <a href="http://www.csdn.net" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >CSDN 网站</a>
		</div>
        <ul class="nav">
            <li>首页</li>
            <li>博客</li>
            <li>专栏课程</li>
        </ul>

	</body>
</html>
"""
# 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 <list_iterator object at 0x00000111EE9B6340>

请注意以上两个属性获取的都是直接子节点,例如 h2 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_siblingnext_siblingsprevious_siblingprevious_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_elementnext_elementsprevious_elementprevious_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 h2,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

    print(soup.find_all(&#39;li&#39;)) # 获取所有的 li
    print(soup.find_all(attrs={&#39;class&#39;: &#39;nav&#39;})) # 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([&#39;a&#39;,&#39;p&#39;])) # 传递列表

    BeautifulSoup Beim Parsen von Daten müssen Sie sich auf einen Parser eines Drittanbieters verlassen. Häufig verwendete Parser und ihre Vorteile sind wie folgt folgt:🎜
  • 🎜Python-Standardbibliothek html.parser: in Python integrierte Standardbibliothek, starke Fehlertoleranz 🎜
  • 🎜lxml-Parser: schnell und fehlertolerant; 🎜
  • 🎜html5lib: die fehlertoleranteste und beste Analysemethode stimmt mit dem Browser überein. 🎜
🎜 Als nächstes verwenden Sie einen benutzerdefinierten HTML-Code, um die grundlegende Verwendung der beautifulsoup4-Bibliothek zu demonstrieren. Der Testcode lautet wie folgt: 🎜
print(soup.body.div.find_all([&#39;a&#39;,&#39;p&#39;],recursive=False)) # 传递列表
🎜Verwenden Sie BeautifulSoup Führen Sie einfache Vorgänge aus, einschließlich der Instanziierung von BS-Objekten, der Ausgabe von Seiten-Tags usw. 🎜<pre class="brush:py;">print(soup.find_all(text=&amp;#39;首页&amp;#39;)) # [&amp;#39;首页&amp;#39;] print(soup.find_all(text=re.compile(&quot;^首&quot;))) # [&amp;#39;首页&amp;#39;] print(soup.find_all(text=[&quot;首页&quot;,re.compile(&amp;#39;课&amp;#39;)])) # [&amp;#39;橡皮擦的爬虫课&amp;#39;, &amp;#39;首页&amp;#39;, &amp;#39;专栏课程&amp;#39;]</pre>🎜Wir können Webseiten-Tags direkt über das BeautifulSoup-Objekt aufrufen. Beim Aufrufen von Tags über das BS-Objekt kann beispielsweise nur ein <code>pNachdem wir das gelernt haben, müssen wir die 4 integrierten Objekte in BeautifulSoup verstehen: 🎜<ul class=" list-paddingleft-2"> <li>🎜<code>BeautifulSoup: Das Basisobjekt, das gesamte HTML-Objekt, kann im Allgemeinen als Tag-Objekt angezeigt werden. 🎜
  • 🎜Tag: Tag-Objekt, Tags sind jeder Knoten auf der Webseite. wie Titel, Kopf, p ;🎜
  • 🎜NavigableString: Tag-interne Zeichenfolge; 🎜
  • 🎜Comment: Kommentarobjekt , Nutzungsszenarien in Crawlern sind nicht gleich viele. 🎜
  • 🎜Der folgende Code demonstriert für Sie die Szenarien, in denen diese Objekte auftreten. Achten Sie auf die entsprechenden Kommentare im Code: 🎜
    print(soup.find_all(class_ = &#39;nav&#39;))
    print(soup.find_all(class_ = &#39;nav li&#39;))
    🎜Für die Tag-Objekt, es gibt zwei wichtige Attribute, nämlich name und attrs🎜
    print(soup.select(&#39;ul[class^="na"]&#39;))
    🎜Der obige Code zeigt, wie man name erhält Verwendung von Attributen und attrs-Attributen, wobei das attrs-Attribut ein Wörterbuch erhält und der entsprechende Wert per Schlüssel abgerufen werden kann. 🎜🎜Rufen Sie den Attributwert des Tags ab. In BeautifulSoup können Sie auch die folgende Methode verwenden: 🎜
    print(soup.select(&#39;ul[class*="li"]&#39;))
    🎜Rufen Sie das NavigableString-Objekt ab Sie müssen den Text im Tag über den folgenden Code abrufen. 🎜
    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={&#39;class&#39;: &#39;lazy&#39;})
            print("获取到的数据量是", len(imgs))
            datas = []
            for item in imgs:
                name = item.get(&#39;alt&#39;)
                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__ == &#39;__main__&#39;:
        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)
    🎜Darüber hinaus können Sie auch das Attribut text und die Methode get_text() verwenden, um den Tag-Inhalt abzurufen. 🎜rrreee🎜Sie können den gesamten Text im Tag auch abrufen, indem Sie strings und stripped_strings verwenden. 🎜rrreee🎜Erweiterter Tag-/Knotenselektor zum Durchlaufen des Dokumentbaums🎜🎜Direkter untergeordneter Knoten🎜🎜Direktes untergeordnetes Element des Tag-Objekts (Tag), Sie können contents und verwenden children-Attributerfassung. 🎜rrreee🎜Bitte beachten Sie, dass die beiden oben genannten Attribute die direkten untergeordneten Knoten erhalten, wie z. B. das Nachkommen-Tag span innerhalb des h2-Tags, und dies auch tun nicht getrennt erhalten werden. 🎜🎜Wenn Sie alle Tags abrufen möchten, verwenden Sie das Attribut descendants, das einen Generator zurückgibt, und alle Tags, einschließlich des Textes innerhalb der Tags, werden separat abgerufen. 🎜rrreee🎜Erwerb anderer Knoten (einfach wissen, überprüfen und verwenden)🎜
    • 🎜parent und parents code >: direkter übergeordneter Knoten und alle übergeordneten Knoten; 🎜
    • 🎜next_sibling, next_siblings, previous_sibling, previous_siblings : Stellt den nächsten Geschwisterknoten dar, alle darunter liegenden Geschwisterknoten, den vorherigen Geschwisterknoten und alle darüber liegenden Geschwisterknoten. Achten Sie bei der Verwendung dieser Attribute auf das Newline-Zeichen 🎜
    • 🎜next_element, next_elements, previous_element, previous_elements: Diese Attribute repräsentieren jeweils das vorherige Bitte beachten Sie, dass sie nicht hierarchisch sind, sondern für alle Knoten. Im obigen Code ist der nächste Knoten des div-Knotens beispielsweise h2 und div-Knotens ist ul. 🎜
    🎜Funktionen für die Dokumentbaumsuche🎜🎜Die erste zu lernende Funktion ist die Funktion find_all(), der Prototyp ist wie folgt folgt Anzeige:🎜rrreee
    • 🎜name: Dieser Parameter ist der Name des Tag-Tags, zum Beispiel find_all ('p') soll alle p-Tags finden und kann Tag-Namenszeichenfolgen, reguläre Ausdrücke und Listen akzeptieren 🎜
    • 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(&#39;li&#39;)) # 获取所有的 li
    print(soup.find_all(attrs={&#39;class&#39;: &#39;nav&#39;})) # 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([&#39;a&#39;,&#39;p&#39;])) # 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([&#39;a&#39;,&#39;p&#39;],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=&#39;首页&#39;)) # [&#39;首页&#39;]
    print(soup.find_all(text=re.compile("^首"))) # [&#39;首页&#39;]
    print(soup.find_all(text=["首页",re.compile(&#39;课&#39;)])) # [&#39;橡皮擦的爬虫课&#39;, &#39;首页&#39;, &#39;专栏课程&#39;]
    • 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_ = &#39;nav&#39;))
    print(soup.find_all(class_ = &#39;nav li&#39;))

    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(&#39;ul[class^="na"]&#39;))
    • *=:获取属性包含指定字符的节点:

    print(soup.select(&#39;ul[class*="li"]&#39;))

    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。

    So verwenden Sie das Python-Beautifulsoup4-Modul

    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={&#39;class&#39;: &#39;lazy&#39;})
            print("获取到的数据量是", len(imgs))
            datas = []
            for item in imgs:
                name = item.get(&#39;alt&#39;)
                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__ == &#39;__main__&#39;:
        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== 

    So verwenden Sie das Python-Beautifulsoup4-Modul

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