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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('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 = """<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('test.html')) print(soup) print(type(soup)) # <class 'bs4.BeautifulSoup'> # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) print(type(soup.title)) # <class 'bs4.element.Tag'> print(type(soup.title.string)) # <class 'bs4.element.NavigableString'> # 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_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 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('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
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. 🎜beautifulsoup4
-Bibliothek zu demonstrieren. Der Testcode lautet wie folgt: 🎜print(soup.body.div.find_all(['a','p'],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=&#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;]</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. 🎜print(soup.find_all(class_ = 'nav')) print(soup.find_all(class_ = 'nav li'))🎜Für die Tag-Objekt, es gibt zwei wichtige Attribute, nämlich
name
und attrs
🎜print(soup.select('ul[class^="na"]'))🎜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('ul[class*="li"]'))🎜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={'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)🎜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
. 🎜find_all()
, der Prototyp ist wie folgt folgt Anzeige:🎜rrreeename
: 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('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"]'))
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==
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie das Python-Beautifulsoup4-Modul. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!