Beautiful Soup은 HTML이나 XML 파일에서 데이터를 추출할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 즐겨 사용하는 변환기를 통해 일반적인 방식으로 문서를 탐색하고 찾고 수정할 수 있습니다. 또한 HTML/XML 문서의 내용을 수정할 수도 있습니다. 이 글에서는 Python이 Beautiful Soup 모듈을 사용하여 내용을 수정하는 방법을 주로 소개합니다.
서문
실제로 Beautiful Soup 모듈은 검색 및 탐색 외에도 HTML/XML 문서의 내용을 수정할 수도 있습니다. 이는 태그 추가 또는 삭제, 태그 이름 수정, 태그 속성 값 변경, 텍스트 내용 수정 등이 가능함을 의미합니다. 이 기사에서는 Python이 Beautiful Soup 모듈을 사용하여 내용을 수정하는 방법을 자세히 소개합니다. 아래에서는 자세히 설명하지 않겠지만 자세한 소개를 살펴보겠습니다.
태그 수정
사용된 샘플 HTML 문서는 여전히 다음과 같습니다.
html_markup=""" <p> </p>
-
plants
100000
-
algae
100000
태그 이름 수정
soup = BeautifulSoup(html_markup,'lxml') producer_entries = soup.ul print producer_entries.name producer_entries.name = "p" print producer_entries.prettify()
태그 속성 값 수정
# 修改标签属性 # 更新标签现有的属性值 producer_entries['id'] = "producers_new_value" print producer_entries.prettify() # 标签添加新的属性值 producer_entries['class'] = "newclass" print producer_entries.prettify() # 删除标签属性值 del producer_entries['class'] print producer_entries.prettify()
새 태그 추가
new_tag 메소드를 사용하여 새 태그를 생성한 다음 append()
, insert()
, insert_after()
, insert_before()
메서드를 사용하여 HTML 트리에 태그를 추가합니다.
예를 들어 위 HTML 문서의 ul 태그에 li 태그를 추가합니다. 먼저, 새로운 li 태그가 생성된 다음 HTML 트리 구조에 삽입됩니다. 그리고 li 태그에 해당 p 태그를 삽입합니다.
# 添加新的标签 # new_tag 生成一个 tag 对象 new_li_tag = soup.new_tag("li") # 标签对象添加属性的方法 new_atag = soup.new_tag("a",href="www.example.com" rel="external nofollow" ) new_li_tag.attrs = {'class':'producerlist'} soup = BeautifulSoup(html_markup,'lxml') producer_entries = soup.ul # 使用 append() 方法添加到末尾 producer_entries.append(new_li_tag) print producer_entries.prettify() # 生成两个 p 标签,将其插入到 li 标签中 new_p_name_tag = soup.new_tag("p") new_p_name_tag['class'] = "name" new_p_number_tag = soup.new_tag("p") new_p_number_tag["class"] = "number" # 使用 insert() 方法指定位置插入 new_li_tag.insert(0,new_p_name_tag) new_li_tag.insert(1,new_p_number_tag) print new_li_tag.prettify()
문자열 내용 수정
new_string()
, append()
, insert()
메서드를 사용하여 문자열 내용을 수정할 수 있습니다. .
# 修改字符串内容 # 使用 .string 属性修改字符串内容 new_p_name_tag.string = 'new_p_name' # 使用 .append() 方法添加字符串内容 new_p_name_tag.append("producer") # 使用 soup 对象的 new_string() 方法生成字符串 new_string_toappend = soup.new_string("producer") new_p_name_tag.append(new_string_toappend) # 使用insert() 方法插入 new_string_toinsert = soup.new_string("10000") new_p_number_tag.insert(0,new_string_toinsert) print producer_entries.prettify()
레이블 노드 삭제
Beautiful Soup 모듈은 노드를 삭제하는 decompose()
및 extract()
메소드를 제공합니다. 노드를 삭제하는
decompose()
메소드는 현재 노드뿐만 아니라 모든 하위 노드도 삭제합니다.
extract()
메소드는 HTML 트리에서 노드나 문자열 내용을 삭제하는 데 사용됩니다.
# 删除节点 third_producer = soup.find_all("li")[2] # 使用 decompose() 方法删除 p 节点 p_name = third_producer.p p_name.decompose() print third_producer.prettify() # 使用 extract() 方法删除节点 third_producer_removed = third_producer.extract() print soup.prettify()
태그 콘텐츠 삭제
태그에는 NavigableString 개체 또는 Tag 개체가 하위 노드로 포함될 수 있습니다. 이러한 모든 하위 노드를 제거하려면 clear()
메서드를 사용하세요. 이렇게 하면 태그에서 모든 .content가 제거됩니다.
다른 콘텐츠 수정 방법
위에서 언급한 방법 외에도 콘텐츠를 수정하는 다른 방법이 있습니다.
insert_after()
및 insert_before()
방법
위의 두 가지 방법은 레이블이나 문자열 앞이나 뒤에 레이블이나 문자열을 삽입할 수 있습니다. 메서드는 NavigableString 개체 또는 Tag 개체 중 하나의 매개 변수만 허용할 수 있습니다.
replace_with()
메서드
이 메서드는 원래 태그나 문자열을 새 태그나 문자열 콘텐츠로 대체하고 태그나 문자열을 입력으로 받을 수 있습니다.
wrap()
및 unwrap()
메서드
wrap()
메서드는 레이블이나 문자열을 다른 레이블로 래핑합니다.
unwrap()
방법은 wrap()
방법과 반대입니다.
위 내용은 Beautiful Soup 모듈을 사용하여 콘텐츠를 수정하기 위한 Python 샘플 코드에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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