python爬虫入门（4）--详解HTML文本的解析库BeautifulSoup-Python教程-PHP中文网

首页

后端开发

Python教程

python爬虫入门（4）--详解HTML文本的解析库BeautifulSoup

零下一度

May 27, 2017 am 11:55 AM

python

Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。下面这篇文章主要给大家介绍了python爬虫之HTML文本的解析库BeautifulSoup的相关资料，文中介绍的非常详细，对大家具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。

前言

python爬虫系列文章的第3篇介绍了网络请求库神器 Requests ，请求把数据返回来之后就要提取目标数据，不同的网站返回的内容通常有多种不同的格式，一种是 json 格式，这类数据对开发者来说最友好。另一种 XML 格式的，还有一种最常见格式的是 HTML 文档，今天就来讲讲如何从 HTML 中提取出感兴趣的数据

自己写个 HTML 解析器来解析吗？还是用正则表达式？这些都不是最好的办法，好在，Python 社区在这方便早就有了很成熟的方案，BeautifulSoup 就是这一类问题的克星，它专注于 HTML 文档操作，名字来源于 Lewis Carroll 的一首同名诗歌。

BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 文档的 Python 库，通过 BeautifulSoup，你只需要用很少的代码就可以提取出 HTML 中任何感兴趣的内容，此外，它还有一定的 HTML 容错能力，对于一个格式不完整的HTML 文档，它也可以正确处理。

安装 BeautifulSoup

pip install beautifulsoup4

BeautifulSoup3 被官方放弃维护，你要下载最新的版本 BeautifulSoup4。

HTML 标签

学习 BeautifulSoup4 前有必要先对 HTML 文档有一个基本认识，如下代码，HTML 是一个树形组织结构。

<html> 
 <head>
  <title>hello, world</title>
 </head>
 <body>
  <h1>BeautifulSoup</h1>
  <p>如何使用BeautifulSoup</p>
 <body>
</html>

它由很多标签（Tag）组成，比如 html、head、title等等都是标签
一个标签对构成一个节点，比如 ... 是一个根节点
节点之间存在某种关系，比如 h1 和 p 互为邻居，他们是相邻的兄弟（sibling）节点
h1 是 body 的直接子（children）节点，还是 html 的子孙（descendants）节点
body 是 p 的父（parent）节点，html 是 p 的祖辈（parents）节点
嵌套在标签之间的字符串是该节点下的一个特殊子节点，比如 “hello, world” 也是一个节点，只不过没名字。

使用 BeautifulSoup

构建一个 BeautifulSoup 对象需要两个参数，第一个参数是将要解析的 HTML 文本字符串，第二个参数告诉 BeautifulSoup 使用哪个解析器来解析 HTML。

解析器负责把 HTML 解析成相关的对象，而 BeautifulSoup 负责操作数据（增删改查）。”html.parser” 是Python内置的解析器，”lxml” 则是一个基于c语言开发的解析器，它的执行速度更快，不过它需要额外安装

通过 BeautifulSoup 对象就可以定位到 HTML 中的任何一个标签节点。

from bs4 import BeautifulSoup 
text = """
<html> 
 <head>
  <title >hello, world</title>
 </head>
 <body>
  <h1>BeautifulSoup</h1>
  <p class="bold">如何使用BeautifulSoup</p>
  <p class="big" id="key1"> 第二个p标签</p>
  <a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>
 </body>
</html> 
"""
soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")

# title 标签
>>> soup.title
<title>hello, world</title>

# p 标签
>>> soup.p
<p class="bold">\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup</p>

# p 标签的内容
>>> soup.p.string
u&#39;\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup&#39;

BeatifulSoup 将 HTML 抽象成为 4 类主要的数据类型，分别是Tag , NavigableString , BeautifulSoup，Comment 。每个标签节点就是一个Tag对象，NavigableString 对象一般是包裹在Tag对象中的字符串，BeautifulSoup 对象代表整个 HTML 文档。例如：

>>> type(soup)
<class &#39;bs4.BeautifulSoup&#39;>
>>> type(soup.h1)
<class &#39;bs4.element.Tag&#39;>
>>> type(soup.p.string)
<class &#39;bs4.element.NavigableString&#39;>

Tag

每个 Tag 都有一个名字，它对应 HTML 的标签名称。

>>> soup.h1.name
u&#39;h1&#39;
>>> soup.p.name
u&#39;p&#39;

标签还可以有属性，属性的访问方式和字典是类似的，它返回一个列表对象

>>> soup.p[&#39;class&#39;]
[u&#39;bold&#39;]

NavigableString

获取标签中的内容，直接使用 .stirng 即可获取，它是一个 NavigableString 对象，你可以显式地将它转换为 unicode 字符串。

>>> soup.p.string
u&#39;\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup&#39;
>>> type(soup.p.string)
<class &#39;bs4.element.NavigableString&#39;>
>>> unicode_str = unicode(soup.p.string)
>>> unicode_str
u&#39;\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup&#39;

基本概念介绍完，现在可以正式进入主题了，如何从 HTML 中找到我们关心的数据？BeautifulSoup 提供了两种方式，一种是遍历，另一种是搜索，通常两者结合来完成查找任务。

遍历文档树

遍历文档树，顾名思义，就是是从根节点 html 标签开始遍历，直到找到目标元素为止，遍历的一个缺陷是，如果你要找的内容在文档的末尾，那么它要遍历整个文档才能找到它，速度上就慢了。因此还需要配合第二种方法。

通过遍历文档树的方式获取标签节点可以直接通过 .标签名的方式获取，例如：

获取 body 标签：

>>> soup.body
<body>\n<h1>BeautifulSoup</h1>\n<p class="bold">\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup</p>\n</body>

获取 p 标签

>>> soup.body.p
<p class="bold">\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup</p>

获取 p 标签的内容

>>> soup.body.p.string
\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup

前面说了，内容也是一个节点，这里就可以用 .string 的方式得到。遍历文档树的另一个缺点是只能获取到与之匹配的第一个子节点，例如，如果有两个相邻的 p 标签时，第二个标签就没法通过 .p 的方式获取，这是需要借用 next_sibling 属性获取相邻且在后面的节点。此外，还有很多不怎么常用的属性，比如：.contents 获取所有子节点，.parent 获取父节点，更多的参考请查看官方文档。

搜索文档树

搜索文档树是通过指定标签名来搜索元素，另外还可以通过指定标签的属性值来精确定位某个节点元素，最常用的两个方法就是 find 和 find_all。这两个方法在 BeatifulSoup 和 Tag 对象上都可以被调用。

find_all()

find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

find_all 的返回值是一个 Tag 组成的列表，方法调用非常灵活，所有的参数都是可选的。

第一个参数 name 是标签节点的名字。

# 找到所有标签名为title的节点
>>> soup.find_all("title")
[<title>hello, world</title>]
>>> soup.find_all("p")
[<p class="bold">\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup</p>, 
<p class="big"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]

第二个参数是标签的class属性值

# 找到所有class属性为big的p标签
>>> soup.find_all("p", "big")
[<p class="big"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]

等效于

>>> soup.find_all("p", class_="big")
[<p class="big"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]

因为 class 是 Python 关键字，所以这里指定为 class_。

kwargs 是标签的属性名值对，例如：查找有href属性值为 "http://foofish.net" 的标签

>>> soup.find_all(href="foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" )
[<a href="foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>]

当然，它还支持正则表达式

>>> import re
>>> soup.find_all(href=re.compile("^http"))
[<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>]

属性除了可以是具体的值、正则表达式之外，它还可以是一个布尔值（True/Flase），表示有属性或者没有该属性。

>>> soup.find_all(id="key1")
[<p class="big" id="key1"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]
>>> soup.find_all(id=True)
[<p class="big" id="key1"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]

遍历和搜索相结合查找，先定位到 body 标签，缩小搜索范围，再从 body 中找 a 标签。

>>> body_tag = soup.body
>>> body_tag.find_all("a")
[<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>]

find()

find 方法跟 find_all 类似，唯一不同的地方是，它返回的单个 Tag 对象而非列表，如果没找到匹配的节点则返回 None。如果匹配多个 Tag，只返回第0个。

>>> body_tag.find("a")
<a href="foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>
>>> body_tag.find("p")
<p class="bold">\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup</p>

get_text()

获取标签里面内容，除了可以使用 .string 之外，还可以使用 get_text 方法，不同的地方在于前者返回的一个 NavigableString 对象，后者返回的是 unicode 类型的字符串。

>>> p1 = body_tag.find(&#39;p&#39;).get_text()
>>> type(p1)
<type &#39;unicode&#39;>
>>> p1
u&#39;\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup&#39;

>>> p2 = body_tag.find("p").string
>>> type(p2)
<class &#39;bs4.element.NavigableString&#39;>
>>> p2
u&#39;\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup&#39;
>>>

实际场景中我们一般使用 get_text 方法获取标签中的内容。

总结

BeatifulSoup 是一个用于操作 HTML 文档的 Python 库，初始化 BeatifulSoup 时，需要指定 HTML 文档字符串和具体的解析器。BeatifulSoup 有3类常用的数据类型，分别是 Tag、NavigableString、和 BeautifulSoup。查找 HTML元素有两种方式，分别是遍历文档树和搜索文档树，通常快速获取数据需要二者结合。

【相关推荐】

1. python爬虫入门（5）--正则表达式实例教程

2. python爬虫入门（3）--利用requests构建知乎API

3. python爬虫入门（2）--HTTP库requests

4. 总结Python的逻辑运算符and

5. python爬虫入门（1）--快速理解HTTP协议

以上是python爬虫入门（4）--详解HTML文本的解析库BeautifulSoup的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

声明

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn

您如何切成python列表？May 02, 2025 am 12:14 AM

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

在Numpy阵列上可以执行哪些常见操作？May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallowsforvariousoperationsonArrays：1）basicarithmeticlikeaddition，减法，乘法和division; 2）evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3）element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4）

Python的数据分析中如何使用阵列？May 02, 2025 am 12:09 AM

Arresinpython，尤其是Throughnumpyandpandas，weessentialFordataAnalysis，offeringSpeedAndeffied.1）NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2）

列表的内存足迹与python数组的内存足迹相比如何？May 02, 2025 am 12:08 AM

列表sandnumpyArraysInpyThonHavedIfferentMemoryfootprints：listSaremoreFlexibleButlessMemory-效率，而alenumpyArraySareSareOptimizedFornumericalData.1）listsStorReereReereReereReereFerenceStoObjects，withoverHeadeBheadaroundAroundaroundaround64bytaround64bitson64-bitsysysysyssyssyssyssyssyssysssys2）

部署可执行的Python脚本时，如何处理特定环境的配置？May 02, 2025 am 12:07 AM

toensurepythonscriptsbehavecorrectlyacrycrossdevelvermations，登台和生产，USETHESTERTATE：1）Environment varriablesforsimplesettings，2）configurationFilesForefilesForcomPlexSetups，3）dynamiCofforAdaptapity.eachmethodofferSuniquebeneiquebeneiquebeneniqueBenefitsaniqueBenefitsandrefitsandRequiresandRequireSandRequireSca

您如何切成python阵列？May 01, 2025 am 12:18 AM

Python列表切片的基本语法是list[start:stop:step]。1.start是包含的第一个元素索引，2.stop是排除的第一个元素索引，3.step决定元素之间的步长。切片不仅用于提取数据，还可以修改和反转列表。

在什么情况下，列表的表现比数组表现更好？May 01, 2025 am 12:06 AM

ListSoutPerformarRaysin：1）DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/删除，2）储存的二聚体和3）MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata，butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

如何将Python数组转换为Python列表？May 01, 2025 am 12:05 AM

toConvertapythonarraytoalist，usEthelist（）constructororageneratorexpression.1）intimpthearraymoduleandcreateanArray.2）USELIST（ARR）或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist，请考虑performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。

See all articles