这篇文章主要介绍了python 3利用BeautifulSoup抓取p标签的方法,文中给出了详细的示例代码供大家参考学习,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
本文主要介绍的是关于python 3用BeautifulSoup抓取p标签的方法示例,分享出来供大家参考学习,下面来看看详细的介绍:
示例代码:
# -*- coding:utf-8 -*- #python 2.7 #XiaoDeng #http://tieba.baidu.com/p/2460150866 #标签操作 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import re #如果是网址,可以用这个办法来读取网页 #html_doc = "http://tieba.baidu.com/p/2460150866" #req = urllib.request.Request(html_doc) #webpage = urllib.request.urlopen(req) #html = webpage.read() html=""" <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p> <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" rel="external nofollow" class="sister" id="xiaodeng"><!-- Elsie --></a>, <a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" rel="external nofollow" class="sister" id="link3">Tillie</a>; <a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" rel="external nofollow" class="sister" id="xiaodeng">Lacie</a> and they lived at the bottom of a well.</p> <p class="ntopbar_loading"><img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/loading.gif">加载中…</p> <p class="SG_connHead"> <span class="title" comp_title="个人资料">个人资料</span> <span class="edit"> </span> <p class="info_list"> <ul class="info_list1"> <li><span class="SG_txtc">博客等级:</span><span id="comp_901_grade"><img src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src="http://simg.sinajs.cn/blog7style/images/common/number/9.gif" /></span></li> <li><span class="SG_txtc">博客积分:</span><span id="comp_901_score"><strong>0</strong></span></li> </ul> <ul class="info_list2"> <li><span class="SG_txtc">博客访问:</span><span id="comp_901_pv"><strong>3,971</strong></span></li> <li><span class="SG_txtc">关注人气:</span><span id="comp_901_attention"><strong>0</strong></span></li> <li><span class="SG_txtc">获赠金笔:</span><strong id="comp_901_d_goldpen">0支</strong></li> <li><span class="SG_txtc">赠出金笔:</span><strong id="comp_901_r_goldpen">0支</strong></li> <li class="lisp" id="comp_901_badge"><span class="SG_txtc">荣誉徽章:</span></li> </ul> </p> <p class="atcTit_more"><span class="SG_more"><a href="http://blog.sina.com.cn/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" target="_blank">更多>></a></span></p> <p class="story">...</p> """ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') #文档对象 # 类名为xxx而且文本内容为hahaha的p for k in soup.find_all('p',class_='atcTit_more'):#,string='更多' print(k) #<p class="atcTit_more"><span class="SG_more"><a href="http://blog.sina.com.cn/" rel="external nofollow" rel="external nofollow" target="_blank">更多>></a></span></p>
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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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