python应用之爬虫实战2 请求库与解析库

知识内容：

1.requests库

2.selenium库

3.BeautifulSoup4库

4.re正则解析库

5.lxml库

 

参考：

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5354900.html

http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7785043.html

 

 

 

一、requests库

1.安装及简单使用

(1)安装

pip3 install requests

 

(2)简单使用

import requests

r = requests.get("http://www.baidu.com")        # 发起get请求
print(r.status_code)      # 打印状态码  
r.encoding = "utf-8"      # 指定编码
print(r.text)             # 输出文本内容

 

 

2.基于GET请求

requests.get(url, params=None, **kwargs)

(1)基本请求

import requests

url = "https://www.autohome.com.cn/news/"

response = requests.get(url)
response.encoding = response.apparent_encoding    # 指定编码
print(response.text)    

 

(2)带参数的GET请求

加headers

# 在请求头内将自己伪装成浏览器，否则百度不会正常返回页面内容
import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36',
}

response = requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=python&pn=1', headers=headers)
print(response.text)

对url进行编码

# 在请求头内将自己伪装成浏览器，否则百度不会正常返回页面内容
import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36',
}

# 如果查询关键词是中文或者有其他特殊符号，则必须进行url编码
from urllib.parse import urlencode

wd = '六六六'
encode_res = urlencode({'k': wd}, encoding='utf-8')
keyword = encode_res.split('=')[1]
print(keyword)
url = 'https://www.baidu.com/s?wd=%s&pn=1' % keyword

response = requests.get(url, headers=headers)
res = response.text
print(res)

params参数

Requests模块允许使用params关键字传递参数，以一个字典来传递参数，例子如下：

import requests
data = {
    "name":"zhaofan",
    "age":22
}
response = requests.get("http://httpbin.org/get",params=data)
print(response.url)
print(response.text)

GET请求中headers常用元素如下：

#通常我们在发送请求时都需要带上请求头，请求头是将自身伪装成浏览器的关键，常见的有用的请求头如下
Host
Referer #大型网站通常都会根据该参数判断请求的来源
User-Agent #客户端
Cookie #Cookie信息虽然包含在请求头里，但requests模块有单独的参数处理他，headers内就不要放它了

 

(3)cookies

# 登录github，然后从浏览器中获取cookies，以后就可以直接拿着cookie登录了，无需输入用户名密码

import requests

Cookies = {
    'user_session': 'ac0TP4aV3yyjfejv9dJOv1Erb_IJiSHTd_ac3s4N_sEZ71gK'
}

# github对请求头没有什么限制，我们无需定制user-agent，对于其他网站可能还需要定制
response = requests.get('https://github.com/settings/emails', cookies=Cookies)


print('1572834916@qq.com' in response.text) # True

 

 

3.基于POST请求

(1)requests模块的post方法和get方法的区别

requests.post()用法与requests.get()完全一致，特殊的是requests.post()有一个data参数，用来存放请求体数据

import requests

data = {
    "name":"wyb",
    "age": 21,
}
response = requests.post("http://httpbin.org/post", data=data)
print(response.text)

 

(2)发送post请求，模拟浏览器的登录行为

实例  模拟登录github

'''
一 目标站点分析
    浏览器输入https://github.com/login
    然后输入错误的账号密码，抓包
    发现: 登录行为是post并提交到：https://github.com/session且请求头包含cookie
    而且请求体包含：
        commit:Sign in
        utf8:✓
        authenticity_token: taqxIh0Qs8Qm54Ov2WoR+RHq6O/1a8L/F960j/arN6xDEC9QArBTp6D4VFROYwLveIk+o5Ca5aBhWMEmhNmEnA==
        login: 1572834916@qq.com
        password:123


二 流程分析
    先GET：https://github.com/login拿到初始cookie与authenticity_token
    返回POST：https://github.com/session， 带上初始cookie，带上请求体（authenticity_token，用户名，密码等）
    最后拿到登录cookie

    ps：如果密码是密文形式，则可以先输错账号，输对密码，然后到浏览器中拿到加密后的密码
    但是github的密码是明文，故不需使用上述的步骤
'''

import requests
import re

# 第一次请求
r1 = requests.get('https://github.com/login')
r1_cookie = r1.cookies.get_dict()  # 拿到初始cookie(未被授权)
authenticity_token = re.findall(r'name="authenticity_token".*?value="(.*?)"', r1.text)[0]  # 从页面中拿到CSRF TOKEN

# 第二次请求：带着初始cookie和TOKEN发送POST请求给登录页面，带上账号密码
data = {
    'commit': 'Sign in',
    'utf8': '✓',
    'authenticity_token': authenticity_token,
    'login': '1572834916@qq.com',
    'password': 'xxx'
}
r2 = requests.post('https://github.com/session',
                   data=data,
                   cookies=r1_cookie
                   )

login_cookie = r2.cookies.get_dict()

# 第三次请求：以后的登录，拿着login_cookie就可以,比如访问一些个人配置
r3 = requests.get('https://github.com/settings/emails',
                  cookies=login_cookie)

print('1572834916@qq.com' in r3.text)  # True

当然上面也可以用requests.session()来自动保存cookie信息，示例如下:

import requests
import re

session = requests.session()
# 第一次请求
r1 = session.get('https://github.com/login')
authenticity_token = re.findall(r'name="authenticity_token".*?value="(.*?)"', r1.text)[0]  # 从页面中拿到CSRF TOKEN

# 第二次请求：带着初始cookie和TOKEN发送POST请求给登录页面，带上账号密码
data = {
    'commit': 'Sign in',
    'utf8': '✓',
    'authenticity_token': authenticity_token,
    'login': '1572834916@qq.com',
    'password': 'xxx'
}
r2 = session.post('https://github.com/session', data=data)


# 第三次请求：以后的登录，拿着login_cookie就可以,比如访问一些个人配置
r3 = session.get('https://github.com/settings/emails')

print('1572834916@qq.com' in r3.text)  # True

 

 

4.响应Response

(1)response属性

import requests

response = requests.get('http://www.zhihu.com')
# response属性
print(response.text)                    # 以文本形式打印网页源码
print(response.content)                 # 以字节流形式打印

print(response.status_code)             # 打印状态码
print(response.headers)                 # 打印头信息　　
print(response.cookies)                 # 打印cookies信息
print(response.cookies.get_dict())      # 将cookies信息以字典方式打印
print(response.cookies.items())         # 打印cookies的键

print(response.url)                     # 输出响应的链接

print(response.encoding)                # 输出响应的编码(从header中猜测的响应内容编码格式)

 

(2)编码问题

# 编码问题
import requests
response = requests.get('http://www.autohome.com/news')

# 将编码设置为网站的编码(不设置可能无法显示中文)
response.encoding = response.apparent_encoding
print(response.text)

 

(3)获取二进制数据

import requests

response = requests.get('https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1509868306530&di=712e4ef3ab258b36e9f4b48e85a81c9d&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fc.hiphotos.baidu.com%2Fimage%2Fpic%2Fitem%2F11385343fbf2b211e1fb58a1c08065380dd78e0c.jpg')

# 以字节流的形式写入文件
with open('girl.jpg', 'wb') as f:
    f.write(response.content)

#stream参数:一点一点的取,比如下载视频时,如果视频100G,用response.content然后一下子写到文件中是不合理的

import requests

response=requests.get('https://gss3.baidu.com/6LZ0ej3k1Qd3ote6lo7D0j9wehsv/tieba-smallvideo-transcode/1767502_56ec685f9c7ec542eeaf6eac93a65dc7_6fe25cd1347c_3.mp4',
                      stream=True)

with open('b.mp4','wb') as f:
    for line in response.iter_content():
        f.write(line)

 

(4)解析json

#解析json
import requests
import json

response=requests.get('http://httpbin.org/get')
res1=json.loads(response.text)          # 太麻烦
res2=response.json()                    # 直接获取json数据

print(res1 == res2)                     # True    

 

 

5.所有方法及所有参数

(1)requests模块中所有方法

requests.get(url, params=None, **kwargs)
requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)
requests.put(url, data=None, **kwargs)
requests.head(url, **kwargs)
requests.delete(url, **kwargs)
requests.patch(url, data=None, **kwargs)
requests.options(url, **kwargs)
 
# 以上方法均是在此方法的基础上构建
requests.request(method, url, **kwargs)

 

(2)requests模块中的参数

重要的参数:

- method: 提交方式

- url: 提交地址

- params: 在URL中传递的参数,GET中独有
　　requests.request(
　　　　method='GET',
　　　　url= 'http://www.oldboyedu.com',
　　　　params = {'k1':'v1','k2':'v2'}
　　)
　　请求的链接：http://www.oldboyedu.com?k1=v1&k2=v2

- data: 在请求体里传递的数据
　　requests.request(
　　　　method='POST',
　　　　url= 'http://www.oldboyedu.com',
　　　　params = {'k1':'v1','k2':'v2'},
　　　　data = {'use':'wyb','pwd': '123'}(也可以写成"user=wyb&pwd=123")
　　)

　　请求头: content-type: application/url-form-encod.....
　　请求体:  "use=wyb&pwd=123"

- json 在请求体里传递的数据
　　requests.request(
　　　　method='POST',
　　　　url= 'http://www.oldboyedu.com',
　　　　params = {'k1':'v1','k2':'v2'},
　　　　json = {'use':'wyb','pwd': '123'}
　　)
　　请求头: content-type: application/json
　　请求体: "{'use':'wyb','pwd': '123'}"
　　注:  当字典中嵌套字典时使用json

 

- headers 请求头
　　requests.request(
　　　　method='POST',
　　　　url= 'http://www.oldboyedu.com',
　　　　params = {'k1':'v1','k2':'v2'},
　　　　json = {'use':'alex','pwd': '123'},
　　　　headers={
　　　　　　'Referer': 'http://dig.chouti.com/',
　　　　　　'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36"
　　　　}
　　)

- cookies Cookies

 

其他参数：

• files 上传文件
• auth 基本认知(headers中加入加密的用户名和密码)
• timeout 请求和响应的超时时间
• allow_redirects 是否允许重定向
• proxies 代理
• verify 是否忽略证书
• cert 证书文件
• stream 村长下大片
• session: 用于保存客户端历史访问信息

 

 

6.requests高级用法

(1)文件上传

import requests
files= {"files":open("git.jpg","rb")}
response = requests.post("http://httpbin.org/post",files=files)
print(response.text)

 

(2)获取cookie

import requests

response = requests.get("http://www.baidu.com")
print(response.cookies)

for key,value in response.cookies.items():
    print(key+"="+value)

cookie的一个作用就是可以用于模拟登陆，做会话维持

import requests
s = requests.Session()
s.get("http://httpbin.org/cookies/set/number/123456")
response = s.get("http://httpbin.org/cookies")
print(response.text)

两次requests请求之间是独立的，通过创建一个session对象，两次请求都通过这个对象访问

 

(3)证书验证

现在的很多网站都是https的方式访问，所以这个时候就涉及到证书的问题

import requests

response = requests.get("https:/www.12306.cn")
print(response.status_code)

默认的12306网站的证书是不合法的，这样就会提示错误，为了避免这种情况的发生可以通过verify=False
但是这样是可以访问到页面，但是会提示：
InsecureRequestWarning: Unverified HTTPS request is being made. Adding certificate verification is strongly advised. See: https://urllib3.readthedocs.io/en/latest/advanced-usage.html#ssl-warnings InsecureRequestWarning)

解决方法为：

import requests
from requests.packages import urllib3
urllib3.disable_warnings()
response = requests.get("https://www.12306.cn",verify=False)
print(response.status_code)

这样就不会提示警告信息，当然也可以通过cert参数放入证书路径

 

(4)代理设置

import requests

proxies= {
    "http":"http://127.0.0.1:9999",
    "https":"http://127.0.0.1:8888"
}
response  = requests.get("https://www.baidu.com",proxies=proxies)
print(response.text)

如果代理需要设置账户名和密码,只需要将字典更改为如下：
proxies = {
　　"http":"http://user:password@127.0.0.1:9999"
}
如果你的代理是通过sokces这种方式则需要pip install "requests[socks]"
proxies= {
　　"http":"socks5://127.0.0.1:9999",
　　"https":"sockes5://127.0.0.1:8888"
}

 

(5)超时设置 -> 通过timeout参数可以设置超时的时间

 

(6)认证设置  -> 如果碰到需要认证的网站可以通过requests.auth模块实现

import requests

from requests.auth import HTTPBasicAuth

response = requests.get("http://120.27.34.24:9001/",auth=HTTPBasicAuth("user","123"))
print(response.status_code)

当然这里还有一种方式

import requests

response = requests.get("http://120.27.34.24:9001/",auth=("user","123"))
print(response.status_code)

 

7.requests使用实例

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/21
import requests

url = "https://item.jd.com/5036602.html"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Mobile Safari/537.36"
}
try:
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = res.apparent_encoding
    print(res.status_code)
    print(res.text)
except:
    print("爬取失败")

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/21
import requests

url = "http://www.baidu.com/s"
kv = {"wd": "python"}   # 搜索关键词

try:
    res = requests.get(url, params=kv)
    print(res.url)
    print(res.status_code)
    res.raise_for_status()
    print(res.text)
except:
    print("爬取失败")

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/21
import requests

url = "http://m.ip138.com/ip.asp?ip="

try:
    ip = "202.204.80.112"
    res = requests.get(url+ip)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = res.apparent_encoding
    print(res.text[-500:])
except:
    print("爬取失败")

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/26

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Mobile Safari/537.36"
}

# url = "https://www.zhihu.com/question/22918070"         # url为知乎链接
url = input("请输入知乎的链接>>>").strip()
links = []

try:
    html = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
    # 用Beautiful Soup结合正则表达式来提取包含所有图片链接（img标签中，class=**，以.jpg格式结尾的链接）的语句
    links = soup.find_all('img', src=re.compile(r'.jpg$'))
    # print(links)
except Exception as e:
    print("请输入正确的链接或查看网络是否连接!")
    exit()

try:
    # 设置保存图片的路径，否则会保存到程序当前路径
    path = r'./images'  # 路径前的r是保持字符串原始值的意思，就是说不对其中的符号进行转义
    for link in links:
        print(link.attrs['src'])
        src = link.attrs['src']
        if not os.path.exists('imgs'):
            os.mkdir('imgs')
        img = requests.get(src, headers=headers)
        import uuid
        with open("imgs/%s.jpg" % uuid.uuid4(), "wb") as f:
            f.write(img.content)
except Exception as e:
    print()
else:
    print("图片下载成功请到该程序目录下的imgs文件夹下查看")

print("牛不牛逼啊?")

time.sleep(5)

爬取图片原理：

 

 

 

二、selenium库

1.selenium介绍与其作用

selenium最初是一个自动化测试工具，而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题

selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器

from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
browser=webdriver.Firefox()
browser=webdriver.PhantomJS()
browser=webdriver.Safari()
browser=webdriver.Edge() 

注：个人推荐使用PhantomJS这个浏览器，直接百度下载安装，安装完了后配置一下path即可

 

 

2.selenium基本使用

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By # 按照什么方式查找，By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys # 键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait # 等待页面加载某些元素

browser=webdriver.Chrome()
try:
    browser.get('https://www.baidu.com')

    input_tag=browser.find_element_by_id('kw')
    input_tag.send_keys('美女') 
    input_tag.send_keys(Keys.ENTER) #输入回车

    wait=WebDriverWait(browser,10)
    # 等到id为content_left的元素加载完毕,最多等10秒
    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'content_left'))) 

    print(browser.page_source)
    print(browser.current_url)
    print(browser.get_cookies())

finally:
    browser.close()

 

 

 

三、BeautifulSoup4库

1.介绍

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4

文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/

 

 

2.安装

#安装 Beautiful Soup
pip install bs4

#安装解析器
pip install lxml
pip install html5lib

BeautifulSoup中可以使用的解释器如下：

解析器	使用方法	优势	劣势
Python标准库	BeautifulSoup(markup, "html.parser")	Python的内置标准库 执行速度适中 文档容错能力强	Python 2.7.3 or 3.2.2前的版本中文档容错能力差
lxml HTML 解析器	BeautifulSoup(markup, "lxml")	速度快 文档容错能力强	需要安装C语言库
lxml XML 解析器	BeautifulSoup(markup, ["lxml", "xml"]) BeautifulSoup(markup, "xml")	速度快 唯一支持XML的解析器	需要安装C语言库
html5lib	BeautifulSoup(markup, "html5lib")	最好的容错性 以浏览器的方式解析文档 生成HTML5格式的文档	速度慢 不依赖外部扩展

推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高

 

 

3.基本使用

(1)生成BeautifulSoup对象

from bs4 import BeautifulSoup
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" class="sister" id="link1"><!-- Elsie --></a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')     # 创建BeautifulSoup对象
print(soup.prettify())              　　　　　　# 打印soup对象(格式化输出)

 

(2)BeautifulSoup对象中的常用方法

• find_all方法：fin_all(tag, attributes, recursive, text, limit, keywords)
• find方法：find(tag, attributes, recursive, text, keywords)
• find()方法类似find_all()方法,只不过find_all()方法返回的是文档中符合条件的tag是一个集合，而find()方法返回的只是一个tag
• select()方法: # select方法中的选择器类似CS，将在后面详细介绍
• get_text()方法 -> 获取对象中的文本内容

find和find_all中的参数：

• tag：标签名
• attributes：一个标签的若干属性和其对应的值
• recursive：布尔变量，设置为True表示会递归查找，否则不会递归查找，find_all方法默认支持递归查找，一般情况下这个参数不需要设置
• text：用标签的文本内容匹配
• limit：只用于find_all方法，find其实等价于find_all参数limit等于1时的情况
• keyword：选择那些具有指定属性的标签

 

(3)BeautifulSoup对象中的属性

• 标签选择器：soup.标签名 -> 获得这个标签(多个这样的标签，返回的结果是第一个标签)
• 获取名称：soup.标签.name -> 获得该标签的名称
• 获取属性：soup.p.attrs['name']或soup.p['name'] -> 可以获取p标签的name属性值
• 获取内容：soup.p.string -> 可以获取第一个p标签的内容
• 嵌套选择：soup.head.title.string -> 获取head标签中的title标签中的内容

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/21
from bs4 import BeautifulSoup
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" class="sister" id="link1"><!-- Elsie --></a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")    # 创建BeautifulSoup对象

print(soup.title)           # 输出title标签
print(soup.title.name)      # 输出title标签的name
print(soup.p)               # 输出第一个p标签
print(soup.p.string)        # 输出第一个p标签的内容
print(soup.p['class'])      # 输出第一个p标签的class值
print(soup.p.b)             # 嵌套查询

 

(4)BeautifulSoup中节点

子节点：contents和children

子孙节点：descendants

父节点：parent

祖先节点：list(enumerate(soup.a.parents))

兄弟节点：

• soup.a.next_siblings 获取后面的兄弟节点
• soup.a.previous_siblings 获取前面的兄弟节点
• soup.a.next_sibling 获取下一个兄弟标签
• souo.a.previous_sinbling 获取上一个兄弟标签

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/21
from bs4 import BeautifulSoup
html = """
<html>
    <head><title>The Dormouse's story</title></head>
    <body>
        <p class="story">
            Once upon a time there were three little sisters; and their names were
            <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">
                <span>Elsie</span>
            </a>
            <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a>
            and
            <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>
            and they lived at the bottom of a well.
        </p>
        <p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

# 获取子节点
print(soup.p.contents)              # 将p标签下的所有子标签存入到了一个列表中
print(soup.p.children)              # 迭代对象，而不是列表，只能通过循环的方式获取信息

# 获取子孙节点
print(soup.descendants)             # 迭代对象，而不是列表，只能通过循环的方式获取信息

# 获取父节点
print(soup.p.parent)

print(soup.p.next_siblings)         # 获取后面的兄弟节点
print(soup.p.previous_siblings)     # 获取前面的兄弟节点
print(soup.p.next_sibling)          # 获取下一个兄弟标签
print(soup.p.previous_sinbling)     # 获取上一个兄弟标签

 

 

4.select方法中的选择器、获取内容和获取属性

通过select()直接传入CSS选择器就可以完成选择，select方法中的选择器类似CSS，使用方法如下：

• .表示class #表示id
• 标签1，标签2 找到所有的标签1和标签2
• 标签1 标签2 找到标签1内部的所有的标签2
• [attr] 可以通过这种方法找到具有某个属性的所有标签
• [atrr=value] 例子[target=_blank]表示查找所有target=_blank的标签
• 获取内容：通过get_text()就可以获取文本内容
• 获取属性：获取属性可以通过[属性名]或者attrs[属性名]

# __author__ = "wyb"
# date: 2018/5/21
html = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title">
    <b>The Dormouse's story</b>
    Once upon a time there were three little sisters; and their names were
    <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">
        <span>Elsie</span>
    </a>
    <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
    <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
    <div class='panel-1'>
        <ul class='list' id='list-1'>
            <li class='element'>Foo</li>
            <li class='element'>Bar</li>
            <li class='element'>Jay</li>
        </ul>
        <ul class='list list-small' id='list-2'>
            <li class='element'><h1 class='yyyy'>Foo</h1></li>
            <li class='element xxx'>Bar</li>
            <li class='element'>Jay</li>
        </ul>
    </div>
    and they lived at the bottom of a well.
</p>
<p class="story">...</p>
"""
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

# 1、CSS选择器
print(soup.p.select('.sister'))
print(soup.select('.sister span'))
print(soup.select('#link1'))
print(soup.select('#link1 span'))
print(soup.select('#list-2 .element.xxx'))


# 2、获取属性
print(soup.select('#list-2 h1')[0].attrs)

# 3、获取内容
print(soup.select('#list-2 h1')[0].get_text())

 

 

5.BeautifulSoup使用实例

(1)BeautifulSoup简单使用

from bs4 import BeautifulSoup

html = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title">
    <b>The Dormouse's story</b>
    Once upon a time there were three little sisters; and their names were
    <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">
        <span>Elsie</span>
    </a>
    <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
    <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
    <div class='panel-1'>
        <ul class='list' id='list-1'>
            <li class='element'>Foo</li>
            <li class='element'>Bar</li>
            <li class='element'>Jay</li>
        </ul>
        <ul class='list list-small' id='list-2'>
            <li class='element'><h1 class='yyyy'>Foo</h1></li>
            <li class='element xxx'>Bar</li>
            <li class='element'>Jay</li>
        </ul>
    </div>
    and they lived at the bottom of a well.
</p>
<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get("href"))

 

(2)综合使用

爬取中国大学排名：https://www.cnblogs.com/wyb666/p/9068832.html

 

 

四、re正则解析库

 

知识内容：复习正则表达式及re模块的使用，关于re模块详细用法：http://www.cnblogs.com/wyb666/p/8728582.html

 

1.正则语法

 

 

 

2.re模块中常用方法

 

 

 

3.使用正则表达式对象

 

 

 

4.常用正则匹配实例