Day 10 10.1 数据解析方法之-BS4
BS4
【1】简介
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简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下:
''' Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。 它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。 '''
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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。
# pip install bs4 安装
from bs4 import BeautifulSoup
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Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,如果我们不安装它,则 Python 会使用 Python默认的解析器,lxml 解析器更加强大,速度更快,推荐安装。
pip3 install lxml
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另一个可供选择的解析器是纯Python实现的 html5lib , html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:
pip3 install html5lib
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简单使用:
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从一个
soup
对象开始,以下两种方式生成一个soup对象from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open("index.html")) ##传入文件 soup = BeautifulSoup("<html>data</html>") ##文本
构造soup对象时,可以传入解析器参数,如果不传入的话,会以最好的方式去解析
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下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 的一段内容(以后内容中简称为 爱丽丝 的文档):
html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title"><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> """
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使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个
BeautifulSoup
的对象from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
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从文档中找到所有标签的链接:
for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href'))
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从文档中获取所有文字内容:
print(soup.get_text())
【2】四种对象
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Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种
BeautifulSoup
,Tag
,NavigableString
,Comment
- tag对象,同网页中的标签的意思
from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title"><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> """ # 一、查找tag对象 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.head, type(soup.head)) print(soup.title, type(soup.title)) print(soup.a, type(soup.a)) # 第一个a标签,如果想获取所有a标签要用到soup.find_all('a') print(soup.p.b) # 二、查找tag对象的标签名和属性 print(soup.a.name) # a print(soup.p.b.name) # b print(soup.a["href"]) print(soup.a.attrs) ''' 三、 HTML 4定义了一系列可以包含多个值的属性.在HTML5中移除了一些,却增加更多. 最常见的多值的属性是 class (一个tag可以有多个CSS的class). 还有一些属性 rel , rev , accept-charset , headers , accesskey . 在Beautiful Soup中多值属性的返回类型是list ''' print(soup.a["class"]) # 返回列表 # 四、tag的属性可以被添加,删除或修改(tag的属性操作方法与字典一样) # soup.a["class"] = ["sister c1"] # del soup.a["id"] # print(soup) # 五、获取标签对象的文本内容 print(soup.p.string) # p下的文本只有一个时,取到,否则为None print(soup.p.strings) # 拿到一个生成器对象, 取到p下所有的文本内容 for i in soup.p.strings: print(i) # 如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定 .string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None,如果只有一个子节点那么就输出该子节点的文本,比如下面的这种结构,soup.p.string 返回为None,但soup.p.strings就可以找到所有文本 p2 = soup.find_all("p")[1] print(p2.string) print(p2.strings) for i in p2.strings: print(i) # text 和 string print(soup.p.string) print(soup.p.text) # 取到p下所有的文本内容,text属性更常用,并且它可以直接过滤掉注释 print(p2.text)
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这种情况下,会产生Comment对象
markup = "<b><!--Hey, buddy. Want to buy a used parser?--></b>" soup = BeautifulSoup(markup,"html.parser") comment = soup.b.string print(comment) print(type(comment))
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结果为:
Hey, buddy. Want to buy a used parser? <class 'bs4.element.Comment'>
我们可以看到这时候.string返回的对象不再是bs4.element.NavigableString
,而是Comment
【3】遍历文档树(导航文档树)
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><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_doc, 'html.parser')
# 1、嵌套选择
print(soup.head.title.text)
print(soup.body.a.text)
# 2、子节点、子孙节点
print(soup.p.contents) # p下所有子节点
print(soup.p.children) # 得到一个迭代器,包含p下所有子节点
for i, child in enumerate(soup.p.children, 1):
print(i, child)
print(soup.p.descendants) # 获取子孙节点,p下所有的标签都会选择出来
for i, child in enumerate(soup.p.descendants, 1):
print(i, child)
for i, child in enumerate(soup.find_all("p")[1].descendants, 1):
print(i, child)
# 3、父节点、祖先节点
print(soup.a.parent) # 获取a标签的父节点
print(soup.a.parent.text) # 获取a标签的父节点
print(soup.a.parents) # 找到a标签所有的祖先节点,父亲的父亲,父亲的父亲的父亲...
# 4、兄弟节点
print("===")
print(soup.a.next_sibling) # 下一个兄弟,类型:<class 'bs4.element.NavigableString'>
print(soup.a.next_sibling.next_sibling)
print(soup.a.previous_sibling.previous_sibling)
print(soup.a.previous_siblings) # 上面的兄弟们=>生成器对象
【4】搜索文档树
- recursive 是否从当前位置递归往下查询,如果不递归,只会查询当前
soup
文档的子元素 - string 这里是通过tag的内容来搜索,并且返回的是类容,而不是tag类型的元素
**kwargs
自动拆包接受属性值,所以才会有soup.find_all('a',id='title')
,id='title'为**kwargs
自动拆包掺入
BeautifulSoup定义了很多搜索方法,这里着重介绍2个: find() 和 find_all() .其它方法的参数和用法类似
参数列表解读
(1)find_all
find_all( name , attrs , recursive , string , **kwargs )
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name参数
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# 一、 name 四种过滤器: 字符串、正则表达式、列表、方法
# 1、字符串:即标签名
print(soup.find_all(name='a'))
# 2、正则表达式
print(soup.find_all(name=re.compile('^b'))) # 找出b开头的标签,结果有body和b标签
# 3、列表:如果传入列表参数,Beautiful Soup会将与列表中任一元素匹配的内容返回.下面代码找到文档中所有<a>标签和<b>标签:
print(soup.find_all(name=['a', 'b']))
# 4、方法:如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数 ,如果这个方法返回 True 表示当前元素匹配并且被找到,如果不是则反回 False
def has_class_but_no_id(tag):
return tag.has_attr('class') and tag.has_attr('id')
print(soup.find_all(name=has_class_but_no_id))
- keyword 参数
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指定名字tag的属性来搜索,如果包含一个名字为 id
的参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”id”属性.
print(soup.find_all(href="http://example.com/tillie"))
print(soup.find_all(href=re.compile("^http://")))
print(soup.find_all(id=True)) # 拥有id属性的tag
print(soup.find_all(href=re.compile("http://"), id='link1') # 多个属性
print(soup.find_all("a", class_="sister")) # 注意,class是Python的关键字,所以class属性用class_
print(soup.find_all("a",attrs={"href": re.compile("^http://"), "id": re.compile("^link[12]")}))
# 通过 find_all() 方法的 attrs 参数定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的tag:
data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"})
- text参数
import re
print(soup.find_all(text="Elsie"))
# ['Elsie']
print(soup.find_all(text=["Tillie", "Elsie", "Lacie"]))
# ['Elsie', 'Lacie', 'Tillie']
# 只要包含Dormouse就可以
print(soup.find_all(text=re.compile("Dormouse")))
# ["The Dormouse's story", "The Dormouse's story"]
- limit参数
find_all()
方法返回全部的搜索结构,如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit
参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit
的限制时,就停止搜索返回结果.
print(soup.find_all("a",limit=2))
- recursive 参数
调用tag的 find_all()
方法时,Beautiful Soup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
(2)find
find( name , attrs , recursive , string , **kwargs )
find_all()
方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个标签,那么使用 find_all()
方法来查找标签就不太合适, 使用 find_all
方法并设置 limit=1
参数不如直接使用 find()
方法.下面两行代码是等价的:
soup.find_all('title', limit=1)
# [<title>The Dormouse's story</title>]
soup.find('title')
# <title>The Dormouse's story</title>
唯一的区别是 find_all()
方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find()
方法直接返回结果.find_all()
方法没有找到目标是返回空列表, find()
方法找不到目标时,返回 None
.
soup.head.title
是 tag的名字 方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find()
方法:
soup.head.title
# <title>The Dormouse's story</title>
soup.find("head").find("title")
# <title>The Dormouse's story</title>
(3)其它方法
#(1) find_parents() 和 find_parent()
a_string = soup.find(text="Lacie")
print(a_string) # Lacie
print(a_string.find_parent())
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(a_string.find_parents())
print(a_string.find_parent("p"))
'''
<p class="story">
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.
</p>
'''
# (2)find_next_siblings() 和 find_next_sibling()
'''
这2个方法通过 .next_siblings 属性对当tag的所有后面解析的兄弟tag节点进行迭代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点, find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点.
'''
first_link = soup.a
print(first_link.find_next_sibling("a"))
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(first_link.find_next_siblings("a"))
'''
[<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
]
'''
# find_previous_siblings() 和 find_previous_sibling()的使用类似于find_next_sibling和find_next_siblings。
# (3)find_all_next() 和 find_next()
'''
这2个方法通过 .next_elements 属性对当前tag的之后的tag和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点:
'''
first_link = soup.a
print(first_link.find_all_next(string=True))
# ['Elsie', ',\n', 'Lacie', ' and\n', 'Tillie', ';\nand they lived at the bottom of a well.', '\n', '...', '\n']
print(first_link.find_next(string=True)) # Elsie
# find_all_previous() 和 find_previous()的使用类似于find_all_next() 和 find_next()。
【5】Css选择器
select
css选择器的方法为select(css_selector)
目前支持的选择器如下案例,css选择器可以参考https://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.ASP
soup.select("title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]
soup.select("p nth-of-type(3)")
# [<p class="story">...</p>]
soup.select("body a")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select("html head title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]
soup.select("head > title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]
soup.select("p > a")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select("p > a:nth-of-type(2)")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
soup.select("p > #link1")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
soup.select("body > a")
soup.select("#link1 ~ .sister")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select("#link1 + .sister")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
soup.select(".sister")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select("[class~=sister]")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select("#link1")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
soup.select("a#link2")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
soup.select("#link1,#link2")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
soup.select('a[href]')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select('a[href="http://example.com/elsie"]')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
soup.select('a[href^="http://example.com/"]')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select('a[href$="tillie"]')
# [<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.select('a[href*=".com/el"]')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
multilingual_markup = """
<p lang="en">Hello</p>
<p lang="en-us">Howdy, y'all</p>
<p lang="en-gb">Pip-pip, old fruit</p>
<p lang="fr">Bonjour mes amis</p>
"""
multilingual_soup = BeautifulSoup(multilingual_markup)
multilingual_soup.select('p[lang|=en]')
# [<p lang="en">Hello</p>,
# <p lang="en-us">Howdy, y'all</p>,
# <p lang="en-gb">Pip-pip, old fruit</p>]
select_one
返回查找到的元素的第一个
【6】解析流程
1.实例化一个BeautifulSoup的对象
- 实例化一个BeautifulSoup的对象,然后把即将被解析的页面源码数据加载到该对象中
- BeautifulSoup(fp,'lxml'):fp表示本地的一个文件,该种方式是将本地存储的html文件进行数据解析
- BeautifulSoup(page_text,'lxml'):page_text是网络请求到的页面源码数据,该种方式是直接将网络请求到的页面源码数据进行数据解析
2.调用BeautifulSoup对象
- 调用BeautifulSoup对象中相关的属性和方法实现标签定位和数据提取
3.具体解析操作详解
-
在当前目录下新建一个test.html文件,然后将下述内容拷贝到该文件中
<html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>测试bs4</title> </head> <body> <div> <p>百里守约</p> </div> <div class="song"> <p>李清照</p> <p>王安石</p> <p>苏轼</p> <p>柳宗元</p> <a href="http://www.song.com/" title="赵匡胤" target="_self"> <span>this is span</span> 宋朝是最强大的王朝,不是军队的强大,而是经济很强大,国民都很有钱</a> <a href="" class="du">总为浮云能蔽日,长安不见使人愁</a> <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" /> </div> <div class="tang"> <ul> <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明时节雨纷纷,路上行人欲断魂,借问酒家何处有,牧童遥指杏花村</a></li> <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦时明月汉时关,万里长征人未还,但使龙城飞将在,不教胡马度阴山</a></li> <li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅里寻常见,崔九堂前几度闻,正是江南好风景,落花时节又逢君</a></li> <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li> <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li> <li><b>杜小月</b></li> <li><i>度蜜月</i></li> <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">凤凰台上凤凰游,凤去台空江自流,吴宫花草埋幽径,晋代衣冠成古丘</a></li> </ul> </div> </body> </html>
-
有了test.html文件后,在练习如下操作
from bs4 import BeautifulSoup #fp就表示本地存储的一个html文件 fp = open('./test.html','r',encoding='utf-8') #解析本地存储的html文件中的内容 #实例化BeautifulSoup对象,然后把即将被解析的页面源码数据加载到了该对象中 soup = BeautifulSoup(fp,'lxml') #参数2,lxml是固定形式,表示指定的解析器 #标签定位 #方式1:soup.tagName,只会定位到符合条件的第一个标签 tag1 = soup.title #定位到了title标签 tag2 = soup.div #方式2:属性定位,find函数,findall函数 #find('tagName',attrName='attrValue'):find只会定位到满足要的第一个标签 tag3 = soup.find('div',class_='song')#定位class属性值为song的div标签 tag4 = soup.find('a',id='feng')#定位id属性值为feng的a标签 #findAll('tagName',attrName='attrValue'):可以定位到满足要求的所有标签 tag5 = soup.findAll('div',class_='song') #方式3:选择器定位:soup.select('选择器') #id选择器:#feng ----id为feng #class选择器:.song ----class为song #层级选择器:大于号表示一个层级,空格表示多个层级 tag6 = soup.select('#feng') #定位到所有id属性值为feng的标签 tag7 = soup.select('.song')#定位到所有class属性值为song的标签 tag8 = soup.select('.tang > ul > li') #定位到了class为tang下面的ul下面所有的li标签 tag9 = soup.select('.tang li') #提取标签中的内容 #1.提取标签中间的内容: #tag.string:只可以提取到标签中直系的文本内容 #tag.text:可以提取到标签中所有的文本内容 # p_tag = soup.p # print(p_tag.string) # print(p_tag.text) # div_tag = soup.find('div',class_='song') # print(div_tag.text) #2.提取标签的属性值 #tag['attrName'] img_tag = soup.img print(img_tag['src']) #提取img标签的src的属性值
【7】练习
- 使用bs4爬取豆瓣电影排行榜信息
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser')
s=soup.find_all(class_="item")
for item in s:
print(item.find(class_="pic").a.get("href"))
print(item.find(class_="pic").em.string)
print(item.find(class_="info").contents[1].a.span.string)
print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[3].string)
print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[7].string)
【8】案例集锦
1、小说批量爬取
-
需求:将每一个章节的标题和内容进行爬取然后存储到一个文件中
-
步骤:
- 1.请求主页的页面源码数据
- 2.数据解析:
- 章节标题
- 章节详情页的链接
- 3.解析章节详细内容
- 4.将解析的章节标题和内容进行存储
from bs4 import BeautifulSoup import requests headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36' } #首页地址 main_url = 'https://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' #发起请求,获取了主页页面源码 response = requests.get(url=main_url,headers=headers) response.encoding = 'utf-8' page_text = response.text #数据解析:章节标题+详情页链接 soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') a_list = soup.select('.book-mulu > ul > li > a') fp = open('./sanguo.txt','w',encoding='utf-8') for a in a_list: title = a.string #章节标题 detail_url = 'https://www.shicimingju.com'+a['href'] #详情页地址 #请求详情页的页面源码数据 response = requests.get(url=detail_url,headers=headers) response.encoding = 'utf-8' detail_page_text = response.text #解析:解析章节内容 d_soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml') div_tag = d_soup.find('div',class_='chapter_content') content = div_tag.text #章节内容 fp.write(title+':'+content+'\n') print(title,'爬取保存成功!') fp.close()
-
2、代理批量爬取
-
需求:将前5页的所有id和port解析且存储到文件中
- 爬取单页内容
#只爬取了第一页的内容 from bs4 import BeautifulSoup import requests headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36' } url = 'https://www.kuaidaili.com/free' page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') trs = soup.select('tbody > tr') for tr in trs: t1 = tr.findAll('td')[0] t2 = tr.findAll('td')[1] ip = t1.string port = t2.string print(ip,port)
- 爬取多页内容
#爬取多页内容 from bs4 import BeautifulSoup import requests import time headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36' } #爬取多页 #1.创建一个通用的url(可以变换成任意页码的url) url = 'https://www.kuaidaili.com/free/inha/%d/' #2.通过循环以此生成不同页码的url for page in range(1,11): print('----------正在爬取第%d页的数据!-----------'%page) #format用来格式化字符串的(不可以修改url这个字符串本身) new_url = format(url%page) #循环发送每一页的请求 #注意:get方法是一个阻塞方法! page_text = requests.get(url=new_url,headers=headers).text time.sleep(1) soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') trs = soup.select('tbody > tr') for tr in trs: t1 = tr.findAll('td')[0] t2 = tr.findAll('td')[1] ip = t1.string port = t2.string print(ip,port)
本文来自博客园,作者:Chimengmeng,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/dream-ze/p/17180395.html