Python BeautifulSoup简介

1.BeautifulSoup简介

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的python库;它能够通过转换器实现惯用的文档导航、查找、修改文档的方式。

BeautifulSoup是一个基于re开发的解析库,可以提供一些强大的解析功能;使用BeautifulSoup能够提高提取数据的效率与爬虫开发效率。

简单来说,BeautifulSoup 就是 Python 的一个 HTML 或 XML 的解析库,我们可以用它来方便地从网页中提取数据,官方的解释如下:

BeautifulSoup 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。
BeautifulSoup 自动将输入文档转换为 Unicode 编码,输出文档转换为 utf-8 编码。你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定一个编码方式,这时你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。
BeautifulSoup 已成为和 lxml、html5lib 一样出色的 Python 解释器,为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。

2.BeautifulSoup总览

构建文档树

BeautifulSoup进行文档解析是基于文档树结构来实现的,而文档树则是由BeautifulSoup中的四个数据对象构建而成的。

文档树对象 描述
Tag 标签; 访问方式:soup.tag;属性:tag.name(标签名),tag.attrs(标签属性)
Navigable String 可遍历字符串; 访问方式:soup.tag.string
BeautifulSoup 文档全部内容,可作为Tag对象看待; 属性:soup.name(标签名),soup.attrs(标签属性)
Comment 标签内字符串的注释; 访问方式:soup.tag.string

Beautiful Soup 支持的解析器:

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, "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

通过以上对比可以看出,lxml 解析器有解析 HTML 和 XML 的功能,而且速度快,容错能力强,所以推荐

安装:

pip install beautifulsoup4   # bs4

测试code:

from bs4 import BeautifulSoup
# 2个参数      html 文本   解析引擎
soup = BeautifulSoup('<p>Hello world</p>', 'lxml')
print(soup.p.string)

from bs4 import BeautifulSoup

html = """
<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>
"""

# 1、BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(type(soup))

# 2、Tag对象
print(soup.head)    # <head><title>The Dormouse's story</title></head>
print(soup.head.name)   # 标签名   # head
print(soup.head.attrs)  # 标签属性  # {}
print(type(soup.head))  # <class 'bs4.element.Tag'>

# 3、Navigable String对象
print(soup.title.string)    # The Dormouse's story
print(type(soup.title.string))  # <class 'bs4.element.NavigableString'>

#  4、Comment对象
print(soup.a.string)    # Elsie
print(type(soup.a.string))  # <class 'bs4.element.Comment'>

# 5、结构化输出soup对象
print(soup.prettify())
print(soup.name)
print(soup.attrs)

遍历文档树

BeautifulSoup之所以将文档转为树型结构,是因为树型结构更便于对内容的遍历提取。

向下遍历方法 描述
tag.contents tag标签子节点
tag.children tag标签子节点,用于循环遍历子节点
tag.descendants tag标签子孙节点,用于循环遍历子孙节点
向上遍历方法 描述
tag.parent tag标签父节点
tag.parents tag标签先辈节点,用于循环遍历先别节点
平行遍历方法 描述
tag.next_sibling tag标签下一兄弟节点
tag.previous_sibling tag标签上一兄弟节点
tag.next_siblings tag标签后续全部兄弟节点
tag.previous_siblings tag标签前序全部兄弟节点
import requests
import lxml
import json
from bs4 import BeautifulSoup

html =  """
<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,'html.parser')

#1、向下遍历
print(soup.p.contents)
print(list(soup.p.children))
print(list(soup.p.descendants))

#2、向上遍历
print(soup.p.parent.name,'\n')
for i in soup.p.parents:
    print(i.name)

#3、平行遍历
print('a_next:',soup.a.next_sibling)
for i in soup.a.next_siblings:
    print('a_nexts:',i)
print('a_previous:',soup.a.previous_sibling)
for i in soup.a.previous_siblings:
    print('a_previouss:',i)

搜索文档树

BeautifulSoup提供了许多搜索方法,能够便捷地获取我们需要的内容。

遍历方法 描述
soup.find_all( ) 查找所有符合条件的标签,返回列表数据
soup.find 查找符合条件的第一个标签,返回字符串数据
soup.tag.find_parents() 检索tag标签所有先辈节点,返回列表数据
soup.tag.find_parent() 检索tag标签父节点,返回字符串数据
soup.tag.find_next_siblings() 检索tag标签所有后续节点,返回列表数据
soup.tag.find_next_sibling() 检索tag标签下一节点,返回字符串数据
soup.tag.find_previous_siblings() 检索tag标签所有前序节点,返回列表数据
soup.tag.find_previous_sibling() 检索tag标签上一节点,返回字符串数据

需要注意的是,因为class是python的保留关键字,若要匹配标签内class的属性,需要特殊的方法,有以下两种:

  • 在attrs属性用字典的方式进行参数传递
  • BeautifulSoup自带的特别关键字class_

from bs4 import BeautifulSoup

html =  """
<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,'html.parser')

#1、find_all( )
print(soup.find_all('a'))  #检索标签名
print(soup.find_all('a',id='link1')) #检索属性值
print(soup.find_all('a',class_='sister')) 
print(soup.find_all(text=['Elsie','Lacie']))

#2、find( )
print(soup.find('a'))
print(soup.find(id='link2'))

#3 、向上检索
print(soup.p.find_parent().name)
for i in soup.title.find_parents():
    print(i.name)
    
#4、平行检索
print(soup.head.find_next_sibling().name)
for i in soup.head.find_next_siblings():
    print(i.name)
print(soup.title.find_previous_sibling())
for i in soup.title.find_previous_siblings():
    print(i.name)

CSS选择器

BeautifulSoup选择器支持绝大部分的CSS选择器,在Tag或BeautifulSoup对象的.select( )方法中传入字符串参数,即可使用CSS选择器找到Tag。

常用HTML标签:

HTML标题:<h> </h>
HTML段落:<p> </p>
HTML链接:<a href='httts://www.baidu.com/'> this is a link </a>
HTML图像:<img src='Ai-code.jpg',width='104',height='144' />
HTML表格:<table> </table>
HTML列表:<ul> </ul>
HTML块:<div> </div>

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" title="sf">
                <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" rel="noopener noreferrer ">Tillie</a>
            and they lived at the bottom of a well.
        </p>
        <p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

print('标签查找:', soup.select('a'))
print('属性查找:', soup.select('a[id="link1"]'))
print('类名查找:', soup.select('.sister'))
print('id查找:', soup.select('#link1'))
print('组合查找:', soup.select('p #link1'))
print('层级选择器:',soup.select('.story > a > span')[0].text)
print('提取属性:',soup.select('#link1')[0].attrs['href'])

爬取图片实例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

def getUrl(url):
    try:
        read = requests.get(url)  
        read.raise_for_status()   
        read.encoding = read.apparent_encoding  
        return read.text    
    except:
        return "连接失败!"
 
def getPic(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    
    all_img = soup.find('ul').find_all('img') 
    for img in all_img:
        src = img['src']  
        img_url = src
        print(img_url)
        root = "F:/Pic/"   
        path = root + img_url.split('/')[-1]  
        print(path)
        try:
            if not os.path.exists(root):  
                os.mkdir(root)
            if not os.path.exists(path):
                read = requests.get(img_url)
                with open(path, "wb")as f:
                    f.write(read.content)
                    f.close()
                    print("文件保存成功!")
            else:
                print("文件已存在!")
        except:
            print("文件爬取失败!")
 
if __name__ == '__main__':
   html_url=getUrl("https://findicons.com/search/nature")
   getPic(html_url)
posted @ 2022-09-15 20:11  尘世风  阅读(780)  评论(0编辑  收藏  举报
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