网络爬虫: 从allitebooks.com抓取书籍信息并从amazon.com抓取价格(1): 基础知识Beautiful Soup

开始学习网络数据挖掘方面的知识，首先从Beautiful Soup入手（Beautiful Soup是一个Python库，功能是从HTML和XML中解析数据），打算以三篇博文纪录学习Beautiful Soup的过程，第一篇是Beautiful Soup基础知识，后两篇利用前边的Beautiful Soup知识完成一个简单的爬虫，抓取allitebook.com的书籍信息和ISBN码，再根据ISBN码去amazon.com抓取书籍对应的价格。

一、Beautiful Soup简介

网络数据挖掘指的是从网站中获取数据的过程，数据挖掘技术可以让我们从网站世界中收集大量有价值的数据。

Beautiful Soup是一个Python库，可以从HTML或XML文件中获取数据，利用它你可以做很多事情，比如你可以持续解析某个商品的最新价格，以便跟踪价格的波动情况。

二、Beautiful Soup安装（Mac）

安装Beautiful Soup

sudo pip3 install beautifulsoup4

检验是否安装成功

from bs4 import BeautifulSoup

三、创建一个Beautiful Soup对象

html_atag = """<html><body><p>Test html a tag example</p>
<a href="http://www. allitebook.com">Home</a>
<a href="http://www.allitebook.com/books">Books</a>
</body>
</html>"""
soup = BeautifulSoup(html_atag, "html5lib")
print(soup.a)

四、查找内容

find()方法

在find()方法中传入节点名，例如ul，这样就可以获取第一个匹配的ul节点的内容，例如：

#input
html_markup = """<div>
<ul id="students">
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>
<li class="student">
<div class="name">Lucy</div>
<div class="age">25</div>
</li>
</ul>
</div>"""
student_entries = soup.find("ul")
print(student_entries)

#output
<ul id="students">
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>
<li class="student">
<div class="name">Lucy</div>
<div class="age">25</div>
</li>
</ul>

找到ul节点后，通过观察html可以得知，ul下有2个li，每个li下有2个div，则通过student_entries.li可以获取第一个li节点的数据，继续通过student_entries.li.div可以获取第一个li下第一个div的数据，例如：

#input
print(student_entries.li)
#output
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>

#input
print(student_entries.li.div)
#output
<div class="name">Carl</div>

继续通过div.string可以获取div的内容：

#input
print(student_entries.li.div.string)
#output
'Carl'

使用正则表达式查找：

find()方法支持根据正则表达式查找内容，例如：

#input
import re
email_id_example ="""<div>The below HTML has the information that has email ids.</div>
abc@example.com
<div>xyz@example.com</div>
<span>foo@example.com</span>"""
soup = BeautifulSoup(email_id_example,"lxml")
emailid_regexp = re.compile("\w+@\w+\.\w+")
first_email_id = soup.find(text=emailid_regexp)
print(first_email_id)

#output
abc@example.com

find_all()方法

find()方法返回第一个匹配的内容，find_all()方法会返回所有匹配的内容列表，例如上面的根据正则表达式查找邮箱地址，将find()方法换成find_all()方法，则会返回所有匹配成功的内容：

#input
all_email_id = soup.find_all(text=emailid_regexp)
print(all_email_id)

#output
['abc@example.com', 'xyz@example.com', 'foo@example.com']

find_parent()方法

find_parent()方法往上查找内容，例如，从第一个li节点上使用find_parent()方法，可以获取父节点的内容：

#input
print(first_student)

#output
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>

#input
all_students = first_student.find_parent('ul')
print(all_students)

#output
<ul id="students">
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>
<li class="student">
<div class="name">Lucy</div>
<div class="age">25</div>
</li>
</ul>

find_next_sibling()方法

sibling是兄弟姐妹的意思，find_next_sibling()方法获取下一个同级别的兄弟节点，例如：

#input
second_student = first_student.find_next_sibling()
print(second_student)

#output
<li class="student">
<div class="name">Lucy</div>
<div class="age">25</div>
</li>

其它方法还有很多，例如：

find_next()方法

find_all_next()方法

find_previous_sibling()方法

find_all_previous()方法

用法都差不多，这里不再一一赘述，具体请查看官方文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/#searching-the-tree

五、浏览内容

浏览子节点

使用子节点的标签名即可获取子节点的内容，例如：

#input
print(first_student)

#output
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>

#input
name = first_student.div
print(name)

#output
<div class="name">Carl</div>

浏览父节点

使用.parent属性可以浏览父节点，例如：

#input
print(name.parent)

#output
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>

浏览兄弟节点即同级节点，next_sibling和previous_sibling属性分别获取上一个和下一个兄弟节点。例如：

#input
print(first_student.next_sibling)

#output
<li class="student">
<div class="name">Lucy</div>
<div class="age">25</div>
</li>

和浏览相关的完整方法列表请查看：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/#navigating-the-tree

六、修改内容

修改标签的名字

可以通过.name属性获取某个节点的标签名，同样将某个标签名赋值给.name属性可以很轻易改变标签的名称，例如：

#input
first_student
#output
<li class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</li>

#input
first_student.name
#output
'li'

#input
first_student.name = 'div'
first_student.name
#output
'div'

#input
first_student
#output
<div class="student">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</div>

修改标签的属性

#input
first_student['class'] = 'student_new'
print(first_student)
#output
<div class="student_new">
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</div>

注意：如果class属性没有的话，则此操作不会报错，而变为一个新增操作。

删除一个标签的属性

使用del方法可以将一个节点的某个属性删除。例如：

#input 
del first_student['class']
print(first_student)

#output
<div>
<div class="name">Carl</div>
<div class="age">32</div>
</div>

修改标签的内容

使用.string属性可以获取标签的内容值('Carl')，同样，对此属性的赋值操作也可以更该其值，例如：

#input
print(first_student.div.string)

#output
Carl

#input
first_student.div.string = 'carl_new'
print(first_student.div.string)

#output
carl_new

直接删除某个节点

使用decompose()方法可以直接删除某个节点：

#input 
print(first_student)
#output
<li class="student">
<div class="name">carl_new</div>
<div class="age">32</div>
</li>

#input 
first_student.div.decompose()
print(first_student)
#output
<li class="student">
<div class="age">32</div>
</li>

使用extract()方法同样可以删除某个节点，不过它和decompose()方法不同的是，extract()会返回被删除的这个节点的内容。

我们处于大数据时代，对数据处理感兴趣的朋友欢迎查看另一个系列随笔：利用Python进行数据分析基础系列随笔汇总

接下来将利用这篇的Beautiful Soup基础知识完成一个简单的爬虫，分别获取两个网站的书籍信息和价格并组合在一起并输出到csv文件中。有兴趣的朋友欢迎关注本博客，也欢迎大家留言进行讨论。

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posted on 2016-08-18 15:35 backslash112 阅读(3749) 评论(0) 编辑收藏举报

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