python Beautiful Soup常用过滤方法

1.Beautiful Soup

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('<p>Hello</p>','lxml')//倒入需要解析的文件字符串

print(soup.p.string)

打印的结果是Hello

节点选择器

soup.title/p/head
获取P标签内容

标准格式输出页面

soup.prettify()

获取属性内容

soup.title.name #获取到的为标签名称,比如这个结果是title

获取属性

soup.p['name']
此方式获取的是p标签中name属性的值,比如要获取src的值,就把name改为src

嵌套选择

soup.head.title
表示获取head节点中的title节点

关联选择

1 子节点和子孙节点
soup.p.contents #获取到的是p标签的子节点所有内容
如果要单独获取每一个子节点数据
for i,child in enumerate(soup.p.children)
printable(i,child)
会打印出所有子节点数据
2.父节点
soup.p.parents

3.兄弟节点

soup.p.next_siblings 下一个兄弟节点
soup.p.previous_siblings 上一个兄弟节点

方法选择器

find_all(name,attrs,recursive,text,**kwargs)
例如

1. soup.find_all(name='ul')

得到的是所有标签名字为ul的标签数据
soup.find_all(name='li')
得到的是所有标签名字为li的标签数据

2.attrs 根据属性查询结果

soup.find_all(attrs={'id':'list-1'})//查询id为list-1的节点,此处会打印所有子节点

soup.find_all(attrs={'name':'elements'})//查询name为elements的节点,此处会打印所有子节点

对于一些常用的属性,比如id和class,可以不用attrs
例如
soup.find_all(id='list-1')
soup.find_all(class_='element')//由于class在python是一个关键字,所以需要加上下划线

3. text 根据文本匹配

soup.find_all(text=re.compile('link'))
匹配所有文字包含link的信息,此处不是节点,是直接匹配节点的文字

<a>hello,this is a link</a>

结果为hello,this is a link

4,兄弟节点,父节点匹配

find_parents()和find_parent()前者返回祖先节点,后者返回父节点

find_next_siblings()和find_next_sibling(),前者返回所有下一个兄弟节点,后者返回第一个上一个兄弟节点

find_all_next()和find_next()其职能和返回节点后所有符合条件的节点,后者返回第一个符合条件的节点

CSS选择器

soup.select('.panel .panel-heading') 获取class panel 标签下的 panel-heading class标签
soup.elect('ul li') ul li标签
soup.select('#list-2 .element') id为list -2 下 class 为element标签

soup.select('ul')[0] ul标签下地0个标签

同样支持嵌套选择

获取属性和之前类似
soup.select('.panel')[0]['src']

到现在为止所有beautiful soup常用匹配结束 ,有错误欢迎指出,不是每个例子都验证过

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,607评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,047评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,496评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,405评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,400评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,479评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,883评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,535评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,743评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,544评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,612评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,309评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,881评论 3 306
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,891评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,136评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,783评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,316评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容