BeautifulSoup库的使用

导入所需包

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html)

解析顺序

'lxml'->'html5lib'->'html.parser'

对象种类

有四种类型:Tag,NavigableString,BeautifulSoup,Comment。
BeautifulSoup将文档转化为树形结构,每个节点都是上述四种类型的Python对象。

遍历文档树

BeautifulSoup对象作为一棵树,有多个节点。对于一个节点,相对于它所在的位置,有子节点、父节点、兄弟节点。

1. 子节点

* 一个Tag可包含多个Tag以及字符串,这些都是这个Tag的子节点。而NavigableString不会有子节点。
* 如果想要获得某个Tag:`soup.tag_name`  
* 通过点取属性,只能获得当前名字的第一个tag,若要获取所有,需要使用搜索文档树中的方法:`soup.find_all('tag_name')`  
* tag的.contents属性可将所有子节点以列表的方式输出。可通过tag的.children生成器,对所有子节点遍历。  
* `.contents`和`.children`只对获取Tag的直接子节点,`.descendants`可对Tag的所有子孙节点遍历。  
* 如果tag只有一个NavigableString类型子节点,则可用`.string`获取。如果包含多个,使用`.strings`遍历。若输出的字符串中包含空格或空行,使用`.stripped_strings`去除。
```python
res = soup.stripped_strings
print(list(res))
```

2. 父节点

.parent -> 当前节点的父节点
.parents -> 当前节点的所有父辈节点

3. 兄弟节点

拥有同一父节点的节点之间:
.next_sibling
.previous_sibling

所有兄弟节点:  
`.next_siblings`  
`.previous_siblings`  

指向下一个或上一个解析对象:  
`.next_element`  
`.previous_element`  
`.next_elements`  
`.previous_elements`  



搜索文档树:find(str)和find_all(str)

其中的str,代表了tag的name。可以是纯字符串、正则表达式、列表(任一匹配就满足条件,是或运算)、True(返回所有Tag节点不返回字符串节点)。
另一种入参不是str,而是method。此方法是一个函数,只接受一个元素入参,若此函数返回True表示入参匹配要求。例如:

def has_class_but_no_id(tag):
return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')
综上,过滤器包括:纯字符串、正则表达式、列表、True、方法这几种。

1. find_all(name,attrs,recursive,text,**kwargs)

该方法搜索当前节点的所有tag子节点。

  1. name参数:
    指的是tag的name属性,字符串对象自动忽略。
    过滤器可以使用全部种类。
  2. keyword参数:
    如果一个入参指定了名字,但是并不是上述提到的入参名字,搜索时会把该入参当做是tag的属性来搜索。
    例如:soup.find_all(id='link2')会返回tag中存在属性id,并且id对应的值是link2的tag。
    以上方法可使用除方法之外的所有过滤器。
    某些特殊属性不能这样直接使用,则使用如下方法:
    soup.find_all(attrs={"key":"value"})
    例如要使用class属性进行搜索,由于class是python中的保留字,不能直接写成入参,目前有两种方法:
    soup.find_all('tag.name',class_='class_value')
    soup.find_all('tag.name',attrs={'class':'class_value'})
    class_方法可以使用全部过滤器。
    另外,因为class是一个多值属性,所以只需要匹配一个值,就可以得到结果,所谓的不完全匹配。
    使用完全匹配时,过滤器中的字符顺序需要和实际相符合才能得到对应结果。
  3. text参数:
    搜索的是Tag中的字符串内容,可使用全部过滤器。
  4. limit参数:
    限制返回数量。
  5. recursive参数:
    find_all()默认是搜索当前节点的所有子孙节点,若只需要搜索直接的子节点,则设置recursive=False。

find_all()是实际当中用的最广泛的。因此有了等价的简化版:
soup.find_all('a')soup('a')

2. find(name,attrs,recursive,text,**kwargs)

find()方法等价于find_all(limit=1),返回符合条件的第一个对象。
区别在于,前者直接返回结果,后者返回只有一个元素的列表。若没有对象符合条件,前者返回None,后者返回空列表。
简化版:soup.find('head').find('title')soup.head.title

    除了find()和find_all()之外还有一些搜索的方法:
    find_parent()
    find_next_sibling()
    find_previous_sibling()
    上面三种可以在后面加's'表示所有。
    find_next()
    find_previous()
    find_all_next()
    find_all_previous()

3. CSS选择器(.select()方法)

Tag或BeautifulSoup对象的.select()方法。
res = soup.select('#wrapperto') -> tag's id
res = soup.select('img[src]') -> 'img' tags有'src' attributes
res = soup.select('img[src=...]') -> 'src' attributes是...




输出

  • soup.prettify()将文档树格式化之后输出。
  • 若不注重格式,则可使用python的str()unicode()
  • 如果想得到tag中包含的文本内容,使用get_text(),可获取到当前节点的文本,以及子孙节点中的文本。返回的是Unicode。
  • 可以指定参数设置分隔符如get_text("|")是以“|”作为分隔符。
  • get_text(strip=True)可去除文本前后的空白。
  • 或者用.stripped_strings进行遍历。获得父级标签下的所有子标签内的文本信息,相当于处理多个文本的高级的get_text()方法



编码

1.soup使用Unicode编码。
2.BeautifulSoup对象的.original_encoding属性来获取自动识别编码的结果。
3.在创建BeautifulSoup对象时,指定入参from_encoding来告知文档的编码方式。
4.有时转码时有些特殊字符替换成了特殊的Unicode,可通过BeautifulSoup对象的.contains_repalcement_characters属性来判断是否有此情况,为True即为有特殊替换。
5.输出编码统一为UTF8,若想要其他的编码,则和一般的python字符串相同,需要进行手动设置。




完整实例代码

import requests,urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

source_code = requests.get(url,headers=header)
wb_data = source_code.text

soup = BeautifulSoup(wb_data,'lxml')
titles = soup.select('body > div.main-content > ul > li > div.article-info > h3 > a')
images = soup.select('body > div.main-content > ul > li > img')

#获取网页信息
for title,image in zip(titles,images):
    data = {
        'title':title.get_text(),
        'image':image.get('src')
    }
print(data)

#下载
download_links = []
folder_path = "C:/Users/asus-pc/Desktop"
for pic_tag in soup.find_all('img'):
    pic_link = pic_tag.get('src')
    download_links.append(pic_link)
for item in download_links:
    urllib.request.urlretrieve(item,folder_path+item[-5:])
    print("done!")

使用示例

capurl = "https://pixabay.com/"
headers = {"Host":"pixabay.com","Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
           "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36",}
session = requests.Session()
res = session.get(capurl,headers=headers)
# print(res.text)

soup = BeautifulSoup(res.text,'lxml')
imgs = soup.find_all("div",class_="item")

for i in range(len(imgs)):
    print(imgs[i].attrs["style"])
最后编辑于
©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 205,132评论 6 478
  • 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 87,802评论 2 381
  • 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 151,566评论 0 338
  • 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 54,858评论 1 277
  • 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 63,867评论 5 368
  • 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 48,695评论 1 282
  • 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 38,064评论 3 399
  • 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 36,705评论 0 258
  • 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 42,915评论 1 300
  • 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 35,677评论 2 323
  • 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 37,796评论 1 333
  • 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 33,432评论 4 322
  • 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 39,041评论 3 307
  • 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 29,992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 31,223评论 1 260
  • 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 45,185评论 2 352
  • 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 42,535评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容