1. AI技术聚合首页
  2. Python

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

心中带点小风骚 • • Python • 阅读 258

网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

前言： 📝​📝​此专栏文章是专门针对网络爬虫基础，欢迎免费订阅！
📝​📝第一篇文章《1.认识网络爬虫》获得全站热搜第一，python领域热搜第一， 第四篇文章《4.网络爬虫—Post请求(实战演示)》全站热搜第八，欢迎阅读！ 🎈🎈欢迎大家一起学习，一起成长！！
💕💕：悲索之人烈焰加身，堕落者不可饶恕。永恒燃烧的羽翼，带我脱离凡间的沉沦。
6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

BeautifulSoup简介：

  1. Beautiful Soup 简称 BS4（其中 4
    表示版本号）BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了一些简单的方式来遍历文档树和搜索文档树中的特定元素。
  2. BeautifulSoup可以解析HTML和XML文档，并将其转换为Python对象，使得我们可以使用Python的操作来进行数据提取和处理。它还可以处理不完整或有误的标记，并使得标记更加容易阅读。
  3. BeautifulSoup是一个流行的Web爬虫工具，被广泛应用于数据抓取、数据清洗和数据分析等领域。

BS4下载安装

由于 Bautiful Soup 是第三方库，因此需要单独下载，下载方式非常简单，执行以下命令即可安装：

pip install bs4

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

BS4解析对象

BeautifulSoup4（BS4）对象是BeautifulSoup库解析HTML或XML文档并创建的Python对象。它是一个树形结构，其中包含了文档中的节点，例如标签、字符串和注释。BS4对象可以解析HTML和XML文档，并提供了许多方法来完成对节点的查找、筛选和修改的操作。

例如，可以使用 .find() 方法查找包含特定文本的标签，使用 .select() 方法根据CSS选择器选择元素，使用 .text
属性获取标签的文本内容等等。所有这些方法都是BS4对象中提供的。

创建 BS4 解析对象是万事开头的第一步，这非常地简单，语法格式如下所示:

#导入解析包
from bs4 import BeautifulSoup
#创建beautifulsoup解析对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # html_doc 表示要解析的文档，而 html.parser 表示解析文档时所用的解析器，此处的解析器也可以是 'lxml' 或者 'html5lib'

#prettify()用于格式化输出html/xml文档
print(soup.prettify())

完整代码:

# 导入解析包
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://movie.douban.com/subject/35457272/?from=showing'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url, headers=headers)
# 创建beautifulsoup解析对象


soup = BeautifulSoup(html.text,
                     'html.parser')  # html_doc 表示要解析的文档，而 html.parser 表示解析文档时所用的解析器，此处的解析器也可以是 'lxml' 或者 'html5lib'

# prettify()用于格式化输出html/xml文档
print(soup.prettify())

这段代码使用了Python中的BeautifulSoup库和requests库，对指定网页进行了请求并用BeautifulSoup解析了返回的HTML文档。最后使用prettify()方法格式化输出解析后的文档。

运行结果：
6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

Beautiful Soup 将 HTML 文档转换成一个树形结构，该结构有利于快速地遍历和搜索 HTML 文档。下面使用树状结构来描述一段 HTML 文档：

<html>
    <head>
        <title>中文</title>
    </head>
    <body>
        <h1>net</h1>
        <p>
            <b>编程</b>
        </p>
    </body>
</html>

树状图如下所示：

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

文档树中的每个节点都是 Python 对象，这些对象大致分为四类：Tag , NavigableString , BeautifulSoup
, Comment 。其中使用最多的是 Tag 和 NavigableString。

Tag节点

标签（Tag）是组成 HTML 文档的基本元素。在 BS4 中，通过标签名和标签属性可以提取出想要的内容。看一组简单的示例


from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup('<p class="url"><b>net</b></p>', 'html.parser')
# 获取第一个p标签的html代码
print(soup.p)
# 获取b标签
print(soup.p.b)
# 获取p标签内容，使用NavigableString类中的string、text、get_text()
print(soup.p.text)
# 返回一个字典，里面是多有属性和值
print(soup.p.attrs)
# 查看返回的数据类型
print(type(soup.p))
# 根据属性，获取标签的属性值，返回值为列表 不存在就报错
print(soup.p['class'])
# 获取具体属性 获取最近的第一个属性 不存在就返回None

if soup.title:
    print(soup.title.get('class'))
else:
    print('title标签不存在')
# 给class属性赋值,此时属性值由列表转换为字符串

soup.p['class'] = ['abc', 'data']
print(soup.p)

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

遍历节点

Tag 对象提供了许多遍历 tag 节点的属性，比如 contents、children 用来遍历子节点；parent 与 parents 用来遍历父节点；示例如下：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'https://movie.douban.com/subject/35457272/?from=showing'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
# 查找第一个符合条件的标签
print(soup.find('span', class_='year'))
# 查找所有符合条件的标签
for item in soup.find_all('span', class_='rating_num'):
    print(item.text)
# 使用CSS选择器查找标签
print(soup.select('#content > h1 > span:nth-child(1)'))
# 遍历所有文本内容
for string in soup.stripped_strings:
    print(string)

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战
上述代码中，我们首先使用requests库获取了指定网页的HTML文档，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，并使用不同的方法遍历了节点，包括：

find_all()与find()

find_all()与find()都是BeautifulSoup对象的方法，用于在HTML文档中查找符合条件的标签。

find_all()

find_all()：返回所有符合条件的标签，结果是一个列表。如果没有符合条件的标签，则返回空列表。

find_all()是BeautifulSoup对象的方法，用于在HTML文档中查找符合条件的标签。
该方法的语法格式为：soup.find_all(name, attrs, recursive, string, limit,
**kwargs)，其中各参数的含义如下：

下面是一个示例代码，演示如何使用find_all()方法查找符合条件的标签：

from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html>
<head>
    <title>电影列表</title>
</head>
<body>
    <h1>电影列表</h1>
    <div class="movie">
        <h2>黑白迷宫</h2>
        <p>导演：张艺谋</p>
        <p>主演：李连杰、章子怡</p>
        <p>评分：<span class="rating">8.9</span></p>
    </div>
    <div class="movie">
        <h2>西游记之大圣归来</h2>
        <p>导演：田晓鹏</p>
        <p>主演：张磊、石磊、杨晓婧</p>
        <p>评分：<span class="rating">9.2</span></p>
    </div>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 查找所有div标签
div_list = soup.find_all('div')
print(div_list)
# 查找class属性值为"movie"的div标签
movie_list = soup.find_all('div', class_='movie')
print(movie_list)
# 查找评分大于9.0的电影
rating_list = soup.find_all('span', class_='rating', string=lambda x: float(x) > 9.0)
print(rating_list)
# 查找第一个电影的导演名
director = soup.find('div', class_='movie').find('p').next_sibling.string
print(director)

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

上述代码中，我们首先定义了一个HTML文档字符串，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文档，并使用find_all()方法查找了符合条件的标签。

具体来说：

  1. 使用find_all('div')方法查找所有div标签，并将结果存储在div_list列表中。
  2. 使用find_all('div',class_='movie')方法查找所有class属性值为”movie”的div标签，并将结果存储在movie_list列表中。
  3. 使用find_all('span', class_='rating', string=lambda x: float(x) > 9.0)方法查找所有class属性值为”rating”且文本内容大于9.0的span标签，并将结果存储在rating_list列表中。注意这里使用了lambda表达式作为string参数的值，表示只返回文本内容大于9.0的标签。
  4. 使用find('div',class_='movie').find('p').next_sibling.string方法查找第一个class属性值为”movie”的div标签中第一个p标签的下一个兄弟节点的文本内容，即导演名。需要注意的是，next_sibling属性返回下一个兄弟节点，可能是空白字符节点，因此需要使用string属性获取文本内容。

find()

find()：返回第一个符合条件的标签，结果是一个Tag对象。如果没有符合条件的标签，则返回None。

find()是BeautifulSoup对象的方法，用于在HTML文档中查找第一个符合条件的标签。
该方法的语法格式为：soup.find(name, attrs, recursive, string,
**kwargs)，其中各参数的含义与find_all()方法相同。与find_all()方法不同的是，find()只返回第一个符合条件的标签，并且返回的是一个Tag对象，而不是一个列表。如果没有找到符合条件的标签，则返回None。

下面是一个示例代码，演示如何使用find()方法查找符合条件的标签：

from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html>
<head>
    <title>电影列表</title>
</head>
<body>
    <h1>电影列表</h1>
    <div class="movie">
        <h2>黑白迷宫</h2>
        <p>导演：张艺谋</p>
        <p>主演：李连杰、章子怡</p>
        <p>评分：<span class="rating">8.9</span></p>
    </div>
    <div class="movie">
        <h2>西游记之大圣归来</h2>
        <p>导演：田晓鹏</p>
        <p>主演：张磊、石磊、杨晓婧</p>
        <p>评分：<span class="rating">9.2</span></p>
    </div>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 查找第一个div标签
div = soup.find('div')
print(div)
# 查找class属性值为"movie"的第一个div标签
movie = soup.find('div', class_='movie')
print(movie)
# 查找评分大于9.0的第一个电影
rating = soup.find('span', class_='rating', string=lambda x: float(x) > 9.0)
print(rating)
# 查找第一个电影的导演名
director = soup.find('div', class_='movie').find('p').next_sibling.string
print(director)

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

上述代码中，我们使用find()方法查找了符合条件的标签，并返回了一个Tag对象。

具体来说：

  1. 使用find('div')方法查找第一个div标签，并将结果存储在div变量中。
  2. 使用find('div', class_='movie')方法查找第一个class属性值为”movie”的div标签，并将结果存储在movie变量中。
  3. 使用find('span', class_='rating', string=lambda x: float(x) > 9.0)方法查找class属性值为”rating”且文本内容大于9.0的第一个span标签，并将结果存储在rating变量中。注意这里使用了lambda表达式作为string参数的值，表示只返回文本内容大于9.0的标签。
  4. 使用find('div',class_='movie').find('p').next_sibling.string方法查找第一个class属性值为”movie”的div标签中第一个p标签的下一个兄弟节点的文本内容，即导演名。

豆瓣电影实战

本次实战目的是获取方框内内容，使用学过的bs4来操作

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

首先点击检查，鼠标附魔，查看数据是否在代码中。
6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战
通过附魔后，查看代码，发现数据在代码中，接下来我们通过get请求获取网页全部代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/subject/35457272/?from=showing'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url, headers=headers)

print(html.text)

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

接下来使用BS4来解析数据，并把它提取出来，放在txt文件夹里面。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://movie.douban.com/subject/35457272/?from=showing'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36'
}
html = requests.get(url, headers=headers)

print(html.text)

data = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')  # 第一个参数是要解析的html文本，第二个参数是使用那种解析器

obj = data.find(id="info")
print(obj.get_text())

with open('豆瓣.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(obj.get_text())

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战
6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战
任务完成！！！

6.网络爬虫——BeautifulSoup详讲与实战

🍁 🍁今日学习笔记到此结束，感谢你的阅读，如有疑问或者问题欢迎私信，我会帮忙解决，如果没有回，那我就是在教室上课，抱歉。
🍂🍂🍂🍂

文章出处登录后可见！
已经登录？立即刷新

共计人评分，平均分

到目前为止还没有投票！成为第一位评论此文章。

赞 (0)
心中带点小风骚的头像心中带点小风骚普通用户
0
上一篇 2023年3月29日
下一篇 2023年3月29日

相关推荐