Python爬蟲利器二之Beautiful Soup的用法

上一節咱們介紹了正則表達式,它的內容其實仍是蠻多的,若是一個正則匹配稍有差池,那可能程序就處在永久的循環之中,並且有的小夥伴們也對寫正則表達式的寫法用得不熟練,不要緊,咱們還有一個更強大的工具,叫Beautiful Soup,有了它咱們能夠很方便地提取出HTML或XML標籤中的內容,實在是方便,這一節就讓咱們一塊兒來感覺一下Beautiful Soup的強大吧。html

1. Beautiful Soup的簡介

簡單來講,Beautiful Soup是python的一個庫,最主要的功能是從網頁抓取數據。官方解釋以下:html5

Beautiful Soup提供一些簡單的、python式的函數用來處理導航、搜索、修改分析樹等功能。它是一個工具箱,經過解析文檔爲用戶提供須要抓取的數據,由於簡單,因此不須要多少代碼就能夠寫出一個完整的應用程序。python

Beautiful Soup自動將輸入文檔轉換爲Unicode編碼,輸出文檔轉換爲utf-8編碼。你不須要考慮編碼方式,除非文檔沒有指定一個編碼方式,這時,Beautiful Soup就不能自動識別編碼方式了。而後,你僅僅須要說明一下原始編碼方式就能夠了。git

Beautiful Soup已成爲和lxml、html6lib同樣出色的python解釋器,爲用戶靈活地提供不一樣的解析策略或強勁的速度。github

廢話很少說,咱們來試一下吧~正則表達式

2. Beautiful Soup 安裝

Beautiful Soup 3 目前已經中止開發,推薦在如今的項目中使用Beautiful Soup 4,不過它已經被移植到BS4了,也就是說導入時咱們須要 import bs4 。因此這裏咱們用的版本是 Beautiful Soup 4.3.2 (簡稱BS4),另外聽說 BS4 對 Python3 的支持不夠好,不過我用的是 Python2.7.7,若是有小夥伴用的是 Python3 版本,能夠考慮下載 BS3 版本。express

 

能夠利用 pip 或者 easy_install 來安裝,如下兩種方法都可瀏覽器

 

若是想安裝最新的版本,請直接下載安裝包來手動安裝,也是十分方便的方法。在這裏我安裝的是 Beautiful Soup 4.3.2app

Beautiful Soup 3.2.1Beautiful Soup 4.3.2函數

下載完成以後解壓

運行下面的命令便可完成安裝

而後須要安裝 lxml

 

另外一個可供選擇的解析器是純Python實現的 html5lib , html5lib的解析方式與瀏覽器相同,能夠選擇下列方法來安裝html5lib:

 

Beautiful Soup支持Python標準庫中的HTML解析器,還支持一些第三方的解析器,若是咱們不安裝它,則 Python 會使用 Python默認的解析器,lxml 解析器更增強大,速度更快,推薦安裝。

<thead」>

 

解析器 使用方法 優點 劣勢
Python標準庫 BeautifulSoup(markup, 「html.parser」)
  • Python的內置標準庫
  • 執行速度適中
  • 文檔容錯能力強
  • Python 2.7.3 or 3.2.2)前 的版本中文檔容錯能力差
lxml HTML 解析器 BeautifulSoup(markup, 「lxml」)
  • 速度快
  • 文檔容錯能力強
  • 須要安裝C語言庫
lxml XML 解析器 BeautifulSoup(markup, [「lxml」, 「xml」])BeautifulSoup(markup, 「xml」)
  • 速度快
  • 惟一支持XML的解析器
  • 須要安裝C語言庫
html5lib BeautifulSoup(markup, 「html5lib」)
  • 最好的容錯性
  • 以瀏覽器的方式解析文檔
  • 生成HTML5格式的文檔
  • 速度慢
  • 不依賴外部擴展

3. 開啓Beautiful Soup 之旅

在這裏先分享官方文檔連接,不過內容是有些多,也不夠條理,在此本文章作一下整理方便你們參考。

官方文檔

4. 建立 Beautiful Soup 對象

首先必需要導入 bs4 庫

咱們建立一個字符串,後面的例子咱們便會用它來演示

建立 beautifulsoup 對象

另外,咱們還能夠用本地 HTML 文件來建立對象,例如

上面這句代碼即是將本地 index.html 文件打開,用它來建立 soup 對象

下面咱們來打印一下 soup 對象的內容,格式化輸出

 

以上即是輸出結果,格式化打印出了它的內容,這個函數常常用到,小夥伴們要記好咯。

5. 四大對象種類

Beautiful Soup將複雜HTML文檔轉換成一個複雜的樹形結構,每一個節點都是Python對象,全部對象能夠概括爲4種:

  • Tag
  • NavigableString
  • BeautifulSoup
  • Comment

下面咱們進行一一介紹

(1)Tag

Tag 是什麼?通俗點講就是 HTML 中的一個個標籤,例如

 

上面的 title a 等等 HTML 標籤加上裏面包括的內容就是 Tag,下面咱們來感覺一下怎樣用 Beautiful Soup 來方便地獲取 Tags

下面每一段代碼中註釋部分即爲運行結果

 

 

 

咱們能夠利用 soup加標籤名輕鬆地獲取這些標籤的內容,是否是感受比正則表達式方便多了?不過有一點是,它查找的是在全部內容中的第一個符合要求的標籤,若是要查詢全部的標籤,咱們在後面進行介紹。

咱們能夠驗證一下這些對象的類型

對於 Tag,它有兩個重要的屬性,是 name 和 attrs,下面咱們分別來感覺一下

name

soup 對象自己比較特殊,它的 name 即爲 [document],對於其餘內部標籤,輸出的值便爲標籤自己的名稱。

attrs

在這裏,咱們把 p 標籤的全部屬性打印輸出了出來,獲得的類型是一個字典。

若是咱們想要單獨獲取某個屬性,能夠這樣,例如咱們獲取它的 class 叫什麼

還能夠這樣,利用get方法,傳入屬性的名稱,兩者是等價的

咱們能夠對這些屬性和內容等等進行修改,例如

還能夠對這個屬性進行刪除,例如

不過,對於修改刪除的操做,不是咱們的主要用途,在此不作詳細介紹了,若是有須要,請查看前面提供的官方文檔

(2)NavigableString

既然咱們已經獲得了標籤的內容,那麼問題來了,咱們要想獲取標籤內部的文字怎麼辦呢?很簡單,用 .string 便可,例如

這樣咱們就輕鬆獲取到了標籤裏面的內容,想一想若是用正則表達式要多麻煩。它的類型是一個 NavigableString,翻譯過來叫 能夠遍歷的字符串,不過咱們最好仍是稱它英文名字吧。

來檢查一下它的類型

 

(3)BeautifulSoup

BeautifulSoup 對象表示的是一個文檔的所有內容.大部分時候,能夠把它看成 Tag 對象,是一個特殊的 Tag,咱們能夠分別獲取它的類型,名稱,以及屬性來感覺一下

 

(4)Comment

Comment 對象是一個特殊類型的 NavigableString 對象,其實輸出的內容仍然不包括註釋符號,可是若是很差好處理它,可能會對咱們的文本處理形成意想不到的麻煩。

咱們找一個帶註釋的標籤

 

運行結果以下

 

a 標籤裏的內容其實是註釋,可是若是咱們利用 .string 來輸出它的內容,咱們發現它已經把註釋符號去掉了,因此這可能會給咱們帶來沒必要要的麻煩。

另外咱們打印輸出下它的類型,發現它是一個 Comment 類型,因此,咱們在使用前最好作一下判斷,判斷代碼以下

上面的代碼中,咱們首先判斷了它的類型,是否爲 Comment 類型,而後再進行其餘操做,如打印輸出。

6. 遍歷文檔樹

(1)直接子節點

要點:.contents  .children  屬性

.contents

tag 的 .content 屬性能夠將tag的子節點以列表的方式輸出

輸出方式爲列表,咱們能夠用列表索引來獲取它的某一個元素

.children

它返回的不是一個 list,不過咱們能夠經過遍歷獲取全部子節點。

咱們打印輸出 .children 看一下,能夠發現它是一個 list 生成器對象

咱們怎樣得到裏面的內容呢?很簡單,遍歷一下就行了,代碼及結果以下

 

 

 (2)全部子孫節點

知識點:.descendants 屬性

.descendants

.contents 和 .children 屬性僅包含tag的直接子節點,.descendants 屬性能夠對全部tag的子孫節點進行遞歸循環,和 children相似,咱們也須要遍歷獲取其中的內容。

運行結果以下,能夠發現,全部的節點都被打印出來了,先生最外層的 HTML標籤,其次從 head 標籤一個個剝離,以此類推。

 

 (3)節點內容

知識點:.string 屬性

若是tag只有一個 NavigableString 類型子節點,那麼這個tag可使用 .string 獲得子節點。若是一個tag僅有一個子節點,那麼這個tag也可使用 .string 方法,輸出結果與當前惟一子節點的 .string 結果相同。

通俗點說就是:若是一個標籤裏面沒有標籤了,那麼 .string 就會返回標籤裏面的內容。若是標籤裏面只有惟一的一個標籤了,那麼 .string 也會返回最裏面的內容。例如

若是tag包含了多個子節點,tag就沒法肯定,string 方法應該調用哪一個子節點的內容, .string 的輸出結果是 None

 

(4)多個內容

知識點: .strings  .stripped_strings 屬性

.strings

獲取多個內容,不過須要遍歷獲取,好比下面的例子

.stripped_strings 

輸出的字符串中可能包含了不少空格或空行,使用 .stripped_strings 能夠去除多餘空白內容

 

(5)父節點

 知識點: .parent 屬性

 

 

 

(6)所有父節點

知識點:.parents 屬性

經過元素的 .parents 屬性能夠遞歸獲得元素的全部父輩節點,例如

 

 

 (7)兄弟節點

知識點:.next_sibling  .previous_sibling 屬性

兄弟節點能夠理解爲和本節點處在統一級的節點,.next_sibling 屬性獲取了該節點的下一個兄弟節點,.previous_sibling 則與之相反,若是節點不存在,則返回 None

注意:實際文檔中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 屬性一般是字符串或空白,由於空白或者換行也能夠被視做一個節點,因此獲得的結果多是空白或者換行

 

(8)所有兄弟節點

知識點:.next_siblings  .previous_siblings 屬性

經過 .next_siblings 和 .previous_siblings 屬性能夠對當前節點的兄弟節點迭代輸出

 

(9)先後節點

知識點:.next_element  .previous_element 屬性

與 .next_sibling  .previous_sibling 不一樣,它並非針對於兄弟節點,而是在全部節點,不分層次

好比 head 節點爲

那麼它的下一個節點即是 title,它是不分層次關係的

 

(10)全部先後節點

知識點:.next_elements  .previous_elements 屬性

經過 .next_elements 和 .previous_elements 的迭代器就能夠向前或向後訪問文檔的解析內容,就好像文檔正在被解析同樣

以上是遍歷文檔樹的基本用法。

7.搜索文檔樹

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

find_all() 方法搜索當前tag的全部tag子節點,並判斷是否符合過濾器的條件

1)name 參數

name 參數能夠查找全部名字爲 name 的tag,字符串對象會被自動忽略掉

A.傳字符串

最簡單的過濾器是字符串.在搜索方法中傳入一個字符串參數,Beautiful Soup會查找與字符串完整匹配的內容,下面的例子用於查找文檔中全部的<b>標籤

 

B.傳正則表達式

若是傳入正則表達式做爲參數,Beautiful Soup會經過正則表達式的 match() 來匹配內容.下面例子中找出全部以b開頭的標籤,這表示<body>和<b>標籤都應該被找到

C.傳列表

若是傳入列表參數,Beautiful Soup會將與列表中任一元素匹配的內容返回.下面代碼找到文檔中全部<a>標籤和<b>標籤

D.傳 True

True 能夠匹配任何值,下面代碼查找到全部的tag,可是不會返回字符串節點

E.傳方法

若是沒有合適過濾器,那麼還能夠定義一個方法,方法只接受一個元素參數 [4] ,若是這個方法返回 True 表示當前元素匹配而且被找到,若是不是則反回 False

下面方法校驗了當前元素,若是包含 class 屬性卻不包含 id 屬性,那麼將返回 True:

將這個方法做爲參數傳入 find_all() 方法,將獲得全部<p>標籤:

2)keyword 參數

注意:若是一個指定名字的參數不是搜索內置的參數名,搜索時會把該參數看成指定名字tag的屬性來搜索,若是包含一個名字爲 id 的參數,Beautiful Soup會搜索每一個tag的」id」屬性

若是傳入 href 參數,Beautiful Soup會搜索每一個tag的」href」屬性

使用多個指定名字的參數能夠同時過濾tag的多個屬性

在這裏咱們想用 class 過濾,不過 class 是 python 的關鍵詞,這怎麼辦?加個下劃線就能夠

有些tag屬性在搜索不能使用,好比HTML5中的 data-* 屬性

可是能夠經過 find_all() 方法的 attrs 參數定義一個字典參數來搜索包含特殊屬性的tag

3)text 參數

經過 text 參數能夠搜搜文檔中的字符串內容.與 name 參數的可選值同樣, text 參數接受 字符串 , 正則表達式 , 列表, True

4)limit 參數

find_all() 方法返回所有的搜索結構,若是文檔樹很大那麼搜索會很慢.若是咱們不須要所有結果,可使用 limit 參數限制返回結果的數量.效果與SQL中的limit關鍵字相似,當搜索到的結果數量達到 limit 的限制時,就中止搜索返回結果.

文檔樹中有3個tag符合搜索條件,但結果只返回了2個,由於咱們限制了返回數量

5)recursive 參數

調用tag的 find_all() 方法時,Beautiful Soup會檢索當前tag的全部子孫節點,若是隻想搜索tag的直接子節點,可使用參數 recursive=False .

一段簡單的文檔:

是否使用 recursive 參數的搜索結果:

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

它與 find_all() 方法惟一的區別是 find_all() 方法的返回結果是值包含一個元素的列表,而 find() 方法直接返回結果

(3)find_parents()  find_parent()

find_all() 和 find() 只搜索當前節點的全部子節點,孫子節點等. find_parents() 和 find_parent() 用來搜索當前節點的父輩節點,搜索方法與普通tag的搜索方法相同,搜索文檔搜索文檔包含的內容

(4)find_next_siblings()  find_next_sibling()

這2個方法經過 .next_siblings 屬性對當 tag 的全部後面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_next_siblings() 方法返回全部符合條件的後面的兄弟節點,find_next_sibling() 只返回符合條件的後面的第一個tag節點

(5)find_previous_siblings()  find_previous_sibling()

這2個方法經過 .previous_siblings 屬性對當前 tag 的前面解析的兄弟 tag 節點進行迭代, find_previous_siblings()方法返回全部符合條件的前面的兄弟節點, find_previous_sibling() 方法返回第一個符合條件的前面的兄弟節點

(6)find_all_next()  find_next()

這2個方法經過 .next_elements 屬性對當前 tag 的以後的 tag 和字符串進行迭代, find_all_next() 方法返回全部符合條件的節點, find_next() 方法返回第一個符合條件的節點

(7)find_all_previous() 和 find_previous()

這2個方法經過 .previous_elements 屬性對當前節點前面的 tag 和字符串進行迭代, find_all_previous() 方法返回全部符合條件的節點, find_previous()方法返回第一個符合條件的節點

注:以上(2)(3)(4)(5)(6)(7)方法參數用法與 find_all() 徹底相同,原理均相似,在此再也不贅述。

8.CSS選擇器

咱們在寫 CSS 時,標籤名不加任何修飾,類名前加點,id名前加 #,在這裏咱們也能夠利用相似的方法來篩選元素,用到的方法是 soup.select(),返回類型是 list

(1)經過標籤名查找

 

 

 

 

(2)經過類名查找

 

 

(3)經過 id 名查找

 

 

(4)組合查找

組合查找即和寫 class 文件時,標籤名與類名、id名進行的組合原理是同樣的,例如查找 p 標籤中,id 等於 link1的內容,兩者須要用空格分開

直接子標籤查找

 

(5)屬性查找

查找時還能夠加入屬性元素,屬性須要用中括號括起來,注意屬性和標籤屬於同一節點,因此中間不能加空格,不然會沒法匹配到。

 

一樣,屬性仍然能夠與上述查找方式組合,不在同一節點的空格隔開,同一節點的不加空格

以上的 select 方法返回的結果都是列表形式,能夠遍歷形式輸出,而後用 get_text() 方法來獲取它的內容。

好,這就是另外一種與 find_all 方法有殊途同歸之妙的查找方法,是否是感受很方便?

總結

本篇內容比較多,把 Beautiful Soup 的方法進行了大部分整理和總結,不過這還不算徹底,仍然有 Beautiful Soup 的修改刪除功能,不過這些功能用得比較少,只整理了查找提取的方法,但願對你們有幫助!小夥伴們加油!

熟練掌握了 Beautiful Soup,必定會給你帶來太多方便,加油吧!

轉載:靜覓 » Python爬蟲利器二之Beautiful Soup的用法

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