Python爬虫 Beautiful Soup库详解#4

简介: BeautifulSoup基础,节点选择器,方法选择器,css选择器【2月更文挑战第14天】

使用 Beautiful Soup

前面介绍了正则表达式的相关用法,但是一旦正则表达式写的有问题,得到的可能就不是我们想要的结果了。而且对于一个网页来说,都有一定的特殊结构和层级关系,而且很多节点都有 id 或 class 来作区分,所以借助它们的结构和属性来提取不也可以吗?

这一节中,我们就来介绍一个强大的解析工具 Beautiful Soup,它借助网页的结构和属性等特性来解析网页。有了它,我们不用再去写一些复杂的正则表达式,只需要简单的几条语句,就可以完成网页中某个元素的提取。

废话不多说,接下来就来感受一下 Beautiful Soup 的强大之处吧。


1. Beautiful Soup 简介

简单来说,BeautifulSoup 就是 Python 的一个 HTML 或 XML 的解析库,我们可以用它来方便地从网页中提取数据,官方的解释如下:

BeautifulSoup 提供一些简单的、Python 式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。 BeautifulSoup 自动将输入文档转换为 Unicode 编码,输出文档转换为 utf-8 编码。你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定一个编码方式,这时你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。 BeautifulSoup 已成为和 lxml、html5lib 一样出色的 Python 解释器,为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。

所以说,利用它可以省去很多烦琐的提取工作,提高了解析效率。

2. 准备工作

在开始之前,请确保已经正确安装好了 Beautiful Soup 和 lxml,如果没有安装,可以参考第 1 章的内容。

3. 解析器

Beautiful Soup 在解析时实际上依赖解析器,它除了支持 Python 标准库中的 HTML 解析器外,还支持一些第三方解析器(比如 lxml)。列出了 Beautiful Soup 支持的解析器。

Beautiful Soup 支持的解析器

解析器 使用方法 优势 劣势
Python 标准库 BeautifulSoup(markup, "html.parser") Python 的内置标准库、执行速度适中 、文档容错能力强 Python 2.7.3 or 3.2.2) 前的版本中文容错能力差
LXML HTML 解析器 BeautifulSoup(markup, "lxml") 速度快、文档容错能力强 需要安装 C 语言库
LXML XML 解析器 BeautifulSoup(markup, "xml") 速度快、唯一支持 XML 的解析器 需要安装 C 语言库
html5lib BeautifulSoup(markup, "html5lib") 最好的容错性、以浏览器的方式解析文档、生成 HTML5 格式的文档 速度慢、不依赖外部扩展

通过以上对比可以看出,lxml 解析器有解析 HTML 和 XML 的功能,而且速度快,容错能力强,所以推荐使用它。

如果使用 lxml,那么在初始化 Beautiful Soup 时,可以把第二个参数改为 lxml 即可:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup('

Hello

', 'lxml')

print(soup.p.string)

在后面,Beautiful Soup 的用法实例也统一用这个解析器来演示。

4. 基本使用

下面首先用实例来看看 Beautiful Soup 的基本用法:

html = """

The Dormouse's story

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were

,

Lacie and

Tillie;

and they lived at the bottom of a well.

...

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.prettify())

print(soup.title.string)

运行结果:

 

 </div><div>   The Dormouse's story</div><div>  

 

 

 

 

   The Dormouse's story

 

 

 

  Once upon a time there were three little sisters; and their names were

 

   

 

  ,

 

   Lacie

 

  and

 

   Tillie

 

  ;

and they lived at the bottom of a well.

 

 

  ...

 

 

The Dormouse's story

这里首先声明变量 html,它是一个 HTML 字符串。但是需要注意的是,它并不是一个完整的 HTML 字符串,因为 body 和 html 节点都没有闭合。接着,我们将它当作第一个参数传给 BeautifulSoup 对象,该对象的第二个参数为解析器的类型(这里使用 lxml),此时就完成了 BeaufulSoup 对象的初始化。然后,将这个对象赋值给 soup 变量。

接下来,就可以调用 soup 的各个方法和属性解析这串 HTML 代码了。

首先,调用 prettify() 方法。这个方法可以把要解析的字符串以标准的缩进格式输出。这里需要注意的是,输出结果里面包含 body 和 html 节点,也就是说对于不标准的 HTML 字符串 BeautifulSoup,可以自动更正格式。这一步不是由 prettify() 方法做的,而是在初始化 BeautifulSoup 时就完成了。

然后调用 soup.title.string,这实际上是输出 HTML 中 title 节点的文本内容。所以,soup.title 可以选出 HTML 中的 title 节点,再调用 string 属性就可以得到里面的文本了,所以我们可以通过简单调用几个属性完成文本提取,这是不是非常方便?

5. 节点选择器

直接调用节点的名称就可以选择节点元素,再调用 string 属性就可以得到节点内的文本了,这种选择方式速度非常快。如果单个节点结构层次非常清晰,可以选用这种方式来解析。

选择元素

下面再用一个例子详细说明选择元素的方法:

html = """

The Dormouse's story

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were

,

Lacie and

Tillie;

and they lived at the bottom of a well.

...

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.title)

print(type(soup.title))

print(soup.title.string)

print(soup.head)

print(soup.p)

运行结果:

The Dormouse's story

The Dormouse's story

The Dormouse's story

The Dormouse's story

这里依然选用刚才的 HTML 代码,首先打印输出 title 节点的选择结果,输出结果正是 title 节点加里面的文字内容。接下来,输出它的类型,是 bs4.element.Tag 类型,这是 Beautiful Soup 中一个重要的数据结构。经过选择器选择后,选择结果都是这种 Tag 类型。Tag 具有一些属性,比如 string 属性,调用该属性,可以得到节点的文本内容,所以接下来的输出结果正是节点的文本内容。

接下来,我们又尝试选择了 head 节点,结果也是节点加其内部的所有内容。最后,选择了 p 节点。不过这次情况比较特殊,我们发现结果是第一个 p 节点的内容,后面的几个 p 节点并没有选到。也就是说,当有多个节点时,这种选择方式只会选择到第一个匹配的节点,其他的后面节点都会忽略。

提取信息

上面演示了调用 string 属性来获取文本的值,那么如何获取节点属性的值呢?如何获取节点名呢?下面我们来统一梳理一下信息的提取方式。

获取名称

可以利用 name 属性获取节点的名称。这里还是以上面的文本为例,选取 title 节点,然后调用 name 属性就可以得到节点名称:

print(soup.title.name)

运行结果:

title

获取属性

每个节点可能有多个属性,比如 id 和 class 等,选择这个节点元素后,可以调用 attrs 获取所有属性:

print(soup.p.attrs)

print(soup.p.attrs['name'])

运行结果:

{'class': ['title'], 'name': 'dromouse'}

dromouse

可以看到,attrs 的返回结果是字典形式,它把选择的节点的所有属性和属性值组合成一个字典。接下来,如果要获取 name 属性,就相当于从字典中获取某个键值,只需要用中括号加属性名就可以了。比如,要获取 name 属性,就可以通过 attrs['name'] 来得到。

其实这样有点烦琐,还有一种更简单的获取方式:可以不用写 attrs,直接在节点元素后面加中括号,传入属性名就可以获取属性值了。样例如下:

print(soup.p['name'])

print(soup.p['class'])

运行结果如下:

dromouse

['title']

这里需要注意的是,有的返回结果是字符串,有的返回结果是字符串组成的列表。比如,name 属性的值是唯一的,返回的结果就是单个字符串。而对于 class,一个节点元素可能有多个 class,所以返回的是列表。在实际处理过程中,我们要注意判断类型。

获取内容

可以利用 string 属性获取节点元素包含的文本内容,比如要获取第一个 p 节点的文本:

print(soup.p.string)

运行结果如下:

The Dormouse's story

再次注意一下,这里选择到的 p 节点是第一个 p 节点,获取的文本也是第一个 p 节点里面的文本。

嵌套选择

在上面的例子中,我们知道每一个返回结果都是 bs4.element.Tag 类型,它同样可以继续调用节点进行下一步的选择。比如,我们获取了 head 节点元素,我们可以继续调用 head 来选取其内部的 head 节点元素:

html = """

The Dormouse's story

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.head.title)

print(type(soup.head.title))

print(soup.head.title.string)

运行结果如下:

The Dormouse's story

The Dormouse's story

第一行结果是调用 head 之后再次调用 title 而选择的 title 节点元素。然后打印输出了它的类型,可以看到,它仍然是 bs4.element.Tag 类型。也就是说,我们在 Tag 类型的基础上再次选择得到的依然还是 Tag 类型,每次返回的结果都相同,所以这样就可以做嵌套选择了。

最后,输出它的 string 属性,也就是节点里的文本内容。

关联选择

在做选择的时候,有时候不能做到一步就选到想要的节点元素,需要先选中某一个节点元素,然后以它为基准再选择它的子节点、父节点、兄弟节点等,这里就来介绍如何选择这些节点元素。

子节点和子孙节点

选取节点元素之后,如果想要获取它的直接子节点,可以调用 contents 属性,示例如下:

html = """

 

       The Dormouse's story

 

 

     

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

         

               Elsie

           

           Lacie 

           and

           Tillie

           and they lived at the bottom of a well.

     

     

...

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.p.contents)

运行结果如下:

['\n            Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n            ',

Elsie

, '\n', Lacie, ' \n            and\n            ', Tillie, '\n            and they lived at the bottom of a well.\n        ']

可以看到,返回结果是列表形式。p 节点里既包含文本,又包含节点,最后会将它们以列表形式统一返回。

需要注意的是,列表中的每个元素都是 p 节点的直接子节点。比如第一个 a 节点里面包含一层 span 节点,这相当于孙子节点了,但是返回结果并没有单独把 span 节点选出来。所以说,contents 属性得到的结果是直接子节点的列表。

同样,我们可以调用 children 属性得到相应的结果:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.p.children)

for i, child in enumerate(soup.p.children):

   print(i, child)

运行结果如下:

0

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

           

1

Elsie

2


3 Lacie

4  

           and

           

5 Tillie

6

           and they lived at the bottom of a well.

还是同样的 HTML 文本,这里调用了 children 属性来选择,返回结果是生成器类型。接下来,我们用 for 循环输出相应的内容。

如果要得到所有的子孙节点的话,可以调用 descendants 属性:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.p.descendants)

for i, child in enumerate(soup.p.descendants):

   print(i, child)

运行结果如下:

0

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

           

1

Elsie

2


3 Elsie

4 Elsie

5


6


7 Lacie

8 Lacie

9  

           and

           

10 Tillie

11 Tillie

12

           and they lived at the bottom of a well.

此时返回结果还是生成器。遍历输出一下可以看到,这次的输出结果就包含了 span 节点。descendants 会递归查询所有子节点,得到所有的子孙节点。

父节点和祖先节点

如果要获取某个节点元素的父节点,可以调用 parent 属性:

html = """

 

       The Dormouse's story

 

 

     

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

         

               Elsie

           

     

     

...

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(soup.a.parent)

运行结果如下:

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

         

Elsie

这里我们选择的是第一个 a 节点的父节点元素。很明显,它的父节点是 p 节点,输出结果便是 p 节点及其内部的内容。

需要注意的是,这里输出的仅仅是 a 节点的直接父节点,而没有再向外寻找父节点的祖先节点。如果想获取所有的祖先节点,可以调用 parents 属性:

html = """

 

     

         

               Elsie

           

     

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print(type(soup.a.parents))

print(list(enumerate(soup.a.parents)))

运行结果如下:

[(0,

Elsie

), (1,

Elsie

), (2,

Elsie

), (3,

Elsie

)]

可以发现,返回结果是生成器类型。这里用列表输出了它的索引和内容,而列表中的元素就是 a 节点的祖先节点。

兄弟节点

上面说明了子节点和父节点的获取方式,如果要获取同级的节点(也就是兄弟节点),应该怎么办呢?示例如下:

html = """

 

     

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

         

               Elsie

           

           Hello

           Lacie 

           and

           Tillie

           and they lived at the bottom of a well.

     

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print('Next Sibling', soup.a.next_sibling)

print('Prev Sibling', soup.a.previous_sibling)

print('Next Siblings', list(enumerate(soup.a.next_siblings)))

print('Prev Siblings', list(enumerate(soup.a.previous_siblings)))

运行结果如下:

Next Sibling

           Hello

           

Prev Sibling

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

           

Next Siblings [(0, '\n            Hello\n            '), (1, Lacie), (2, ' \n            and\n            '), (3, Tillie), (4, '\n            and they lived at the bottom of a well.\n        ')]

Prev Siblings [(0, '\n            Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n            ')]

可以看到,这里调用了 4 个属性,其中 next_sibling 和 previous_sibling 分别获取节点的下一个和上一个兄弟元素,next_siblings 和 previous_siblings 则分别返回后面和前面的兄弟节点。

提取信息

前面讲解了关联元素节点的选择方法,如果想要获取它们的一些信息,比如文本、属性等,也用同样的方法,示例如下:

html = """

 

     

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

           BobLacie 

     

"""

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

print('Next Sibling:')

print(type(soup.a.next_sibling))

print(soup.a.next_sibling)

print(soup.a.next_sibling.string)

print('Parent:')

print(type(soup.a.parents))

print(list(soup.a.parents)[0])

print(list(soup.a.parents)[0].attrs['class'])

运行结果:

Next Sibling:

Lacie

Lacie

Parent:

           Once upon a time there were three little sisters; and their names were

           BobLacie

['story']

如果返回结果是单个节点,那么可以直接调用 string、attrs 等属性获得其文本和属性;如果返回结果是多个节点的生成器,则可以转为列表后取出某个元素,然后再调用 string、attrs 等属性获取其对应节点的文本和属性。

6. 方法选择器

前面所讲的选择方法都是通过属性来选择的,这种方法非常快,但是如果进行比较复杂的选择的话,它就比较烦琐,不够灵活了。幸好,Beautiful Soup 还为我们提供了一些查询方法,比如 find_all 和 find 等,调用它们,然后传入相应的参数,就可以灵活查询了。

find_all

find_all,顾名思义,就是查询所有符合条件的元素,可以给它传入一些属性或文本来得到符合条件的元素,功能十分强大。

它的 API 如下:

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

name

我们可以根据节点名来查询元素,下面我们用一个实例来感受一下:

html='''

 

     

Hello

 

 

     

             

  • Foo
  •          

  • Bar
  •          

  • Jay
  •      

         

               

    • Foo
    •          

    • Bar
    •      

       

      '''

      from bs4 import BeautifulSoup

      soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

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

      print(type(soup.find_all(name='ul')[0]))

      运行结果:

      [

      • Foo
      • Bar
      • Jay
      • ,

        • Foo
        • Bar
        • ]

          这里我们调用了 find_all 方法,传入 name 参数,其参数值为 ul。也就是说,我们想要查询所有 ul 节点,返回结果是列表类型,长度为 2,每个元素依然都是 bs4.element.Tag 类型。

          因为都是 Tag 类型,所以依然可以进行嵌套查询。还是同样的文本,这里查询出所有 ul 节点后,再继续查询其内部的 li 节点:

          for ul in soup.find_all(name='ul'):

             print(ul.find_all(name='li'))

          运行结果如下:

          [

        • Foo
        • ,

        • Bar
        • ,

        • Jay
        • ]

          [

        • Foo
        • ,

        • Bar
        • ]

          返回结果是列表类型,列表中的每个元素依然还是 Tag 类型。

          接下来我们就可以遍历每个 li 获取它的文本了。

          for ul in soup.find_all(name='ul'):

             print(ul.find_all(name='li'))

             for li in ul.find_all(name='li'):

                 print(li.string)

          运行结果如下:

          [

        • Foo
        • ,

        • Bar
        • ,

        • Jay
        • ]

          Foo

          Bar

          Jay

          [

        • Foo
        • ,

        • Bar
        • ]

          Foo

          Bar

          attrs

          除了根据节点名查询,我们也可以传入一些属性来进行查询,我们用一个实例感受一下:

          html='''

           

               

          Hello

           

           

               

                     

          • Foo
          •          

          • Bar
          •          

          • Jay
          •      

                 

                       

            • Foo
            •          

            • Bar
            •      

               

              '''

              from bs4 import BeautifulSoup

              soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

              print(soup.find_all(attrs={'id': 'list-1'}))

              print(soup.find_all(attrs={'name': 'elements'}))

              运行结果:

              [

              • Foo
              • Bar
              • Jay
              • ]

                [

                • Foo
                • Bar
                • Jay
                • ]

                  这里查询的时候传入的是 attrs 参数,参数的类型是字典类型。比如,要查询 id 为 list-1 的节点,可以传入 attrs={'id': 'list-1'} 的查询条件,得到的结果是列表形式,包含的内容就是符合 id 为 list-1 的所有节点。在上面的例子中,符合条件的元素个数是 1,所以结果是长度为 1 的列表。

                  对于一些常用的属性,比如 id 和 class 等,我们可以不用 attrs 来传递。比如,要查询 id 为 list-1 的节点,可以直接传入 id 这个参数。还是上面的文本,我们换一种方式来查询:

                  from bs4 import BeautifulSoup

                  soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                  print(soup.find_all(id='list-1'))

                  print(soup.find_all(class_='element'))

                  运行结果如下:

                  [

                  • Foo
                  • Bar
                  • Jay
                  • ]

                    [

                  • Foo
                  • ,

                  • Bar
                  • ,

                  • Jay
                  • ,

                  • Foo
                  • ,

                  • Bar
                  • ]

                    这里直接传入 id='list-1',就可以查询 id 为 list-1 的节点元素了。而对于 class 来说,由于 class 在 Python 里是一个关键字,所以后面需要加一个下划线,即 class_='element',返回的结果依然还是 Tag 组成的列表。

                    text

                    text 参数可用来匹配节点的文本,传入的形式可以是字符串,可以是正则表达式对象,示例如下:

                    import re

                    html='''

                     

                           Hello, this is a link

                           Hello, this is a link, too

                     

                    '''

                    from bs4 import BeautifulSoup

                    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                    print(soup.find_all(text=re.compile('link')))

                    运行结果:

                    ['Hello, this is a link', 'Hello, this is a link, too']

                    这里有两个 a 节点,其内部包含文本信息。这里在 find_all() 方法中传入 text 参数,该参数为正则表达式对象,结果返回所有匹配正则表达式的节点文本组成的列表。

                    find

                    除了 find_all 方法,还有 find 方法,只不过 find 方法返回的是单个元素,也就是第一个匹配的元素,而 find_all 返回的是所有匹配的元素组成的列表。示例如下:

                    html='''

                     

                         

                    Hello

                     

                     

                         

                               

                    • Foo
                    •          

                    • Bar
                    •          

                    • Jay
                    •      

                           

                                 

                      • Foo
                      •          

                      • Bar
                      •      

                         

                        '''

                        from bs4 import BeautifulSoup

                        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                        print(soup.find(name='ul'))

                        print(type(soup.find(name='ul')))

                        print(soup.find(class_='list'))

                        运行结果:

                        • Foo
                        • Bar
                        • Jay
                          • Foo
                          • Bar
                          • Jay
                          • 返回结果不再是列表形式,而是第一个匹配的节点元素,类型依然是 Tag 类型。

                            另外还有许多的查询方法,用法与前面介绍的 find_all、find 方法完全相同,只不过查询范围不同,在此做一下简单的说明。

                            find_parents 和 find_parent:前者返回所有祖先节点,后者返回直接父节点。

                            find_next_siblings 和 find_next_sibling:前者返回后面所有的兄弟节点,后者返回后面第一个兄弟节点。

                            find_previous_siblings 和 find_previous_sibling:前者返回前面所有的兄弟节点,后者返回前面第一个兄弟节点。

                            find_all_next 和 find_next:前者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。

                            find_all_previous 和 find_previous:前者返回节点前所有符合条件的节点,后者返回第一个符合条件的节点。

                            7. CSS 选择器

                            Beautiful Soup 还提供了另外一种选择器,那就是 CSS 选择器。如果对 Web 开发熟悉的话,那么对 CSS 选择器肯定也不陌生。如果不熟悉的话,可以参考 CSS 选择器参考手册 了解。

                            使用 CSS 选择器,只需要调用 select 方法,传入相应的 CSS 选择器即可,我们用一个实例来感受一下:

                            html='''

                             

                                 

                            Hello

                             

                             

                                 

                                       

                            • Foo
                            •          

                            • Bar
                            •          

                            • Jay
                            •      

                                   

                                         

                              • Foo
                              •          

                              • Bar
                              •      

                                 

                                '''

                                from bs4 import BeautifulSoup

                                soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                                print(soup.select('.panel .panel-heading'))

                                print(soup.select('ul li'))

                                print(soup.select('#list-2 .element'))

                                print(type(soup.select('ul')[0]))

                                运行结果如下:

                                [

                                Hello

                                ]

                                [

                              • Foo
                              • ,

                              • Bar
                              • ,

                              • Jay
                              • ,

                              • Foo
                              • ,

                              • Bar
                              • ]

                                [

                              • Foo
                              • ,

                              • Bar
                              • ]

                                这里我们用了 3 次 CSS 选择器,返回的结果均是符合 CSS 选择器的节点组成的列表。例如,select('ul li') 则是选择所有 ul 节点下面的所有 li 节点,结果便是所有的 li 节点组成的列表。

                                最后一句我们打印输出了列表中元素的类型,可以看到类型依然是 Tag 类型。

                                嵌套选择

                                select 方法同样支持嵌套选择,例如我们先选择所有 ul 节点,再遍历每个 ul 节点选择其 li 节点,样例如下:

                                from bs4 import BeautifulSoup

                                soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                                for ul in soup.select('ul'):

                                   print(ul.select('li'))

                                运行结果如下:

                                [

                              • Foo
                              • ,

                              • Bar
                              • ,

                              • Jay
                              • ]

                                [

                              • Foo
                              • ,

                              • Bar
                              • ]

                                可以看到正常输出了遍历每个 ul 节点之后,其下的所有 li 节点组成的列表。

                                获取属性

                                我们知道节点类型是 Tag 类型,所以获取属性还可以用原来的方法。仍然是上面的 HTML 文本,这里尝试获取每个 ul 节点的 id 属性:

                                from bs4 import BeautifulSoup

                                soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                                for ul in soup.select('ul'):

                                   print(ul['id'])

                                   print(ul.attrs['id'])

                                运行结果如下:

                                list-1

                                list-1

                                list-2

                                list-2

                                可以看到直接传入中括号和属性名和通过 attrs 属性获取属性值都是可以成功的。

                                获取文本

                                要获取文本,当然也可以用前面所讲的 string 属性。此外,还有一个方法,那就是 get_text,示例如下:

                                from bs4 import BeautifulSoup

                                soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

                                for li in soup.select('li'):

                                   print('Get Text:', li.get_text())

                                   print('String:', li.string)

                                运行结果:

                                Get Text: Foo

                                String: Foo

                                Get Text: Bar

                                String: Bar

                                Get Text: Jay

                                String: Jay

                                Get Text: Foo

                                String: Foo

                                Get Text: Bar

                                String: Bar

                                二者的效果是完全一致的,都可以获取到节点的文本值。

                                8. 结语

                                到此 BeautifulSoup 的使用介绍基本就结束了,最后做一下简单的总结:

                                • 推荐使用 LXML 解析库,必要时使用 html.parser。
                                • 节点选择筛选功能弱但是速度快。
                                • 建议使用 find、find_all 方法查询匹配单个结果或者多个结果。
                                • 如果对 CSS 选择器熟悉的话可以使用 select 选择法。
                                相关文章
                                |
                                2天前
                                |
                                缓存 自然语言处理 数据处理
                                Python自然语言处理面试:NLTK、SpaCy与Hugging Face库详解
                                【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python NLP面试中NLTK、SpaCy和Hugging Face库的常见问题和易错点。通过示例代码展示了如何进行分词、词性标注、命名实体识别、相似度计算、依存关系分析、文本分类及预训练模型调用等任务。重点强调了理解库功能、预处理、模型选择、性能优化和模型解释性的重要性,帮助面试者提升NLP技术展示。
                                20 5
                                |
                                2天前
                                |
                                数据采集 JavaScript 前端开发
                                使用Python打造爬虫程序之破茧而出:Python爬虫遭遇反爬虫机制及应对策略
                                【4月更文挑战第19天】本文探讨了Python爬虫应对反爬虫机制的策略。常见的反爬虫机制包括User-Agent检测、IP限制、动态加载内容、验证码验证和Cookie跟踪。应对策略包括设置合理User-Agent、使用代理IP、处理动态加载内容、验证码识别及维护Cookie。此外,还提到高级策略如降低请求频率、模拟人类行为、分布式爬虫和学习网站规则。开发者需不断学习新策略,同时遵守规则和法律法规,确保爬虫的稳定性和合法性。
                                |
                                2天前
                                |
                                Python
                                如何使用Python的Plotly库创建交互式图表?
                                Plotly是Python的交互式图表库,支持多种图表类型,如折线图、散点图、柱状图。使用步骤包括安装库、导入模块、准备数据、创建图表对象、添加数据和设置属性,最后显示或保存图表。
                                16 6
                                |
                                2天前
                                |
                                机器学习/深度学习 数据采集 算法
                                请解释Python中的Sklearn库以及它的主要用途。
                                Sklearn是Python的机器学习库,提供数据预处理、特征选择、分类回归、聚类、模型评估和参数调优等工具。包含监督和无监督学习算法,如SVM、决策树、K-means等,并提供样例数据集便于实践。它是进行机器学习项目的重要资源。
                                11 1
                                |
                                2天前
                                |
                                XML 数据采集 自然语言处理
                                请解释Python中的BeautifulSoup库以及它的主要用途。
                                BeautifulSoup是Python的HTML/XML解析库,用于数据提取和网页抓取。它提供树形结构解析文档,支持查找、访问和修改元素。主要用途包括网页抓取、数据清洗、自动化测试、内容生成、网站开发及与其他库集成,如Requests和Scrapy。适用于各种数据处理场景。
                                7 1
                                |
                                2天前
                                |
                                索引 Python
                                如何使用Python的Pandas库进行数据透视表(pivot table)操作?
                                使用Pandas在Python中创建数据透视表的步骤包括:安装Pandas库,导入它,创建或读取数据(如DataFrame),使用`pd.pivot_table()`指定数据框、行索引、列索引和值,计算聚合函数(如平均分),并可打印或保存结果到文件。这允许对数据进行高效汇总和分析。
                                8 2
                                |
                                4天前
                                |
                                机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
                                SciPy线性代数库详解:矩阵运算与方程求解
                                【4月更文挑战第17天】SciPy的`scipy.linalg`模块提供丰富的线性代数功能,包括矩阵运算、线性方程组求解、特征值问题和奇异值分解等,基于BLAS和LAPACK库确保效率与稳定性。关键操作如矩阵乘法使用`dot`函数,转置和共轭转置用`transpose`和`conj`,求解线性方程组有`solve`和迭代方法,计算特征值和向量用`eig`,奇异值分解则依赖`svd`。这个库对科学计算、数据分析和机器学习等领域至关重要。
                                |
                                9天前
                                |
                                数据采集 存储 API
                                网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
                                【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。
                                |
                                13天前
                                |
                                数据采集 Python
                                【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
                                本文以西安医学院-校长信箱为基础来展示爬虫案例。来介绍python爬虫。
                                【python】爬虫-西安医学院-校长信箱
                                |
                                1月前
                                |
                                数据采集 Python
                                爬虫实战-Python爬取百度当天热搜内容
                                爬虫实战-Python爬取百度当天热搜内容
                                65 0