五：《智慧的网络爬虫》— bs4数据解析-阿里云开发者社区

为什么要学习这么多的数据解析方式：

随着学习的深入，会遇到很多很多的网站；网站的布局是多种多样的，学习更多的数据解析方式是用来去适应网站布局，找到一种最适合当前网页解析的方法，提高解析数据的效率

1.`bs4`介绍：

bs4全名是Beautiful Soup 4，bs4是Python的一个第三方库，最主要的功能是从网页抓取数据；bs4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程序
Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式。Beautiful Soup会帮节省数小时甚至数天的工作时间。

bs4的安装：

#在终端输入
pip install bs4

注意：

由于bS4解析页面时需要依赖文档解析器，所以还要安装lxml作为解析库。bs4是依赖lxml库的，只有先安装lxml库才可以安装bs4库

lxml的安装：

#在终端输入
pip install lxml

当然，Python 也自带了一个文档解析库 html.parser，但是其解析速度要稍慢于 lxml。

除了上述解析器外，还可以使用html5lib解析器。

html5lib的安装：

#在终端输入
pip install html5lib

注意：

推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高。在Python2.7.3之前的版本和Python3.2.2之前的版本，必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定。
如果一段HTML或XML文档格式不正确的话，那么在不同的解析器中返回的结果可能是不一样的。因此我们可以根据情况去选择对应的文档解析器。具体情况具体分析。

2.`bs4`的使用（快速入门）

（1）创建bs4解析对象

1.导入解析包：

from bs4 import BeautifulSoup #用的是 BeautifulSoup 这个类

2.创建BeautifulSoup解析对象：

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') #实例化BeautifulSoup对象

#html_doc：表示要解析的文档（要解析的网页源代码）
#html.parser：表示解析文档时所用的文档解析器，此处的解析器也可以是 lxml 或者 html5lib

示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""
# 创建一个soup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
print(soup,type(soup))
# 格式化文档输出
print(soup.prettify())
# 获取title标签内容 <title>The Dormouse's story</title>
print(soup.title) 
# 获取title标签名称: title
print(soup.title.name) 
# title标签里面的文本内容: The Dormouse's story
print(soup.title.string)
# 获取p段落
print(soup.p)
"""
注意：soup对象所返回的内容都是第一条数据
"""

3.`bs4`的对象种类：

tag : 标签
NavigableString : 标签中的文本对象，可导航的字符串
BeautifulSoup : bs4对象
Comment : 注释

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")

'''tag:标签'''
print(type(soup.title))
print(type(soup.p))
print(type(soup.a))

'''NavigableString : 可导航的字符串'''
from bs4.element import NavigableString
print(type(soup.title.string))

'''BeautifulSoup : bs对象'''
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
print(type(soup))

'''Comment : 注释'''
html = "<b><!--加油学习--></b>"
soup2 = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup2.b.string, type(soup2.b.string))

4.遍历文档树：

遍历子节点：

contents 返回的是一个所有子节点的列表（了解）
children 返回的是一个子节点的迭代器（了解）
descendants 返回的是一个生成器遍历子子孙孙（了解）
string 获取标签里面的内容（掌握）
strings 返回是一个生成器对象用过来获取多个标签内容（掌握）
stripped_strings 和strings 基本一致但是它可以把多余的空格去掉（掌握）

遍历父节点（了解）：

parent 直接获得父节点
parents 获取所有的父节点

遍历兄弟节点（了解）：

next_sibling 下一个兄弟结点
previous_sibling 上一个兄弟结点
next_siblings 下一个所有兄弟结点
previous_siblings上一个所有兄弟结点

示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html>
<head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
</body>
</html>
"""

#实例化bs4对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml")

r1 = soup.title.string  # 获取单个标签中的内容
print(r1)

# 获取html中所有的标签内容
r2 = soup.html.strings  # 返回是一个生成器对象用过来获取多个标签内容
print(r2)
#print(list(r2))
for i in r2:
    print(i)

r3 = soup.html.stripped_strings  # 和strings方法基本一致 但是它可以把多余的空格去掉
print(r3)  # 生成器对象 <generator object Tag._all_strings at 0x000001A73C538AC8>
#print(list(r3))
for i in r3:
    print(i)

5.搜索文档树：

"""

（1）find()：返回搜索到的第一条数据
（2）find_all()：以列表形式返回所有的搜索到的标签数据

"""

示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

html = """
<table class="tablelist" cellpadding="0" cellspacing="0">
    <tbody>
        <tr class="h">
            <td class="l" width="374">职位名称</td>
            <td>职位类别</td>
            <td>人数</td>
            <td>地点</td>
            <td>发布时间</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=33824&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云区块链高级研发工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=29938&keywords=python&tid=87&lid=2218">22989-金融云高级后台开发</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>2</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31236&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐运营开发工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>2</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31235&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG16-腾讯音乐业务运维工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-25</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34531&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级研发工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=34532&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG03-高级图像算法研发工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=31648&keywords=python&tid=87&lid=2218">TEG11-高级AI开发工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>4</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32218&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="even">
            <td class="l square"><a target="_blank" href="position_detail.php?id=32217&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
        <tr class="odd">
            <td class="l square"><a id="test" class="test" target='_blank' href="position_detail.php?id=34511&keywords=python&tid=87&lid=2218">SNG11-高级业务运维工程师（深圳）</a></td>
            <td>技术类</td>
            <td>1</td>
            <td>深圳</td>
            <td>2017-11-24</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>
"""

soup = BeautifulSoup(html,'lxml')

#（1）获取所有的tr标签：
trs = soup.find_all("tr")  # 这是个列表过滤器
for tr in trs:
    print(tr)
    print("*" * 150)

#（2）获取第二个tr标签：
tr = soup.find_all("tr")[1]
print(tr)

#（3）获取获取所有的 class = even 的tr标签：
trs = soup.find_all("tr", class_="even")  # 这里如果直接用class不行 class是作为我们的关键字
# trs = soup.find_all("tr", attrs={"class": "even"})  这两种方式都可
for tr in trs:
    print(tr)
    print("*" * 150)

#（4）获取所有的a标签的href属性：
a_li = soup.find_all("a")
for a in a_li:
    href = a.get("href")
    print(href)

#（5）获取所有的岗位信息：
trs = soup.find_all("tr")[1:] # 将第一个标签过滤掉
for tr in trs:
    tds = tr.find_all("td")
    job_name = tds[0].string
    print(job_name)

a_li = soup.find_all("a") # 两种方式都可以
for a in a_li:
    href = a.string
    print(href)

6.`select()`方法：

我们也可以通过CSS选择器的方式来提取数据。但是需要注意的是这里面需要我们掌握CSS语法

CSS学习参考：在这里就不做过多讲述了

https://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asp

7.修改文档树：(了解)

修改tag的名称和属性
修改string 属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
decompose() 修改删除段落，对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉

"""本地自卫"""

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")

# 修改tag的名称和属性
tag_p = soup.p
print(tag_p)
tag_p.name = "w"
tag_p["class"] = "content"
print(tag_p)


# 修改string  属性赋值,就相当于用当前的内容替代了原来的内容
tag_p = soup.p
print(tag_p.text)
tag_p.string = "you need python"
print(tag_p.text)

# append() 像tag中添加内容,就好像Python的列表的 .append() 方法
tag_p = soup.p
print(tag_p)
tag_p.append("真的!")
print(tag_p)

# decompose() 修改删除段落，对于一些没有必要的文章段落我们可以给他删除掉
r = soup.title
print(r)
r.decompose()
print(soup)

8.`csv`模块（必须学会）

CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔值（也称字符分隔值，因为分隔符可以不是逗号），是一种常用的文本格式，用以存储表格数据，包括数字或者字符。很多程序在处理数据时都会碰到csv这种格式的文件。

csv模块的使用：

导入模块：csv模块是内置库，不用我们去安装，直接导入使用即可

import csv

注意： csv文件用WPS打开不会出现乱码

写入csv文件：

1.通过创建writer对象，主要用到2个方法。一个是writerow，写入一行。另一个是writerows写入多行
2.使用DictWriter可以使用字典的方式把数据写入进去

读取csv文件：

1.通过reader()读取到的每一条数据是一个列表。可以通过下标的方式获取具体某一个值
2.通过DictReader()读取到的数据是一个字典。可以通过Key值(列名)的方式获取数据

示例代码：

"""csv写入文件"""

# 方式一
import csv

persons = [('温轻舟', 20, 185), ('舟舟', 22, 183), ('欣欣', 20, 175)]
headers = ('name', 'age', 'heigth')  # 表头
with open('persons.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline="")as f:
    writer = csv.writer(f)  # 创建writer对象
    writer.writerow(headers)  # 将表头写入进去

    """通过for循环的方式写入数据"""
    # for i in persons:  # 遍历每一条数据
    #     writer.writerow(i)  # 将列表中的值写入进去

    writer.writerows(persons)


# 方式二（用的更多）
# 通过 DictWriter 写入字典数据格式
import csv

persons = [
    {
   'name': '温轻舟', 'age': 18, 'gender': '男'},
    {
   'name': '舟舟', 'age': 18, 'gender': '男'},
    {
   'name': '欣欣', 'age': 18, 'gender': '女'}
]

headers = ('name', 'age', 'gender')
with open('person2.csv', mode='w', encoding='utf-8',newline="")as f:
    writer = csv.DictWriter(f, headers)  # 创建writer对象
    writer.writeheader()  # 写入表头
    writer.writerows(persons)


"""csv读取文件"""
# 方式一
import csv
with open('persons.csv',mode='r',encoding='utf-8',newline="")as f:
    reader = csv.reader(f)  # 读取对象
    print(reader)   # <_csv.reader object at 0x0000021D7424D5F8>
    for i in reader:
        print(i)

# 方式二
# 通过 DictReader 的方式进行读取
import csv
with open('person2.csv', mode='r', encoding='utf-8',newline="")as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    print(reader)  # <_csv.reader object at 0x0000021D7424D5F8>
    for i in reader:
        print(i)
        for j, k in i.items():  # 遍历字典当中的键值对
            print(j, k)

9:`bs4`项目实战：

爬取全国所有城市的温度(最低气温) 并保存到csv文件中：

"""
需求：爬取全国所有天气，并保存到csv文件中

思路分析：
（1）保存格式：以字典的形式保存 —— {'城市':'xxx','温度':'yyy'}
（2）url分析：
    华北：http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml
    东北：http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml
    华东：http://www.weather.com.cn/textFC/hd.shtml
    华中：http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml
    华南：http://www.weather.com.cn/textFC/hn.shtml
    西北：http://www.weather.com.cn/textFC/xb.shtml
    西南：http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml
    港澳台：http://www.weather.com.cn/textFC/gat.shtml

    经过分析得出模板url为:
        http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml

（3）获取网络源码然后创建soup对象：
（4）使用bs4语法获取目标数据（需要分析网络源码）：
        4.1 先找到整页的div class = 'conMidtab'标签
        4.2 接下来找到它下面的每一个省或者是直辖市的table标签
        4.3 对拿到的tables数据进行过滤 找到table标签下面所有的tr标签 需要注意，要把前2个tr标签过滤掉（去掉表头）
        4.4 再找到tr标签里面所有的td标签(第0个就是城市 倒数第二个就是温度)
（5）将获取的目标数据进行存储：
（6）代码实现：
    1.定义一个函数用于获取网页源代码并解析数据
        def Getjiexi():
            pass
    2.定义一个函数用于保存数据
        def Baocun():
            pass
    3.定义一个主函数用于各个函数执行
        def main():
            pass
    4.程序主入口：
        if __name__ = '__main__':
            main()
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv


# 1.定义一个函数用于获取网页源代码并解析数据
def Getjiexi(url):
    # 请求头信息
    headers = {
   
        "Accept": "*/*",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "Connection": "keep-alive",
        "^Cookie": "f_city=^%^E8^%^8B^%^8F^%^E5^%^B7^%^9E^%^7C101190401^%^7C; Hm_lvt_080dabacb001ad3dc8b9b9049b36d43b=1721155272,1721155919; HMACCOUNT=F3D5996C93543DEC; Hm_lpvt_080dabacb001ad3dc8b9b9049b36d43b=1721156639^",
        "Referer": "http://www.weather.com.cn/",
        "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36",
        "If-Modified-Since": "Thu, 18 Mar 2010 07:03:16 GMT",
        "^If-None-Match": "^\\^4ba1d034-f1^^^",
        "^sec-ch-ua": "^\\^Not/A)Brand^^;v=^\\^8^^, ^\\^Chromium^^;v=^\\^126^^, ^\\^Google",
        "sec-ch-ua-mobile": "?0",
        "^sec-ch-ua-platform": "^\\^Windows^^^",
        "Sec-Fetch-Dest": "image",
        "Sec-Fetch-Mode": "no-cors",
        "Sec-Fetch-Site": "cross-site",
        "^Intervention": "^<https://www.chromestatus.com/feature/5718547946799104^>; level=^\\^warning^^^",
        "Referer;": "",
        "If-None-Match": "765c1d94b5f52566796427f2fccf3ac2",
        "X-Requested-With": "XMLHttpRequest"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    # 获取网络源码
    html = response.text
    # print(html)

    # 1.创建soup对象，然后进行解析
    # soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
    soup = BeautifulSoup(html,'html5lib')

    # 2 先找到整页的div class = 'conMidtab'标签
    conMidtab = soup.find('div', class_='conMidtab')  # 在这里以 html 为基准去寻找标签
    # print(conMidtab)

    # 3 接下来找到它下面的每一个省或者是直辖市的table标签
    tables = conMidtab.find_all('table')  # 在这里以 conMidtab 为基准去寻找标签，将大盒子处理成了小盒子，保证了数据的准确性
    # print(tables)

    # 4对拿到的tables数据进行过滤，找到table标签下面所有的tr标签(需要注意，要把前2个tr标签过滤掉)

    # 定义一个列表 将字典数据进行存储 然后准备写入csv
    templist = []

    for table in tables:
        trs = table.find_all('tr')[2:]  # 把前2个tr标签过滤掉
        # print(trs)
        for index, tr in enumerate(trs):
            # print(index,tr)
            # 在找到tr标签里面所有的td标签(第0个就是城市 倒数第二个就是温度)
            tds = tr.find_all('td')
            # print(tds)
            # 获取城市存在的td标签
            city_td = tds[0]

            # 写判断的原因是因为需要对第一个tr的城市进行判断
            if index == 0:
                city_td = tds[1]
            # print(city_td)

            # 定义一个字典用于保存数据  城市和温度
            tempdict = {
   }

            # 获取城市文本数据
            city = list(city_td.stripped_strings)[0]
            # print(city)
            # 获取最低温度
            temp_td = tds[-2]
            temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]
            # print(temp)

            tempdict['city'] = city
            tempdict['temp'] = temp
            # 将字典数据添加到列表中
            templist.append(tempdict)
    # print(templist)  # 通过打印发现 {'city': '河北', 'temp': '20'} 这个根本不存在
    '''
        如果是直辖市你取第0个td标签没有问题，所有的数据也是正常的
        如果是省你不能取第0个td标签了(省的名字),取第一个td标签，但是所有的都取第一个td那么这样其它城市又不对了。因为其它的城市都是第0个td标签
        我们只需要做一个判断，什么时候取第0个td 什么时候取第一个td
    '''
    # 将获取的数据进行返回 用于下一步进行数据的存储
    return templist

# 2.定义一个函数用于保存数据
def Baocun(alltemplist):
    header = ('city', 'temp')
    with open('weather.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='')as f:
        # 创建写入对象
        writer = csv.DictWriter(f, header)
        # 写入表头
        writer.writeheader()
        # 写入数据
        writer.writerows(alltemplist)


# 3.定义一个主函数用于各个函数执行
def main():
    # url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml'
    # templist = Getjiexi(url)
    # print(templist)

    # 定义一个列表保存全国城市的温度
    alltemplist = []
    model_url = "http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml"  # 模板url
    # 定义一个列表 用于保存八大地区的url

    urlkey_list = ["hb", "db", "hd", "hz", "hn", "xb", "xn", "gat"]
    for i in urlkey_list:
        every_url = model_url.format(i)
        templist = Getjiexi(every_url)
        print(templist)
        alltemplist += templist
        # print(len(alltemplist))  # 这里我们会发现数据不对，是因为 lxml 解析器不适合，换成 html5lib 即可
    Baocun(alltemplist)

# 4.程序主入口：
if __name__ == '__main__':
    main()

五：《智慧的网络爬虫》— bs4数据解析

1.`bs4`介绍：

2.`bs4`的使用（快速入门）

3.`bs4`的对象种类：

4.遍历文档树：

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6.`select()`方法：

7.修改文档树：(了解)

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