AI 助理
备案控制台
开发者社区 大数据 文章 正文

Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法

2017-12-04 1157
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
全局流量管理 GTM，标准版 1个月
公共DNS（含HTTPDNS解析），每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS，旗舰版 1个月
简介：

上一节我们介绍了正则表达式，它的内容其实还是蛮多的，如果一个正则匹配稍有差池，那可能程序就处在永久的循环之中，而且有的小伙伴们也对写正则表达式的写法用得不熟练，没关系，我们还有一个更强大的工具，叫Beautiful Soup，有了它我们可以很方便地提取出HTML或XML标签中的内容，实在是方便，这一节就让我们一起来感受一下Beautiful Soup的强大吧。

1. Beautiful Soup的简介

简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下：

Beautiful Soup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。

Beautiful Soup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，Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。

Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib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。

废话不多说，我们来试一下吧~

2. Beautiful Soup 安装

Beautiful Soup 3 目前已经停止开发，推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4，不过它已经被移植到BS4了，也就是说导入时我们需要 import bs4 。所以这里我们用的版本是 Beautiful Soup 4.3.2 (简称BS4)，另外据说 BS4 对 Python3 的支持不够好，不过我用的是 Python2.7.7，如果有小伙伴用的是 Python3 版本，可以考虑下载 BS3 版本。

 

可以利用 pip 或者 easy_install 来安装，以下两种方法均可

 
1
easy_install beautifulsoup4

 

 
1
pip install beautifulsoup4

如果想安装最新的版本，请直接下载安装包来手动安装，也是十分方便的方法。在这里我安装的是 Beautiful Soup 4.3.2

Beautiful Soup 3.2.1Beautiful Soup 4.3.2

下载完成之后解压

运行下面的命令即可完成安装

 
1
sudo python setup.py install

然后需要安装 lxml

 
1
easy_install lxml

 

 
1
pip install lxml

另一个可供选择的解析器是纯Python实现的 html5lib , html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:

 
1
easy_install html5lib

 

 
1
pip install html5lib

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，lxml 解析器更加强大，速度更快，推荐安装。

<thead”>

 

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 的版本中文档容错能力差
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, [“lxml”, “xml”])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

3. 开启Beautiful Soup 之旅

在这里先分享官方文档链接，不过内容是有些多，也不够条理，在此本文章做一下整理方便大家参考。

官方文档

4. 创建 Beautiful Soup 对象

首先必须要导入 bs4 库

 
1
from bs4 import BeautifulSoup

我们创建一个字符串，后面的例子我们便会用它来演示

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
html = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title" name="dromouse"><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 beautifulsoup 对象

 
1
soup = BeautifulSoup(html)

另外，我们还可以用本地 HTML 文件来创建对象，例如

 
1
soup = BeautifulSoup(open('index.html'))

上面这句代码便是将本地 index.html 文件打开，用它来创建 soup 对象

下面我们来打印一下 soup 对象的内容，格式化输出

 
1
print soup.prettify()

 

 
1
2
3
4
5
<html>
<head>
  <title>
   The Dormouse's story
  </title>

以上便是输出结果，格式化打印出了它的内容，这个函数经常用到，小伙伴们要记好咯。

5. 四大对象种类

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种:

  • Tag
  • NavigableString
  • BeautifulSoup
  • Comment

下面我们进行一一介绍

（1）Tag

Tag 是什么？通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签，例如

 
1
<title>The Dormouse's story</title>

 

 
1
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>

上面的 title a 等等 HTML 标签加上里面包括的内容就是 Tag，下面我们来感受一下怎样用 Beautiful Soup 来方便地获取 Tags

下面每一段代码中注释部分即为运行结果

 
1
2
print soup.title
#<title>The Dormouse's story</title>

 

 
1
2
print soup.head
#<head><title>The Dormouse's story</title></head>

 

 
1
2
print soup.a
#<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>

 

 
1
2
print soup.p
#<p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>

我们可以利用 soup加标签名轻松地获取这些标签的内容，是不是感觉比正则表达式方便多了？不过有一点是，它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签，如果要查询所有的标签，我们在后面进行介绍。

我们可以验证一下这些对象的类型

 
1
2
print type(soup.a)
#<class 'bs4.element.Tag'>

对于 Tag，它有两个重要的属性，是 name 和 attrs，下面我们分别来感受一下

name

 
1
2
3
4
print soup.name
print soup.head.name
#[document]
#head

soup 对象本身比较特殊，它的 name 即为 [document]，对于其他内部标签，输出的值便为标签本身的名称。

attrs

 
1
2
print soup.p.attrs
#{'class': ['title'], 'name': 'dromouse'}

在这里，我们把 p 标签的所有属性打印输出了出来，得到的类型是一个字典。

如果我们想要单独获取某个属性，可以这样，例如我们获取它的 class 叫什么

 
1
2
print soup.p['class']
#['title']

还可以这样，利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的

 
1
2
print soup.p.get('class')
#['title']

我们可以对这些属性和内容等等进行修改，例如

 
1
2
3
soup.p['class']="newClass"
print soup.p
#<p class="newClass" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>

还可以对这个属性进行删除，例如

 
1
2
3
del soup.p['class']
print soup.p
#<p name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>

不过，对于修改删除的操作，不是我们的主要用途，在此不做详细介绍了，如果有需要，请查看前面提供的官方文档

（2）NavigableString

既然我们已经得到了标签的内容，那么问题来了，我们要想获取标签内部的文字怎么办呢？很简单，用 .string 即可，例如

 
1
2
print soup.p.string
#The Dormouse's story

这样我们就轻松获取到了标签里面的内容，想想如果用正则表达式要多麻烦。它的类型是一个 NavigableString，翻译过来叫 可以遍历的字符串，不过我们最好还是称它英文名字吧。

来检查一下它的类型

 
1
2
print type(soup.p.string)
#<class 'bs4.element.NavigableString'>

 

（3）BeautifulSoup

BeautifulSoup 对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作 Tag 对象，是一个特殊的 Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性来感受一下

 
1
2
3
4
5
6
print type(soup.name)
#<type 'unicode'>
print soup.name
# [document]
print soup.attrs
#{} 空字典

 

（4）Comment

Comment 对象是一个特殊类型的 NavigableString 对象，其实输出的内容仍然不包括注释符号，但是如果不好好处理它，可能会对我们的文本处理造成意想不到的麻烦。

我们找一个带注释的标签

 
1
2
3
print soup.a
print soup.a.string
print type(soup.a.string)

 

运行结果如下

 

 
1
2
3
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>
Elsie
<class 'bs4.element.Comment'>

a 标签里的内容实际上是注释，但是如果我们利用 .string 来输出它的内容，我们发现它已经把注释符号去掉了，所以这可能会给我们带来不必要的麻烦。

另外我们打印输出下它的类型，发现它是一个 Comment 类型，所以，我们在使用前最好做一下判断，判断代码如下

 
1
2
if type(soup.a.string)==bs4.element.Comment:
    print soup.a.string

上面的代码中，我们首先判断了它的类型，是否为 Comment 类型，然后再进行其他操作，如打印输出。

6. 遍历文档树

（1）直接子节点

要点：.contents  .children  属性

.contents

tag 的 .content 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出

 
1
2
print soup.head.contents 
#[<title>The Dormouse's story</title>]

输出方式为列表，我们可以用列表索引来获取它的某一个元素

 
1
2
print soup.head.contents[0]
#<title>The Dormouse's story</title>

.children

它返回的不是一个 list，不过我们可以通过遍历获取所有子节点。

我们打印输出 .children 看一下，可以发现它是一个 list 生成器对象

 
1
2
print soup.head.children
#<listiterator object at 0x7f71457f5710>

我们怎样获得里面的内容呢？很简单，遍历一下就好了，代码及结果如下

 
1
2
for child in  soup.body.children:
    print child

 

 
1
2
3
4
5
<p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>
 
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and

 

 （2）所有子孙节点

知识点：.descendants 属性

.descendants

.contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点，.descendants 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环，和 children类似，我们也需要遍历获取其中的内容。

 
1
2
for child in soup.descendants:
    print child

运行结果如下，可以发现，所有的节点都被打印出来了，先生最外层的 HTML标签，其次从 head 标签一个个剥离，以此类推。

 
1
2
3
4
5
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>,

 

 （3）节点内容

知识点：.string 属性

如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点。如果一个tag仅有一个子节点,那么这个tag也可以使用 .string 方法,输出结果与当前唯一子节点的 .string 结果相同。

通俗点说就是：如果一个标签里面没有标签了，那么 .string 就会返回标签里面的内容。如果标签里面只有唯一的一个标签了，那么 .string 也会返回最里面的内容。例如

 
1
2
3
4
print soup.head.string
#The Dormouse's story
print soup.title.string
#The Dormouse's story

如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定，string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None

 
1
2
print soup.html.string
# None

 

（4）多个内容

知识点： .strings  .stripped_strings 属性

.strings

获取多个内容，不过需要遍历获取，比如下面的例子

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
for string in soup.strings:
    print(repr(string))
    # u"The Dormouse's story"
    # u'\n\n'
    # u"The Dormouse's story"
    # u'\n\n'
    # u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'
    # u'Elsie'
    # u',\n'
    # u'Lacie'
    # u' and\n'
    # u'Tillie'
    # u';\nand they lived at the bottom of a well.'
    # u'\n\n'
    # u'...'
    # u'\n'

.stripped_strings 

输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用 .stripped_strings 可以去除多余空白内容

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
for string in soup.stripped_strings:
    print(repr(string))
    # u"The Dormouse's story"
    # u"The Dormouse's story"
    # u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were'
    # u'Elsie'
    # u','
    # u'Lacie'
    # u'and'
    # u'Tillie'
    # u';\nand they lived at the bottom of a well.'
    # u'...'

 

（5）父节点

 知识点： .parent 属性

 

 
1
2
3
p = soup.p
print p.parent.name
#body

 

 
1
2
3
content = soup.head.title.string
print content.parent.name
#title

 

（6）全部父节点

知识点：.parents 属性

通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点，例如

 
1
2
3
content = soup.head.title.string
for parent in  content.parents:
    print parent.name
 
1
2
3
4
title
head
html
[document]

  （7）兄弟节点

知识点：.next_sibling  .previous_sibling 属性

兄弟节点可以理解为和本节点处在统一级的节点，.next_sibling 属性获取了该节点的下一个兄弟节点，.previous_sibling 则与之相反，如果节点不存在，则返回 None

注意：实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白，因为空白或者换行也可以被视作一个节点，所以得到的结果可能是空白或者换行

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
print soup.p.next_sibling
#       实际该处为空白
print soup.p.prev_sibling
#None   没有前一个兄弟节点，返回 None
print soup.p.next_sibling.next_sibling
#<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
#<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>,
#<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and
#<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;
#and they lived at the bottom of a well.</p>
#下一个节点的下一个兄弟节点是我们可以看到的节点

 

（8）全部兄弟节点

知识点：.next_siblings  .previous_siblings 属性

通过 .next_siblings 和 .previous_siblings 属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出

 
1
2
3
4
5
6
7
8
for sibling in soup.a.next_siblings:
    print(repr(sibling))
    # u',\n'
    # <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
    # u' and\n'
    # <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
    # u'; and they lived at the bottom of a well.'
    # None

 

（9）前后节点

知识点：.next_element  .previous_element 属性

与 .next_sibling  .previous_sibling 不同，它并不是针对于兄弟节点，而是在所有节点，不分层次

比如 head 节点为

 
1
<head><title>The Dormouse's story</title></head>

那么它的下一个节点便是 title，它是不分层次关系的

 
1
2
print soup.head.next_element
#<title>The Dormouse's story</title>

 

（10）所有前后节点

知识点：.next_elements  .previous_elements 属性

通过 .next_elements 和 .previous_elements 的迭代器就可以向前或向后访问文档的解析内容,就好像文档正在被解析一样

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
for element in last_a_tag.next_elements:
    print(repr(element))
# u'Tillie'
# u';\nand they lived at the bottom of a well.'
# u'\n\n'
# <p class="story">...</p>
# u'...'
# u'\n'
# None

以上是遍历文档树的基本用法。

7.搜索文档树

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

find_all() 方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件

1）name 参数

name 参数可以查找所有名字为 name 的tag,字符串对象会被自动忽略掉

A.传字符串

最简单的过滤器是字符串.在搜索方法中传入一个字符串参数,Beautiful Soup会查找与字符串完整匹配的内容,下面的例子用于查找文档中所有的<b>标签

 
1
2
soup.find_all('b')
# [<b>The Dormouse's story</b>]  
1
2
print soup.find_all('a')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

B.传正则表达式

如果传入正则表达式作为参数,Beautiful Soup会通过正则表达式的 match() 来匹配内容.下面例子中找出所有以b开头的标签,这表示<body>和<b>标签都应该被找到

 
1
2
3
4
5
import re
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):
    print(tag.name)
# body
# b

C.传列表

如果传入列表参数,Beautiful Soup会将与列表中任一元素匹配的内容返回.下面代码找到文档中所有<a>标签和<b>标签

 
1
2
3
4
5
soup.find_all(["a", "b"])
# [<b>The Dormouse's story</b>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

D.传 True

True 可以匹配任何值,下面代码查找到所有的tag,但是不会返回字符串节点

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
for tag in soup.find_all(True):
    print(tag.name)
# html
# head
# title
# body
# p
# b
# p
# a
# a

E.传方法

如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数 [4] ,如果这个方法返回 True 表示当前元素匹配并且被找到,如果不是则反回 False

下面方法校验了当前元素,如果包含 class 属性却不包含 id 属性,那么将返回 True:

 
1
2
def has_class_but_no_id(tag):
    return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')

将这个方法作为参数传入 find_all() 方法,将得到所有<p>标签:

 
1
2
3
4
soup.find_all(has_class_but_no_id)
# [<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>,
#  <p class="story">Once upon a time there were...</p>,
#  <p class="story">...</p>]

2）keyword 参数

注意：如果一个指定名字的参数不是搜索内置的参数名,搜索时会把该参数当作指定名字tag的属性来搜索,如果包含一个名字为 id 的参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”id”属性

 
1
2
soup.find_all(id='link2')
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]

如果传入 href 参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”href”属性

 
1
2
soup.find_all(href=re.compile("elsie"))
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]

使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性

 
1
2
soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id='link1')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">three</a>]

在这里我们想用 class 过滤，不过 class 是 python 的关键词，这怎么办？加个下划线就可以

 
1
2
3
4
soup.find_all("a", class_="sister")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

有些tag属性在搜索不能使用,比如HTML5中的 data-* 属性

 
1
2
3
data_soup = BeautifulSoup('<div data-foo="value">foo!</div>')
data_soup.find_all(data-foo="value")
# SyntaxError: keyword can't be an expression

但是可以通过 find_all() 方法的 attrs 参数定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的tag

 
1
2
data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"})
# [<div data-foo="value">foo!</div>]

3）text 参数

通过 text 参数可以搜搜文档中的字符串内容.与 name 参数的可选值一样, text 参数接受 字符串 , 正则表达式 , 列表, True

 
1
2
3
4
5
6
7
8
soup.find_all(text="Elsie")
# [u'Elsie']
 
soup.find_all(text=["Tillie", "Elsie", "Lacie"])
# [u'Elsie', u'Lacie', u'Tillie']
 
soup.find_all(text=re.compile("Dormouse"))
[u"The Dormouse's story", u"The Dormouse's story"]

4）limit 参数

find_all() 方法返回全部的搜索结构,如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果.

文档树中有3个tag符合搜索条件,但结果只返回了2个,因为我们限制了返回数量

 
1
2
3
soup.find_all("a", limit=2)
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
#  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]

5）recursive 参数

调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点,如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False .

一段简单的文档:

 
1
2
3
4
5
6
7
<html>
<head>
  <title>
   The Dormouse's story
  </title>
</head>
...

是否使用 recursive 参数的搜索结果:

 
1
2
3
4
5
soup.html.find_all("title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]
 
soup.html.find_all("title", recursive=False)
# []

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

它与 find_all() 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果

（3）find_parents()  find_parent()

find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容

（4）find_next_siblings()  find_next_sibling()

这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点

（5）find_previous_siblings()  find_previous_sibling()

这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点

（6）find_all_next()  find_next()

这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点

（7）find_all_previous() 和 find_previous()

这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点

注：以上（2）（3）（4）（5）（6）（7）方法参数用法与 find_all() 完全相同，原理均类似，在此不再赘述。

8.CSS选择器

我们在写 CSS 时，标签名不加任何修饰，类名前加点，id名前加 #，在这里我们也可以利用类似的方法来筛选元素，用到的方法是 soup.select()，返回类型是 list

（1）通过标签名查找

 
1
2
print soup.select('title') 
#[<title>The Dormouse's story</title>]

 

 
1
2
print soup.select('a')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
 
1
2
print soup.select('b')
#[<b>The Dormouse's story</b>]

（2）通过类名查找

1
2
print soup.select('.sister')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

 （3）通过 id 名查找

 

1
2
print soup.select('#link1')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

（4）组合查找

组合查找即和写 class 文件时，标签名与类名、id名进行的组合原理是一样的，例如查找 p 标签中，id 等于 link1的内容，二者需要用空格分开

 
1
2
print soup.select('p #link1')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

直接子标签查找

 
1
2
print soup.select("head > title")
#[<title>The Dormouse's story</title>]

 （5）属性查找

查找时还可以加入属性元素，属性需要用中括号括起来，注意属性和标签属于同一节点，所以中间不能加空格，否则会无法匹配到。

 
1
2
print soup.select('a[class="sister"]')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

 

1
2
print soup.select('a[href="http://example.com/elsie"]')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

同样，属性仍然可以与上述查找方式组合，不在同一节点的空格隔开，同一节点的不加空格

 
1
2
print soup.select('p a[href="http://example.com/elsie"]')
#[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>]

以上的 select 方法返回的结果都是列表形式，可以遍历形式输出，然后用 get_text() 方法来获取它的内容。

 
1
2
3
4
5
6
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print type(soup.select('title'))
print soup.select('title')[0].get_text()
 
for title in soup.select('title'):
    print title.get_text()

好，这就是另一种与 find_all 方法有异曲同工之妙的查找方法，是不是感觉很方便？

总结

本篇内容比较多，把 Beautiful Soup 的方法进行了大部分整理和总结，不过这还不算完全，仍然有 Beautiful Soup 的修改删除功能，不过这些功能用得比较少，只整理了查找提取的方法，希望对大家有帮助！小伙伴们加油！

熟练掌握了 Beautiful Soup，一定会给你带来太多方便，加油吧！

本文转自博客园知识天地的博客，原文链接：Python爬虫利器二之Beautiful Soup的用法，如需转载请自行联系原博主。

文章标签：
云解析DNS
Python
数据采集
数据格式
XML
机器学习/深度学习
关键词：
Python爬虫
爬虫python
Python用法
Python BeautifulSoup
Python爬虫beautifulsoup
云栖希望。
目录
相关文章
土木林森
|
28天前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫：Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理，以及存储爬取的数据。通过具体示例，帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法，提升数据采集效率。
土木林森
79 6
小白学大数据
|
26天前
|
数据采集 Web App开发 JavaScript
爬虫策略规避：Python爬虫的浏览器自动化
爬虫策略规避：Python爬虫的浏览器自动化
小白学大数据
90 1
土木林森
|
29天前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫：Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言，在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架，为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例，详细解析Scrapy框架的应用与技巧，并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
土木林森
57 4
AIweker
|
2月前
|
XML 前端开发 数据格式
Beautiful Soup 解析html | python小知识
在数据驱动的时代，网页数据是非常宝贵的资源。很多时候我们需要从网页上提取数据，进行分析和处理。Beautiful Soup 是一个非常流行的 Python 库，可以帮助我们轻松地解析和提取网页中的数据。本文将详细介绍 Beautiful Soup 的基础知识和常用操作，帮助初学者快速入门和精通这一强大的工具。【10月更文挑战第11天】
AIweker
64 2
九月天空
|
2月前
|
缓存 测试技术 开发者
深入理解Python装饰器：用法与实现
【10月更文挑战第7天】深入理解Python装饰器：用法与实现
九月天空
18 1
九月天空
|
2月前
|
传感器 大数据 数据处理
深入理解Python中的生成器：用法及应用场景
【10月更文挑战第7天】深入理解Python中的生成器：用法及应用场景
九月天空
51 1
bruce_xiaowei
|
2月前
|
数据采集 JavaScript 前端开发
JavaScript逆向爬虫——使用Python模拟执行JavaScript
JavaScript逆向爬虫——使用Python模拟执行JavaScript
bruce_xiaowei
36 2
蓝易云
|
2月前
|
存储 大数据 Python
案例学Python：filter()函数的用法，高级！
`filter()`函数是Python中处理序列数据的强大工具，它允许我们高效地根据条件过滤元素。通过结合匿名函数、常规函数或直接利用Python的内置逻辑，`filter()`提供了灵活且高效的过滤机制，尤其在大数据处理和内存敏感的应用中展现出其价值。掌握 `filter()`的使用，不仅能提升代码的可读性和效率，还能更好地适应Python的函数式编程风格。
蓝易云
35 2
qa浪涛
|
2月前
|
Python
深入了解Python中星号变量的特殊用法
深入了解Python中星号变量的特殊用法
qa浪涛
25 0
宋晨明
|
2月前
|
PyTorch 测试技术 算法框架/工具
Python中Thop库的常见用法和代码示例
肆十二在B站分享了关于THOP（Torch-OpCounter）的实战教学视频。THOP是一个用于计算PyTorch模型操作数和计算量的工具，帮助开发者评估模型复杂度和性能。本文介绍了THOP的安装、使用方法及基本用例，包括如何计算模型的FLOPs和参数量。
宋晨明
115 0

热门文章

最新文章

  • 1
    手把手教你用Python实践深度学习
  • 2
    3、Python与设计模式--建造者模式
  • 3
    HaaS轻应用(Python): 使用“千里传音“服务打造您的专属云喇叭
  • 4
    python目录操作一
  • 5
    [Spark][Python]Spark Python 索引页
  • 6
    第26讲 python文件的格式化写入
  • 7
    Python网络编程1--笔记
  • 8
    Python——装饰器（两种不同的使用场景）
  • 9
    Python内置函数
  • 10
    python3编码问题终结者--还搞不懂你来找我
  • 1
    揭秘豆瓣网站爬虫：利用lua-resty-request库获取图片链接
    98
  • 2
    网络爬虫实战演练
    56
  • 3
    Python 爬虫：Spring Boot 反爬虫的成功案例
    666
  • 4
    使用Python实现简单的Web爬虫
    94
  • 5
    Node.js爬虫在租房信息监测与分析中的应用
    95
  • 6
    如何利用Python构建高效的Web爬虫
    70
  • 7
    Python爬虫技术与数据可视化：Numpy、pandas、Matplotlib的黄金组合
    295
  • 8
    静态代理IP对反爬虫策略的应对，以及静态ip对爬虫的助力
    74
  • 9
    Python爬虫：数据获取与解析的艺术
    86
  • 10
    【专栏】随着技术发展，Scrapy将在网络爬虫领域持续发挥关键作用
    104

    • 相关课程

    更多
  • Python爬虫实战
  • Python开发基础入门
  • Python常用数据科学库
  • Python网络爬虫实战
  • Python完全自学手册图文教程
  • Python基础快速入门实战教程

    • 相关电子书

    更多
  • From Python Scikit-Learn to Sc
  • Data Pre-Processing in Python:
  • 双剑合璧-Python和大数据计算平台的结合

    • 相关实验场景

    更多
  • 用Python画圣诞树
  • Python选择及循环结构
  • 云端Python及基本操作
  • Python网络通信程序典型应用
  • Python新手入门（Anolis OS）
  • Python新手入门

    • 推荐镜像

    更多
  • python-release
  • nodejs-release
  • golang
    • 下一篇
    阿里云无影云电脑免费试用，最长可试用3个月