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社区首页 >专栏 >二、爬虫基础库

二、爬虫基础库

作者头像
用户1214487
发布2018-01-24 11:51:56
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发布2018-01-24 11:51:56
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文章被收录于专栏:PythonPython

request模块

安装

1

pip install requests

简单使用  

import requests

response=requests.get("https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/")
print(response.content)   # 字节数据
print(response.text)      # 字符数据
print(type(response))       # <class 'requests.models.Response'>
print(response.status_code) # 200
print(response.encoding)    # utf-8
print(response.cookies)     # <RequestsCookieJar[<Cookie bid=YwWqpRG7Z_E for .douban.com/>]>

GET请求

最基本的GET请求可以直接用get方法

1

requests.get("https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/")

如果想要加参数,可以利用 params 参数

param={"a":1,"b":2}
response=requests.get("https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/",params=param)

print(response.url) # https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/?a=1&b=2

如果想请求JSON文件,可以利用 json() 方法解析

response=requests.get("https://github.com/timeline.json")

print(response.text)
print(response.json().get("message"))

原始响应内容

如果想获取来自服务器的原始套接字响应,可以取得 r.raw 。 不过需要在初始请求中设置 stream=True 。

>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json', stream=True)
>>> r.raw
<requests.packages.urllib3.response.HTTPResponse object at 0x101194810>
>>> r.raw.read(10)
'\x1f\x8b\x08\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03'

但一般情况下,你应该以下面的模式将文本流保存到文件:

with open(filename, 'wb') as fd:
    for chunk in r.iter_content(chunk_size):
        fd.write(chunk)

定制请求头

如果你想为请求添加 HTTP 头部,只要简单地传递一个 dict 给 headers 参数就可以了。

headers={"Content-Type":"application/json"}
data={"username":"yuan"}
response=requests.get("https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/beijing/",params=data,headers=headers)

print(response.url)
print(response.headers)

POST请求

通常,你想要发送一些编码为表单形式的数据——非常像一个 HTML 表单。要实现这个,只需简单地传递一个字典给 data 参数。你的数据字典在发出请求时会自动编码为表单形式:

payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post("http://httpbin.org/post", data=payload)

print(response.text)
{
  "args": {},
  "data": "",
  "files": {},
  "form": {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
  },
  "headers": {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Connection": "close",
    "Content-Length": "23",
    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", 
    "Host": "httpbin.org",
    "User-Agent": "python-requests/2.12.4"
  },
  "json": null,
  "origin": "114.242.248.107",
  "url": "http://httpbin.org/post"
}

你还可以为 data 参数传入一个元组列表。在表单中多个元素使用同一 key 的时候,这种方式尤其有效:

>>> payload = (('key1', 'value1'), ('key1', 'value2'))
>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data=payload)
>>> print(r.text)
{
  ...
  "form": {
    "key1": [
      "value1",
      "value2"
    ]
  },
  ...
}

很多时候你想要发送的数据并非编码为表单形式的。如果你传递一个 string 而不是一个 dict,那么数据会被直接发布出去。

例如,Github API v3 接受编码为 JSON 的 POST/PATCH 数据:

>>> import json

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> payload = {'some': 'data'}

>>> r = requests.post(url, data=json.dumps(payload))

此处除了可以自行对 dict 进行编码,你还可以使用 json 参数直接传递,然后它就会被自动编码。这是 2.4.2 版的新加功能:

>>> url = 'https://api.github.com/some/endpoint'
>>> payload = {'some': 'data'}

>>> r = requests.post(url, json=payload)

POST一个文件

Requests 使得上传文件变得很简单:

url = 'http://httpbin.org/post'
files = {'file': open('test', 'rb')}

r = requests.post(url, files=files)
print(r.text)

结果:

{
  "args": {},
  "data": "",
  "files": {
    "file": "I am Yuan"
  },
  "form": {},
  "headers": {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
    "Connection": "close",
    "Content-Length": "149",
    "Content-Type": "multipart/form-data; boundary=461b1f78ee7049238c2fc3ec738fa275", 
    "Host": "httpbin.org",
    "User-Agent": "python-requests/2.12.4"
  },
  "json": null,
  "origin": "114.242.249.23",
  "url": "http://httpbin.org/post"
}

Cookies

如果某个响应中包含一些 cookie,你可以快速访问它们:

应用

import requests

import re
import json

def getPage(url):

    response=requests.get(url)
    return response.text

def parsePage(s):

    com=re.compile('<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>'
                   '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>',re.S)

    ret=com.finditer(s)
    for i in ret:
        yield {
            "id":i.group("id"),
            "title":i.group("title"),
            "rating_num":i.group("rating_num"),
            "comment_num":i.group("comment_num"),
        }

def main(num):

    url='https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='%num
    response_html=getPage(url)
    ret=parsePage(response_html)
    print(ret)
    f=open("move_info7","a",encoding="utf8")

    for obj in ret:
        print(obj)
        data=json.dumps(obj,ensure_ascii=False)
        f.write(data+"\n")

if __name__ == '__main__':
    count=0
    for i in range(10):
        main(count)
        count+=25

更多见官方文档

beautifulsoup的简单使用

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。
'''

安装

1

pip3 install beautifulsoup4

解析器

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。

1

pip3 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

pip install html5lib

解析器对比 

官网文档

快速开始

下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 的一段内容(以后内容中简称为 爱丽丝 的文档):

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>
"""

使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个 BeautifulSoup 的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出:

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

print(soup.prettify())

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

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

几个简单的浏览结构化数据的方法:

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

soup.title.name
# u'title'

soup.title.string
# u'The Dormouse's story'

soup.title.parent.name
# u'head'

soup.p
# <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

soup.p['class']
# u'title'

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

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>]

soup.find(id="link3")
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>

从文档中找到所有<a>标签的链接:

for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))
    # http://example.com/elsie
    # http://example.com/lacie
    # http://example.com/tillie

从文档中获取所有文字内容:

print(soup.get_text())

如何使用

将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open("index.html"))

soup = BeautifulSoup("<html>data</html>")

然后,Beautiful Soup选择最合适的解析器来解析这段文档,如果手动指定解析器那么Beautiful Soup会选择指定的解析器来解析文档。

对象的种类

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种

Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment .

Tag

通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签,Tag 对象与XML或HTML原生文档中的tag相同:

soup = BeautifulSoup('<b class="boldest">Extremely bold</b>')
tag = soup.b
type(tag)
# <class 'bs4.element.Tag'>

tag的名字

soup对象再以爱丽丝梦游仙境的html_doc为例,操作文档树最简单的方法就是告诉它你想获取的tag的name.如果想获取 <head> 标签,只要用 soup.head :

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

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

这是个获取tag的小窍门,可以在文档树的tag中多次调用这个方法.下面的代码可以获取<body>标签中的第一个<b>标签:

soup.body.b
# <b>The Dormouse's story</b>

通过点取属性的方式只能获得当前名字的第一个tag:

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

如果想要得到所有的<a>标签,或是通过名字得到比一个tag更多的内容的时候,就需要用到 Searching the tree 中描述的方法,比如: find_all()

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>]

我们可以利用 soup加标签名轻松地获取这些标签的内容,注意,它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签。

name和attributes属性

Tag有很多方法和属性,现在介绍一下tag中最重要的属性: name和attributes

每个tag都有自己的名字,通过 .name 来获取:

tag.name
# u'b'

tag['class']
# u'boldest'

tag.attrs
# {u'class': u'boldest'}

tag的属性可以被添加,删除或修改. 再说一次, tag的属性操作方法与字典一样

tag['class'] = 'verybold'
tag['id'] = 1
tag
# <blockquote class="verybold" id="1">Extremely bold</blockquote>

del tag['class']
del tag['id']
tag
# <blockquote>Extremely bold</blockquote>

tag['class']
# KeyError: 'class'
print(tag.get('class'))
# None

NavigableString(字符串)

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.

字符串常被包含在tag内.Beautiful Soup用 NavigableString 类来包装tag中的字符串,通过 unicode() 方法可以直接将 NavigableString 对象转换成Unicode字符串:

tag.string
# u'Extremely bold'
type(tag.string)
# <class 'bs4.element.NavigableString'>

unicode_string = unicode(tag.string)
unicode_string
# u'Extremely bold'
type(unicode_string)
# <type 'unicode'>

tag中包含的字符串不能编辑,但是可以被替换成其它的字符串,用 replace_with() 方法:

tag.string.replace_with("No longer bold")
tag
# <blockquote>No longer bold</blockquote>

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。

print type(soup.name)
#<type 'unicode'>
print soup.name 
# [document]
print soup.attrs 
#{} 空字典

Comment

html_doc='<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1"><!-- Elsie --></a>'

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

print(soup.a.string)   # Elsie
print(type(soup.a.string))  #  <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:

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。

beautifulsoup的遍历文档树

还拿”爱丽丝梦游仙境”的文档来做例子:

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>
"""

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

通过这段例子来演示怎样从文档的一段内容找到另一段内容

(1) 子节点

一个Tag可能包含多个字符串或其它的Tag,这些都是这个Tag的子节点.Beautiful Soup提供了许多操作和遍历子节点的属性.

注意: Beautiful Soup中字符串节点不支持这些属性,因为字符串没有子节点。

.contents 和 .children

tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:

head_tag = soup.head
head_tag
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>

head_tag.contents
[<title>The Dormouse's story</title>]

title_tag = head_tag.contents[0]
title_tag
# <title>The Dormouse's story</title>
title_tag.contents
# [u'The Dormouse's story']

字符串没有 .contents 属性,因为字符串没有子节点:

text = title_tag.contents[0]
text.contents
# AttributeError: 'NavigableString' object has no attribute 'contents'

.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

通过tag的 .children 生成器,可以对tag的子节点进行循环:

print(title_tag.children)       # <list_iterator object at 0x101b78860>
print(type(title_tag.children)) # <class 'list_iterator'>


for child in title_tag.children:
    print(child)
    # The Dormouse's story

.descendants

.contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点.例如,<head>标签只有一个直接子节点<title>

head_tag.contents
# [<title>The Dormouse's story</title>]

但是<title>标签也包含一个子节点:字符串 “The Dormouse’s story”,这种情况下字符串 “The Dormouse’s story”也属于<head>标签的子孙节点. 

.descendants 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环 。

for child in head_tag.descendants:
    print(child)
    # <title>The Dormouse's story</title>
    # The Dormouse's story

上面的例子中, <head>标签只有一个子节点,但是有2个子孙节点:<head>节点和<head>的子节点, BeautifulSoup 有一个直接子节点(<html>节点),却有很多子孙节点:

len(list(soup.children))
# 1
len(list(soup.descendants))
# 25

(2) 节点内容

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:

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

print (soup.html.string)
#None

(3) 多个内容

?

1

.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:

for string in soup.strings:
    print(repr(string))
    
    
'''
  '\n'
"The Dormouse's story"
'\n'
'\n'
"The Dormouse's story"
'\n'
'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'
'Elsie'
',\n'
'Lacie'
' and\n'
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'\n'
'...'
'\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

for string in soup.stripped_strings:
    print(repr(string))


'''

"The Dormouse's story"
"The Dormouse's story"
'Once upon a time there were three little sisters; and their names were'
'Elsie'
','
'Lacie'
'and'
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'...'

'''

(4) 父节点

继续分析文档树,每个tag或字符串都有父节点:被包含在某个tag中

.parent

通过 .parent 属性来获取某个元素的父节点.在例子“爱丽丝”的文档中,<head>标签是<title>标签的父节点:

title_tag = soup.title
title_tag
# <title>The Dormouse's story</title>
title_tag.parent
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>

文档的顶层节点比如<html>的父节点是 BeautifulSoup 对象:

html_tag = soup.html
type(html_tag.parent)
# <class 'bs4.BeautifulSoup'>

.parents

通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点,下面的例子使用了 .parents 方法遍历了<a>标签到根节点的所有节点.

link = soup.a
link
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
for parent in link.parents:
    if parent is None:
        print(parent)
    else:
        print(parent.name)
# p
# body
# html
# [document]
# None

(5) 兄弟节点

sibling_soup = BeautifulSoup("<a><b>text1</b><c>text2</c></b></a>")

.next_sibling 和 .previous_sibling

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

在文档树中,使用 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性来查询兄弟节点:

sibling_soup.b.next_sibling
# <c>text2</c>

sibling_soup.c.previous_sibling
# <b>text1</b>

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

实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白. 看看“爱丽丝”文档:

<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a>
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>

如果以为第一个<a>标签的 .next_sibling 结果是第二个<a>标签,那就错了,真实结果是第一个<a>标签和第二个<a>标签之间的顿号和换行符:

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

link.next_sibling
# u',\n'

第二个<a>标签是顿号的 .next_sibling 属性:

link.next_sibling.next_sibling
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> 

全部兄弟节点

.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

for sibling in soup.a.next_siblings:
    print(repr(sibling))

'''

',\n'
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
' and\n'
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
';\nand they lived at the bottom of a well.'

'''

前后节点

.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

print(soup.head.next_element)
#<title>The Dormouse's story</title>

所有前后节点

.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

for i in soup.a.next_elements:
    print(repr(i))
    
'''
'Elsie'
',\n'
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
'Lacie'
' and\n'
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
'Tillie'
';\nand they lived at the bottom of a well.'
'\n'
<p class="story">...</p>
'...'
'\n'


'''

以上是遍历文档树的基本用法。

beautifulsoup的搜索文档树

find_all

1

find_all( name , attrs , recursive , string , **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:

soup.find_all("title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]

soup.find_all("p", "title")
# [<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>]

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>]

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

import re
soup.find(string=re.compile("sisters"))
# u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'

有几个方法很相似,还有几个方法是新的,参数中的 string 和 id 是什么含义? 为什么 find_all("p", "title") 返回的是CSS Class为”title”的<p>标签? 我们来仔细看一下 find_all() 的参数.

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.

简单的用法如下:

soup.find_all("title")
# [<title>The Dormouse's story</title>]

搜索 name 参数的值可以使任一类型的 过滤器 ,字符窜,正则表达式,列表,方法或是 True .

<1> 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

soup.find_all('b')
# [<b>The Dormouse's story</b>]

<2> 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

import re
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):
    print(tag.name)
# body
# b

<3> 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

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>]

<4> 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

for tag in soup.find_all(True):
    print(tag.name)
    
'''
html
head
title
body
p
b
p
a
a
a
p

'''

<5> 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,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:

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:

print(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 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>, 
<p class="story">...</p>
]
'''

keyword 参数

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.

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

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

搜索指定名字的属性时可以使用的参数值包括 字符串 , 正则表达式 , 列表, True .

下面的例子在文档树中查找所有包含 id 属性的tag,无论 id 的值是什么:

soup.find_all(id=True)
# [<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>]

使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性:

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

print(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>
]

'''

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:

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

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

import re

print(soup.find_all(text="Elsie"))
# ['Elsie']

print(soup.find_all(text=["Tillie", "Elsie", "Lacie"]))
# ['Elsie', 'Lacie', 'Tillie']

print(soup.find_all(text=re.compile("Dormouse")))
# ["The Dormouse's story", "The Dormouse's story"]

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.

print(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>]
'''

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 .

print(soup.html.find_all("title"))  # [<title>The Dormouse's story</title>]
print(soup.html.find_all("title",recursive=False))  # []

find()

1

find( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个<body>标签,那么使用 find_all() 方法来查找<body>标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法.下面两行代码是等价的:

soup.find_all('title', limit=1)
# [<title>The Dormouse's story</title>]

soup.find('title')
# <title>The Dormouse's story</title>

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.

find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .

print(soup.find("nosuchtag"))
# None

soup.head.title 是 tag的名字 方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:

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

soup.find("head").find("title")
# <title>The Dormouse's story</title>

find_parents() 和 find_parent()

a_string = soup.find(string="Lacie")
print(a_string)  # Lacie

print(a_string.find_parent())
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(a_string.find_parents())
print(a_string.find_parent("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
    <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;
    and they lived at the bottom of a well.
</p>

'''

find_next_siblings() 和 find_next_sibling()

?

1 2 3

find_next_siblings( name , attrs , recursive , string , **kwargs )   find_next_sibling( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

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.

first_link = soup.a

print(first_link.find_next_sibling("a"))
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>

print(first_link.find_next_siblings("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>
]
'''

find_previous_siblings() 和 find_previous_sibling()的使用类似于find_next_sibling和find_next_siblings。

find_all_next() 和 find_next()

1 2 3

find_all_next( name , attrs , recursive , string , **kwargs )   find_next( name , attrs , recursive , string , **kwargs )

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:  

first_link = soup.a
print(first_link.find_all_next(string=True))
# ['Elsie', ',\n', 'Lacie', ' and\n', 'Tillie', ';\nand they lived at the bottom of a well.', '\n', '...', '\n']
print(first_link.find_next(string=True)) # Elsie

find_all_previous() 和 find_previous()的使用类似于find_all_next() 和 find_next()。

beautifulsoup的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

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

(2)通过类名查找

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

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

print(soup.select("p #link2"))

#[<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]

直接子标签查找

print(soup.select("p > #link2"))
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]

(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。

print(soup.select("a[href='http://example.com/tillie']"))
#[<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

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:

for title in soup.select('a'):
    print (title.get_text())

'''
Elsie
Lacie
Tillie
'''

豆瓣网改写

from bs4 import BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(s, 'html.parser')

    s=soup.find_all(class_="item")
    for item in s:
        print(item.find(class_="pic").a.get("href"))
        print(item.find(class_="pic").em.string)
        print(item.find(class_="info").contents[1].a.span.string)
        print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[3].string)
        print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[7].string)

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!

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原始发表:2017-12-04 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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                              • .contents 和 .children
                              • .descendants
                            • (2) 节点内容
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                                  • .next_sibling 和 .previous_sibling
                                  • 全部兄弟节点
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                                  • 所有前后节点
                              • beautifulsoup的搜索文档树
                                • find_all
                                  • name 参数
                                  • keyword 参数
                                  • text 参数
                                  • limit 参数
                                  • recursive 参数
                                • find()
                                  • find_parents() 和 find_parent()
                                    • find_next_siblings() 和 find_next_sibling()
                                      • find_all_next() 和 find_next()
                                        • (1)通过标签名查找
                                        • (2)通过类名查找
                                        • (3)通过 id 名查找
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