在使用BeautifulSoup解析库之前，先简单介绍一下BeautifulSoup库并讲解如何安装BeautifulSoup库。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python扩展库。BeautifulSoup通过合适的转换器实现文档导航、查找、修改文档等。它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树（Parse Tree）；它提供的导航功能（Navigating），可以简单又快速地搜索剖析树以及修改剖析树。BeautifulSoup技术通常用来分析网页结构，抓取相应的Web文档，对于不规则的HTML文档，它提供了一定的补全功能，从而节省了开发者的时间和精力。本章将带领您走进BeautifulSoup爬虫的海洋，下面先简单介绍BeautifulSoup技术的安装过程。
Beautiful Soup是Python处理HTML或XML的解析库，使用Beautiful Soup需要安装Beautiful Soup库和lxml的库 Beautiful Soup官方下载地址
在本教程中，我们将会讨论Scrapy和BeautifulSoup，比较它们有何不同，从而帮助你们来做出选择，哪一个对于你们的实际项目中是最合适的．
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。
每个人的生命都是通向自我的征途，是对一条道路的尝试，是一条小径的悄然召唤。人们从来都无法以绝对的自我之相存在，每一个人都在努力变成绝对自我，有人迟钝，有人更洞明，但无一不是自己的方式。人人都背负着诞生之时的残余，背负着来自原初世界的黏液和蛋壳，直到生命的终点。
BeautifulSoup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库，它能够将 HTML 或 XML 转化为可定位的树形结构，并提供了导航、查找、修改功能，它会自动将输入文档转换为 Unicode 编码，输出文档转换为 UTF-8 编码。
Beautifulsoup4 导入模组 from bs4 import BeautifulSoup import requests as req Beautifulsoup4 美化 HTML 代码 # 设定网址 url = "https://k5l.cn/" # 获取网页html r = req.get(url) # 导入 html 进入 beautifulsoup4 soup = BeautifulSoup(r.text, features="html.parser") # 美化 html 代码
1 使用细节 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，比如： from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open("index.html")) soup = BeautifulSoup("<html>data</html>") 2 对象的种类 2.1 种类说明 Beautiful Soup将HTML文档转换成一个树形结构,每个节点都是Python对象； 所有对象为4种:
上篇文章中，Python爬虫之requests库网络爬取简单实战 我们学习了如何利用requets库快速获取页面的源代码信息。我们在具体的爬虫实践的时候，第一步就是获取到页面的源代码，但是仅仅是获取源代码是不够的，我们还需要从页面的源代码中提取出我们所需要的那一部分的信息。所以，爬虫的难点就在于对源代码的信息的提取与处理。 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会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.
上一个章节，跟着老师博文学习lxml模块和Xpath，这一章节，从Python的解析器BeautifulSoup4来做解析。
BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，本文为大家介绍下Python爬虫库BeautifulSoup的介绍与简单使用实例其中包括了，BeautifulSoup解析HTML，BeautifulSoup获取内容，BeautifulSoup节点操作，BeautifulSoup获取CSS属性等实例
BeautifulSoup.py from bs4 import BeautifulSoup # demo 1 # soup = BeautifulSoup(open("index.html")) soup = BeautifulSoup("<html><head><title>index</title></head><body>content</body></html>", "lxml") print(soup.head) html_doc = """ <html><head><title>inde
BeautifulSoup 是一个使用灵活方便、执行速度快、支持多种解析器的网页解析库，可以让你无需编写正则表达式也能从 html 和 xml 中提取数据。BeautifulSoup 不仅支持 Python 内置的 Html 解析器，还支持 lxml、html5lib 等第三方解析器。
21CTO社区导读：在本篇文章里，我们将讨论使用Python进行网页抓取以及如何引用多个库，如Beautifusoup，Selenium库，以及JavaScript的PhantomJS库来抓取网页。 在本文中，我们将学习到如何抓取静态页面，Ajax内容、iFrame、处理Cookie等内容。 关于网页抓取 网页抓取是从Web中提取数据的过程，可以用于分析数据，提取有用的信息。 可以将抓取的数据存储到数据库里，也可以保存为任何格式的文件格式，比如CSV，XLS等，可用于其它软件再编辑。 在Python语言的世
在数据驱动的时代，获取网页数据并进行分析和处理是一项重要的任务。Python作为一门强大的编程语言，在处理网页数据的领域也表现出色。本文将分享使用Python和BeautifulSoup库提取网页数据的实用技巧，帮助你更高效地获取和处理网页数据。
前几天小编连续写了四篇关于Python选择器的文章，分别用正则表达式、BeautifulSoup、Xpath、CSS选择器分别抓取京东网的商品信息。今天小编来给大家总结一下这四个选择器，让大家更加深刻的理解和熟悉Python选择器。
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会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.
BeautifulSoup4.x 兼容性不好，选用BeautifulSoup3.x + Python 2.x. 下载安装包放在/lib文件下，DOS下输入: 1 python setup.py build 2 python setup.py install
bs4 是一个 HTML/XML 的解析器，其主要功能是解析和提取 HTML/XML 数据。
如果不能正确安装，请检查你的环境变量，至于环境变量配置，在这里不再赘述，相关文章有很多。
上节我们讲到requests只是获取了网页数据，我们需要进一步，获取我们需要的并且能看懂的数据，这里需要用到新的库BeautifulSoup，他是一个HTML/XML的解析器，主要的功能是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
本篇，我们来介绍一下 BeautifulSoup，使用它可以灵活又方便的进行网页解析，支持多种解析器，即使不编写正则表达式也可以进行网页信息的提取。
Beautiful Soup是Python的一个网页解析库，处理快捷; 支持多种解析器，功能强大。教程细致讲解Beautiful Soup的深入使用、节点选择器、CSS选择器、Beautiful Soup4的方法选择器等重要知识点，是学好爬虫的基础课程。
上一篇分享了正则表达式的使用，相信大家对正则也已经有了一定的了解。它可以针对任意字符串做任何的匹配并提取所需信息。
在网络时代，数据是最宝贵的资源之一。而爬虫技术就是一种获取数据的重要手段。Python 作为一门高效、易学、易用的编程语言，自然成为了爬虫技术的首选语言之一。而 BeautifulSoup 则是 Python 中最常用的爬虫库之一，它能够帮助我们快速、简单地解析 HTML 和 XML 文档，从而提取出我们需要的数据。
文章背景：进行网络爬虫时，通过Requests模块获取网页的全部内容，借助BeautifulSoup模块从网页中提取内容。本文对BeautifulSoup模块的使用进行简单的介绍。
钢铁知识库，一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短，快用python。
在前面的文章中已经讲过了正则表达式的使用方法了，但是如果正则表达式出现问题，那么得到的结果就不是我们想要的内容。熟悉前端的朋友肯定知道，对于一个网页来说，都有一定的特殊结构和层级关系，而且很多节点都用id和class来区分。所以可以借助网页的结构和属性来提取数据。
二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题，有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典，但时效上有所不足。因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程，从数据获取开始。
模块：urllib、urllib2、BeautifuSoup4模块（解析器lxml、html）
许多人喜欢在介绍正则表达式以后才来介绍本篇BeautifulSoup的用法，但是我觉得BeautifulSoup比正则表达式好用，而且容易上手，非常适合小白入门爬虫，并且可以利用学到的这个知识立即去爬取自己想爬的网站，成就感满满的。好了话不多说，立即进入今天的介绍吧。
报错：ImportError: No module named bs4 我的Python版本 python --version python 2.7.5 按照网上方法尝试安装BeautifulSoup无果,BeautifulSoup据说能在python2的版本很好兼容，在python3版本兼容不是太好。 yum install BeautifulSoup （不可行） yum install bs4 （不可行） 正确解决方法 yum install python-beautifulsoup 启发 rpm -qa|grep python可以看到python许多兼容库 安装的版本是 python-BeautifulSoup-3.2.1-7.el7.noarch 使用from bs4 import BeautifulSoup任然报错 使用import BeautifulSoup不报错
而在解析数据时使用的是 Beautiful Soup 这个库，直译过来就是“靓汤”，这是广东人最喜欢的库。
在本篇技术博客中，猫头虎博主将带领大家探索如何高效从HTML中提取表格数据并保存至Excel文件的技巧。无论你是数据分析师、开发者，还是对数据抓取感兴趣的技术爱好者，这篇文章都将为你提供宝贵的知识和实用的代码案例。通过本文，你将学会使用Python语言及其强大的库如BeautifulSoup和Pandas来完成这一任务。本文内容涵盖HTML解析、数据提取、数据处理以及Excel文件的生成，旨在帮助读者轻松掌握从网页提取信息到数据持久化的完整流程。本文将成为你数据处理工作中的得力助手，快速从网页抓取数据再也不是问题。
崔庆才，Python技术控，爬虫博文访问量已过百万。喜欢钻研，热爱生活，乐于分享。个人博客：静觅 | http://cuiqingcai.com/
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。
BeautifulSoup是一个网页解析库，相比urllib、Requests要更加灵活和方便，处理高校，支持多种解析器。
在当今信息时代，数据是无处不在的宝贵资源。对于许多企业、研究人员以及开发者来说，从互联网上获取准确且有价值的数据变得越来越重要。而Web scraping（网络爬虫）技术则成为了实现这一目标的关键工具。
前面我们介绍了正则表达式的相关用法，但是一旦正则写的有问题，可能得到的就不是我们想要的结果了，而且对于一个网页来说，都有一定的特殊的结构和层级关系，而且很多节点都有id或class来对作区分，所以我们借助于它们的结构和属性来提取不也是可以的吗？
例1: print(type(p.contents)) #list print(p.contents) #可通过索引获取它的某一个元素。
上篇文章只是简单讲述正则表达式如何读懂以及 re 常见的函数的用法。我们可能读懂别人的正则表达式，但是要自己写起正则表达式的话，可能会陷入如何写的困境。正则表达式写起来费劲又出错率高，那么有没有替代方案呢？俗话说得好，条条道路通罗马。目前还两种代替其的办法，一种是使用 Xpath 神器，另一种就是本文要讲的 BeautifulSoup。
对于爬取网页上的数据，采集爬虫是一个非常常见的方法。在Python中，我们可以通过一些库（如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等）轻松实现一个简易的采集爬虫。本文将从多个方面详细阐述Python实现简易采集爬虫的方法。
在一般的数据爬取中，HTML代码是很重要的一部分，获取到了网页的HTML代码，我们就能够从中提取出我们所需要的数据，我们先来通过一段简单的代码来看一下如何获取HTML代码：
bs4 全名 BeautifulSoup，是编写 python 爬虫常用库之一，主要用来解析 html 标签。
requests安装方式（一般已经安装好，检查是否安装好：import requests）：
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