bs4是Python中的一个库,用于解析HTML和XML文档。它并不会产生请求,而是通过解析已经获取到的HTML文档来提取所需的信息。
在使用bs4解析HTML时,通常需要先获取HTML文档,可以通过网络请求、本地文件读取等方式获取。获取HTML文档的过程中可能会产生请求,但这与bs4本身无关。
因此,使用bs4解析HTML不会产生请求,而是通过解析已经获取到的HTML文档来提取信息。
(文末有完整源码) 这是一个简单的网络爬虫示例,使用了 requests 库来发送 HTTP 请求并获取网页内容,使用 BeautifulSoup 库来解析网页内容。...import requests as rq 从 bs4 库导入 BeautifulSoup 类,用于解析 HTML 内容。...from bs4 import BeautifulSoup 2.获取用户输入的链接 提示用户输入一个链接,并将其保存在 url 变量中。...4.使用 BeautifulSoup 解析网页内容 将 data.text(网页内容)传递给 BeautifulSoup 类的构造函数,指定解析器为 “html.parser”,创建一个 BeautifulSoup...如果需要每次覆盖文件内容而不是追加,可以将文件打开模式由 ‘a’ 改为 ‘w’。
爬虫步骤 爬虫的步骤一般类似,步骤如下: 1.请求网页得到源代码 2.对源码进行解析 3.获得自己想要的信息 4.保存 内容 通过爬虫步骤,本文主内容如下 requests库(用于请求网页)...html网页简单分析 bs4 and lxml对网页进行解析 个人感觉lxml比bs4简洁一些 请求网页(requests库) *基本请求get 或 post '''#<Response...stream=True) # print(r.content) with open("1.mp3","wb") as file: for i in r.iter_content(1024*10):#每次写的大小...file.write(i) cookies参数 和 session会话 当你访问有登陆网站的服务器之后,服务器会建立一个session同时返回给你相对应的cookies参数,你再次访问就不需要再次输入密码了...image.png 解析网页 bs4后面用一个例子介绍,这里介绍更简单的lxml lxml 注意,下载lxml模块3.7.3版本 解析前面获取的源码,代码如下 from lxml import
BS4 支持 Python 内置的 HTML 解析器 ,还支持第三方解析器:lxml、 html5lib…… Tip: 任何人都可以定制一个自己的解析器,但请务必遵循 BS4 的接口规范。...但是,当文档格式不标准时,不同的解析器在解析时会遵循自己的底层设计,会弱显出差异性。 看来, BS4 也无法掌管人家底层逻辑的差异性。..., "lxml") print(bs) ''' 输出结果 ''' lxml 会认定只有结束语法没有开始语法的标签结构是非法的,拒绝解析.../a> ''' html5lib 在解析j时,会自动加上 html、head、body 标签。..., "html.parser") print(bs) ''' 输出结果 ''' 与前面 2 类解析器相比较,没有添加 任一标签,会自动补全结束标签结构。
url地址:http://www.weather.com.cn/weather/101120101.shtml 思路分析 该界面通过get请求,得到html数据,包含七天图示数据,故可用bs4对页面进行解析...# 得到网页并用bs4进行网页解析 def getHtml(url): # 请求头被封,于是采用多个请求头,每次随机用一个,防止被服务器识别为爬虫 user_agent_list...soup = BeautifulSoup(rep.text, 'html.parser') return soup except...import BeautifulSoup import requests # 得到网页并用bs4进行网页解析 def getHtml(url): # 请求头被封,于是采用多个请求头,每次随机用一个...soup = BeautifulSoup(rep.text, 'html.parser') return soup except
在日常爬虫中我们会涉及到同步与异步问题,一般异步编程可以大幅度的提高系统的吞吐量,提高单位时间内发出的请求数目。之前的文章分享了些同步的知识,就是对aurl发起请求,等待响应。...所以选择用异步方式来爬取,代码实例如下:# 导入相关库import asyncioimport aiohttpfrom aiohttp_socks import ProxyConnectorfrom bs4...HTML内容async def parse(html): # 如果响应结果不为空,则进行解析操作 if html is not None: # 使用bs4库来创建BeautifulSoup...对象,并指定解析器为html.parser soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 提取网页中的标题标签,并打印其文本内容...connector=connector) as session: # 创建一个空列表,用来存储所有的协程任务 tasks = [] # 循环10000次,每次创建一个
解析器可以自己选用,这里选用的是"html5lib",主要的解析器及其优缺点如下图所示: 推荐使用lxml和html5lib。....text # 解析网页 tree = etree.HTML(respond) 代码释义: 1.requests.get()函数发送一个GET请求 函数原型为:requests.get(url, params...函数原型为:HTML(text, parser=None, base_url=None) 其中,需要了解的有: text:需要解析成HTML文档的字符串 parser:传入参数以使用不同的HTML解析器...连接方式 urllib库每次请求结束关闭socket通道,而requests库多次重复使用一个socket,消耗更少资源 编码方式 requests库的编码方式更加完备 bs4库和lxml库的对比 一提到网页解析技术...BeautifulSoup是基于DOM的,会载入整个文档,解析整个DOM树,因此时间和内存开销都会大很多。进行分步调试时,生成soup对象时会有明显的延迟。
XML JSON YAML 需要标记解析器,例如bs4库的标签树遍历。 优点:信息解析准确 缺点:提取过程繁琐,过程慢 方法二:无视标记形式,直接搜索关键信息 搜索 对信息的文本查找函数即可。...搜索到所有标签 2.解析标签格式,提取href后的链接内容 form bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser...() 中文输出对齐问题 当输出中文的宽度不够时,系统会采用西文字符填充,导致对齐出现问题。...:需要用户编写配置代码 解析Downloader返回的响应(Response) 产生爬取项(scraped item) 产生额外的爬取请求(Request) Item Pipelines:需要用户编写配置代码...; 包含yield语句的函数是一个生成器; 生成器每次产生一个值(yield语句),函数会被冻结,被唤醒后再产生一个值; 实例: def gen(n): for i in range(n):
前提准备 安装Python以及必要的模块(requests,bs4),不了解requests和bs4的同学可以去官网看个大概之后再回来看教程 爬虫思路 刚开始写爬虫的小白都有一个疑问,进行到什么时候爬虫还会结束呢...1.用一个queue来存储需要爬虫的链接,每次都从queue中取出一个链接,如果queue为空,则程序结束 2.requests发出请求,bs4解析响应的页面,提取有用的信息,将next的链接存入queue...3.用os来写入txt文件 具体代码 需要把域名和爬取网站对应的ip 写入host文件中,这样可以跳过DNS解析,不这样的话,代码运行一段时间会卡住不动 ''' 抓取新笔趣阁https://www.xbiquge6...def praseContent(content): soup = BeautifulSoup(content,'html.parser') chapter = soup.find(name...) # 接口地址 base_url = 'https://www.xbiquge6.com' first_url = 'https://www.xbiquge6.com/0_638/1124120.html
本文着重点在于教新手如何学习爬虫,并且会以外行人的思维进行形象地讲解。最近我一兄弟想学,我就想写个教学给他,然后想不如分享到网络上,给热爱学习的人们一起学习探讨。.../html/ht... beautifulsoup4库 bs4(简称)库是用于解析格式化文本,提取数据用的库。...我们利用requests库的get函数拿到网页的内容是一段格式化的字符串,接下来就可以用bs4来解析它。...解析的示例代码如下 from bs4 import BeautifulSoup html = ''' 我的网站 这是我的网站 ''' #从网页拿到html的格式化的字符串,保存到html里 soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') #使用lxml解析器来解析文本,html
网页分析其实就是打开你需要请求数据的网页,然后「F12」看下这个网页源数据长啥样(如果你会web知识会更好处理,不过我没系统学过,操作多了就熟悉一点); 数据请求我们用人见人爱的「requests」库,...,我将介绍「bs4」和「xpath」两种方式进行解析,若请求的数据是json格式,我将介绍json和eval两种方式进行解析; 数据保存这里分为两种情况,如果是图片类会用到「open」和「write」函数方法...点「Preview」发现里面正是我们需要的源数据,然后在「Headers」里可以找到请求到该源数据的真实链接地址,这里数据请求方式为「get」,我们下一节会介绍。 ?...局内道具json数据 4.数据解析 对于不同的源数据解析方式不同,html数据解析这里介绍两种比较常用的入门级方式「bs4」和「xpath」,对于「json」数据其实相对来说更好处理,这里介绍两种简单的方式利用...# bs4 解析 from bs4 import BeautifulSoup # 先将请求到的数据转化为BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(resp.text,'html.parser
lxml简介 lxml可以用来解析XML文件或者HTML文件,能够一个一个节点地解析,并且经过测试,lxml是Python所有解析HTML结构的包里面,解析速度最快的。...它不能做到的是对cookie的持久化:上一个请求获取到的cookie,没办法简单地传递到下一个请求去,这样两个requests.get()请求之间没有办法产生联系。...如果每次请求都是全新的,服务器会不知道是谁发过来的,进而就可能造成一个混乱的局面,把A的消息发给了B,C的邮件给了A等等。...3、保存网页到本地,方便快速加载 把网页保存到本地,这样我们可以用最短的时间加载到网页,而不用每次调试都去豆瓣请求一下。...如果不指定,那么默认会采用Python内置的html.parser进行解析。 5、BeautifulSoup的基本使用语法规则 .find() 使用示例 soup.find(‘a’)。
import sha1 from urllib.parse import urljoin import pickle import re import requests import zlib from bs4...1qaz2wsx') # 设置用户代理(否则访问会被拒绝) headers = {'user-agent': 'Baiduspider'} # 通过requests模块发送GET请求并指定用户代理...resp = requests.get(seed_url, headers=headers) # 创建BeautifulSoup对象并指定使用lxml作为解析器 soup =...的键'zhihu'对应的hash数据类型中没有URL的摘要就访问页面并缓存 if not client.hexists('zhihu', field_key): html_page...# 使用hash数据类型保存URL摘要及其对应的页面代码 client.hset('zhihu', field_key, zipped_page) # 显示总共缓存了多少个页面
2.导入lxml.etree from lxml import etree 3.etree.parse() 解析本地文件 html_tree = etree.parse(‘XX.html’) 4.etree.HTML...() 服务器响应文件 html_tree = etree.HTML(response.read().decode(‘utf‐8’) 5.解析获取DOM元素 html_tree.xpath(xpath路径...BeautifulSoup,和lxml一样,是一个html的解析器,主要功能也是解析和提取数据 优缺点 缺点:效率没有lxml的效率高 优点:接口设计人性化,使用方便 安装以及创建 安装 pip...> 使用BeautifulSoup解析上面的html from bs4 import BeautifulSoup # 默认打开的文件的编码格式是gbk,所以在打开文件的时候需要指定编码 soup =...BeautifulSoup(open('bs4的基本使用.html',encoding='utf-8'),'lxml') # 根据标签名查找节点,找到的是第一个符合条件的数据 print(soup.a
requests.head() 获取HTML网页头信息的方法,对应HTTP的HEAD requests.post() 向HTML网页提交POST请求方法,对应HTTP的POST requests.put...() 向HTML网页提交PUT请求的方法,对应HTTP的RUT requests.patch() 向HTML网页提交局部修改请求,对应于HTTP的PATCH requests.delete() 向HTML...页面提交删除请求,对应HTTP的DELETE 发送请求后,服务器会接受请求,并返回一个response。...简单地说,BeautifulSoup能够帮助用户将response中的html内容解析,得到一个BeautifulSoup的对象,并且能够以标准的缩进格式输出。...") print(soup) 运行代码后可以看见,已经产生标准缩进格式输出。
首先需要访问http://www.ihuyi.com/sms.html注册私人账号,注册完之后进入个人信息界面会看到自己的账号和密钥。...所需导入的包: import requests,random,bs4 requests模块用于发送请求,random模块用于产生验证码,bs4模块用于解析服务器响应信息。...一般手机验证码都是随机四位数,所以我们用一个函数来实现,主要用random函数产生4位随机数并返回。...headers用于构造请求头,我们只需传入手机号和要发送的文本,然后利用requests发送post请求给服务器,就会收到返回信息。...else: print('与服务器连接失败:',response.status_code) 若响应成功,就利用BeautifulSoup来解析响应信息。
常规情况下,当我们使用浏览器访问网站也是这么一个流程;用户在浏览器输入一个地址,浏览器将会发送一个服务器请求,服务器返回请求的内容,随后浏览器解析内容。...):requests使用get方法,请求网站为url设置的值,头部为headers print(html.text):显示返回的值html中的text文本,text文本则为网页的源代码 解析网页 接下来需要使用一个库...BeautifulSoup库,BeautifulSoup 是灵活方便的网页解析库,使用bs4(BeautifulSoup )可以快速的使我们获取网页中的一般信息。...例如我们需要获取刚刚得到网页源码中的title标题,首先引入 bs库: from bs4 import BeautifulSoup 随后使用 beautifulsoup 进行解析,html.parser...代表html的解析器,可以解析html代码;其中 html.text 为网页源码为html,如下: val = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser') 解析完成后
常规情况下,当我们使用浏览器访问网站也是这么一个流程;用户在浏览器输入一个地址,浏览器将会发送一个服务器请求,服务器返回请求的内容,随后浏览器解析内容。 其次,发送请求后,将会得到整个网页的内容。...最后,通过我们的需求去解析整个网页,通过正则或其它方式获取需要的数据。 发送请求 获取网页 一般情况下发送请求和获取网页是相互实现的,通过请求后就会得到网页数据。...BeautifulSoup库,BeautifulSoup 是灵活方便的网页解析库,使用bs4(BeautifulSoup )可以快速的使我们获取网页中的一般信息。...例如我们需要获取刚刚得到网页源码中的title标题,首先引入 bs库: from bs4 import BeautifulSoup 随后使用 beautifulsoup 进行解析,html.parser...代表html的解析器,可以解析html代码;其中 html.text 为网页源码为html,如下: val = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser') 解析完成后
解析数据 我们需要使用BeautifulSoup这个功能模块来把充满尖括号的html数据变为更好用的格式。...from bs4 import BeautifulSoup这个是说从(from)bs4这个功能模块中导入BeautifulSoup,是的,因为bs4中包含了多个模块,BeautifulSoup只是其中一个...soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')这句代码就是说用html解析器(parser)来分析我们requests得到的html文字内容,soup就是我们解析出来的结果...采集更多电影 上面代码只是帮我们输出第一页25部电影信息,要采集第二页可以把requests请求的链接地址更换一下html=requests.get('https://movie.douban.com/...另外,每次requests请求之后我们还添加了start+=25这行,就是每次叠加25的意思,第一次循环start是0,然后加25变25,第二次就是25,然后加25变50,以此类推。
BeautifulSoup库,简称bs4,常用的爬虫库,可以在HTML或XML文件中提取数据的网页信息提取,方便得到dom的标签和属性值。...lxml库,python的HTML/XML的解析器,速度很快,其主要功能是解析和提取XML和HTML中的数据。 urllib库,这个库一般不用下python内置的urllib库。...- 知乎 Python爬虫教程(从入门到精通) Python-xpath与bs4_「已注销」的博客-CSDN博客 Python网络爬虫 - 飞桨AI Studio python 爬虫 2 (网页解析bs4...-CSDN博客_xpath和正则表达式 Beautiful Soup 4.4.0 文档 — beautifulsoup 4.4.0q 文档 爬虫学习笔记(五)——网页解析工具(bs4、xpath)_别呀的博客...-CSDN博客_网页解析工具 爬虫系列(一):解析网页的常见方式汇总——re、bs4、xpath——以链家租房信息爬取为例_limSedrick=quant的博客-CSDN博客
(第三方插件,可以使用Python自带的html.parser进行解析,也可以使用lxml进行解析,相对于其他几种来说要强大一些)、lxml(第三方插件,可以解析 xml 和 HTML),html.parser...| pip install bs4 lxml | pip install lxml 发送请求 我们每天访问百度,其实就是一次请求,这个requests作用其实就是使用代码模拟我们人类给网站发送了一次请求...但是太麻烦,我们选择一个更简单的可以解析html的python库 就是 from bs4 import BeautifulSoup 来个案例 查找所有关于title标签 !.../usr/bin/env python -- coding:utf-8 -- from bs4 import BeautifulSoup html = '网页源码' soup = BeautifulSoup.../usr/bin/env python -- coding:utf-8 -- from bs4 import BeautifulSoup html = '网页源码' soup = BeautifulSoup
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