前言
python爬虫系列文章的第3篇介绍了网络请求库神器 Requests ,请求把数据返回来之后就要提取目标数据,不同的网站返回的内容通常有多种不同的格式,一种是 json 格式,这类数据对开发者来说最友好。另一种 XML 格式的,还有一种最常见格式的是 HTML 文档,今天就来讲讲如何从 HTML 中提取出感兴趣的数据
自己写个 HTML 解析器来解析吗?还是用正则表达式?这些都不是最好的办法,好在,Python 社区在这方便早就有了很成熟的方案,BeautifulSoup 就是这一类问题的克星,它专注于 HTML 文档操作,名字来源于 Lewis Carroll 的一首同名诗歌。
BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 文档的 Python 库,通过 BeautifulSoup,你只需要用很少的代码就可以提取出 HTML 中任何感兴趣的内容,此外,它还有一定的 HTML 容错能力,对于一个格式不完整的HTML 文档,它也可以正确处理。
安装 BeautifulSoup
pip install beautifulsoup4
BeautifulSoup3 被官方放弃维护,你要下载最新的版本 BeautifulSoup4。
HTML 标签
学习 BeautifulSoup4 前有必要先对 HTML 文档有一个基本认识,如下代码,HTML 是一个树形组织结构。
<html>
<head>
<title>hello, world</title>
</head>
<body>
<h1>BeautifulSoup</h1>
<p>如何使用BeautifulSoup</p>
<body>
</html>
使用 BeautifulSoup
构建一个 BeautifulSoup 对象需要两个参数,第一个参数是将要解析的 HTML 文本字符串,第二个参数告诉 BeautifulSoup 使用哪个解析器来解析 HTML。
解析器负责把 HTML 解析成相关的对象,而 BeautifulSoup 负责操作数据(增删改查)。"html.parser" 是Python内置的解析器,"lxml" 则是一个基于c语言开发的解析器,它的执行速度更快,不过它需要额外安装
通过 BeautifulSoup 对象就可以定位到 HTML 中的任何一个标签节点。
from bs4 import BeautifulSoup
text = """
<html>
<head>
<title >hello, world</title>
</head>
<body>
<h1>BeautifulSoup</h1>
<p class="bold">如何使用BeautifulSoup</p>
<p class="big" id="key1"> 第二个p标签</p>
<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
# title 标签
>>> soup.title
<title>hello, world</title>
# p 标签
>>> soup.p
<p class="bold">\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup</p>
# p 标签的内容
>>> soup.p.string
u'\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup'
BeatifulSoup 将 HTML 抽象成为 4 类主要的数据类型,分别是Tag , NavigableString , BeautifulSoup,Comment 。每个标签节点就是一个Tag对象,NavigableString 对象一般是包裹在Tag对象中的字符串,BeautifulSoup 对象代表整个 HTML 文档。例如:
>>> type(soup)
<class 'bs4.BeautifulSoup'>
>>> type(soup.h1)
<class 'bs4.element.Tag'>
>>> type(soup.p.string)
<class 'bs4.element.NavigableString'>
Tag
每个 Tag 都有一个名字,它对应 HTML 的标签名称。
>>> soup.h1.name
u'h1'
>>> soup.p.name
u'p'
标签还可以有属性,属性的访问方式和字典是类似的,它返回一个列表对象
>>> soup.p['class']
[u'bold']
NavigableString
获取标签中的内容,直接使用 .stirng 即可获取,它是一个 NavigableString 对象,你可以显式地将它转换为 unicode 字符串。
>>> soup.p.string
u'\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup'
>>> type(soup.p.string)
<class 'bs4.element.NavigableString'>
>>> unicode_str = unicode(soup.p.string)
>>> unicode_str
u'\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup'
基本概念介绍完,现在可以正式进入主题了,如何从 HTML 中找到我们关心的数据?BeautifulSoup 提供了两种方式,一种是遍历,另一种是搜索,通常两者结合来完成查找任务。
遍历文档树
遍历文档树,顾名思义,就是是从根节点 html 标签开始遍历,直到找到目标元素为止,遍历的一个缺陷是,如果你要找的内容在文档的末尾,那么它要遍历整个文档才能找到它,速度上就慢了。因此还需要配合第二种方法。
通过遍历文档树的方式获取标签节点可以直接通过 .标签名的方式获取,例如:
获取 body 标签:
>>> soup.body
<body>\n<h1>BeautifulSoup</h1>\n<p class="bold">\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup</p>\n</body>
获取 p 标签
>>> soup.body.p
<p class="bold">\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup</p>
获取 p 标签的内容
>>> soup.body.p.string
\u5982\u4f55\u4f7f\u7528BeautifulSoup
前面说了,内容也是一个节点,这里就可以用 .string 的方式得到。遍历文档树的另一个缺点是只能获取到与之匹配的第一个子节点,例如,如果有两个相邻的 p 标签时,第二个标签就没法通过 .p 的方式获取,这是需要借用 next_sibling 属性获取相邻且在后面的节点。此外,还有很多不怎么常用的属性,比如:.contents 获取所有子节点,.parent 获取父节点,更多的参考请查看官方文档。
搜索文档树
搜索文档树是通过指定标签名来搜索元素,另外还可以通过指定标签的属性值来精确定位某个节点元素,最常用的两个方法就是 find 和 find_all。这两个方法在 BeatifulSoup 和 Tag 对象上都可以被调用。
find_all()
find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
find_all 的返回值是一个 Tag 组成的列表,方法调用非常灵活,所有的参数都是可选的。
第一个参数 name 是标签节点的名字。
# 找到所有标签名为title的节点
>>> soup.find_all("title")
[<title>hello, world</title>]
>>> soup.find_all("p")
[<p class="bold">\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup</p>,
<p class="big"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]
第二个参数是标签的class属性值
# 找到所有class属性为big的p标签
>>> soup.find_all("p", "big")
[<p class="big"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]
等效于
>>> soup.find_all("p", class_="big")
[<p class="big"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]
因为 class 是 Python 关键字,所以这里指定为 class_。
kwargs 是标签的属性名值对,例如:查找有href属性值为 "http://foofish.net" 的标签
>>> soup.find_all(href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" )
[<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>]
当然,它还支持正则表达式
>>> import re
>>> soup.find_all(href=re.compile("^http"))
[<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>]
属性除了可以是具体的值、正则表达式之外,它还可以是一个布尔值(True/Flase),表示有属性或者没有该属性。
>>> soup.find_all(id="key1")
[<p class="big" id="key1"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]
>>> soup.find_all(id=True)
[<p class="big" id="key1"> \xb5\xda\xb6\xfe\xb8\xf6p\xb1\xea\xc7\xa9</p>]
遍历和搜索相结合查找,先定位到 body 标签,缩小搜索范围,再从 body 中找 a 标签。
>>> body_tag = soup.body
>>> body_tag.find_all("a")
[<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>]
find()
find 方法跟 find_all 类似,唯一不同的地方是,它返回的单个 Tag 对象而非列表,如果没找到匹配的节点则返回 None。如果匹配多个 Tag,只返回第0个。
>>> body_tag.find("a")
<a href="http://foofish.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >python</a>
>>> body_tag.find("p")
<p class="bold">\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup</p>
get_text()
获取标签里面内容,除了可以使用 .string 之外,还可以使用 get_text 方法,不同的地方在于前者返回的一个 NavigableString 对象,后者返回的是 unicode 类型的字符串。
>>> p1 = body_tag.find('p').get_text()
>>> type(p1)
<type 'unicode'>
>>> p1
u'\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup'
>>> p2 = body_tag.find("p").string
>>> type(p2)
<class 'bs4.element.NavigableString'>
>>> p2
u'\xc8\xe7\xba\xce\xca\xb9\xd3\xc3BeautifulSoup'
>>>
实际场景中我们一般使用 get_text 方法获取标签中的内容。
总结
BeatifulSoup 是一个用于操作 HTML 文档的 Python 库,初始化 BeatifulSoup 时,需要指定 HTML 文档字符串和具体的解析器。BeatifulSoup 有3类常用的数据类型,分别是 Tag、NavigableString、和 BeautifulSoup。查找 HTML元素有两种方式,分别是遍历文档树和搜索文档树,通常快速获取数据需要二者结合。
好了,以上就是关于这篇文章的全部内容,希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。
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