120篇系列专栏中,才能学会 python beautifulsoup4 模块,7000字博客+爬第九工场网

网友投稿 741 2022-05-30

在120篇系列专栏中,才能学会 python beautifulsoup4 模块,7000字博客+爬第九工场网

今天又来到了《爬虫 120 例》系列专栏上新的日子了,接下来的 3 篇文章将围绕 BeautifulSoup4 进行学习。

BeautifulSoup4 基础知识补充

BeautifulSoup4 是一款 python 解析库,主要用于解析 HTML 和 XML,在爬虫知识体系中解析 HTML 会比较多一些,该库安装命令如下:

pip install beautifulsoup4

BeautifulSoup 在解析数据时,需依赖第三方解析器,常用解析器与优势如下所示:

python 标准库 html.parser:python 内置标准库,容错能力强;

lxml 解析器:速度快,容错能力强;

html5lib:容错性最强,解析方式与浏览器一致。

接下来用一段自定义的 HTML 代码来演示 beautifulsoup4 库的基本使用,测试代码如下:

测试bs4模块脚本

橡皮擦的爬虫课

用一段自定义的 HTML 代码来演示

使用 BeautifulSoup 对其进行简单的操作,包含实例化 BS 对象,输出页面标签等内容。

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """ 测试bs4模块脚本

橡皮擦的爬虫课

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

""" # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # 上述是将字符串格式化为 Beautiful Soup 对象,你可以从一个文件进行格式化 # soup = BeautifulSoup(open('test.html')) print(soup) # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) # 输入网页 head 标签 print(soup.head) # 测试输入段落标签 p print(soup.p) # 默认获取第一个

我们可以通过 BeautifulSoup 对象,直接调用网页标签,这里存在一个问题,通过 BS 对象调用标签只能获取排在第一位置上的标签,如上述代码中,只获取到了一个 p 标签,如果想要获取更多内容,请继续阅读。

学习到这里,你需要了解 BeautifulSoup 中的 4 个内置对象。

BeautifulSoup:基本对象,整个 HTML 对象,一般当做 Tag 对象看即可;

Tag:标签对象,标签就是网页中的各个节点,例如 title,head,p;

NavigableString:标签内部字符串;

Comment:注释对象,爬虫里面使用场景不多。

下述代码为你演示这几种对象出现的场景,注意代码中的相关注释。

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """ 测试bs4模块脚本

橡皮擦的爬虫课

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

""" # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # 上述是将字符串格式化为 Beautiful Soup 对象,你可以从一个文件进行格式化 # soup = BeautifulSoup(open('test.html')) print(soup) print(type(soup)) # # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) print(type(soup.title)) # print(type(soup.title.string)) # # 输入网页 head 标签 print(soup.head)

对于 Tag 对象,有两个重要的属性,是 name 和 attrs

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """ 测试bs4模块脚本

橡皮擦的爬虫课

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

CSDN 网站 """ # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") print(soup.name) # [document] print(soup.title.name) # 获取标签名 title print(soup.html.body.a) # 可以通过标签层级获取下层标签 print(soup.body.a) # html 作为一个特殊的根标签,可以省略 print(soup.p.a) # 无法获取到 a 标签 print(soup.a.attrs) # 获取属性

上述代码演示了获取 name 属性和 attrs 属性的用法,其中 attrs 属性得到的是一个字典,可以通过键获取对应的值。

获取标签的属性值,在 BeautifulSoup 中,还可以使用如下方法:

print(soup.a["href"]) print(soup.a.get("href"))

获取 NavigableString 对象

获取了网页标签之后,就要获取标签内文本了,通过下述代码进行。

print(soup.a.string)

除此之外,你还可以使用 text 属性和 get_text() 方法获取标签内容。

print(soup.a.string) print(soup.a.text) print(soup.a.get_text())

还可以获取标签内所有文本,使用 strings 和 stripped_strings 即可。

print(list(soup.body.strings)) # 获取到空格或者换行 print(list(soup.body.stripped_strings)) # 去除空格或者换行

扩展标签/节点选择器之遍历文档树

直接子节点

标签(Tag)对象的直接子元素,可以使用 contents 和 children 属性获取。

from bs4 import BeautifulSoup text_str = """ 测试bs4模块脚本

橡皮擦的爬虫课最棒

用1段自定义的 HTML 代码来演示

用2段自定义的 HTML 代码来演示

CSDN 网站
""" # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # contents 属性获取节点的直接子节点,以列表的形式返回内容 print(soup.div.contents) # 返回列表 # children 属性获取的也是节点的直接子节点,以生成器的类型返回 print(soup.div.children) # 返回

请注意以上两个属性获取的都是直接子节点,例如 h1 标签内的后代标签 span ,不会单独获取到。

如果希望将所有的标签都获取到,使用 descendants 属性,它返回的是一个生成器,所有标签包括标签内的文本都会单独获取。

print(list(soup.div.descendants))

其它节点的获取(了解即可,即查即用)

parent 和 parents:直接父节点和所有父节点;

next_sibling,next_siblings,previous_sibling,previous_siblings:分别表示下一个兄弟节点、下面所有兄弟节点、上一个兄弟节点、上面所有兄弟节点,由于换行符也是一个节点,所有在使用这几个属性时,要注意一下换行符;

next_element,next_elements,previous_element,previous_elements:这几个属性分别表示上一个节点或者下一个节点,注意它们不分层次,而是针对所有节点,例如上述代码中 div 节点的下一个节点是 h1,而 div 节点的兄弟节点是 ul。

文档树搜索相关函数

第一个要学习的函数就是 find_all() 函数,原型如下所示:

find_all(name,attrs,recursive,text,limit=None,**kwargs)

name:该参数为 tag 标签的名字,例如 find_all('p') 是查找所有的 p 标签,可接受标签名字符串、正则表达式与列表;

attrs:传入的属性,该参数可以字典的形式传入,例如 attrs={'class': 'nav'},返回的结果是 tag 类型的列表;

上述两个参数的用法示例如下:

print(soup.find_all('li')) # 获取所有的 li print(soup.find_all(attrs={'class': 'nav'})) # 传入 attrs 属性 print(soup.find_all(re.compile("p"))) # 传递正则,实测效果不理想 print(soup.find_all(['a','p'])) # 传递列表

recursive:调用 find_all () 方法时,BeautifulSoup 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,测试代码如下:

print(soup.body.div.find_all(['a','p'],recursive=False)) # 传递列表

text:可以检索文档中的文本字符串内容,与 name 参数的可选值一样,text 参数接受标签名字符串、正则表达式、 列表;

print(soup.find_all(text='首页')) # ['首页'] print(soup.find_all(text=re.compile("^首"))) # ['首页'] print(soup.find_all(text=["首页",re.compile('课')])) # ['橡皮擦的爬虫课', '首页', '专栏课程']

limit:可以用来限制返回结果的数量;

kwargs: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 tag 的属性来搜索。这里要按 class 属性搜索,因为 class 是 python 的保留字,需要写作 class_,按 class_ 查找时,只要一个 CSS 类名满足即可,如需多个 CSS 名称,填写顺序需要与标签一致。

print(soup.find_all(class_ = 'nav')) print(soup.find_all(class_ = 'nav li'))

还需要注意网页节点中,有些属性在搜索中不能作为 kwargs 参数使用,比如html5 中的 data-* 属性,需要通过 attrs 参数进行匹配。

与 find_all() 方法用户基本一致的其它方法清单如下:

find():函数原型 find( name , attrs , recursive , text , **kwargs ),返回一个匹配元素;

find_parents(),find_parent():函数原型 find_parent(self, name=None, attrs={}, **kwargs),返回当前节点的父级节点;

find_next_siblings(),find_next_sibling():函数原型 find_next_sibling(self, name=None, attrs={}, text=None, **kwargs),返回当前节点的下一兄弟节点;

find_previous_siblings(),find_previous_sibling():同上,返回当前的节点的上一兄弟节点;

find_all_next(),find_next(),find_all_previous () ,find_previous ():函数原型 find_all_next(self, name=None, attrs={}, text=None, limit=None, **kwargs),检索当前节点的后代节点。

CSS 选择器

该小节的知识点与 pyquery 有点撞车,核心使用 select() 方法即可实现,返回数据是列表元组。

通过标签名查找,soup.select("title");

通过类名查找,soup.select(".nav");

通过 id 名查找,soup.select("#content");

通过组合查找,soup.select("div#content");

通过属性查找,soup.select("div[id='content'"),soup.select("a[href]");

在通过属性查找时,还有一些技巧可以使用,例如:

^=:可以获取以 XX 开头的节点:

print(soup.select('ul[class^="na"]'))

*=:获取属性包含指定字符的节点:

print(soup.select('ul[class*="li"]'))

第九工场爬虫

BeautifulSoup 的基础知识掌握之后,在进行爬虫案例的编写,就非常简单了,本次要采集的目标是 http://www.9thws.com/#p2,该目标网站有大量的艺术二维码,可以供设计大哥做参考。

下述应用到了 BeautifulSoup 模块的标签检索与属性检索,完整代码如下:

from bs4 import BeautifulSoup import requests import logging logging.basicConfig(level=logging.NOTSET) def get_html(url, headers) -> None: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=3) except Exception as e: logging.debug("采集异常", e) if res is not None: html_str = res.text soup = BeautifulSoup(html_str, "html.parser") imgs = soup.find_all(attrs={'class': 'lazy'}) print("获取到的数据量是", len(imgs)) datas = [] for item in imgs: name = item.get('alt') src = item["src"] logging.info(f"{name},{src}") # 获取拼接数据 datas.append((name, src)) save(datas, headers) def save(datas, headers) -> None: if datas is not None: for item in datas: try: # 抓取图片 res = requests.get(url=item[1], headers=headers, timeout=5) except Exception as e: logging.debug(e) if res is not None: img_data = res.content with open("./imgs/{}.jpg".format(item[0]), "wb+") as f: f.write(img_data) else: return None if __name__ == '__main__': headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.82 Safari/537.36" } url_format = "http://www.9thws.com/#p{}" urls = [url_format.format(i) for i in range(1, 2)] get_html(urls[0], headers)

本次代码测试输出采用的 logging 模块实现,效果如下图所示。

测试仅采集了 1 页数据,如需扩大采集范围,只需要修改 main 函数内页码规则即可。

==代码编写过程中,发现数据请求是类型是 POST,数据返回格式是 JSON,所以本案例仅作为 BeautifulSoup 的上手案例吧==

代码仓库地址:https://codechina.csdn.net/hihell/python120,去给个关注或者 Star 吧。

写在后面

bs4 模块学习之路,正式开始,一起加油吧。

今天是持续写作的第

238

/ 365 天。

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