爬蟲入門(三):BeautifulSoup

date: 2016-10-10 08:49:53

BeautifulSoup,網頁解析器,DOM樹,結構化解析。

1 安裝

BeautifulSoup4.x 兼容性不好,選用BeautifulSoup3.x + Python 2.x.
下載安裝包放在/lib文件下,DOS下輸入:
1 python setup.py build
2 python setup.py install

2 測試

IDLE里輸入:

import BeautifulSoup

print BeautifulSoup
運行顯示:
<module 'BeautifulSoup' from 'C:\Python27\lib\site-packages\BeautifulSoup.pyc'>

3 網頁解析器-BeautifulSoup-語法

由HTLM網頁可進行以下活動:

  1. 創建BeautifulSoup對象
  2. 搜索節點find_all/find
  3. 訪問節點名稱、屬性、文字

例如:
<a herf='123.html' class='article_link'> Python</a>

節點名稱:a

節點屬性:herf='123.html'
節點屬性:class='article_link'

節點內容:Python

4 創建BeautifulSoup對象

<pre>
import BeautifulSoup

根據HTML網頁字符串創建BeautifulSoup對象

soup = BeautifulSoup(
html_doc, #HTLM文檔字符串
'htlm.parser' #HTLM解析器
from_encoding='utf8' #HTLM文檔的編碼
)
</pre>

5 搜索節點(find_all,find)
<pre>

方法:find_all(name,attrs,string)

查找所有標簽為a的節點

soup.find_all('a')

查找所有標簽為a,鏈接符合/view/123.htlm形式的節點

soup.find_all('a',href='/view/123.htlm')
soup.find_all('a',href=re.compile(r'/view/d+.htm'))

查找所有標簽為div,class為abc,文字為Python的節點

soup.find_all('div',class_='abc',sting='Python')
</pre>

6 訪問節點信息
<pre>

得到節點:<a href='1.html'>Python</a>

獲得查找到的節點的標簽名稱

node.name

獲得查找到的a節點的href屬性

node['herf']

獲取查找到的a節點的鏈接文字

node.get_text()
</pre>

7 實例測試

#coding:utf-8
from bs4 import BeautifulSoup

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  class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a  class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a  class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>

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

#創建對象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'htlm.parser', from_encoding='utf-8') #參數:文檔字符串,解析器,指定編碼

print '獲取所有的鏈接'
links = soup.find_all('a')  #獲取所有的鏈接
for link in links:
    print link.name, link['href'],link.get_text()  #名稱,屬性,文字
最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 230,501評論 6 544
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,673評論 3 429
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 178,610評論 0 383
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,939評論 1 318
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 72,668評論 6 412
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 56,004評論 1 329
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 44,001評論 3 449
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 43,173評論 0 290
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 49,705評論 1 336
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 41,426評論 3 359
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 43,656評論 1 374
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 39,139評論 5 364
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,833評論 3 350
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,247評論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,580評論 1 295
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 52,371評論 3 400
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 48,621評論 2 380

推薦閱讀更多精彩內容

  • Python爬蟲入門(urllib+Beautifulsoup) 本文包括:1、爬蟲簡單介紹2、爬蟲架構三大模塊3...
    廖少少閱讀 9,902評論 0 6
  • 一、前言 上一篇演示了如何使用requests模塊向網站發送http請求,獲取到網頁的HTML數據。這篇來演示如何...
    阿里波特閱讀 3,031評論 8 23
  • 聲明:本文講解的實戰內容,均僅用于學習交流,請勿用于任何商業用途! 一、前言 強烈建議:請在電腦的陪同下,閱讀本文...
    Bruce_Szh閱讀 12,758評論 6 28
  • 雅丹只是我的食客而已。 我坐在一旁,看著她把那些紅的白的肉一勺一勺的抹進嘴里,我的手上還沾著剛才炒菜時沒撒干凈的鹽...
    左左左FiveNo閱讀 250評論 0 0
  • 接著上一次的說,我的辭職信送到人事部經理辦公室,還沒遞給他,他就直接對我說:“白琳,董事長那里需要一個小助...
    簡書迷妹閱讀 143評論 0 0