当前位置: 首页 > news >正文

爬虫利器 Beautiful Soup 之遍历文档

Beautiful Soup 简介

Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库,它提供了一些简单的操作方式来帮助你处理文档导航,查找,修改文档等繁琐的工作。因为使用简单,所以 Beautiful Soup 会帮你节省不少的工作时间。

Beautiful Soup 安装

你可以使用如下命令安装 Beautiful Soup。二选一即可。

$ easy_install beautifulsoup4
$ pip install beautifulsoup4

Beautiful Soup 不仅支持 Python 标准库中的 HTML 解析器,还支持很多第三方的解析器,比如 lxml,html5lib 等。初始化 Beautiful Soup 对象时如果不指定解析器,那么 Beautiful Soup 将会选择最合适的解析器(前提是你的机器安装了该解析器)来解析文档,当然你也可以手动指定解析器。这里推荐大家使用 lxml 解析器,功能强大,方便快捷,而且该解析器是唯一支持 XML 的解析器。

你可以使用如下命令来安装 lxml 解析器。二选一即可。​​​​​​​

$ easy_install lxml
$ pip install lxml

Beautiful Soup 小试牛刀

Beautiful Soup 使用来起来非常简单,你只需要传入一个文件操作符或者一段文本即可得到一个构建完成的文档对象,有了该对象之后,就可以对该文档做一些我们想做的操作了。而传入的文本大都是通过爬虫爬取过来的,所以 Beautiful Soup 和 requests 库结合使用体验更佳。​​​​​​​

# demo 1from bs4 import BeautifulSoup# soup = BeautifulSoup(open("index.html"))soup = BeautifulSoup("<html><head><title>index</title></head><body>content</body></html>", "lxml") # 指定解析器print(soup.head)# 输出结果<head><title>index</title></head>

Beautiful Soup 将复杂的 HTML 文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是 Python 对象,所有对象可以归纳为 4 种: Tag,NavigableString,BeautifulSoup,Comment。

Tag 就是 HTML 的一个标签,比如 div,p 标签等,也是我们用的最多的一个对象。

NavigableString 指标签内部的文字,直译就是可遍历的字符串。

BeautifulSoup 指一个文档的全部内容,可以当成一个 Tag 来处理。

Comment 是一个特殊的 NavigableString,其输出内容不包括注视内容。

为了故事的顺利发展,我们先定义一串 HTML 文本,下文的所有例子都是基于这段文本的。​​​​​​​

html_doc = """<html><head><title>index</title></head><body><p class="title"><b>首页</b></p><p class="main">我常用的网站<a href="https://www.google.com" class="website" id="google">Google</a><a href="https://www.baidu.com" class="website" id="baidu">Baidu</a><a href="https://cn.bing.com" class="website" id="bing">Bing</a></p><div><!--这是注释内容--></div><p class="content1">...</p><p class="content2">...</p></body>"""

子节点

Tag 有两个很重要的属性,name 和 attributes。期中 name 就是标签的名字,attributes 是标签属性。标签的名字和属性是可以被修改的,注意,这种修改会直接改变 BeautifulSoup 对象。​​​​​​​

# demo 2soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");p_tag = soup.pprint(p_tag.name)print(p_tag["class"])print(p_tag.attrs)p_tag.name="myTag" # attrs 同样可被修改,操作同字典print(p_tag)#输出结果p['title']{'class': ['title']}<myTag class="title"><b>首页</b></myTag>

由以上例子我么可以看出,可以直接通过点属性的方法来获取 Tag,但是这种方法只能获取第一个标签。同时我们可以多次调用点属性这个方法,来获取更深层次的标签。​​​​​​​

# demo 3soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");print(soup.p.b)#输出结果<b>首页</b>

如果想获得所有的某个名字的标签,则可以使用 find_all(tag_name) 函数。​​​​​​​

# demo 4soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");a_tags=soup.find_all("a")print(a_tags)#输出结果[<a class="website" href="https://www.google.com" id="google">Google</a>, <a class="website" href="https://www.baidu.com" id="baidu">Baidu</a>, <a class="website" href="https://cn.bing.com" id="bing">Bing</a>]

我们可以使用 .contents 将 tag 以列表方式输出,即将 tag 的子节点格式化为列表,这很有用,意味着可以通过下标进行访问指定节点。同时我们还可以通过 .children 生成器对节点的子节点进行遍历。​​​​​​​

# demo 5soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");head_tag=soup.headprint(head_tag)print(head_tag.contents)for child in head_tag.children:	print("child is : ", child)#输出结果<head><title>index</title></head>[<title>index</title>]child is :  <title>index</title>

.children 只可以获取 tag 的直接节点,而获取不到子孙节点,.descendants 可以满足你。​​​​​​​

# demo 6soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");head_tag=soup.headfor child in head_tag.descendants:	print("child is : ", child)# 输出结果child is :  <title>index</title>child is :  index

父节点

通过 .parent 属性获取标签的父亲节点。title 的父标签是 head,html 的父标签是 BeautifulSoup 对象,而 BeautifulSoup 对象的父标签是 None。​​​​​​​

# demo 7soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");title_tag=soup.titleprint(title_tag.parent)print(type(soup.html.parent))print(soup.parent)# 输出结果<head><title>index</title></head><class 'bs4.BeautifulSoup'>None

同时,我们可以通过 parents 得到指定标签的所有父亲标签。​​​​​​​

# demo 8soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");a_tag=soup.afor parent in a_tag.parents:    print(parent.name)# 输出结果pbodyhtml[document]

兄弟节点

通过 .next_sibling 和 .previous_sibling 来获取下一个标签和上一个标签。​​​​​​​

# demo 9soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");div_tag=soup.divprint(div_tag.next_sibling)print(div_tag.next_sibling.next_sibling)# 输出结果<p class="content1">...</p>

你可能会纳闷,调用了两次 next_sibling 怎么只有一个输出呢,这方法是不是有 bug 啊。事实上是 div 的第一个 next_sibling 是div 和 p 之间的换行符。这个规则对于 previous_sibling 同样适用。

另外,我们可以通过 .next_siblings 和 .previous_siblings 属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出。在该例子中,我们在每次输出前加了前缀,这样就可以更直观的看到 dib 的第一个 previous_sibling 是换行符了。​​​​​​​

# demo 10soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");div_tag=soup.divfor pre_tag in div_tag.previous_siblings:	print("pre_tag is : ", pre_tag)# 输出结果pre_tag is :pre_tag is :  <p class="main">我常用的网站<a class="website" href="https://www.google.com" id="google">Google</a><a class="website" href="https://www.baidu.com" id="baidu">Baidu</a><a class="website" href="https://cn.bing.com" id="bing">Bing</a></p>pre_tag is :pre_tag is :  <p class="title"><b>首页</b></p>pre_tag is :

前进和后退

通过 .next_element 和 .previous_element 获取指定标签的前一个或者后一个被解析的对象,注意这个和兄弟节点是有所不同的,兄弟节点是指有相同父亲节点的子节点,而这个前一个或者后一个是按照文档的解析顺序来计算的。

比如在我们的文本 html_doc 中,head 的兄弟节点是 body(不考虑换行符),因为他们具有共同的父节点 html,但是 head 的下一个节点是 title。即soup.head.next_sibling=title soup.head.next_element=title。​​​​​​​

# demo 11soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");head_tag=soup.headprint(head_tag.next_element)title_tag=soup.titleprint(title_tag.next_element)# 输出结果<title>index</title>index

同时这里还需要注意的是 title 下一个解析的标签不是 body,而是 title 标签内的内容,因为 html 的解析顺序是打开 title 标签,然后解析内容,最后关闭 title 标签。

另外,我们同样可以通过 .next_elements 和 .previous_elements 来迭代文档树。由遗下例子我们可以看出,换行符同样会占用解析顺序,与迭代兄弟节点效果一致。​​​​​​​

# demo 12soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml");div_tag=soup.divfor next_element in div_tag.next_elements:	print("next_element is : ", next_element)# 输出结果next_element is :  这是注释内容next_element is :next_element is :  <p class="content1">...</p>next_element is :  ...next_element is :next_element is :  <p class="content2">...</p>next_element is :  ...next_element is :next_element is :

Beautiful Soup 总结

本章节介绍了 Beautiful Soup 的使用场景以及操作文档树节点的基本操作,看似很多东西其实是有规律可循的,比如函数的命名,兄弟节点或者下一个节点的迭代函数都是获取单个节点函数的复数形式。

同时由于 HTML 或者 XML 这种循环嵌套的复杂文档结构,致使操作起来甚是麻烦,掌握了本文对节点的基本操作,将有助于提高你写爬虫程序的效率。

相关文章:

爬虫利器 Beautiful Soup 之遍历文档

Beautiful Soup 简介 Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 文件中提取数据的 Python 库&#xff0c;它提供了一些简单的操作方式来帮助你处理文档导航&#xff0c;查找&#xff0c;修改文档等繁琐的工作。因为使用简单&#xff0c;所以 Beautiful Soup 会帮你节省不少的工…...

12、Nginx高级之高级模块(secure_link/secure_link_md5)

一、功能 防盗链&#xff1b; ngx_http_secure_link_module模块用于检查所请求链接的真实性&#xff0c;保护资源免受未经授权的访问&#xff0c;并限制链接寿命。 该模块提供两种可选的操作模式。 第一种模式由 secure_link_secret 指令启用&#xff0c;用于检查所请求链接的真…...

【python】数据可视化,使用pandas.merge()对dataframe和geopandas类型数据进行数据对齐

目录 0.环境 1.适用场景 2.pandas.merge()函数详细介绍 3.名词解释“数据对齐”&#xff08;来自chatGPT3.5&#xff09; 4.本文将给出两种数据对齐的例子 1&#xff09;dataframe类型数据和dataframe类型数据对齐&#xff08;对齐NAME列&#xff09;&#xff1b; 数据对…...

大模型入门(三)—— 大模型的训练方法

参考hugging face的文档介绍&#xff1a;https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism&#xff0c;以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大&#xff0c;训练数据越来越多时&…...

人机交互学习-4 交互设计过程

交互设计过程 交互设计过程基本活动关键特征 设计过程中的问题如何选取用户&#xff1f;如何明确需求&#xff1f;如何提出候选方案&#xff1f;如何在候选方案中选择&#xff1f; 交互设计生命周期模型星型生命周期模型可用性工程生命周期模型 交互设计过程管理界面设计的4个支…...

大话Stable-Diffusion-Webui之kohya-ss主题更改

文章目录 kohya-sskohya-ss主题更改添加背景图片更改组件样式自定义主题规范更改主题的另一种方式kohya-ss kohya-ss是一个专门用于训练Dreambooth、LoRA等小模型的项目,本身没有GUI界面,需要通过python命令去调用使用,这对于不懂python的同学来说门槛稍微有点高,于是有人…...

搜索在计算机中的地位十分重要

无论是在内部系统还是在外部的互联网站上&#xff0c;都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据&#xff0c;处理数据&#xff0c;存储数据之后&#xff0c;各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据&#xff0c;得到 想要的数据服务。 …...

多模态深度学习:定义、示例、应用

人类使用五种感官来体验和解读周围的世界。我们的五种感官从五个不同的来源和五种不同的方式捕捉信息。模态是指某事发生、经历或捕捉的方式。 人脑由可以同时处理多种模式的神经网络组成。想象一下进行对话——您大脑的神经网络处理多模式输入&#xff08;音频、视觉、文本、…...

基于ZCU106平台部署Vitis AI 1.2/2.5开发套件【Vivado+Vitis+Petalinux2020/2022】

Vitis AI是 Xilinx 的开发平台&#xff0c;适用于在 Xilinx 硬件平台&#xff08;包括边缘设备和 Alveo 卡&#xff09;上进行人工智能算法推理部署。它由优化的IP、工具、库、模型和示例设计组成。Vitis AI以高效易用为设计理念&#xff0c;可在 Xilinx FPGA 和 ACAP 上充分发…...

ChatGPT原理简介

承接上文GPT前2代版本简介 GPT3的基本思想 GPT2没有引起多大轰动&#xff0c;真正改变NLP格局的是第三代版本。 GPT3训练的数据包罗万象&#xff0c;上通天文下知地理&#xff0c;所以它会胡说八道,会说的贼离谱&#xff0c;比如让你穿越到唐代跟李白对诗&#xff0c;不在一…...

从0搭建Hyperledger Fabric2.5环境

Hyperledger Fabric 2.5环境搭建 一.Linux环境准备 # root登录 yum -y install git curl docker docker-compose tree yum -y install autoconf autotools-dev automake m4 perl yum -y install libtool autoreconf -ivf # 安装jq相关包 cd /opt git clone --recursive https…...

Rust每日一练(Leetday0026) 最小覆盖子串、组合、子集

目录 76. 最小覆盖子串 Minimum Window Substring &#x1f31f;&#x1f31f;&#x1f31f; 77. 组合 Combinations &#x1f31f;&#x1f31f; 78. 子集 Subsets &#x1f31f;&#x1f31f; &#x1f31f; 每日一练刷题专栏 &#x1f31f; Rust每日一练 专栏 Gola…...

c# 从零到精通-ArrayList-Hashtable的操作

c# 从零到精通-ArrayList-Hashtable的操作 1、ArrayList的操作 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Collections; namespace Test11 { class Program { static void Main(string[] args) { ArrayList list …...

pnpm带来了什么

首先 pnpm 和 npm yarn 一样是包管理工具&#xff0c;他解决了npm 和 yarn 存在的一些问题 npm3之前每个依赖都是一层嵌套一层的&#xff0c;每个依赖里都有node_modules 用来存放依赖所需的依赖包导致重复下载的依赖包很多&#xff0c;一层层嵌套&#xff0c;嵌套很深&#x…...

图像分类模型嵌入flask中开发PythonWeb项目

图像分类模型嵌入flask中开发PythonWeb项目 图像分类是一种常见的计算机视觉任务&#xff0c;它的目的是将输入的图像分配到预定义的类别中&#xff0c;如猫、狗、花等。图像分类模型是一种基于深度学习的模型&#xff0c;它可以利用大量的图像数据来学习图像的特征和类别之间…...

GIT安装教程(入门)

目录 前言 Git作者 官网 GIT优点 GIT缺点 为什么要使用 Git 下载以及安装步骤 一、官网下载 二、GIT安装步骤 1、安装get程序 2、许可声明 3、选择安装路径 4、选择git组件 5、创建菜单名称 6、 git文件默认编辑器 7、设置新存储库中初始分支的名称 8、调整Pa…...

全志V3S嵌入式驱动开发(触摸屏驱动)

【 声明&#xff1a;版权所有&#xff0c;欢迎转载&#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱&#xff1a;feixiaoxing 163.com】 所谓的触摸屏&#xff0c;其实就是在普通的lcd屏幕之上&#xff0c;再加一层屏而已。这个屏是透明的&#xff0c;这样客户就可以看到下面lcd屏幕的…...

死信队列详解

什么是死信队列&#xff1f; 在消息队列中&#xff0c;执行异步任务时&#xff0c;通常是将消息生产者发布的消息存储在队列中&#xff0c;由消费者从队列中获取并处理这些消息。但是&#xff0c;在某些情况下&#xff0c;消息可能无法正常地被处理和消耗&#xff0c;例如&…...

我用ChatGPT写2023高考语文作文(五):北京卷I

2023年 北京卷 I 适用地区&#xff1a;北京 “续航”一词&#xff0c;原指连续航行&#xff0c;今天在使用中被赋予了新的含义&#xff0c;如为青春续航、科技为经济发展续航等。 请以“续航”为题目&#xff0c;写一篇议论文。 要求&#xff1a;论点明确&#xff0c;论据充实&…...

《微服务实战》 第二十八章 分布式锁框架-Redisson

前言 Redisson 在基于 NIO 的 Netty 框架上&#xff0c;充分的利⽤了 Redis 键值数据库提供的⼀系列优势&#xff0c;在Java 实⽤⼯具包中常⽤接⼝的基础上&#xff0c;为使⽤者提供了⼀系列具有分布式特性的常⽤⼯具类。使得原本作为协调单机多线程并发程序的⼯具包获得了协调…...

局部搜索,变邻域搜索算法

目录 局部搜索 02 变邻域搜索算法 局部搜索 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题,比如各种NP-难问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发式算法来退而求其次…...

软件工程实训——第一天

第一天 前后分离 前端&#xff1a;android 后端&#xff1a;springbootmbatis-plus 高心星 软件工程的思维来开发项目 问题定义 可行性研究 需求分析 概要设计 详细设计 编码 测试 维护 需求分析 1.用户的信息管理 2.新增支出 3.新增收入 4.支出统计 5.收入…...

嵌入式C语言中if/else如何优化详解

观点一&#xff08;灵剑&#xff09;&#xff1a; 前期迭代懒得优化&#xff0c;来一个需求&#xff0c;加一个if&#xff0c;久而久之&#xff0c;就串成了一座金字塔。 当代码已经复杂到难以维护的程度之后&#xff0c;只能狠下心重构优化。那&#xff0c;有什么方案可以优雅…...

【LSTM】读取时间序列数据 | 时间序列数据的小批量划分方法

由于序列数据本质上是连续的&#xff0c;因此我们在处理数据时需要解决这个问题。当序列过长而不能被模型一次性全部处理时&#xff0c;我们希望能拆分这样的序列以便模型方便读取。 Q&#xff1a;怎样随机生成一个具有n个时间步的mini batch的特征和标签&#xff1f; A&…...

K8s in Action 阅读笔记——【12】Securing the Kubernetes API server

K8s in Action 阅读笔记——【12】Securing the Kubernetes API server 12.1 Understanding authentication 在上一章中&#xff0c;我们提到API服务器可以配置一个或多个认证插件&#xff08;授权插件也是同样的情况&#xff09;。当API服务器接收到一个请求时&#xff0c;它…...

爆肝整理,3个月从功能进阶自动化测试,一跃成测试卷王...

目录&#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09; 前言 首先先了解自动化…...

人生这场概率游戏,怎么玩

只会标准答案&#xff0c;是不可救药的愚蠢 那么为了便于理解&#xff0c;我用一些典型的案例来讲解&#xff0c;什么是概率游戏&#xff0c;以及这个游戏&#xff0c;应该怎么玩。 比如典型的相亲&#xff0c;婚恋。人生大事&#xff0c;用标准答案来说&#xff0c;你的意中人…...

Redis笔记

缓存过期时间很重要&#xff01;redis是单线程的 对于内存过多的3中方案&#xff1a; 惰性删除&#xff1a; 在定时删除的基础上&#xff0c;对于已经过期了的数据&#xff0c;redis的随机选择算法一直没有选中这个数据&#xff0c;所以导致它就一直没被删除&#xff0c;但是…...

centos 安装supervisor并运行网站

前言 之前一直用宝塔的**进程守护管理器【Supervisor】**来启动一些项目,如ThinkPHP、Hyperf的项目,或laravel的一些命令。如果不用宝塔怎么办呢? 一、简介[supervisor] [Supervisor] 是用Python开发的一个client/server服务,是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具,不支…...

Hadoop面试题十道

问题 1&#xff1a;Hadoop是什么&#xff1f; 答案&#xff1a;Hadoop是一个开源的分布式计算框架&#xff0c;用于处理大规模数据集的存储和处理。它基于Google的MapReduce和Google文件系统&#xff08;GFS&#xff09;的思想&#xff0c;旨在解决大数据量的处理和分析问题。…...

东莞网站se/seo网络推广什么意思

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢&#xff0c;CPU 100%&#xff0c;以及 Full GC 次数过多的问题。 当然&#xff0c;这些问题最终导致的直观现象就是系统运行缓慢&#xff0c;并且有大量的报警。 本文主要针对系统运行缓慢这一问题&#xff0c;提供该问题…...

开锁都在什么网站做/淘宝seo搜索引擎原理

1、循环 1.1、for循环 语法结构&#xff1a; for(初始化变量; 条件表达式; 操作表达式 ){//循环体 } 名称作用初始化变量通常被用于初始化一个计数器&#xff0c;该表达式可以使用 var 关键字声明新的变量&#xff0c;这个变量帮我们来记录次数。条件表达式用于确定每一次循…...

wordpress企业站教程/外链seo服务

网格照明题目描述思路模拟Python实现Java实现题目描述 网格照明 思路 模拟 维护四个计数和点的集合。四个计数分别为行计数、列计数、左对角线计数、右对角线计数&#xff0c;这样只需要知道查询点在任何计数上是否大于0&#xff0c;就知道它是不是被照亮了。再根据点的集合…...

广西自治区政府网站建设要求/电商关键词排名优化怎么做?

我们一般使用Windows函数MultiByteToWideChar将多字节字符串转换为宽字符字符串&#xff0c;函数原型如下&#xff1a; int MultiByteToWideChar( __in UINT CodePage, //与多字节字符串关联的一个代码页值&#xff0c;一般设为CP_ACP __in DWORD dwFlags, //指定额外的转换控制…...

网站的导航页怎么做/网站免费制作平台

运行模式是Unity使用过程中的核心要素。随着Unity项目变得更加复杂&#xff0c;进入运行模式会需要更多的时间。进入和退出运行模式的速度越快&#xff0c;意味着开发者进行关卡修改和测试的速度也就越快。我们在Unity 2019.3 Beta版中推出一项实验性功能&#xff1a;Configura…...

plc编程培训机构/搜索引擎优化培训

PS: 1.form2是主窗体&#xff0c;form1是子窗体&#xff0c;我当时安装的是XE8&#xff0c;新建第一个窗体就是叫form2。 2.事件处理用到了控件&#xff08;ApplicationEvents1&#xff09;。 3.源代码下载地址&#xff1a;“https://download.csdn.net/download/zhujianqiangq…...