爬虫基础库之beautifulsoup的简单使用
beautifulsoup的简单使用
简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下：
\'\'\'
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
\'\'\'
安装
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1
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pip3 install beautifulsoup4 |
解析器
Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，lxml 解析器更加强大，速度更快，推荐安装。
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1
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pip3 install lxml |
另一个可供选择的解析器是纯Python实现的 html5lib , html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:
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1
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pip install html5lib |
解析器对比
快速开始
下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 的一段内容(以后内容中简称为 爱丽丝 的文档):
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 href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个 BeautifulSoup 的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, \'html.parser\')
print(soup.prettify())
几个简单的浏览结构化数据的方法:
soup.title
# <title>The Dormouse\'s story</title>
soup.title.name
# u\'title\'
soup.title.string
# u\'The Dormouse\'s story\'
soup.title.parent.name
# u\'head\'
soup.p
# <p class="title"><b>The Dormouse\'s story</b></p>
soup.p[\'class\']
# u\'title\'
soup.a
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
soup.find_all(\'a\')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.find(id="link3")
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
从文档中找到所有<a>标签的链接:
for link in soup.find_all(\'a\'):
print(link.get(\'href\'))
# http://example.com/elsie
# http://example.com/lacie
# http://example.com/tillie
从文档中获取所有文字内容:
print(soup.get_text())
如何使用
将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄.
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(open("index.html"))
soup = BeautifulSoup("<html>data</html>")
然后,Beautiful Soup选择最合适的解析器来解析这段文档,如果手动指定解析器那么Beautiful Soup会选择指定的解析器来解析文档。
对象的种类
Beautiful Soup将复杂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种
Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment .
Tag
通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签，Tag 对象与XML或HTML原生文档中的tag相同:
soup = BeautifulSoup(\'<b class="boldest">Extremely bold</b>\')
tag = soup.b
type(tag)
# <class \'bs4.element.Tag\'>
tag的名字
soup对象再以爱丽丝梦游仙境的html_doc为例，操作文档树最简单的方法就是告诉它你想获取的tag的name.如果想获取 <head> 标签,只要用 soup.head :
soup.head
# <head><title>The Dormouse\'s story</title></head>
soup.title
# <title>The Dormouse\'s story</title>
这是个获取tag的小窍门,可以在文档树的tag中多次调用这个方法.下面的代码可以获取<body>标签中的第一个<b>标签:
soup.body.b
# <b>The Dormouse\'s story</b>
通过点取属性的方式只能获得当前名字的第一个tag:
soup.a
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
如果想要得到所有的<a>标签,或是通过名字得到比一个tag更多的内容的时候,就需要用到 Searching the tree 中描述的方法,比如: find_all()
soup.find_all(\'a\')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
我们可以利用 soup加标签名轻松地获取这些标签的内容，注意，它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签。
name和attributes属性
Tag有很多方法和属性,现在介绍一下tag中最重要的属性: name和attributes
每个tag都有自己的名字,通过 .name 来获取:
tag.name
# u\'b\'
tag[\'class\']
# u\'boldest\'
tag.attrs
# {u\'class\': u\'boldest\'}
tag的属性可以被添加,删除或修改. 再说一次, tag的属性操作方法与字典一样
tag[\'class\'] = \'verybold\'
tag[\'id\'] = 1
tag
# <blockquote class="verybold" id="1">Extremely bold</blockquote>
del tag[\'class\']
del tag[\'id\']
tag
# <blockquote>Extremely bold</blockquote>
tag[\'class\']
# KeyError: \'class\'
print(tag.get(\'class\'))
# None
NavigableString(字符串)
既然我们已经得到了标签的内容，那么问题来了，我们要想获取标签内部的文字怎么办呢？很简单，用 .string 即可.
字符串常被包含在tag内.Beautiful Soup用 NavigableString 类来包装tag中的字符串，通过 unicode() 方法可以直接将 NavigableString 对象转换成Unicode字符串:
tag.string
# u\'Extremely bold\'
type(tag.string)
# <class \'bs4.element.NavigableString\'>
unicode_string = unicode(tag.string)
unicode_string
# u\'Extremely bold\'
type(unicode_string)
# <type \'unicode\'>
tag中包含的字符串不能编辑,但是可以被替换成其它的字符串,用 replace_with() 方法:
tag.string.replace_with("No longer bold")
tag
# <blockquote>No longer bold</blockquote>
BeautifulSoup
BeautifulSoup 对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作 Tag 对象，是一个特殊的 Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性。
print type(soup.name)
#<type \'unicode\'>
print soup.name
# [document]
print soup.attrs
#{} 空字典
Comment
html_doc=\'<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1"><!-- Elsie --></a>\'
soup = BeautifulSoup(html_doc, \'html.parser\')
print(soup.a.string) # Elsie
print(type(soup.a.string)) # <class \'bs4.element.Comment\'>
a 标签里的内容实际上是注释，但是如果我们利用 .string 来输出它的内容，我们发现它已经把注释符号去掉了，所以这可能会给我们带来不必要的麻烦。
另外我们打印输出下它的类型，发现它是一个 Comment 类型，所以，我们在使用前最好做一下判断，判断代码如下:
if type(soup.a.string)==bs4.element.Comment:
print soup.a.string
上面的代码中，我们首先判断了它的类型，是否为 Comment 类型，然后再进行其他操作，如打印输出。
beautifulsoup的遍历文档树
还拿”爱丽丝梦游仙境”的文档来做例子:
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 href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, \'html.parser\')
通过这段例子来演示怎样从文档的一段内容找到另一段内容
(1) 子节点
一个Tag可能包含多个字符串或其它的Tag,这些都是这个Tag的子节点.Beautiful Soup提供了许多操作和遍历子节点的属性.
注意: Beautiful Soup中字符串节点不支持这些属性,因为字符串没有子节点。
.contents 和 .children
tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:
head_tag = soup.head
head_tag
# <head><title>The Dormouse\'s story</title></head>
head_tag.contents
[<title>The Dormouse\'s story</title>]
title_tag = head_tag.contents[0]
title_tag
# <title>The Dormouse\'s story</title>
title_tag.contents
# [u\'The Dormouse\'s story\']
字符串没有 .contents 属性,因为字符串没有子节点:
text = title_tag.contents[0]
text.contents
# AttributeError: \'NavigableString\' object has no attribute \'contents\'
.children它返回的不是一个 list，不过我们可以通过遍历获取所有子节点。我们打印输出 .children 看一下，可以发现它是一个 list 生成器对象
通过tag的 .children 生成器,可以对tag的子节点进行循环:
print(title_tag.children) # <list_iterator object at 0x101b78860>
print(type(title_tag.children)) # <class \'list_iterator\'>
for child in title_tag.children:
print(child)
# The Dormouse\'s story
.descendants
.contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点.例如,<head>标签只有一个直接子节点<title>
head_tag.contents
# [<title>The Dormouse\'s story</title>]
但是<title>标签也包含一个子节点:字符串 “The Dormouse’s story”,这种情况下字符串 “The Dormouse’s story”也属于<head>标签的子孙节点.
.descendants 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环 。
for child in head_tag.descendants:
print(child)
# <title>The Dormouse\'s story</title>
# The Dormouse\'s story
上面的例子中, <head>标签只有一个子节点,但是有2个子孙节点:<head>节点和<head>的子节点, BeautifulSoup 有一个直接子节点(<html>节点),却有很多子孙节点:
len(list(soup.children))
# 1
len(list(soup.descendants))
# 25
(2) 节点内容
如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点。如果一个tag仅有一个子节点,那么这个tag也可以使用 .string 方法,输出结果与当前唯一子节点的 .string 结果相同。
通俗点说就是：如果一个标签里面没有标签了，那么 .string 就会返回标签里面的内容。如果标签里面只有唯一的一个标签了，那么 .string 也会返回最里面的内容。例如：
print (soup.head.string)
#The Dormouse\'s story
print (soup.title.string)
#The Dormouse\'s story
如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定，string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None
print (soup.html.string)
#None
(3) 多个内容
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1
|
.strings .stripped_strings 属性 |
.strings
获取多个内容，不过需要遍历获取，比如下面的例子：
for string in soup.strings: print(repr(string)) \'\'\' \'\n\' "The Dormouse\'s story" \'\n\' \'\n\' "The Dormouse\'s story" \'\n\' \'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n\' \'Elsie\' \',\n\' \'Lacie\' \' and\n\' \'Tillie\' \';\nand they lived at the bottom of a well.\' \'\n\' \'...\' \'\n\' \'\'\'
.stripped_strings
输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用 .stripped_strings 可以去除多余空白内容
for string in soup.stripped_strings: print(repr(string)) \'\'\' "The Dormouse\'s story" "The Dormouse\'s story" \'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\' \'Elsie\' \',\' \'Lacie\' \'and\' \'Tillie\' \';\nand they lived at the bottom of a well.\' \'...\' \'\'\'
(4) 父节点
继续分析文档树,每个tag或字符串都有父节点:被包含在某个tag中
.parent
通过 .parent 属性来获取某个元素的父节点.在例子“爱丽丝”的文档中,<head>标签是<title>标签的父节点:
title_tag = soup.title
title_tag
# <title>The Dormouse\'s story</title>
title_tag.parent
# <head><title>The Dormouse\'s story</title></head>
文档的顶层节点比如<html>的父节点是 BeautifulSoup 对象:
html_tag = soup.html
type(html_tag.parent)
# <class \'bs4.BeautifulSoup\'>
.parents
通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点,下面的例子使用了 .parents 方法遍历了<a>标签到根节点的所有节点.
link = soup.a
link
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
for parent in link.parents:
if parent is None:
print(parent)
else:
print(parent.name)
# p
# body
# html
# [document]
# None
(5) 兄弟节点
sibling_soup = BeautifulSoup("<a><b>text1</b><c>text2</c></b></a>")
.next_sibling 和 .previous_sibling
兄弟节点可以理解为和本节点处在统一级的节点，.next_sibling 属性获取了该节点的下一个兄弟节点，.previous_sibling 则与之相反，如果节点不存在，则返回 None
在文档树中,使用 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性来查询兄弟节点:
sibling_soup.b.next_sibling
# <c>text2</c>
sibling_soup.c.previous_sibling
# <b>text1</b>
注意：实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白，因为空白或者换行也可以被视作一个节点，所以得到的结果可能是空白或者换行
实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白. 看看“爱丽丝”文档:
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a>
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>
如果以为第一个<a>标签的 .next_sibling 结果是第二个<a>标签,那就错了,真实结果是第一个<a>标签和第二个<a>标签之间的顿号和换行符:
link = soup.a
link
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
link.next_sibling
# u\',\n\'
第二个<a>标签是顿号的 .next_sibling 属性:
link.next_sibling.next_sibling
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
全部兄弟节点
.next_siblings .previous_siblings 属性
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
for sibling in soup.a.next_siblings:
print(repr(sibling))
\'\'\'
\',\n\'
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
\' and\n\'
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
\';\nand they lived at the bottom of a well.\'
\'\'\'
前后节点
.next_element .previous_element 属性
与 .next_sibling .previous_sibling 不同，它并不是针对于兄弟节点，而是在所有节点，不分层次
比如 head 节点为
|
1
|
<head><title>The Dormouse\'s story</title></head>
|
那么它的下一个节点便是 title，它是不分层次关系的
print(soup.head.next_element)
#<title>The Dormouse\'s story</title>
所有前后节点
.next_elements .previous_elements 属性
通过 .next_elements 和 .previous_elements 的迭代器就可以向前或向后访问文档的解析内容,就好像文档正在被解析一样
for i in soup.a.next_elements:
print(repr(i))
\'\'\'
\'Elsie\'
\',\n\'
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
\'Lacie\'
\' and\n\'
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
\'Tillie\'
\';\nand they lived at the bottom of a well.\'
\'\n\'
<p class="story">...</p>
\'...\'
\'\n\'
\'\'\'
以上是遍历文档树的基本用法。
beautifulsoup的搜索文档树
find_all
|
1
|
find_all( name , attrs , recursive , string , **kwargs ) |
find_all() 方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件:
soup.find_all("title")
# [<title>The Dormouse\'s story</title>]
soup.find_all("p", "title")
# [<p class="title"><b>The Dormouse\'s story</b></p>]
soup.find_all("a")
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.find_all(id="link2")
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
import re
soup.find(string=re.compile("sisters"))
# u\'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n\'
有几个方法很相似,还有几个方法是新的,参数中的 string 和 id 是什么含义? 为什么 find_all("p", "title") 返回的是CSS Class为”title”的<p>标签? 我们来仔细看一下 find_all() 的参数.
name 参数
name 参数可以查找所有名字为 name 的tag,字符串对象会被自动忽略掉.
简单的用法如下:
soup.find_all("title")
# [<title>The Dormouse\'s story</title>]
搜索 name 参数的值可以使任一类型的 过滤器 ,字符窜,正则表达式,列表,方法或是 True .
<1> 传字符串
最简单的过滤器是字符串.在搜索方法中传入一个字符串参数,Beautiful Soup会查找与字符串完整匹配的内容,下面的例子用于查找文档中所有的<b>标签
soup.find_all(\'b\')
# [<b>The Dormouse\'s story</b>]
<2> 传正则表达式
如果传入正则表达式作为参数,Beautiful Soup会通过正则表达式的 match() 来匹配内容.下面例子中找出所有以b开头的标签,这表示<body>和<b>标签都应该被找到
import re
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):
print(tag.name)
# body
# b
<3> 传列表
如果传入列表参数,Beautiful Soup会将与列表中任一元素匹配的内容返回.下面代码找到文档中所有<a>标签和<b>标签
soup.find_all(["a", "b"])
# [<b>The Dormouse\'s story</b>,
# <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
<4> 传 True
True 可以匹配任何值,下面代码查找到所有的tag,但是不会返回字符串节点
for tag in soup.find_all(True):
print(tag.name)
\'\'\'
html
head
title
body
p
b
p
a
a
a
p
\'\'\'
<5> 传方法
如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数,如果这个方法返回 True 表示当前元素匹配并且被找到,如果不是则反回 False
下面方法校验了当前元素,如果包含 class 属性却不包含 id 属性,那么将返回 True:
def has_class_but_no_id(tag):
return tag.has_attr(\'class\') and not tag.has_attr(\'id\')
将这个方法作为参数传入 find_all() 方法,将得到所有<p>标签:
print(soup.find_all(has_class_but_no_id))
\'\'\'
[
<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" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.
</p>,
<p class="story">...</p>
]
\'\'\'
keyword 参数
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指定名字tag的属性来搜索,如果包含一个名字为 id 的参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”id”属性.
soup.find_all(id=\'link2\')
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
import re
print(soup.find_all(href=re.compile("elsie")))
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
搜索指定名字的属性时可以使用的参数值包括 字符串 , 正则表达式 , 列表, True .
下面的例子在文档树中查找所有包含 id 属性的tag,无论 id 的值是什么:
soup.find_all(id=True)
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性:
soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id=\'link1\')
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">three</a>]
在这里我们想用 class 过滤，不过 class 是 python 的关键词，这怎么办？加个下划线就可以
print(soup.find_all("a", class_="sister"))
\'\'\'
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
]
\'\'\'
通过 find_all() 方法的 attrs 参数定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的tag:
data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"})
# [<div data-foo="value">foo!</div>]
text 参数
通过 text 参数可以搜搜文档中的字符串内容.与 name 参数的可选值一样, text 参数接受 字符串 , 正则表达式 , 列表, True
import re
print(soup.find_all(text="Elsie"))
# [\'Elsie\']
print(soup.find_all(text=["Tillie", "Elsie", "Lacie"]))
# [\'Elsie\', \'Lacie\', \'Tillie\']
print(soup.find_all(text=re.compile("Dormouse")))
# ["The Dormouse\'s story", "The Dormouse\'s story"]
limit 参数
find_all() 方法返回全部的搜索结构,如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果.
print(soup.find_all("a",limit=2))
\'\'\'
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
\'\'\'
recursive 参数
调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup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 .
print(soup.html.find_all("title")) # [<title>The Dormouse\'s story</title>]
print(soup.html.find_all("title",recursive=False)) # []
find()
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1
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find( name , attrs , recursive , string , **kwargs ) |
find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个<body>标签,那么使用 find_all() 方法来查找<body>标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法.下面两行代码是等价的:
soup.find_all(\'title\', limit=1)
# [<title>The Dormouse\'s story</title>]
soup.find(\'title\')
# <title>The Dormouse\'s story</title>
唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果.
find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .
print(soup.find("nosuchtag"))
# None
soup.head.title 是 tag的名字 方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:
soup.head.title
# <title>The Dormouse\'s story</title>
soup.find("head").find("title")
# <title>The Dormouse\'s story</title>
find_parents() 和 find_parent()
a_string = soup.find(string="Lacie")
print(a_string) # Lacie
print(a_string.find_parent())
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(a_string.find_parents())
print(a_string.find_parent("p"))
\'\'\'
<p class="story">
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.
</p>
\'\'\'
find_next_siblings() 和 find_next_sibling()
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1
2
3
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find_next_siblings( name , attrs , recursive , string , **kwargs )find_next_sibling( name , attrs , recursive , string , **kwargs ) |
这2个方法通过 .next_siblings 属性对当tag的所有后面解析的兄弟tag节点进行迭代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点, find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点.
first_link = soup.a
print(first_link.find_next_sibling("a"))
# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(first_link.find_next_siblings("a"))
\'\'\'
[<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>
]
\'\'\'
find_previous_siblings() 和 find_previous_sibling()的使用类似于find_next_sibling和find_next_siblings。
find_all_next() 和 find_next()
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2
3
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find_all_next( name , attrs , recursive , string , **kwargs )find_next( name , attrs , recursive , string , **kwargs ) |
这2个方法通过 .next_elements 属性对当前tag的之后的tag和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点:
first_link = soup.a
print(first_link.find_all_next(string=True))
# [\'Elsie\', \',\n\', \'Lacie\', \' and\n\', \'Tillie\', \';\nand they lived at the bottom of a well.\', \'\n\', \'...\', \'\n\']
print(first_link.find_next(string=True)) # Elsie
find_all_previous() 和 find_previous()的使用类似于find_all_next() 和 find_next()。
beautifulsoup的css选择器
我们在写 CSS 时，标签名不加任何修饰，类名前加点，id名前加 #，在这里我们也可以利用类似的方法来筛选元素，用到的方法是 soup.select()，返回类型是 list
（1）通过标签名查找
print(soup.select("title")) #[<title>The Dormouse\'s story</title>]
print(soup.select("b")) #[<b>The Dormouse\'s story</b>]
（2）通过类名查找
print(soup.select(".sister"))
\'\'\'
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,
<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
\'\'\'
（3）通过 id 名查找
print(soup.select("#link1"))
# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]
（4）组合查找
组合查找即和写 class 文件时，标签名与类名、id名进行的组合原理是一样的，例如查找 p 标签中，id 等于 link1的内容，二者需要用空格分开
print(soup.select("p #link2"))
#[<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
直接子标签查找
print(soup.select("p > #link2"))
# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]
（5）属性查找
查找时还可以加入属性元素，属性需要用中括号括起来，注意属性和标签属于同一节点，所以中间不能加空格，否则会无法匹配到。
print(soup.select("a[href=\'http://example.com/tillie\']"))
#[<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
select 方法返回的结果都是列表形式，可以遍历形式输出，然后用 get_text() 方法来获取它的内容：
for title in soup.select(\'a\'):
print (title.get_text())
\'\'\'
Elsie
Lacie
Tillie
\'\'\'
豆瓣网改写
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(s, \'html.parser\')
s=soup.find_all(class_="item")
for item in s:
print(item.find(class_="pic").a.get("href"))
print(item.find(class_="pic").em.string)
print(item.find(class_="info").contents[1].a.span.string)
print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[3].string)
print(item.find(class_="info").contents[3].contents[3].contents[7].string)
总结
本篇内容比较多，把 Beautiful Soup 的方法进行了大部分整理和总结，不过这还不算完全，仍然有 Beautiful Soup 的修改删除功能，不过这些功能用得比较少，只整理了查找提取的方法，希望对大家有帮助！