2022 年最新 Python3 网络爬虫教程
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教程请移步:
如下为原文。
上一节我们介绍了正则表达式,它的内容其实还是蛮多的,如果一个正则匹配稍有差池,那可能程序就处在永久的循环之中,而且有的小伙伴们也对写正则表达式的写法用得不熟练,没关系,我们还有一个更强大的工具,叫Beautiful Soup,有了它我们可以很方便地提取出HTML或XML标签中的内容,实在是方便,这一节就让我们一起来感受一下Beautiful Soup的强大吧。
1. Beautiful Soup的简介
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。 Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定一个编码方式,这时,Beautiful Soup就不能自动识别编码方式了。然后,你仅仅需要说明一下原始编码方式就可以了。 Beautiful Soup已成为和lxml、html6lib一样出色的python解释器,为用户灵活地提供不同的解析策略或强劲的速度。
废话不多说,我们来试一下吧~
2. Beautiful Soup 安装
Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4,不过它已经被移植到BS4了,也就是说导入时我们需要 import bs4 。所以这里我们用的版本是 Beautiful Soup 4.3.2 (简称BS4),另外据说 BS4 对 Python3 的支持不够好,不过我用的是 Python2.7.7,如果有小伙伴用的是 Python3 版本,可以考虑下载 BS3 版本。 可以利用 pip 或者 easy_install 来安装,以下两种方法均可
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easy_install beautifulsoup4 |
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pip install beautifulsoup4 |
如果想安装最新的版本,请直接下载安装包来手动安装,也是十分方便的方法。在这里我安装的是 Beautiful Soup 4.3.2 Beautiful Soup 3.2.1Beautiful Soup 4.3.2 下载完成之后解压 运行下面的命令即可完成安装
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sudo python setup.py install |
然后需要安装 lxml
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easy_install lxml |
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pip 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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easy_install html5lib |
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pip install html5lib |
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。
<thead”>
解析器
使用方法
优势
劣势
Python标准库
BeautifulSoup(markup, “html.parser”)
- Python的内置标准库
- 执行速度适中
-
文档容错能力强
-
Python 2.7.3 or 3.2.2)前 的版本中文档容错能力差
lxml HTML 解析器
BeautifulSoup(markup, “lxml”)
- 速度快
-
文档容错能力强
-
需要安装C语言库
lxml XML 解析器
BeautifulSoup(markup, [“lxml”, “xml”])BeautifulSoup(markup, “xml”)
- 速度快
-
唯一支持XML的解析器
-
需要安装C语言库
html5lib
BeautifulSoup(markup, “html5lib”)
- 最好的容错性
- 以浏览器的方式解析文档
-
生成HTML5格式的文档
-
速度慢
- 不依赖外部扩展
3. 开启Beautiful Soup 之旅
在这里先分享官方文档链接,不过内容是有些多,也不够条理,在此本文章做一下整理方便大家参考。 官方文档
4. 创建 Beautiful Soup 对象
首先必须要导入 bs4 库
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from bs4 import BeautifulSoup |
我们创建一个字符串,后面的例子我们便会用它来演示
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html = """ |
创建 beautifulsoup 对象
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soup = BeautifulSoup(html) |
另外,我们还可以用本地 HTML 文件来创建对象,例如
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soup = BeautifulSoup(open('index.html')) |
上面这句代码便是将本地 index.html 文件打开,用它来创建 soup 对象 下面我们来打印一下 soup 对象的内容,格式化输出
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print soup.prettify() |
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<html> |
以上便是输出结果,格式化打印出了它的内容,这个函数经常用到,小伙伴们要记好咯。
5. 四大对象种类
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4种:
- Tag
- NavigableString
- BeautifulSoup
- Comment
下面我们进行一一介绍
(1)Tag
Tag 是什么?通俗点讲就是 HTML 中的一个个标签,例如
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<title>The Dormouse's story</title> |
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<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a> |
上面的 title a 等等 HTML 标签加上里面包括的内容就是 Tag,下面我们来感受一下怎样用 Beautiful Soup 来方便地获取 Tags 下面每一段代码中注释部分即为运行结果
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print soup.title |
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print soup.head |
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print soup.a |
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print soup.p |
我们可以利用 soup加标签名轻松地获取这些标签的内容,是不是感觉比正则表达式方便多了?不过有一点是,它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签,如果要查询所有的标签,我们在后面进行介绍。 我们可以验证一下这些对象的类型
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print type(soup.a) |
对于 Tag,它有两个重要的属性,是 name 和 attrs,下面我们分别来感受一下 name
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print soup.name |
soup 对象本身比较特殊,它的 name 即为 [document],对于其他内部标签,输出的值便为标签本身的名称。 attrs
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print soup.p.attrs |
在这里,我们把 p 标签的所有属性打印输出了出来,得到的类型是一个字典。 如果我们想要单独获取某个属性,可以这样,例如我们获取它的 class 叫什么
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print soup.p['class'] |
还可以这样,利用get方法,传入属性的名称,二者是等价的
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print soup.p.get('class') |
我们可以对这些属性和内容等等进行修改,例如
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soup.p['class']="newClass" |
还可以对这个属性进行删除,例如
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del soup.p['class'] |
不过,对于修改删除的操作,不是我们的主要用途,在此不做详细介绍了,如果有需要,请查看前面提供的官方文档
(2)NavigableString
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,例如
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print soup.p.string |
这样我们就轻松获取到了标签里面的内容,想想如果用正则表达式要多麻烦。它的类型是一个 NavigableString,翻译过来叫 可以遍历的字符串,不过我们最好还是称它英文名字吧。 来检查一下它的类型
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print type(soup.p.string) |
(3)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,以及属性来感受一下
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print type(soup.name) |
(4)Comment
Comment 对象是一个特殊类型的 NavigableString 对象,其实输出的内容仍然不包括注释符号,但是如果不好好处理它,可能会对我们的文本处理造成意想不到的麻烦。 我们找一个带注释的标签
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print soup.a |
运行结果如下
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<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a> |
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
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if type(soup.a.string)==bs4.element.Comment: |
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。
6. 遍历文档树
(1)直接子节点
要点:.contents .children 属性
.contents tag 的 .content 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出
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print soup.head.contents |
输出方式为列表,我们可以用列表索引来获取它的某一个元素
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print soup.head.contents[0] |
.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
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print soup.head.children |
我们怎样获得里面的内容呢?很简单,遍历一下就好了,代码及结果如下
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for child in soup.body.children: |
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<p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p> |
(2)所有子孙节点
知识点:.descendants 属性
.descendants .contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点,.descendants 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环,和 children类似,我们也需要遍历获取其中的内容。
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for child in soup.descendants: |
运行结果如下,可以发现,所有的节点都被打印出来了,先生最外层的 HTML标签,其次从 head 标签一个个剥离,以此类推。
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<html><head><title>The Dormouse's story</title></head> |
(3)节点内容
知识点:.string 属性
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
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print soup.head.string |
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
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print soup.html.string |
(4)多个内容
知识点: .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
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for string in soup.strings: |
.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
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for string in soup.stripped_strings: |
(5)父节点
知识点: .parent 属性
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p = soup.p |
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content = soup.head.title.string |
(6)全部父节点
知识点:.parents 属性
通过元素的 .parents 属性可以递归得到元素的所有父辈节点,例如
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content = soup.head.title.string |
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title |
(7)兄弟节点
知识点:.next_sibling .previous_sibling 属性
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 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
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print soup.p.next_sibling |
(8)全部兄弟节点
知识点:.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
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for sibling in soup.a.next_siblings: |
(9)前后节点
知识点:.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
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<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
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print soup.head.next_element |
(10)所有前后节点
知识点:.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
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for element in last_a_tag.next_elements: |
以上是遍历文档树的基本用法。
7.搜索文档树
(1)find_all( name , attrs , recursive , text , **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 1)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 A.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标签
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soup.find_all('b') |
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print soup.find_all('a') |
B.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
和标签都应该被找到
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import re |
C.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标签和标签
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soup.find_all(["a", "b"]) |
D.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
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for tag in soup.find_all(True): |
E.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 [4] ,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:
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def has_class_but_no_id(tag): |
将这个方法作为参数传入 find_all() 方法,将得到所有
标签:
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soup.find_all(has_class_but_no_id) |
2)keyword 参数
注意: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
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soup.find_all(id='link2') |
如果传入 href 参数,Beautiful Soup会搜索每个tag的”href”属性
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soup.find_all(href=re.compile("elsie")) |
使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性
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soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id='link1') |
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
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soup.find_all("a", class_="sister") |
有些tag属性在搜索不能使用,比如HTML5中的 data-* 属性
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data_soup = BeautifulSoup('<div data-foo="value">foo!</div>') |
但是可以通过 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
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data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"}) |
3)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
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soup.find_all(text="Elsie") |
4)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. 文档树中有3个tag符合搜索条件,但结果只返回了2个,因为我们限制了返回数量
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soup.find_all("a", limit=2) |
5)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 . 一段简单的文档:
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<html> |
是否使用 recursive 参数的搜索结果:
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soup.html.find_all("title") |
(2)find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
它与 find_all() 方法唯一的区别是 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
(3)find_parents() find_parent()
find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容
(4)find_next_siblings() find_next_sibling()
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
(5)find_previous_siblings() find_previous_sibling()
这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings() 方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点
(6)find_all_next() find_next()
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
(7)find_all_previous() 和 find_previous()
这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点
注:以上(2)(3)(4)(5)(6)(7)方法参数用法与 find_all() 完全相同,原理均类似,在此不再赘述。
8.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
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print soup.select('title') |
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print soup.select('a') |
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print soup.select('b') |
(2)通过类名查找
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print soup.select('.sister') |
(3)通过 id 名查找
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print soup.select('#link1') |
(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
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print soup.select('p #link1') |
直接子标签查找
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print soup.select("head > title") |
(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。
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print soup.select('a[class="sister"]') |
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print soup.select('a[href="http://example.com/elsie"]') |
同样,属性仍然可以与上述查找方式组合,不在同一节点的空格隔开,同一节点的不加空格
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print soup.select('p a[href="http://example.com/elsie"]') |
以上的 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。
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soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') |
好,这就是另一种与 find_all 方法有异曲同工之妙的查找方法,是不是感觉很方便?
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!小伙伴们加油! 熟练掌握了 Beautiful Soup,一定会给你带来太多方便,加油吧!