Python网页解析利器BeautifulSoup安装使用介绍

程序员文章站 2022-05-15 21:54:26

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python解析网页，无出BeautifulSoup左右，此是序言

安装

BeautifulSoup4以后的安装需要用eazy_install，如果不需要最新的功能，安装版本3就够了，千万别以为老版本就怎么怎么不好，想当初也是千万人在用的啊。安装很简单

复制代码代码如下:

$ wget "http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/download/3.x/BeautifulSoup-3.2.1.tar.gz"
$ tar zxvf BeautifulSoup-3.2.1.tar.gz

然后把里面的BeautifulSoup.py这个文件放到你python安装目录下的site-packages目录下

site-packages是存放Python第三方包的地方，至于这个目录在什么地方呢，每个系统不一样，可以用下面的方式找一下，基本上都能找到

复制代码代码如下:

$ sudo find / -name "site-packages" -maxdepth 5 -type d
$ find ~ -name "site-packages" -maxdepth 5

当然如果没有root权限就查找当前用户的根目录

复制代码代码如下:

$ find ~ -name "site-packages" -maxdepth 5 -type d

如果你用的是Mac，哈哈，你有福了，我可以直接告诉你，Mac的这个目录在/Library/Python/下，这个下面可能会有多个版本的目录，没关系，放在最新的一个版本下的site-packages就行了。使用之前先import一下

复制代码代码如下:

from BeautifulSoup import BeautifulSoup

使用

在使用之前我们先来看一个实例
现在给你这样一个页面

复制代码代码如下:

http://movie.douban.com/tag/%E5%96%9C%E5%89%A7

它是豆瓣电影分类下的喜剧电影，如果让你找出里面评分最高的100部，该怎么做呢
好了，我先晒一下我做的，鉴于本人在CSS方面处于小白阶段以及天生没有美术细菌，界面做的也就将就能看下，别吐

Python网页解析利器BeautifulSoup安装使用介绍

接下来我们开始学习BeautifulSoup的一些基本方法，做出上面那个页面就易如反掌了

鉴于豆瓣那个页面比较复杂，我们先以一个简单样例来举例，假设我们处理如下的网页代码

复制代码代码如下:

Page title

This is paragraph

one

.

This is paragraph

two

.

你没看错，这就是官方文档里的一个样例，如果你有耐心，看官方文档就足够了，后面的你都不用看
http://www.leeon.me/upload/other/beautifulsoup-documentation-zh.html

初始化

首先将上面的HTML代码赋给一个变量html如下，为了方便大家复制这里贴的是不带回车的，上面带回车的代码可以让大家看清楚HTML结构

复制代码代码如下:

html = ' Page title

This is paragraphone.

This is paragraphtwo.

'

初始化如下：

复制代码代码如下:

soup = BeautifulSoup(html)

我们知道HTML代码可以看成一棵树，这个操作等于是把HTML代码解析成一种树型的数据结构并存储在soup中，注意这个数据结构的根节点不是，而是soup，其中html标签是soup的唯一子节点，不信你试试下面的操作

复制代码代码如下:

print soup
print soup.contents[0]
print soup.contents[1]

前两个输出结果是一致的，就是整个html文档，第三条输出报错IndexError: list index out of range

查找节点

查找节点有两种反回形式，一种是返回单个节点，一种是返回节点list，对应的查找函数分别为find和findAll

单个节点

1.根据节点名

复制代码代码如下:

## 查找head节点
print soup.find('head') ## 输出为 Page title
## or
## head = soup.head

这种方式查找到的是待查找节点最近的节点，比如这里待查找节点是soup，这里找到的是离soup最近的一个head（如果有多个的话）

2.根据属性

复制代码代码如下:

## 查找id属性为firstpara的节点
print soup.find(attrs={'id':'firstpara'})
## 输出为

This is paragraphone.

## 也可节点名和属性进行组合
print soup.find('p', attrs={'id':'firstpara'}) ## 输出同上

3.根据节点关系

节点关系无非就是兄弟节点，父子节点这样的

复制代码代码如下:

p1 = soup.find(attrs={'id':'firstpara'}) ## 得到第一个p节点
print p1.nextSibling ## 下一个兄弟节点
## 输出

This is paragraphtwo.

p2 = soup.find(attrs={'id':'secondpara'}) ## 得到第二个p节点
print p2.previousSibling ## 上一个兄弟节点
## 输出

This is paragraphone.

print p2.parent ## 父节点，输出太长这里省略部分 ...
print p2.contents[0] ## 第一个子节点，输出u'This is paragraph'

多个节点

将上面介绍的find改为findAll即可返回查找到的节点列表，所需参数都是一致的

1.根据节点名

复制代码代码如下:

## 查找所有p节点
soup.findAll('p')

2.根据属性查找

复制代码代码如下:

## 查找id=firstpara的所有节点
soup.findAll(attrs={'id':'firstpara'})

需要注意的是，虽然在这个例子中只找到一个节点，但返回的仍是一个列表对象

上面的这些基本查找功能已经可以应付大多数情况，如果需要各个高级的查找，比如正则式，可以去看官方文档

获取文本

getText方法可以获取节点下的所有文本，其中可以传递一个字符参数，用来分割每个各节点之间的文本

复制代码代码如下:

## 获取head节点下的文本
soup.head.getText() ## u'Page title'
## or
soup.head.text
## 获取body下的所有文本并以\n分割
soup.body.getText('\n') ## u'This is paragraph\none\n.\nThis is paragraph\ntwo\n.'

实战

有了这些功能，文章开头给出的那个Demo就好做了，我们再来回顾下豆瓣的这个页面
http://movie.douban.com/tag/%E5%96%9C%E5%89%A7
如果要得到评分前100的所有电影，对这个页面需要提取两个信息：1、翻页链接；2、每部电影的信息（外链，图片，评分、简介、标题等）
当我们提取到所有电影的信息后再按评分进行排序，选出最高的即可，这里贴出翻页提取和电影信息提取的代码

复制代码代码如下:

## filename: Grab.py
from BeautifulSoup import BeautifulSoup, Tag
import urllib2
import re
from Log import LOG

def LOG(*argv):
sys.stderr.write(*argv)
sys.stderr.write('\n')

class Grab():
url = ''
soup = None
def GetPage(self, url):
if url.find('http://',0,7) != 0:
url = 'http://' + url
self.url = url
LOG('input url is: %s' % self.url)
req = urllib2.Request(url, headers={'User-Agent' : "Magic Browser"})
try:
page = urllib2.urlopen(req)
except:
return
return page.read()

def ExtractInfo(self,buf):
if not self.soup:
try:
self.soup = BeautifulSoup(buf)
except:
LOG('soup failed in ExtractInfo :%s' % self.url)
return
try:
items = self.soup.findAll(attrs={'class':'item'})
except:
LOG('failed on find items:%s' % self.url)
return
links = []
objs = []
titles = []
scores = []
comments = []
intros = []
for item in items:
try:
pic = item.find(attrs={'class':'nbg'})
link = pic['href']
obj = pic.img['src']
info = item.find(attrs={'class':'pl2'})
title = re.sub('[ \t]+',' ',info.a.getText().replace(' ','').replace('\n',''))
star = info.find(attrs={'class':'star clearfix'})
score = star.find(attrs={'class':'rating_nums'}).getText().replace(' ','')
comment = star.find(attrs={'class':'pl'}).getText().replace(' ','')
intro = info.find(attrs={'class':'pl'}).getText().replace(' ','')
except Exception,e:
LOG('process error in ExtractInfo: %s' % self.url)
continue
links.append(link)
objs.append(obj)
titles.append(title)
scores.append(score)
comments.append(comment)
intros.append(intro)
return(links, objs, titles, scores, comments, intros)

def ExtractPageTurning(self,buf):
links = set([])
if not self.soup:
try:
self.soup = BeautifulSoup(buf)
except:
LOG('soup failed in ExtractPageTurning:%s' % self.url)
return
try:
pageturning = self.soup.find(attrs={'class':'paginator'})
a_nodes = pageturning.findAll('a')
for a_node in a_nodes:
href = a_node['href']
if href.find('http://',0,7) == -1:
href = self.url.split('?')[0] + href
links.add(href)
except:
LOG('get pageturning failed in ExtractPageTurning:%s' % self.url)

return links

def Destroy(self):
del self.soup
self.soup = None

接着我们再来写个测试样例

复制代码代码如下:

## filename: test.py
#encoding: utf-8
from Grab import Grab
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

grab = Grab()
buf = grab.GetPage('http://movie.douban.com/tag/喜剧?start=160&type=T')
if not buf:
print 'GetPage failed!'
sys.exit()
links, objs, titles, scores, comments, intros = grab.ExtractInfo(buf)
for link, obj, title, score, comment, intro in zip(links, objs, titles, scores, comments, intros):
print link+'\t'+obj+'\t'+title+'\t'+score+'\t'+comment+'\t'+intro
pageturning = grab.ExtractPageTurning(buf)
for link in pageturning:
print link
grab.Destroy()

OK，完成这一步接下来的事儿就自个看着办吧
本文只是介绍了BeautifulSoup的皮毛而已，目的是为了让大家快速学会一些基本要领，想当初我要用什么功能都是去BeautifulSoup的源代码里一个函数一个函数看然后才会的，一把辛酸泪啊，所以希望后来者能够通过更便捷的方式去掌握一些基本功能，也不枉我一字一句敲出这篇文章，尤其是这些代码的排版，真是伤透了脑筋