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Python3爬虫学习之爬虫利器Beautiful Soup用法分析

程序员文章站 2024-01-21 13:18:52
本文实例讲述了python3爬虫学习之爬虫利器beautiful soup用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 爬虫利器beautiful soup 前面一篇说到通过...

本文实例讲述了python3爬虫学习之爬虫利器beautiful soup用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

爬虫利器beautiful soup

前面一篇说到通过urllib.request模块可以将网页当作本地文件来读取,那么获得网页的html代码后,自然就是要将我们所需要的部分从杂乱的html代码中分离出来。既然要做数据的查找和提取,当然我们首先想到的应该是正则表达式的方式,而正则表达式书写的复杂我想大家都有体会,而且python中的正则表达式和其他语言中的并没有太大区别,也就不赘述了,所以现在介绍python中一种比较友好且易用的数据提取方式——beautiful soup

照例,先上官方文档
还有贴心的中文版

beautiful soup是一个可以从html或xml文件中提取数据的python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.

文档中的例子其实说的已经比较清楚了,那下面就以爬取简书首页文章的标题一段代码来演示一下:

先来看简书首页的源代码:

Python3爬虫学习之爬虫利器Beautiful Soup用法分析

可以发现简书首页文章的标题都是在<a/>标签中,并且class='title',所以,通过

find_all('a', 'title') 

便可获得所有的文章标题,具体实现代码及结果如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
from urllib import request
from bs4 import beautifulsoup
url = r'http://www.jianshu.com'
# 模拟真实浏览器进行访问
headers = {'user-agent':'mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/55.0.2883.87 safari/537.36'}
page = request.request(url, headers=headers)
page_info = request.urlopen(page).read()
page_info = page_info.decode('utf-8')
# 将获取到的内容转换成beautifulsoup格式,并将html.parser作为解析器
soup = beautifulsoup(page_info, 'html.parser') 
# 以格式化的形式打印html
# print(soup.prettify())
titles = soup.find_all('a', 'title') # 查找所有a标签中class='title'的语句
# 打印查找到的每一个a标签的string
for title in titles:
 print(title.string)

Python3爬虫学习之爬虫利器Beautiful Soup用法分析

ps:关于解析器

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,下表列出了主要的解析器,以及它们的优缺点:

解析器 使用方法 优势 劣势
python标准库 beautifulsoup(markup, "html.parser") (1)python的内置标准库
(2)执行速度适中
(3)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") (1)速度快
(2)文档容错能力强
需要安装c语言库
lxml xml 解析器 beautifulsoup(markup, ["lxml", "xml"]) or beautifulsoup(markup, "xml") (1)速度快
(2)唯一支持xml的解析器
需要安装c语言库
html5lib beautifulsoup(markup, "html5lib") (1)最好的容错性
(2)以浏览器的方式解析文档
(3)生成html5格式的文档
(1)速度慢
(2)不依赖外部扩展

更多关于python相关内容可查看本站专题:《python socket编程技巧总结》、《python正则表达式用法总结》、《python数据结构与算法教程》、《python函数使用技巧总结》、《python字符串操作技巧汇总》、《python入门与进阶经典教程》及《python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。