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:
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)
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 |
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python3爬虫学习之爬虫利器Beautiful Soup用法分析
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