Python使用BeautifulSoup库解析网页
更新时间：2023年08月18日 14:16:37 作者：小小张说故事
在Python的网络爬虫中，网页解析是一项重要的技术。而在众多的网页解析库中，BeautifulSoup库凭借其简单易用而广受欢迎，在本篇文章中，我们将学习BeautifulSoup库的基本用法，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
一、BeautifulSoup的安装与基本使用
首先，我们需要使用pip命令来安装BeautifulSoup库，命令如下：
pip install beautifulsoup4
安装完成后，我们就可以开始使用BeautifulSoup来解析网页了。首先，我们需要导入BeautifulSoup类，然后使用BeautifulSoup类的构造方法创建一个BeautifulSoup对象，代码如下：
from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p> """ soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.prettify())
二、网页元素的提取
BeautifulSoup提供了一系列方法，让我们可以轻松的提取出网页中的元素。例如，我们可以使用tag.name属性获取标签的名字，tag.string属性获取标签内的字符串，使用tag['attr']获取标签的属性，代码如下：
from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p> """ soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') title_tag = soup.title print(title_tag.name) # 输出：title print(title_tag.string) # 输出：The Dormouse's story
三、网页元素的查找
BeautifulSoup提供了find和find_all方法，让我们可以轻松的查找到网页中的元素。例如，我们可以查找到所有的p标签，代码如下：
from bs4 import BeautifulSoup
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</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
p_tags = soup.find_all('p')
for p in p_tags:
print(p.string)四、CSS选择器的使用
BeautifulSoup还支持CSS选择器，我们可以使用select方法来使用CSS选择器选择元素，例如：
from bs4 import BeautifulSoup
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</p>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
title_tag = soup.select('p.title')
for title in title_tag:
print(title.string)以上就是BeautifulSoup库的基本用法，通过BeautifulSoup，我们可以轻松地解析出网页中的元素，为网络爬虫提供强大的支持，更多关于Python 网页解析BeautifulSoup库的资料请关注脚本之家其它相关文章！
相关文章
这篇文章主要为大家详细介绍了python实现某考试系统生成word试卷，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2021-05-05
最近有个数据需要分类处理，是一批含有白天跟夜晚的视频数据，需要进行区分开来，本文就来实现，感兴趣的可以了解一下2021-06-06
这篇文章主要介绍了使用SimpleITK读取NII格式三维图像及注意事项说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2022-12-12
解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题
这篇文章主要介绍了解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-09-09
这篇文章主要介绍了python实现批量获取指定文件夹下的所有文件的厂商信息的方法,是非常实用的技巧,涉及到文件的读写与字典的操作等技巧,需要的朋友可以参考下2014-09-09
这篇文章主要介绍了Python日志logging模块功能与用法,结合实例形式详细分析了Python日志logging模块的基本功能、原理、用法及操作注意事项,需要的朋友可以参考下2020-04-04
这篇文章介绍了Python操作PDF文件的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2022-06-06![Pandas库中iloc[]函数的使用方法](//img.jbzj.com/images/xgimg/bcimg7.png)
在数据分析过程中,很多时候需要从数据表中提取出相应的数据,而这么做的前提是需要先“索引”出这一部分数据,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Pandas库中iloc[]函数的使用方法,需要的朋友可以参考下2023-01-01
本篇文章主要介绍了Python2中文处理纪要的实现方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2018-03-03
keras.utils.to_categorical和one hot格式解析
这篇文章主要介绍了keras.utils.to_categorical和one hot格式解析，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-07-07
![Pandas库中iloc[]函数的使用方法](http://img.jbzj.com/images/xgimg/bcimg7.png)
最新评论