Python 使用BeautifulSoup库的方法
BeautifulSoup库用于从HTML或XML文件中提取数据。它可以自动将复杂的HTML文档转换为树形结构,并提供简单的方法来搜索文档中的节点,使得我们可以轻松地遍历和修改HTML文档的内容。广泛用于Web爬虫和数据抽取应用程序中。
读者如果需要使用这个库,同样需要执行pip命令用以安装:
- 安装PIP包:pip install bs4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple21.8.1
属性定位链接
通过HTML
属性我们可以轻松的实现对特定页面特定元素的提取,如下代码我们首先封装两个函数,其中get_page_attrs
函数用于一次性解析需求,函数search_page
则用于多次对页面进行解析,这两个函数如果传入attribute
属性则用于提取属性内的参数,而传入text
则用于提取属性自身文本。
import requests from bs4 import BeautifulSoup header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98"} # 参数1: 解析页面URL # 参数2: 需要解析的页面定位 # 参数3: 提取标签属性 # 参数4:设置超时时间 # 参数5:设置返回类型(attribute 返回属性字段,text 返回文本字段) def get_page_attrs(url,regx,attrs,timeout,type): respon_page = [] try: respon = requests.get(url=url, headers=header, timeout=timeout) if respon.status_code == 200: if respon != None: soup = BeautifulSoup(respon.text, "html.parser") ret = soup.select(regx) for item in ret: if type == "attribute": respon_page.append( str(item.attrs[attrs] )) if type == "text": respon_page.append(str(item.get_text())) return respon_page else: return None except Exception: return None return None # 对页面多次搜索 # 参数1: 需要解析的html文本 # 参数2: 需要解析的页面定位 # 参数3: 提取标签属性 # 参数5:设置返回类型(attribute 返回属性字段,text 返回文本字段) def search_page(data,regx,attrs,type): respon_page = [] if data != None: soup = BeautifulSoup(data, "html.parser") ret = soup.select(regx) for item in ret: if type == "attribute": respon_page.append( str(item.attrs[attrs] )) if type == "text": respon_page.append(str(item.get_text())) return respon_page
通过使用上述两个封装函数,读者就可以轻松的实现对特定网页页面元素的定位,首先我们通过CSS
属性定位一篇文章中的图片链接,这段代码如下;
if __name__ == "__main__": # 通过CSS属性定位图片 ref = get_page_attrs("https://www.cnblogs.com/LyShark/p/15914868.html", "#cnblogs_post_body > p > img", "src", 5, "attribute" ) print(ref)
当上述代码运行后,即可提取出特定网址链接内,属性#cnblogs_post_body > p > img
中图片的src
属性,并提取出图片属性attribute
自身参数。
接着我们继续使用该函数实现定位文章列表功能,文章列表的定位同理,此处第二个参数应修改为href
属性,如下代码分别使用两种方式实现对文章列表的定位功能;
if __name__ == "__main__": # 定位文章列表,两种方式均可 ref = get_page_attrs("https://www.cnblogs.com/lyshark", "#mainContent > div > div > div.postTitle > a", "href", 5, "attribute" ) print(ref) ref = get_page_attrs("https://www.cnblogs.com/lyshark", "div[class='day'] div[class='postCon'] div a", "href", 5, "attribute" ) print(ref)
代码运行后即可输出lyshark
网站中主页所有的文章地址信息,输出如下图所示;
当需要定位文章内容时,我们只需要将第二个属性更改为空格,并将第四个属性修改为text
此时则代表只提取属性内的文本。
if __name__ == "__main__": # 定位文章文本字段 ref = get_page_attrs("https://www.cnblogs.com/lyshark", "div[class='day'] div[class='postCon'] div[class='c_b_p_desc']", "", 5, "text" ) for index in ref: print(index)
运行上述代码片段,即可提取出主页中所有的文本信息,如下图所示;
如果需要在同一个页面中多次定位那么就需要使用search_page
函数了,如下代码中我们需要在一个页面内寻找两个元素,此时就需要定位两次;
if __name__ == "__main__": respon = requests.get(url="https://yiyuan.9939.com/yyk_47122/", headers=header, timeout=5) ref = search_page(respon.text, "body > div.hos_top > div > div.info > div.detail.word-break > h1 > a", "", "text" ) print(ref) ref = search_page(respon.text, "body > div.hos_top > div > div.info > div.detail.word-break > div.tel > span", "", "text" ) print(ref)
代码运行后,即可通过依次请求,分别输出该页面中的两个元素,如下图所示;
21.8.2 查询所有标签
使用find_all
函数,可实现从HTML
或XML
文档中查找所有符合指定标签和属性的元素,返回一个列表,该函数从用于精确过滤,可同时将该页中符合条件的数据一次性全部筛选出来。
其基本语法为:
find_all(name=None, attrs={}, recursive=True, text=None, limit=None, **kwargs)
- name:标签名或列表,用于查找指定标签名的元素,如果为 True 或 None,则查找所有标签元素
- attrs:字典,用于指定属性名和属性值,用于查找具有指定属性名和属性值的元素
- recursive:布尔值,表示是否递归查找子标签,默认为
- Truetext:字符串或正则表达式,用于匹配元素的文本内容
- limit:整数,限制返回的匹配元素的数量
- kwargs:可变参数,用于查找指定属性名和属性值的元素
我们以输出CVE
漏洞列表为例,通过使用find_all
查询页面中所有的a
标签,并返回一个列表,通过对列表元素的解析,依次输出该漏洞的序号,网址,以及所对应的编号信息。
import re import requests from bs4 import BeautifulSoup header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98"} # 查找文中 所有a标签 且类名是c_b_p_desc_readmore的 并提取出其href字段 # print(bs.find_all('a',class_='c_b_p_desc_readmore')[0]['href']) # 提取 所有a标签 且id等于blog_nav_admin 类等于menu 并提取出其href字段 # print(bs.find_all('a',id='blog_nav_admin',class_='menu')[0]['href']) # print(bs.find_all('a',id='blog_nav_admin',class_='menu')[0].attrs['href']) if __name__ == "__main__": url = "https://cassandra.cerias.purdue.edu/CVE_changes/today.html" new_cve = [] ret = requests.get(url=url, headers=header, timeout=5) soup = BeautifulSoup(ret.text, 'html.parser') for index in soup.find_all('a'): href = index.get('href') text = index.get_text() cve_number = re.findall("[0-9]{1,}-.*",index.get_text()) print("序号: {:20} 地址: {} CVE-{}".format(text,href,cve_number[0]))
读者可自行运行上述代码,即可匹配出当前页面中所有的CVE
漏洞编号等,如下图所示;
21.8.3 取字串返回列表
在BeautifulSoup4中,stripped_strings
是一个生成器对象,用于获取HTML
标签内所有文本内容的迭代器。它会自动去除每个文本的前后空格和换行符,只返回纯文本字符串。stripped_strings
可以用于处理HTML
文档中的多行文本、空格等特殊符号,也可用于将元素下面的所有字符串以列表的形式返回。
import requests from bs4 import BeautifulSoup header = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98"} if __name__ == "__main__": ret = requests.get(url="https://www.cnblogs.com/lyshark", headers=header, timeout=3) text = str(ret.content.decode('utf-8')) bs = BeautifulSoup(text, "html.parser") ret = bs.select('#mainContent > div > div > div.postTitle > a > span') for i in ret: # 提取出字符串并以列表的形式返回 string_ = list(i.stripped_strings) print(string_)
运行后即可获取选中元素的字符串内容,并通过list
将其转换为列表格式,如下图所示;
通过find_all
以及stripped_strings
属性我们实现一个简单的抓取天气的代码,以让读者可以更好的理解该属性是如何被使用的,如下代码所示;
from bs4 import BeautifulSoup import requests head = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36'} ret = requests.get(url="http://www.weather.com.cn/textFC/beijing.shtml", headers=head, timeout=3) text = str(ret.content.decode('utf-8')) bs = BeautifulSoup(text,"html.parser") # 定位到第一个标签上 bs.find_all('div',class_='conMidtab')[1] # 在conMidtab里面找tr标签并从第3个标签开始保存 tr = bs.find_all('tr')[2:] for i in tr: # 循环找代码中的所有td标签 td = i.find_all('td') # 找所有的td标签,并找出第一个td标签 city_td = td[0] # 获取目标路径下所有的子孙非标签字符串,自动去掉空字符串 city = list(city_td.stripped_strings)[0] # 取出度数的标签 temp = td[-5] temperature = list(temp.stripped_strings)[0] print('城市:{} 温度:{}'.format(city,temperature))
我们以提取北京天气为案例,当运行代码后即可取出北京市所有地区的气温数据,如下图所示;
到此这篇关于Python 使用BeautifulSoup库的文章就介绍到这了,更多相关Python 使用BeautifulSoup库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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