Python网页解析利器BeautifulSoup安装使用介绍

发表于 5年以前  | 总阅读数:949 次

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

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

 相关推荐

刘强东夫妇:“移民美国”传言被驳斥

京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而,京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言,称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。

发布于:1年以前  |  808次阅读  |  详细内容 »

博主曝三大运营商,将集体采购百万台华为Mate60系列

日前,据博主“@超能数码君老周”爆料,国内三大运营商中国移动、中国电信和中国联通预计将集体采购百万台规模的华为Mate60系列手机。

发布于:1年以前  |  770次阅读  |  详细内容 »

ASML CEO警告:出口管制不是可行做法,不要“逼迫中国大陆创新”

据报道,荷兰半导体设备公司ASML正看到美国对华遏制政策的负面影响。阿斯麦(ASML)CEO彼得·温宁克在一档电视节目中分享了他对中国大陆问题以及该公司面临的出口管制和保护主义的看法。彼得曾在多个场合表达了他对出口管制以及中荷经济关系的担忧。

发布于:1年以前  |  756次阅读  |  详细内容 »

抖音中长视频App青桃更名抖音精选,字节再发力对抗B站

今年早些时候,抖音悄然上线了一款名为“青桃”的 App,Slogan 为“看见你的热爱”,根据应用介绍可知,“青桃”是一个属于年轻人的兴趣知识视频平台,由抖音官方出品的中长视频关联版本,整体风格有些类似B站。

发布于:1年以前  |  648次阅读  |  详细内容 »

威马CDO:中国每百户家庭仅17户有车

日前,威马汽车首席数据官梅松林转发了一份“世界各国地区拥车率排行榜”,同时,他发文表示:中国汽车普及率低于非洲国家尼日利亚,每百户家庭仅17户有车。意大利世界排名第一,每十户中九户有车。

发布于:1年以前  |  589次阅读  |  详细内容 »

研究发现维生素 C 等抗氧化剂会刺激癌症生长和转移

近日,一项新的研究发现,维生素 C 和 E 等抗氧化剂会激活一种机制,刺激癌症肿瘤中新血管的生长,帮助它们生长和扩散。

发布于:1年以前  |  449次阅读  |  详细内容 »

苹果据称正引入3D打印技术,用以生产智能手表的钢质底盘

据媒体援引消息人士报道,苹果公司正在测试使用3D打印技术来生产其智能手表的钢质底盘。消息传出后,3D系统一度大涨超10%,不过截至周三收盘,该股涨幅回落至2%以内。

发布于:1年以前  |  446次阅读  |  详细内容 »

千万级抖音网红秀才账号被封禁

9月2日,坐拥千万粉丝的网红主播“秀才”账号被封禁,在社交媒体平台上引发热议。平台相关负责人表示,“秀才”账号违反平台相关规定,已封禁。据知情人士透露,秀才近期被举报存在违法行为,这可能是他被封禁的部分原因。据悉,“秀才”年龄39岁,是安徽省亳州市蒙城县人,抖音网红,粉丝数量超1200万。他曾被称为“中老年...

发布于:1年以前  |  445次阅读  |  详细内容 »

亚马逊股东起诉公司和贝索斯,称其在购买卫星发射服务时忽视了 SpaceX

9月3日消息,亚马逊的一些股东,包括持有该公司股票的一家养老基金,日前对亚马逊、其创始人贝索斯和其董事会提起诉讼,指控他们在为 Project Kuiper 卫星星座项目购买发射服务时“违反了信义义务”。

发布于:1年以前  |  444次阅读  |  详细内容 »

苹果上线AppsbyApple网站,以推广自家应用程序

据消息,为推广自家应用,苹果现推出了一个名为“Apps by Apple”的网站,展示了苹果为旗下产品(如 iPhone、iPad、Apple Watch、Mac 和 Apple TV)开发的各种应用程序。

发布于:1年以前  |  442次阅读  |  详细内容 »

特斯拉美国降价引发投资者不满:“这是短期麻醉剂”

特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X售价,引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金(Future Fund)管理合伙人加里·布莱克发帖称,降价是一种“短期麻醉剂”,会让潜在客户等待进一步降价。

发布于:1年以前  |  441次阅读  |  详细内容 »

光刻机巨头阿斯麦:拿到许可,继续对华出口

据外媒9月2日报道,荷兰半导体设备制造商阿斯麦称,尽管荷兰政府颁布的半导体设备出口管制新规9月正式生效,但该公司已获得在2023年底以前向中国运送受限制芯片制造机器的许可。

发布于:1年以前  |  437次阅读  |  详细内容 »

马斯克与库克首次隔空合作:为苹果提供卫星服务

近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。

发布于:1年以前  |  430次阅读  |  详细内容 »

𝕏(推特)调整隐私政策,可拿用户发布的信息训练 AI 模型

据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。

发布于:1年以前  |  428次阅读  |  详细内容 »

荣耀CEO谈华为手机回归:替老同事们高兴,对行业也是好事

9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。

发布于:1年以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI操控无人机能力超越人类冠军

《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。

发布于:1年以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI生成的蘑菇科普书存在可致命错误

近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。

发布于:1年以前  |  420次阅读  |  详细内容 »

社交媒体平台𝕏计划收集用户生物识别数据与工作教育经历

社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”

发布于:1年以前  |  411次阅读  |  详细内容 »

国产扫地机器人热销欧洲,国产割草机器人抢占欧洲草坪

2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。

发布于:1年以前  |  406次阅读  |  详细内容 »

罗永浩吐槽iPhone15和14不会有区别,除了序列号变了

罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。

发布于:1年以前  |  398次阅读  |  详细内容 »
 相关文章
Android插件化方案 5年以前  |  237269次阅读
vscode超好用的代码书签插件Bookmarks 2年以前  |  8108次阅读
 目录