Python爬虫BS4库的解析器正确使用方法

 

bs4库之所以能快速的定位我们想要的元素,是因为他能够用一种方式将html文件解析了一遍 ,不同的解析器有不同的效果。下文将一一进行介绍。

bs4解析器的选择

网络爬虫的最终目的就是过滤选取网络信息,最重要的部分可以说是解析器。解析器的优劣决定了爬虫的速度和效率。bs4库除了支持我们上文用过的‘html.parser’解析器外,还支持很多第三方的解析器,下面我们来对他们进行对比分析。

bs4库官方推荐我们使用的是lxml解析器,原因是它具有更高的效率,所以我们也将采用lxml解析器。
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lxml解析器的安装:

  • 依旧采用pip安装工具来安装:
$ pip install lxml

注意,由于我用的是unix类系统,用pip工具十分的方便,但是如果在windows下安装,总是会出现这样或者那样的问题,这里推荐win用户去lxml官方,下载安装包,来安装适合自己系统版本的lxml解析器。

使用lxml解析器来解释网页

我们依旧以上一篇的 爱丽丝文档 为例子

    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 <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well.</p> <p class="story">...</p> """ 

试一下吧:

import bs4
    
    
#首先我们先将html文件已lxml的方式做成一锅汤
soup = bs4.BeautifulSoup(open('Beautiful Soup 爬虫/demo.html'),'lxml') #我们把结果输出一下,是一个很清晰的树形结构。 #print(soup.prettify()) ''' OUT: <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 <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"> Elsie </a> , <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2"> Lacie </a> and <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3"> Tillie </a> ; and they lived at the bottom of a well. </p> <p class="story"> ... </p> </body> </html> ''' 

如何具体的使用?

bs4 库首先将传入的字符串或文件句柄转换为 Unicode的类型,这样,我们在抓取中文信息的时候,就不会有很麻烦的编码问题了。当然,有一些生僻的编码 如:‘big5’,就需要我们手动设置编码:
soup = BeautifulSoup(markup, from_encoding="编码方式")

对象的种类:

bs4 库将复杂的html文档转化为一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象 ,所有对象可以分为以下四个类型:Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment
我们来逐一解释:

Tag: 和html中的Tag基本没有区别,可以简单上手使用

NavigableString: 被包裹在tag内的字符串

BeautifulSoup: 表示一个文档的全部内容,大部分的时候可以吧他看做一个tag对象,支持遍历文档树和搜索文档树方法。

Comment:这是一个特殊的NavigableSting对象,在出现在html文档中时,会以特殊的格式输出,比如注释类型。

搜索文档树的最简单的方法就是搜索你想获取tag的的name:

soup.head
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>

soup.title
# <title>The Dormouse's story</title>

如果你还想更深入的获得更小的tag:例如我们想找到body下的被b标签包裹的部分

soup.body.b
# <b>The Dormouse's story</b>

但是这个方法只能找到按顺序第一个出现的tag

获取所有的标签呢?

这个时候需要find_all()方法,他返回一个列表类型

tag=soup.find_all('a') # [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, # <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, # <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>] #假设我们要找到a标签中的第二个元素: need = tag[1] #简单吧 

tag的.contents属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:

head_tag = soup.head
head_tag
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>

head_tag.contents
[<title>The Dormouse's story</title>] title_tag = head_tag.contents[0] print(title_tag) # <title>The Dormouse's story</title> title_tag.contents # [u'The Dormouse's story'] 
  • 另外通过tag的 .children生成器,可以对tag的子节点进行循环:
for child in title_tag.children:
    print(child) # The Dormouse's story 
  • 这种方式只能遍历出子节点。如何遍历出子孙节点呢?

子孙节点:比如 head.contents 的子节点是<title>The Dormouse's story</title>,这里 title本身也有子节点:‘The Dormouse‘s story’ 。这里的‘The Dormouse‘s story’也叫作head的子孙节点

for child in head_tag.descendants:
    print(child) # <title>The Dormouse's story</title> # The Dormouse's story 

如何找到tag下的所有的文本内容呢?

1、如果该tag只有一个子节点(NavigableString类型):直接使用tag.string就能找到。

2、如果tag有很多个子、孙节点,并且每个节点里都string:

我们可以用迭代的方式将其全部找出:

for string in soup.strings:
    print(repr(string)) # u"The Dormouse's story" # u'\n\n' # u"The Dormouse's story" # u'\n\n' # u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n' # u'Elsie' # u',\n' # u'Lacie' # u' and\n' # u'Tillie' # u';\nand they lived at the bottom of a well.' # u'\n\n' # u'...' # u'\n'好了,关于bs4库的基本使用,我们就先介绍到这。剩下来的部分:父节点、兄弟节点、回退和前进,都与上面从子节点找元素的过程差不多,

总结

很多人学Python过程中会遇到各种烦恼问题,没有人解答容易放弃。为此小编建了个Python全栈免费答疑.裙 :七衣衣九七七巴而五(数字的谐音)转换下可以找到了,不懂的问题有老司机解决里面还有最新Python实战教程免非下,,一起相互监督共同进步!

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