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BeautifulSoup:网页解析利器上手简介

Carl / 1780人阅读

摘要:文档写得很清楚,也有中文版,你只要看了最初的一小部分,就可以在代码中派上用场了。

关于爬虫的案例和方法,我们已讲过许多。不过在以往的文章中,大多是关注在 如何把网页上的内容抓取下来 。今天我们来分享下,当你已经把内容爬下来之后, 如何提取出其中你需要的具体信息

网页被抓取下来,通常就是 str 字符串类型的对象 ,要从里面寻找信息,最直接的想法就是直接通过字符串的 find 方法切片操作


s = "

价格:15.7 元

" start = s.find("价格:") end = s.find(" 元") print(s[start+3:end]) # 15.7

这能应付一些极简单的情况,但只要稍稍复杂一点,这么写就会累死人。更通用的做法是使用 正则表达式


import re
s = "

价格:15.7 元

" r = re.search("[d.]+", s) print(r.group()) # 15.7

正则表达式是处理文本解析的万金油,什么情况都可以应对。但可惜掌握它需要一定的学习成本, 原本我们有一个网页提取的问题,用了正则表达式,现在我们有了两个问题。

HTML 文档本身是 结构化的文本 ,有一定的规则,通过它的结构可以简化信息提取。于是,就有了 lxml、pyquery、BeautifulSoup 等网页信息提取库。一般我们会用这些库来提取网页信息。其中, lxml 有很高的解析效率,支持 xPath 语法 (一种可以在 HTML 中查找信息的规则语法); pyquery 得名于 jQuery(知名的前端 js 库),可以用类似 jQuery 的语法解析网页 。但我们今天要说的,是剩下的这个:

BeautifulSoup

BeautifulSoup(下文简称 bs)翻译成中文就是“美丽的汤”,这个奇特的名字来源于《 爱丽丝梦游仙境 》(这也是为何在其官网会配上奇怪的插图,以及用《爱丽丝》的片段作为测试文本)。

bs 最大的特点我觉得是 简单易用 ,不像正则和 xPath 需要刻意去记住很多特定语法,尽管那样会效率更高更直接。 对大多数 python 使用者来说,好用会比高效更重要 。这也是我自己使用并推荐 bs 的主要原因。

接下来介绍点 bs 的基本方法,让你看完就能用起来。考虑到“只收藏不看党”的阅读体验,先给出一个“ 嫌长不看版 ”的总结:

anaconda 附带,也可以通过 pip 安装

指定 不同解析器在性能、容错性上会有差异 ,导致结果也可能不一样

基本使用流程: 通过文本初始化 bs 对象 -> 通过 find/find_all 或其他方法检测信息 -> 输出或保存

可以迭代式的查找,比如先定位出一段内容,再其上继续检索

开发时应注意不同方法的返回类型,出错时多看报错、多加输出信息

官方文档 很友好,也有中文,推荐阅读

安装

推荐使用 pip 进行安装(关于 pip 见前文《Crossin:如何安装 Python 的第三方模块》):

pip install beautifulsoup4

要注意,包名是 beautifulsoup4 ,如果不加上 4,会是老版本也就是 bs3,它是为了兼容性而存在,目前已不推荐。我们这里说 bs,都是指 bs4。

bs4 也可以直接通过安装 anaconda 获得(介绍见前文《Crossin:Python数据科学环境:Anaconda 了解一下》)。

bs 在使用时需要指定一个“ 解析器 ”:

html.parse - python 自带,但容错性不够高,对于一些写得不太规范的网页会丢失部分内容

lxml - 解析速度快,需额外安装

xml - 同属 lxml 库,支持 XML 文档

html5lib - 最好的容错性,但速度稍慢

这里的 lxml 和 html5lib 都需要额外安装,不过如果你用的是 anaconda,都是一并安装好的。

快速上手

我们就用官网上的文档作例子:


html_doc = """
The Dormouse"s story

The Dormouse"s story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie, Lacie and Tillie; and they lived at the bottom of a well.

...

"""

使用 bs 的初始化操作,是用文本创建一个 BeautifulSoup 对象,建议手动指定解析器:


from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")

获取其中的某个结构化元素及其属性:


soup.title  # title 元素
# The Dormouse"s story

soup.p  # 第一个 p 元素
# 

The Dormouse"s story

soup.p["class"] # p 元素的 class 属性 # ["title"] soup.p.b # p 元素下的 b 元素 # The Dormouse"s story soup.p.parent.name # p 元素的父节点的标签 # body

并不是所有信息都可以简单地通过结构化获取,通常使用 find 和 find_all 方法进行查找:


soup.find_all("a")  # 所有 a 元素
# [Elsie,
#  Lacie,
#  Tillie]

soup.find(id="link3")  # id 为 link3 的元素
# Tillie

find 和 find_all 可以有多个搜索条件叠加,比如 find("a", id="link3", class_="sister")

find 返回的是一个 bs4.element.Tag 对象 ,这个对象可以进一步进行搜索。如果有多个满足的结果,find 只返回第一个 ;如果没有,返回 None。

find_all 返回的是一个 由 bs4.element.Tag 对象组成的 list ,不管找到几个或是没找到,都是 list。

输出:


x = soup.find(class_="story")
x.get_text()  # 仅可见文本内容
# "Once upon a time there were three little sisters; and their names were
Elsie,
Lacie and
Tillie;
and they lived at the bottom of a well."
x.prettify()  # 元素完整内容
# "

Once upon a time there were three little sisters; and their names were Elsie , Lacie and Tillie ; and they lived at the bottom of a well.

"

如果你有前端开发经验,对 CSS 选择器很熟悉,bs 也为你提供了相应的方法:


soup.select("html head title")
# [The Dormouse"s story]
soup.select("p > #link1")
# [Elsie]

以上就是 BeautifulSoup 的一个极简上手介绍,对于 bs 能做什么,想必你已有了一个初步认识。如果你要在开发中使用,建议再看下它的 官方文档 。文档写得很清楚,也有中文版,你只要看了最初的一小部分,就可以在代码中派上用场了。更多的细节可以在使用时进一步搜索具体方法和参数设置。

中文版文档 地址:

Beautiful Soup 4.2.0 文档www.crummy.com

对于爬虫的其他方面,推荐阅读我们之前的相关文章:

Chrome开发者工具:爬虫必备,掌握它就解决了一半的问题

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IP代理池:听说你好不容易写了个爬虫,结果没抓几个就被封了?

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Python爬虫:一些常用的爬虫技巧总结

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