Python Beautiful Soup 使用示例详解

原创

ithorizon 9个月前 (07-01) 阅读数 144 #Python

大家好，在网络爬虫和数据抓取的领域中，Beautiful Soup 是一个备受推崇的 Python 库，它提供了强势而灵活的工具，帮助开发者轻松地解析 HTML 和 XML 文档，并从中提取所需的数据。本文将深入探讨 Beautiful Soup 的使用方法和各种功能，愿望能给大家带来一些帮助。

一、Beautiful Soup介绍

Beautiful Soup 是一个 Python 库，用于解析 HTML 和 XML 文档，并提供易懂而直观的 API 来遍历文档树、搜索元素、提取内容等。它的名字取自于《爱丽丝梦游仙境》中的一段描写：“来吧，让我们到漂亮的汤中一起吃面包吧！”正如这句话所暗示的那样，Beautiful Soup 让我们可以轻松地“吃掉”网页中的内容。

应用场景：

网络爬虫和数据抓取：Beautiful Soup 可以轻松地解析网页 HTML 或 XML 文档，并从中提取所需的数据，用于构建网络爬虫和进行数据抓取。
数据分析和挖掘：通过解析网页中的结构化数据，Beautiful Soup 可以帮助开发者进行数据分析和挖掘，发现数据之间的关系和规律。
网页内容提取：Beautiful Soup 可以提取网页中的各种内容，包括文本、链接、图片、表格等，用于构建内容提取系统和网页分析工具。
自动化测试：Beautiful Soup 可以用于自动化测试框架中，帮助测试人员解析网页内容、验证数据正确性，进行网页元素抓取等操作。
网页数据转换：通过解析网页内容，Beautiful Soup 可以将网页数据变成其他格式，如 JSON、CSV 等，用于数据导出和数据转换。

优点：

易懂易用：Beautiful Soup 提供了易懂而直观的 API，易于学习和使用，不需要深入了解 HTML 和 XML 的结构。
功能多彩：Beautiful Soup 拥护解析 HTML 和 XML 文档、文档树遍历、元素搜索、内容提取等功能，满足各种数据抓取和分析需求。
解析速度快：使用第三方解析器（如 lxml）可以减成本时间解析速度，适用于大规模数据抓取和分析。
灵活性强：Beautiful Soup 拥护多种解析器和定制化配置，可以基于具体需求进行灵活选择和调整。

缺点：

解析高效低：相比于一些专门的解析库（如 scrapy），Beautiful Soup 的解析高效相对较低，不适合处理大规模的数据抓取任务。
不拥护异步解析：Beautiful Soup 不拥护异步解析，无法充分利用异步编程模型的优势，或许影响程序的性能和并发能力。
功能相对有限：虽然 Beautiful Soup 提供了多彩的功能和 API，但相比于一些专门的数据分析工具（如 pandas），其功能相对有限，不适合进行繁复的数据处理和分析。

总的来说，Beautiful Soup 是一个功能强势、易懂易用的 HTML 和 XML 解析库，适用于各种数据抓取和数据分析场景，但在处理大规模数据和需要高性能的场景下或许存在一些约束。

二、安装 Beautiful Soup

可以使用 pip 命令来安装 Beautiful Soup：

pip install beautifulsoup4

三、解析器

解析器是 Beautiful Soup 中用于解析 HTML 或 XML 文档的核心组件。Beautiful Soup 拥护多种解析器，包括 Python 标准库的解析器以及第三方解析器，如 lxml 和 html5lib。每种解析器都有其特点和适用场景，可以基于自己的需求选择合适的解析器。

1、Python 标准库解析器（html.parser）

Python 标准库中的 html.parser 是一个基于 Python 实现的易懂解析器，速度适中，解析速度不如 lxml，但通常足够应付一般的解析任务。它不需要安装额外的库，是 Beautiful Soup 的默认解析器。

from bs4 import BeautifulSoup
# 使用 Python 标准库解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

2、第三方解析器（lxml）

lxml 是一个非常敏捷且功能强势的 XML 解析器，它基于 libxml2 和 libxslt 库，拥护 XPath 查询和 CSS 选择器，解析速度比 Python 标准库的解析器更快，通常推荐在性能要求较高的场景中使用。

from bs4 import BeautifulSoup
# 使用 lxml 解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

3、第三方解析器（html5lib）

html5lib 是一个基于 HTML5 规范的解析器，它会基于 HTML5 规范解析文档，拥护最新的 HTML5 元素和属性，解析最终更加正确和稳定。但是，html5lib 的解析速度比较慢，通常在需要最高正确性和稳定性的情况下使用。

from bs4 import BeautifulSoup
# 使用 html5lib 解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html5lib')

4、怎样选择解析器

我们在选择解析器时，需要考虑解析速度、内存占用、正确性和稳定性等因素。一般来说，如果对解析速度要求较高，可以选择 lxml 解析器；如果对正确性和稳定性要求较高，可以选择 html5lib 解析器；如果只是进行易懂的数据抓取，可以使用 Python 标准库解析器。

四、文档树遍历

文档树遍历是 Beautiful Soup 中常用的操作之一，它允许以树形结构遍历 HTML 或 XML 文档，访问文档中的各个节点、子节点、父节点等。

1、访问节点

文档树中的每个元素都是一个节点，可以通过直接访问节点来获取元素的标签名、属性等信息。

# 获取文档树的根节点
root = soup.html
# 获取节点的标签名
print("Tag name:", root.name)
# 获取节点的属性
print("Attributes:", root.attrs)

2、遍历子节点

可以使用 .children 属性来遍历节点的子节点，它返回一个生成器，用于逐个访问子节点。

# 遍历子节点
for child in root.children:
    print(child)

3、遍历子孙节点

可以使用 .descendants 属性来遍历节点的所有子孙节点，包括子节点、子节点的子节点等。

# 遍历子孙节点
for descendant in root.descendants:
    print(descendant)

4、访问父节点和祖先节点

可以使用 .parent 属性来访问节点的父节点，使用 .parents 属性来遍历节点的所有祖先节点。

# 访问父节点
parent = root.parent
# 遍历祖先节点
for ancestor in root.parents:
    print(ancestor)

5、查找兄弟节点

可以使用 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性来访问节点的下一个兄弟节点和上一个兄弟节点。

# 访问下一个兄弟节点
next_sibling = root.next_sibling
# 访问上一个兄弟节点
previous_sibling = root.previous_sibling

五、搜索元素

搜索元素是 Beautiful Soup 中非常常用的功能之一，它允许基于特定的条件来查找文档中的元素，并提取所需的内容。

1、使用标签名搜索

可以使用标签名来搜索文档中的元素，通过指定标签名，可以获取所有匹配的元素。

# 使用标签名搜索
soup.find_all('div')  # 查找所有 div 元素

2、使用 CSS 类名搜索

可以使用 CSS 类名来搜索文档中的元素，通过指定类名，可以获取所有具有指定类名的元素。

# 使用 CSS 类名搜索
soup.find_all(class_='class-name')  # 查找所有具有指定类名的元素

3、使用 id 搜索

可以使用 id 来搜索文档中的元素，通过指定 id，可以获取具有指定 id 的元素。

# 使用 id 搜索
soup.find_all(id='content')  # 查找具有指定 id 的元素

4、使用正则表达式搜索

Beautiful Soup 还拥护使用正则表达式来搜索文档中的元素，通过指定正则表达式，可以匹配符合条件的元素。

import re
# 使用正则表达式搜索
soup.find_all(re.compile('^b'))  # 查找所有以 'b' 开头的元素

5、搜索嵌套元素

可以通过在搜索方法中传入多个条件来搜索嵌套元素，这样可以更精确地定位到目标元素。

# 搜索嵌套元素
soup.find_all('div', class_='class-name')  # 查找所有 class 为 class-name 的 div 元素

6、约束搜索最终数量

可以通过 limit 参数来约束搜索最终的数量，这样可以节省内存和减成本时间搜索速度。

# 约束搜索最终数量
soup.find_all('a', limit=10)  # 查找前 10 个 a 元素

六、提取内容

提取内容是 Beautiful Soup 中的核心功能之一，它允许从 HTML 或 XML 文档中提取出所需的信息和内容。

1、提取文本内容

可以使用 .get_text() 方法来提取元素的文本内容，这将返回元素及其子孙节点中的所有文本内容，并将它们合并为一个字符串。

# 提取文本内容
text_content = soup.get_text()
print(text_content)

2、提取链接

可以使用 .get('href') 方法来提取链接元素（如 <a> 标签）的链接地址。

# 提取链接
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))

3、提取图片链接

可以使用 .get('src') 方法来提取图片元素（如 <img> 标签）的链接地址。

# 提取图片链接
for img in soup.find_all('img'):
    print(img.get('src'))

4、提取属性值

可以使用 .get() 方法来提取元素的任意属性值，包括标签的 class、id 等属性。

# 提取属性值
for element in soup.find_all('div'):
    print(element.get('class'))

5、提取特定标签的内容

可以通过搜索特定的标签来提取其内容，例如提取所有 <p> 标签的文本内容。

# 提取特定标签的内容
for paragraph in soup.find_all('p'):
    print(paragraph.get_text())

6、提取表格内容

可以通过搜索 <table> 标签并遍历其中的 <tr> 和 <td> 标签来提取表格中的内容。

# 提取表格内容
for table in soup.find_all('table'):
    for row in table.find_all('tr'):
        for cell in row.find_all('td'):
            print(cell.get_text())

七、修改文档

修改文档是 Beautiful Soup 中的重要功能之一，它允许对解析后的文档树进行各种修改操作，包括添加、删除、修改元素和属性等。

1、添加元素

可以使用 .new_tag() 方法创建一个新的元素，然后使用 .append() 方法将其添加到文档中。

# 创建新的元素
new_tag = soup.new_tag('div')
new_tag.string = 'New content'
# 将新元素添加到文档中
soup.body.append(new_tag)

2、删除元素

可以使用 .decompose() 方法来删除文档中的元素，将其从文档树中移除。

# 查找需要删除的元素
tag_to_delete = soup.find(id='content')
# 删除元素
tag_to_delete.decompose()

3、修改属性

可以通过修改元素的属性来改变元素的外观和行为，例如修改元素的 class、id 等属性。

# 查找需要修改属性的元素
tag_to_modify = soup.find('a')
# 修改属性
tag_to_modify['href'] = 'http://www.example.com'

4、替换元素

可以使用 .replace_with() 方法来替换文档中的元素，将一个元素替换为另一个元素。

# 创建新的元素
new_tag = soup.new_tag('span')
new_tag.string = 'Replacement content'
# 查找需要替换的元素
tag_to_replace = soup.find(id='old-content')
# 替换元素
tag_to_replace.replace_with(new_tag)

5、插入元素

可以使用 .insert() 方法在文档中插入元素，将新元素插入到指定位置。

# 创建新的元素
new_tag = soup.new_tag('div')
new_tag.string = 'Inserted content'
# 查找需要插入元素的位置
target_tag = soup.find(class_='container')
# 插入元素
target_tag.insert(0, new_tag)  # 在指定位置插入元素

八、示例

from bs4 import BeautifulSoup
# HTML 文档内容
html_doc = """
<html>
<head>
    <title>Example HTML Page</title>
</head>
<body>
    <h1 class="heading">Beautiful Soup Example</h1>
    <p>Welcome to <strong>Beautiful Soup</strong>!</p>
    <a href="http://www.example.com" rel="external nofollow" >Example Link</a>
    <a href="http://www.example.com/page1" rel="external nofollow" >Page 1</a>
    <a href="http://www.example.com/page2" rel="external nofollow" >Page 2</a>
    <div id="content">
        <p>This is some content.</p>
    </div>
</body>
</html>
"""
# 创建 Beautiful Soup 对象并指定解析器
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# 1. 解析器
print("解析器:", soup.builder.NAME)
# 2. 文档树遍历
print("文档树遍历:")
# 遍历子节点
for child in soup.body.children:
    print(child)
# 遍历子孙节点
for descendant in soup.body.descendants:
    print(descendant)
# 3. 搜索元素
print("搜索元素:")
# 使用标签名搜索
heading = soup.find('h1')
print("标签名:", heading.name)
# 使用 CSS 类名搜索
heading = soup.find(class_='heading')
print("CSS 类名:", heading.name)
# 使用 id 搜索
content_div = soup.find(id='content')
print("id:", content_div.name)
# 使用正则表达式搜索
for tag in soup.find_all(re.compile('^a')):
    print("正则表达式:", tag.name)
# 4. 提取内容
print("提取内容:")
# 提取文本内容
text_content = soup.get_text()
print("文本内容:", text_content)
# 提取链接
for link in soup.find_all('a'):
    print("链接:", link.get_text(), link.get('href'))
# 提取图片链接
for img in soup.find_all('img'):
    print("图片链接:", img.get('src'))
# 5. 修改文档
print("修改文档:")
# 添加元素
new_tag = soup.new_tag('div')
new_tag.string = 'New content'
soup.body.append(new_tag)
print("添加元素后的文档:", soup)
# 删除元素
tag_to_delete = soup.find(id='content')
tag_to_delete.decompose()
print("删除元素后的文档:", soup)
# 修改属性
heading = soup.find('h1')
heading['class'] = 'header'
print("修改属性后的文档:", soup)
# 替换元素
new_tag = soup.new_tag('span')
new_tag.string = 'Replacement content'
tag_to_replace = soup.find(id='old-content')
tag_to_replace.replace_with(new_tag)
print("替换元素后的文档:", soup)
# 插入元素
new_tag = soup.new_tag('div')
new_tag.string = 'Inserted content'
target_tag = soup.find(class_='container')
target_tag.insert(0, new_tag)
print("插入元素后的文档:", soup)

这个示例代码涵盖了 Beautiful Soup 的解析、搜索、提取、修改等功能，包括了解析器的选择、文档树的遍历、搜索元素、提取内容和修改文档等方面。大家可以基于需要修改示例代码，并尝试在实际项目中应用 Beautiful Soup 进行数据抓取和分析。

到此这篇涉及Python Beautiful Soup 使用详解的文章就介绍到这了,更多相关Python Beautiful Soup 使用内容请搜索IT视界以前的文章或继续浏览下面的相关文章愿望大家以后多多拥护IT视界！

文章标签： Python

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