BeautifulSoup4

导入模块

from bs4 import BeautifulSoup

解析文件

如果是本地文件，直接以写入权限打开，并用bs解析

with open('index.html', 'r', encoding='utf-8') as f:
    html = f.read()

如果是网页文件，则需要先用爬虫爬取，然后解析

response = requests.get(url=url, headers=headers)
html = response.text

创建对象

解析的第一步，是构建一个BeautifulSoup对象，基本用法:

response = requests.get(url=url, headers=headers)
html = response.text
soup = beautifulsoup(html,'html.parser')  #处理html的解析器

python解析器

soup = beautifulsoup(html,'html.parser')
soup = beautifulsoup(html,'lxml')
soup = beautifulsoup(html,'xml')

beautifulsoup对象的种类

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种：

• Tag
• NavigableString
• BeautifulSoup
• Comment

Tag获取整个标签

tag中最重要的属性：name和attributes

from bs4 import BeautifulSoup
# 逐一解析数据 把html使用html.parser进行解析
bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
print(bs.a)  # 返回找到的第一个a标签，返回时的整个标签 Tag
print(bs.title)
<title>百度一下你就知道<title>

获取标签里的属性和属性值

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
print(bs.a.attrs)  # 返回找到的第一个title标签的属性和属性值，字典形式
{'href': 'https://accounts.douban.com/passport/login?source=movie', 'class': ['nav-login'], 'rel': ['nofollow']}
print(bs.a.attrs['href']) #查看某个属性的值
'https://accounts.douban.com/passport/login?source=movie'

# 获取p标签的属性
bs.a.attrs(返回字典) or soup.p.attrs['class'](class返回列表，其余属性返回字符串)
bs.a.['class'](class返回列表，其余属性返回字符串)
bs.a.get('class')(class返回列表，其余属性返回字符串)

Navigablestring 获取标签里的内容

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
print(bs.title.string)  # 返回找到的第一个title标签的内容 字符串
百度一下你就知道
bs.title.string 
bs.title.text
bs.title.get.text()

BeautifulSoup获取整个文档

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
print(bs)  # 返回整个文档的内容

Comment输出的内容不包含注释符号

soup = BeautifulSoup('<p class="t1"><!-- <div class="env">env的信息内容</div> --></p>', 'html.parser')
print(soup.p.string)   
#如果标签内部的内容是注释，例如：<!--  -->；那么该NavigableSring对象会转换成Comment对象，并且会把注释符号去掉。
<div class="env">env的信息内容</div> 

BeautifulSoup文档遍历

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
print(bs.a.contens)  # 返回a中的所有contens  列表形式 可以用列表遍历
print(bs.a.contens[2])

BeautifulSoup文档搜索

1.find()
查找第一个与字符串完全匹配的内容

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
a_list = bs.find("a")    # 查找第一个的a标签
返回一个对象
a_list = bs.find('a')
a_list = bs.find('a', class_='xxx') # 注意class后的下划线
a_list = bs.find('a', title='xxx')
a_list = bs.find('a', id='xxx')
a_list = bs.find('a', id=compile(r'xxx'))

2.find_all()

字符串过滤，会查找所有与字符串完全匹配的内容

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
a_list = bs.find_all("a")    # 查找所有的a标签
a_list = bs.find_all('a')
a_list = bs.find_all(['a','span']) #返回所有的a和span标签
a_list = bs.find_all('a', class_='xxx')
a_list = bs.find_all('a', id=compile(r'xxx'))
# 提取出前两个符合要求的
soup.find_all('a', limit=3)

3.find_parent
查找当前标签的父标签

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
a_list = bs.find("a").find_parent('div')    # 查找当前a标签的父div标签

4.find_next_sibling
查找当前标签的下一个兄弟标签

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
a_list = bs.find("a").find_next_sibling('div')    #  查找当前a标签的下一个div标签

5.find_previous_sibling
查找当前标签的前一个兄弟标签

bs = BeautifulSoup(html,"html.parser")
a_list = bs.find("a").find_previous_sibling('div')    #  查找当前a标签的前一个div标签

2.search()
正则表达式搜索:使用search()方法来匹配内容

a_list =  bs.find_all(re.compile("a"))

3.get_text()
获取标签内的文本内容

a_list = bs.find("a").get_text()

3.自己写方法查询

def name_is_exists(tag):
    return tag.has_attr("name")   # 查询标签中属性的名字为name的
    
t_list = bs.find_all(name_is_exists)
for tag in t_list:
    print(tag)

4.kwargs 参数

t_list = bs.find_all(id="head")   # 查找所有的id=head的标签
t_list = bs.find_all(class=True)
t_list = bs.find_all(herf="http://news.baidu.com")

5.text参数

t_list = bs.find_all(text="hao123")   # 查找所有的id=head的标签
t_list = bs.find_all(text=["hao123","新闻","贴吧"])
for tag in t_list:
    print(tag)
t_list = bs.find_all(text = re.compile("\d")) # 应用正则表达式来查找包含特定文本的内容

6.limit参数

t_list = bs.find_all("a",limit=3)   # 查找前三个a标签

7.css选择器

t_list = bs.select("a")    # 查找所有的a标签
t_list = bs.select(".mnav") #  查找所有的类名为.mnav标签
t_list = bs.select("#u1") #  查找所有的id为#u1的标签
t_list = bs.select("a[class='bri']") #  查找属性为bri的标签
t_list = bs.select("head>title") #  查找head标签下的title标签
t list = bs.select(".mnav ~ .bri")  # 查找.mnav的兄弟标签.bri的text
print(t_list[0].get_text())