Python爬虫入门（三）BeautifulSoup库

来源：互联网发布：小猪cms破解版2017 编辑：程序博客网时间：2024/05/17 09:38

一、前言

上一篇演示了如何使用requests模块向网站发送http请求，获取到网页的HTML数据。这篇来演示如何使用BeautifulSoup模块来从HTML文本中提取我们想要的数据。

update on 2016-12-28：之前忘记给BeautifulSoup的官网了，今天补上，顺便再补点BeautifulSoup的用法。

二、运行环境

我的运行环境如下：

系统版本
Windows10。
Python版本
Python3.5，推荐使用Anaconda 这个科学计算版本，主要是因为它自带一个包管理工具，可以解决有些包安装错误的问题。去Anaconda官网，选择Python3.5版本，然后下载安装。
IDE
我使用的是PyCharm，是专门为Python开发的IDE。这是JetBrians的产品，点我下载。

三、模块安装

BeautifulSoup 有多个版本，我们使用BeautifulSoup4。详细使用看BeautifuSoup4官方文档。
使用管理员权限打开cmd命令窗口，在窗口中输入下面的命令即可安装：
conda install beautifulsoup4

直接使用Python3.5 没有使用Anaconda版本的童鞋使用下面命令安装：
pip install beautifulsoup4

然后我们安装lxml，这是一个解析器，BeautifulSoup可以使用它来解析HTML，然后提取内容。

Anaconda 使用下面命令安装lxml：
conda install lxml

使用Python3.5 的童鞋们直接使用pip安装会报错（所以才推荐使用Anaconda版本），安装教程看这里。

如果不安装lxml，则BeautifulSoup会使用Python内置的解析器对文档进行解析。之所以使用lxml，是因为它速度快。

文档解析器对照表如下：

解析器使用方法优势劣势Python标准库BeautifulSoup(markup,"html.parser")1. Python的内置标准库
2. 执行速度适
3. 中文档容错能力强Python 2.7.3 or 3.2.2)前的版本中文档容错能力差lxml HTML 解析器BeautifulSoup(markup,"lxml")1. 速度快
2. 文档容错能力强需要安装C语言库lxml XML 解析器BeautifulSoup(markup,["lxml-xml"])
BeautifulSoup(markup,"xml")1. 速度快
2. 唯一支持XML的解析器需要安装C语言库html5libBeautifulSoup(markup,"html5lib")1. 最好的容错性
2. 以浏览器的方式解析文档
3. 生成HTML5格式的文档速度慢，不依赖外部扩展

四、BeautifulSoup 库的使用

网上找到的几个官方文档：BeautifulSoup4.4.0中文官方文档，BeautifulSoup4.2.0中文官方文档。不同版本的用法差不多，几个常用的语法都一样。

首先来看BeautifulSoup的对象种类，在使用的过程中就会了解你获取到的东西接下来应该如何操作。

4.1 BeautifulSoup对象的类型

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种类型: Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment 。下面我们分别看看这四种类型都是什么东西。

4.1.1 Tag

这个就跟HTML或者XML（还能解析XML？是的，能！）中的标签是一样一样的。我们使用find()方法返回的类型就是这个（插一句：使用find-all()返回的是多个该对象的集合，是可以用for循环遍历的。）。返回标签之后，还可以对提取标签中的信息。

提取标签的名字：

tag.name

提取标签的属性：

tag['attribute']
我们用一个例子来了解这个类型：

from bs4 import BeautifulSouphtml_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>"""soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')  #声明BeautifulSoup对象find = soup.find('p')  #使用find方法查到第一个p标签print("find's return type is ", type(find))  #输出返回值类型print("find's content is", find)  #输出find获取的值print("find's Tag Name is ", find.name)  #输出标签的名字print("find's Attribute(class) is ", find['class'])  #输出标签的class属性值

4.1.2 NavigableString

NavigableString就是标签中的文本内容（不包含标签）。获取方式如下：
tag.string
还是以上面那个例子，加上下面这行，然后执行：
print('NavigableString is：', find.string)

4.1.3 BeautifulSoup

BeautifulSoup对象表示一个文档的全部内容。支持遍历文档树和搜索文档树。

4.1.4 Comment

这个对象其实就是HTML和XML中的注释。

markup = "<b><!--Hey, buddy. Want to buy a used parser?--></b>"soup = BeautifulSoup(markup)comment = soup.b.stringtype(comment)# <class 'bs4.element.Comment'>

有些时候，我们并不想获取HTML中的注释内容，所以用这个类型来判断是否是注释。

if type(SomeString) == bs4.element.Comment:    print('该字符是注释')else:    print('该字符不是注释')

4.2 BeautifulSoup遍历方法

4.2.1 节点和标签名

可以使用子节点、父节点、及标签名的方式遍历：

soup.head #查找head标签soup.p #查找第一个p标签#对标签的直接子节点进行循环for child in title_tag.children:    print(child)soup.parent #父节点# 所有父节点for parent in link.parents:    if parent is None:        print(parent)    else:        print(parent.name)# 兄弟节点sibling_soup.b.next_sibling #后面的兄弟节点sibling_soup.c.previous_sibling #前面的兄弟节点#所有兄弟节点for sibling in soup.a.next_siblings:    print(repr(sibling))for sibling in soup.find(id="link3").previous_siblings:    print(repr(sibling))

4.2.2 搜索文档树

最常用的当然是find()和find_all()啦，当然还有其他的。比如find_parent() 和 find_parents()、 find_next_sibling() 和 find_next_siblings() 、find_all_next() 和 find_next()、find_all_previous() 和 find_previous() 等等。
我们就看几个常用的，其余的如果用到就去看官方文档哦。

find_all()
搜索当前tag的所有tag子节点，并判断是否符合过滤器的条件。返回值类型是bs4.element.ResultSet。
完整的语法：
find_all( name , attrs , recursive , string , **kwargs )
这里有几个例子

soup.find_all("title")# [<title>The Dormouse's story</title>]#soup.find_all("p", "title")# [<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>]# 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>]#soup.find_all(id="link2")# [<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>]#import resoup.find(string=re.compile("sisters"))# u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'

name 参数：可以查找所有名字为 name 的tag。
attr 参数：就是tag里的属性。
string 参数：搜索文档中字符串的内容。
recursive 参数：调用tag的 find_all() 方法时，Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点。如果只想搜索tag的直接子节点，可以使用参数 recursive=False 。

find()
与find_all()类似，只不过只返回找到的第一个值。返回值类型是bs4.element.Tag。
完整语法：
find( name , attrs , recursive , string , **kwargs )
看例子：
```
soup.find('title')# <title>The Dormouse's story</title>#soup.find("head").find("title")# <title>The Dormouse's story</title>
```

基本功已经练完，开始实战！

五、继续上一篇实例

继续上一篇的网站Unsplash，我们在首页选中图片，查看html代码。发现所有的图片都在a标签里，并且class都是cV68d，如下图。

通过仔细观察，发现图片的链接在style中的background-image中有个url。这个url就包含了图片的地址，url后面跟了一堆参数，可以看到其中有&w=XXX&h=XXX，这个是宽度和高度参数。我们把高度和宽度的参数去掉，就能获取到大图。下面，我们先获取到所有的含有图片的a标签，然后在循环获取a标签中的style内容。

其实在图片的右下方有一个下载按钮，按钮的标签中有一个下载链接，但是该链接并不能直接请求到图片，需要跳转几次，通过获取表头里的Location才能获取到真正的图片地址。后续我再以这个角度获取图片写一篇博文，咱们现根据能直接获取到的url稍做处理来获取图片。小伙伴儿们也可能会发现其他的方式来获取图片的url，都是可以的，尽情的尝试吧！

import requests #导入requests 模块from bs4 import BeautifulSoup  #导入BeautifulSoup 模块headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36'}  #给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器web_url = 'https://unsplash.com'r = requests.get(web_url, headers=headers) #像目标url地址发送get请求，返回一个response对象all_a = BeautifulSoup(r.text, 'lxml').find_all('a', class_='cV68d')  #获取网页中的class为cV68d的所有a标签for a in all_a:  print(a['style']) #循环获取a标签中的style

这里的find_all('a', class_='cV68d') 是找到所有class为cV68d的a标签，返回的是一个list，所以可以用for循环获取每个a标签。
还有，get请求使用了headers参数，这个是用来模拟浏览器的。如何知道‘User-Agent’是什么呢？
在你的Chrome浏览器中，按F12，然后刷新网页，看下图就可以找到啦。

OK，我们来执行以下上面的代码，结果如下：

接下来的任务是在一行的文本中取到图片的url。仔细看每一行的字符串，两个双引号之间的内容就是图片的url了，所以我们Python的切片功能来截取这中间的内容。

改写for循环中的内容：

for a in all_a:     img_str = a['style'] #a标签中完整的style字符串    print(img_str[img_str.index('"')+1 : img_str.index('"',img_str[img_str.index('"')+1)]) #使用Python的切片功能截取双引号之间的内容

获取到url后还要把宽度和高度的参数去掉。

        for a in all_a:            img_str = a['style'] #a标签中完整的style字符串            print('a标签的style内容是：', img_str)            first_pos = img_str.index('"') + 1            second_pos = img_str.index('"',first_pos)            img_url = img_str[first_pos: second_pos] #使用Python的切片功能截取双引号之间的内容            width_pos = img_url.index('&w=')            height_pos = img_url.index('&q=')            width_height_str = img_url[width_pos : height_pos]            print('高度和宽度数据字符串是：', width_height_str)            img_url_final = img_url.replace(width_height_str, '')            print('截取后的图片的url是：', img_url_final)

有了这些图片的url，就可以通过继续发请求的方式获取图片啦。接下来我们先来封装一下发请求的代码。
先创建一个类：

class BeautifulPicture():    def __init__(self):  #类的初始化操作        self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}  #给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器        self.web_url = 'https://unsplash.com' #要访问的网页地址        self.folder_path = 'D:\BeautifulPicture'  #设置图片要存放的文件目录

然后封装request请求：

    def request(self, url):  #返回网页的response        r = requests.get(url)  # 像目标url地址发送get请求，返回一个response对象        return r

我们在文件目录下保存图片的话，要先创建文件目录。所以再添加一个创建目录的方法：
要先引入os库哦。
import os
然后是方法定义：

    def mkdir(self, path):  ##这个函数创建文件夹        path = path.strip()        isExists = os.path.exists(path)        if not isExists:            print('创建名字叫做', path, '的文件夹')            os.makedirs(path)            print('创建成功！')        else:            print(path, '文件夹已经存在了，不再创建')

再然后是保存图片啦。

    def save_img(self, url, name): ##保存图片        print('开始保存图片...')        img = self.request(url)        time.sleep(5)        file_name = name + '.jpg'        print('开始保存文件')        f = open(file_name, 'ab')        f.write(img.content)        print(file_name,'文件保存成功！')        f.close()

工具方法都已经准备完毕，开始我们的逻辑部分：

    def get_pic(self):        print('开始网页get请求')        r = self.request(self.web_url)        print('开始获取所有a标签')        all_a = BeautifulSoup(r.text, 'lxml').find_all('a', class_='cV68d')  #获取网页中的class为cV68d的所有a标签        print('开始创建文件夹')        self.mkdir(self.folder_path)  #创建文件夹        print('开始切换文件夹')        os.chdir(self.folder_path)   #切换路径至上面创建的文件夹        i = 1 #后面用来给图片命名        for a in all_a:            img_str = a['style'] #a标签中完整的style字符串            print('a标签的style内容是：', img_str)            first_pos = img_str.index('"') + 1            second_pos = img_str.index('"',first_pos)            img_url = img_str[first_pos: second_pos] #使用Python的切片功能截取双引号之间的内容            width_pos = img_url.index('&w=')            height_pos = img_url.index('&q=')            width_height_str = img_url[width_pos : height_pos]            print('高度和宽度数据字符串是：', width_height_str)            img_url_final = img_url.replace(width_height_str, '')            print('截取后的图片的url是：', img_url_final)            self.save_img(img_url_final, str(i))            i += 1

最后就是执行啦：

beauty = BeautifulPicture()  #创建一个类的实例beauty.get_pic()  #执行类中的方法

最后来一个完整的代码，对中间的一些部分进行了封装和改动，并添加了每部分的注释，一看就明白了。有哪块有疑惑的可以留言~~

import requests #导入requests 模块from bs4 import BeautifulSoup  #导入BeautifulSoup 模块import os  #导入os模块class BeautifulPicture():    def __init__(self):  #类的初始化操作        self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1'}  #给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器        self.web_url = 'https://unsplash.com'  #要访问的网页地址        self.folder_path = 'D:\BeautifulPicture'  #设置图片要存放的文件目录    def get_pic(self):        print('开始网页get请求')        r = self.request(self.web_url)        print('开始获取所有a标签')        all_a = BeautifulSoup(r.text, 'lxml').find_all('a', class_='cV68d')  #获取网页中的class为cV68d的所有a标签        print('开始创建文件夹')        self.mkdir(self.folder_path)  #创建文件夹        print('开始切换文件夹')        os.chdir(self.folder_path)   #切换路径至上面创建的文件夹        for a in all_a: #循环每个标签，获取标签中图片的url并且进行网络请求，最后保存图片            img_str = a['style'] #a标签中完整的style字符串            print('a标签的style内容是：', img_str)            first_pos = img_str.index('"') + 1            second_pos = img_str.index('"',first_pos)            img_url = img_str[first_pos: second_pos] #使用Python的切片功能截取双引号之间的内容            #获取高度和宽度的字符在字符串中的位置            width_pos = img_url.index('&w=')            height_pos = img_url.index('&q=')            width_height_str = img_url[width_pos : height_pos] #使用切片功能截取高度和宽度参数，后面用来将该参数替换掉            print('高度和宽度数据字符串是：', width_height_str)            img_url_final = img_url.replace(width_height_str, '')  #把高度和宽度的字符串替换成空字符            print('截取后的图片的url是：', img_url_final)            #截取url中参数前面、网址后面的字符串为图片名            name_start_pos = img_url.index('photo')            name_end_pos = img_url.index('?')            img_name = img_url[name_start_pos : name_end_pos]            self.save_img(img_url_final, img_name) #调用save_img方法来保存图片    def save_img(self, url, name): ##保存图片        print('开始请求图片地址，过程会有点长...')        img = self.request(url)        file_name = name + '.jpg'        print('开始保存图片')        f = open(file_name, 'ab')        f.write(img.content)        print(file_name,'图片保存成功！')        f.close()    def request(self, url):  #返回网页的response        r = requests.get(url, headers=self.headers)  # 像目标url地址发送get请求，返回一个response对象。有没有headers参数都可以。        return r    def mkdir(self, path):  ##这个函数创建文件夹        path = path.strip()        isExists = os.path.exists(path)        if not isExists:            print('创建名字叫做', path, '的文件夹')            os.makedirs(path)            print('创建成功！')        else:            print(path, '文件夹已经存在了，不再创建')beauty = BeautifulPicture()  #创建类的实例beauty.get_pic()  #执行类中的方法

执行的过程中可能会有点慢，这是因为图片本身比较大！如果仅仅是为了测试爬虫，则可以不把图片的宽度和高度替换掉，图片就没那么大啦，运行过程会快很多。

六、后语

伙伴儿们是不是发现，我们只获取到了10张图片，并没有把网站所有照片都下载下来。

这是因为咱们爬取的网站是下拉刷新的，下拉一次，刷新10张照片。那么，该如何爬取这种下拉刷新的网页呢？请看下一篇喽。

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