《Python網路爬蟲之三種資料解析方式？
阿新 • • 發佈：2019-01-07
引入
回顧requests實現資料爬取的流程
- 指定url
- 基於requests模組發起請求
- 獲取響應物件中的資料
- 進行持久化儲存
其實，在上述流程中還需要較為重要的一步，就是在持久化儲存之前需要進行指定資料解析。因為大多數情況下的需求，我們都會指定去使用聚焦爬蟲，也就是爬取頁面中指定部分的資料值，而不是整個頁面的資料。因此，本次課程中會給大家詳細介紹講解三種聚焦爬蟲中的資料解析方式。至此，我們的資料爬取的流程可以修改為：
- 指定url
- 基於requests模組發起請求
- 獲取響應中的資料
- 資料解析
- 進行持久化儲存
- requests模組的使用流程
- requests模組請求方法引數的作用
- 抓包工具抓取ajax的資料包
一.正則解析
- 常用正則表示式回顧：
單字元：
. : 除換行以外所有字元
[] ：[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一個字元
\d ：數字 [0-9]
\D : 非數字
\w ：數字、字母、下劃線、中文
\W : 非\w
\s ：所有的空白字元包,括空格、製表符、換頁符等等。等價於 [ \f\n\r\t\v]。
\S : 非空白
數量修飾：
* : 任意多次 >=0
+ : 至少1次 >=1 ? : 可有可無 0次或者1次 {m} ：固定m次 hello{3,} {m,} ：至少m次 {m,n} ：m-n次 邊界： $ : 以某某結尾 ^ : 以某某開頭 分組： (ab) 貪婪模式： .* 非貪婪（惰性）模式： .*? re.I : 忽略大小寫 re.M ：多行匹配 re.S ：單行匹配 re.sub(正則表示式, 替換內容, 字串)
import re
#提取出python
key="javapythonc++php"
re.findall('python',key)[0] ##################################################################### #提取出hello world key="<html><h1>hello world<h1></html>" re.findall('<h1>(.*)<h1>',key)[0] ##################################################################### #提取170 string = '我喜歡身高為170的女孩' re.findall('\d+',string) ##################################################################### #提取出http://和https:// key='http://www.baidu.com and https://boob.com' re.findall('https?://',key) ##################################################################### #提取出hello key='lalala<hTml>hello</HtMl>hahah' #輸出<hTml>hello</HtMl> re.findall('<[Hh][Tt][mM][lL]>(.*)</[Hh][Tt][mM][lL]>',key) ##################################################################### #提取出hit. key=' - 專案需求：爬取糗事百科指定頁面的糗圖，並將其儲存到指定資料夾中
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re import os if __name__ == "__main__": url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/%s/' headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } #指定起始也結束頁碼 page_start = int(input('enter start page:')) page_end = int(input('enter end page:')) #建立資料夾 if not os.path.exists('images'): os.mkdir('images') #迴圈解析且下載指定頁碼中的圖片資料 for page in range(page_start,page_end+1): print('正在下載第%d頁圖片'%page) new_url = format(url % page) response = requests.get(url=new_url,headers=headers) #解析response中的圖片連結 e = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>' pa = re.compile(e,re.S) image_urls = pa.findall(response.text) #迴圈下載該頁碼下所有的圖片資料 for image_url in image_urls: image_url = 'https:' + image_url image_name = image_url.split('/')[-1] image_path = 'images/'+image_name image_data = requests.get(url=image_url,headers=headers).content with open(image_path,'wb') as fp: fp.write(image_data)
二.Xpath解析
- 測試頁面資料
<html lang="en">
<head> <meta charset="UTF-8" /> <title>測試bs4</title> </head> <body> <div> <p>百里守約</p> </div> <div class="song"> <p>李清照</p> <p>王安石</p> <p>蘇軾</p> <p>柳宗元</p> <a href="http://www.song.com/" title="趙匡胤" target="_self"> <span>this is span</span> 宋朝是最強大的王朝，不是軍隊的強大，而是經濟很強大，國民都很有錢</a> <a href="" class="du">總為浮雲能蔽日,長安不見使人愁</a> <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" /> </div> <div class="tang"> <ul> <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明時節雨紛紛,路上行人慾斷魂,借問酒家何處有,牧童遙指杏花村</a></li> <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦時明月漢時關,萬里長征人未還,但使龍城飛將在,不教胡馬度陰山</a></li> <li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅裡尋常見,崔九堂前幾度聞,正是江南好風景,落花時節又逢君</a></li> <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li> <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li> <li><b>杜小月</b></li> <li><i>度蜜月</i></li> <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">鳳凰臺上鳳凰遊,鳳去臺空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘</a></li> </ul> </div> </body> </html>- 常用xpath表示式回顧
屬性定位：
#找到class屬性值為song的div標籤
//div[@class="song"]
層級&索引定位：
#找到class屬性值為tang的div的直系子標籤ul下的第二個子標籤li下的直系子標籤a
//div[@class="tang"]/ul/li[2]/a
邏輯運算：
#找到href屬性值為空且class屬性值為du的a標籤 //a[@href="" and @class="du"] 模糊匹配： //div[contains(@class, "ng")] //div[starts-with(@class, "ta")] 取文字： # /表示獲取某個標籤下的文字內容 # //表示獲取某個標籤下的文字內容和所有子標籤下的文字內容 //div[@class="song"]/p[1]/text() //div[@class="tang"]//text() 取屬性： //div[@class="tang"]//li[2]/a/@href- 程式碼中使用xpath表示式進行資料解析：
1.下載：pip install lxml
2.導包：from lxml import etree
3.將html文件或者xml文件轉換成一個etree物件，然後呼叫物件中的方法查詢指定的節點 2.1 本地檔案：tree = etree.parse(檔名) tree.xpath("xpath表示式") 2.2 網路資料：tree = etree.HTML(網頁內容字串) tree.xpath("xpath表示式")- 安裝xpath外掛在瀏覽器中對xpath表示式進行驗證：可以在外掛中直接執行xpath表示式
-
將xpath外掛拖動到谷歌瀏覽器拓展程式（更多工具）中，安裝成功
-
啟動和關閉外掛 ctrl + shift + x
-
-
專案需求：獲取好段子中段子的內容和作者 http://www.haoduanzi.com
from lxml import etree import requests url='http://www.haoduanzi.com/category-10_2.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36', } url_content=requests.get(url,headers=headers).text #使用xpath對url_conten進行解析 #使用xpath解析從網路上獲取的資料 tree=etree.HTML(url_content) #解析獲取當頁所有段子的標題 title_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]/h3/a/text()') ele_div_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]') text_list=[] #最終會儲存12個段子的文字內容 for ele in ele_div_list: #段子的文字內容（是存放在list列表中） text_list=ele.xpath('./div[@class="cont"]//text()') #list列表中的文字內容全部提取到一個字串中 text_str=str(text_list) #字串形式的文字內容防止到all_text列表中 text_list.append(text_str) print(title_list) print(text_list)
【重點】下載煎蛋網中的圖片資料：http://jandan.net/ooxx
import requests
from lxml import etree
from fake_useragent import UserAgent import base64 import urllib.request url = 'http://jandan.net/ooxx' ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random headers = { 'User-Agent':ua } page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #檢視頁面原始碼：發現所有圖片的src值都是一樣的。 #簡單觀察會發現每張圖片載入都是通過jandan_load_img(this)這個js函式實現的。 #在該函式後面還有一個class值為img-hash的標籤，裡面儲存的是一組hash值，該值就是加密後的img地址 #加密就是通過js函式實現的，所以分析js函式，獲知加密方式，然後進行解密。 #通過抓包工具抓取起始url的資料包，在資料包中全域性搜尋js函式名（jandan_load_img），然後分析該函式實現加密的方式。 #在該js函式中發現有一個方法呼叫，該方法就是加密方式，對該方法進行搜尋 #搜尋到的方法中會發現base64和md5等字樣，md5是不可逆的所以優先考慮使用base64解密 #print(page_text) tree = etree.HTML(page_text) #在抓包工具的資料包響應物件對應的頁面中進行xpath的編寫，而不是在瀏覽器頁面中。 #獲取了加密的圖片url資料 imgCode_list = tree.xpath('//span[@class="img-hash"]/text()') imgUrl_list = [] for url in imgCode_list: #base64.b64decode(url)為byte型別，需要轉成str img_url = 'http:'+base64.b64decode(url).decode() imgUrl_list.append(img_url) for url in imgUrl_list: filePath = url.split('/')[-1] urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filePath) print(filePath+'下載成功') 三.BeautifulSoup解析
- 環境安裝
- 需要將pip源設定為國內源，阿里源、豆瓣源、網易源等
- windows
（1）開啟檔案資源管理器(資料夾位址列中)
（2）位址列上面輸入 %appdata%
（3）在這裡面新建一個資料夾 pip
（4）在pip資料夾裡面新建一個檔案叫做 pip.ini ,內容寫如下即可
[global] timeout = 6000 index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ trusted-host = mirrors.aliyun.com - linux （1）cd ~ （2）mkdir ~/.pip （3）vi ~/.pip/pip.conf （4）編輯內容，和windows一模一樣 - 需要安裝：pip install bs4 bs4在使用時候需要一個第三方庫，把這個庫也安裝一下 pip install lxml- 基礎使用
使用流程：
- 導包：from bs4 import BeautifulSoup
- 使用方式：可以將一個html文件，轉化為BeautifulSoup物件，然後通過物件的方法或者屬性去查詢指定的節點內容
（1）轉化本地檔案：
- soup = BeautifulSoup(open('本地檔案'), 'lxml') （2）轉化網路檔案： - soup = BeautifulSoup('字串型別或者位元組型別', 'lxml') （3）列印soup物件顯示內容為html檔案中的內容 基礎鞏固： （1）根據標籤名查詢 - soup.a 只能找到第一個符合要求的標籤 （2）獲取屬性 - soup.a.attrs 獲取a所有的屬性和屬性值，返回一個字典 - soup.a.attrs['href'] 獲取href屬性 - soup.a['href'] 也可簡寫為這種形式 （3）獲取內容 - soup.a.string - soup.a.text - soup.a.get_text() 【注意】如果標籤還有標籤，那麼string獲取到的結果為None，而其它兩個，可以獲取文字內容 （4）find：找到第一個符合要求的標籤 - soup.find('a') 找到第一個符合要求的 - soup.find('a', title="xxx") - soup.find('a', alt="xxx") - soup.find('a', class_="xxx") - soup.find('a', id="xxx") （5）find_all：找到所有符合要求的標籤 - soup.find_all('a') - soup.find_all(['a','b']) 找到所有的a和b標籤 - soup.find_all('a', limit=2) 限制前兩個 （6）根據選擇器選擇指定的內容 select:soup.select('#feng') - 常見的選擇器：標籤選擇器(a)、類選擇器(.)、id選擇器(#)、層級選擇器 - 層級選擇器： div .dudu #lala .meme .xixi 下面好多級 div > p > a > .lala 只能是下面一級 【注意】select選擇器返回永遠是列表，需要通過下標提取指定的物件- 需求：使用bs4實現將詩詞名句網站中三國演義小說的每一章的內容爬去到本地磁碟進行儲存 http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } def parse_content(url): #獲取標題正文頁資料 page_text = requests.get(url,headers=headers).text soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') #解析獲得標籤 ele = soup.find('div',class_='chapter_content') content = ele.text #獲取標籤中的資料值 return content if __name__ == "__main__": url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' reponse = requests.get(url=url,headers=headers) page_text = reponse.text #建立soup物件 soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') #解析資料 a_eles = soup.select('.book-mulu > ul > li > a') print(a_eles) cap = 1 for ele in a_eles: print('開始下載第%d章節'%cap) cap+=1 title = ele.string content_url = 'http://www.shicimingju.com'+ele['href'] content = parse_content(content_url) with open('./sanguo.txt','w') as fp: fp.write(title+":"+content+'\n\n\n\n\n') print('結束下載第%d章節'%cap)
回顧requests實現資料爬取的流程
- 指定url
- 基於requests模組發起請求
- 獲取響應物件中的資料
- 進行持久化儲存
其實，在上述流程中還需要較為重要的一步，就是在持久化儲存之前需要進行指定資料解析。因為大多數情況下的需求，我們都會指定去使用聚焦爬蟲，也就是爬取頁面中指定部分的資料值，而不是整個頁面的資料。因此，本次課程中會給大家詳細介紹講解三種聚焦爬蟲中的資料解析方式。至此，我們的資料爬取的流程可以修改為：
- 指定url
- 基於requests模組發起請求
- 獲取響應中的資料
- 資料解析
- 進行持久化儲存
- requests模組的使用流程
- requests模組請求方法引數的作用
- 抓包工具抓取ajax的資料包
一.正則解析
- 常用正則表示式回顧：
單字元：
. : 除換行以外所有字元
[] ：[aoe] [a-w] 匹配集合中任意一個字元
\d ：數字 [0-9]
\D : 非數字
\w ：數字、字母、下劃線、中文
\W : 非\w
\s ：所有的空白字元包,括空格、製表符、換頁符等等。等價於 [ \f\n\r\t\v]。
\S : 非空白
數量修飾：
* : 任意多次 >=0
+ : 至少1次 >=1 ? : 可有可無 0次或者1次 {m} ：固定m次 hello{3,} {m,} ：至少m次 {m,n} ：m-n次 邊界： $ : 以某某結尾 ^ : 以某某開頭 分組： (ab) 貪婪模式： .* 非貪婪（惰性）模式： .*? re.I : 忽略大小寫 re.M ：多行匹配 re.S ：單行匹配 re.sub(正則表示式, 替換內容, 字串)
import re
#提取出python
key="javapythonc++php"
re.findall('python',key)[0] ##################################################################### #提取出hello world key="<html><h1>hello world<h1></html>" re.findall('<h1>(.*)<h1>',key)[0] ##################################################################### #提取170 string = '我喜歡身高為170的女孩' re.findall('\d+',string) ##################################################################### #提取出http://和https:// key='http://www.baidu.com and https://boob.com' re.findall('https?://',key) ##################################################################### #提取出hello key='lalala<hTml>hello</HtMl>hahah' #輸出<hTml>hello</HtMl> re.findall('<[Hh][Tt][mM][lL]>(.*)</[Hh][Tt][mM][lL]>',key) ##################################################################### #提取出hit. key='[email protected]'#想要匹配到hit. re.findall('h.*?\.',key) ##################################################################### #匹配sas和saas key='saas and sas and saaas' re.findall('sa{1,2}s',key) ##################################################################### #匹配出i開頭的行 string = '''fall in love with you i love you very much i love she i love her''' re.findall('^.*',string,re.M) ##################################################################### #匹配全部行 string1 = """<div>靜夜思 窗前明月光 疑是地上霜 舉頭望明月 低頭思故鄉 </div>""" re.findall('.*',string1,re.S)- 專案需求：爬取糗事百科指定頁面的糗圖，並將其儲存到指定資料夾中
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests import re import os if __name__ == "__main__": url = 'https://www.qiushibaike.com/pic/%s/' headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } #指定起始也結束頁碼 page_start = int(input('enter start page:')) page_end = int(input('enter end page:')) #建立資料夾 if not os.path.exists('images'): os.mkdir('images') #迴圈解析且下載指定頁碼中的圖片資料 for page in range(page_start,page_end+1): print('正在下載第%d頁圖片'%page) new_url = format(url % page) response = requests.get(url=new_url,headers=headers) #解析response中的圖片連結 e = '<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)".*?>.*?</div>' pa = re.compile(e,re.S) image_urls = pa.findall(response.text) #迴圈下載該頁碼下所有的圖片資料 for image_url in image_urls: image_url = 'https:' + image_url image_name = image_url.split('/')[-1] image_path = 'images/'+image_name image_data = requests.get(url=image_url,headers=headers).content with open(image_path,'wb') as fp: fp.write(image_data)
二.Xpath解析
- 測試頁面資料
<html lang="en">
<head> <meta charset="UTF-8" /> <title>測試bs4</title> </head> <body> <div> <p>百里守約</p> </div> <div class="song"> <p>李清照</p> <p>王安石</p> <p>蘇軾</p> <p>柳宗元</p> <a href="http://www.song.com/" title="趙匡胤" target="_self"> <span>this is span</span> 宋朝是最強大的王朝，不是軍隊的強大，而是經濟很強大，國民都很有錢</a> <a href="" class="du">總為浮雲能蔽日,長安不見使人愁</a> <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt="" /> </div> <div class="tang"> <ul> <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明時節雨紛紛,路上行人慾斷魂,借問酒家何處有,牧童遙指杏花村</a></li> <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦時明月漢時關,萬里長征人未還,但使龍城飛將在,不教胡馬度陰山</a></li> <li><a href="http://www.126.com" alt="qi">岐王宅裡尋常見,崔九堂前幾度聞,正是江南好風景,落花時節又逢君</a></li> <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li> <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li> <li><b>杜小月</b></li> <li><i>度蜜月</i></li> <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">鳳凰臺上鳳凰遊,鳳去臺空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘</a></li> </ul> </div> </body> </html>- 常用xpath表示式回顧
屬性定位：
#找到class屬性值為song的div標籤
//div[@class="song"]
層級&索引定位：
#找到class屬性值為tang的div的直系子標籤ul下的第二個子標籤li下的直系子標籤a
//div[@class="tang"]/ul/li[2]/a
邏輯運算：
#找到href屬性值為空且class屬性值為du的a標籤 //a[@href="" and @class="du"] 模糊匹配： //div[contains(@class, "ng")] //div[starts-with(@class, "ta")] 取文字： # /表示獲取某個標籤下的文字內容 # //表示獲取某個標籤下的文字內容和所有子標籤下的文字內容 //div[@class="song"]/p[1]/text() //div[@class="tang"]//text() 取屬性： //div[@class="tang"]//li[2]/a/@href- 程式碼中使用xpath表示式進行資料解析：
1.下載：pip install lxml
2.導包：from lxml import etree
3.將html文件或者xml文件轉換成一個etree物件，然後呼叫物件中的方法查詢指定的節點 2.1 本地檔案：tree = etree.parse(檔名) tree.xpath("xpath表示式") 2.2 網路資料：tree = etree.HTML(網頁內容字串) tree.xpath("xpath表示式")- 安裝xpath外掛在瀏覽器中對xpath表示式進行驗證：可以在外掛中直接執行xpath表示式
-
將xpath外掛拖動到谷歌瀏覽器拓展程式（更多工具）中，安裝成功
-
啟動和關閉外掛 ctrl + shift + x
-
-
專案需求：獲取好段子中段子的內容和作者 http://www.haoduanzi.com
from lxml import etree import requests url='http://www.haoduanzi.com/category-10_2.html' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36', } url_content=requests.get(url,headers=headers).text #使用xpath對url_conten進行解析 #使用xpath解析從網路上獲取的資料 tree=etree.HTML(url_content) #解析獲取當頁所有段子的標題 title_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]/h3/a/text()') ele_div_list=tree.xpath('//div[@class="log cate10 auth1"]') text_list=[] #最終會儲存12個段子的文字內容 for ele in ele_div_list: #段子的文字內容（是存放在list列表中） text_list=ele.xpath('./div[@class="cont"]//text()') #list列表中的文字內容全部提取到一個字串中 text_str=str(text_list) #字串形式的文字內容防止到all_text列表中 text_list.append(text_str) print(title_list) print(text_list)
【重點】下載煎蛋網中的圖片資料：http://jandan.net/ooxx
import requests
from lxml import etree
from fake_useragent import UserAgent import base64 import urllib.request url = 'http://jandan.net/ooxx' ua = UserAgent(verify_ssl=False,use_cache_server=False).random headers = { 'User-Agent':ua } page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text #檢視頁面原始碼：發現所有圖片的src值都是一樣的。 #簡單觀察會發現每張圖片載入都是通過jandan_load_img(this)這個js函式實現的。 #在該函式後面還有一個class值為img-hash的標籤，裡面儲存的是一組hash值，該值就是加密後的img地址 #加密就是通過js函式實現的，所以分析js函式，獲知加密方式，然後進行解密。 #通過抓包工具抓取起始url的資料包，在資料包中全域性搜尋js函式名（jandan_load_img），然後分析該函式實現加密的方式。 #在該js函式中發現有一個方法呼叫，該方法就是加密方式，對該方法進行搜尋 #搜尋到的方法中會發現base64和md5等字樣，md5是不可逆的所以優先考慮使用base64解密 #print(page_text) tree = etree.HTML(page_text) #在抓包工具的資料包響應物件對應的頁面中進行xpath的編寫，而不是在瀏覽器頁面中。 #獲取了加密的圖片url資料 imgCode_list = tree.xpath('//span[@class="img-hash"]/text()') imgUrl_list = [] for url in imgCode_list: #base64.b64decode(url)為byte型別，需要轉成str img_url = 'http:'+base64.b64decode(url).decode() imgUrl_list.append(img_url) for url in imgUrl_list: filePath = url.split('/')[-1] urllib.request.urlretrieve(url=url,filename=filePath) print(filePath+'下載成功') 三.BeautifulSoup解析
- 環境安裝
- 需要將pip源設定為國內源，阿里源、豆瓣源、網易源等
- windows
（1）開啟檔案資源管理器(資料夾位址列中)
（2）位址列上面輸入 %appdata%
（3）在這裡面新建一個資料夾 pip
（4）在pip資料夾裡面新建一個檔案叫做 pip.ini ,內容寫如下即可
[global] timeout = 6000 index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ trusted-host = mirrors.aliyun.com - linux （1）cd ~ （2）mkdir ~/.pip （3）vi ~/.pip/pip.conf （4）編輯內容，和windows一模一樣 - 需要安裝：pip install bs4 bs4在使用時候需要一個第三方庫，把這個庫也安裝一下 pip install lxml- 基礎使用
使用流程：
- 導包：from bs4 import BeautifulSoup
- 使用方式：可以將一個html文件，轉化為BeautifulSoup物件，然後通過物件的方法或者屬性去查詢指定的節點內容
（1）轉化本地檔案：
- soup = BeautifulSoup(open('本地檔案'), 'lxml') （2）轉化網路檔案： - soup = BeautifulSoup('字串型別或者位元組型別', 'lxml') （3）列印soup物件顯示內容為html檔案中的內容 基礎鞏固： （1）根據標籤名查詢 - soup.a 只能找到第一個符合要求的標籤 （2）獲取屬性 - soup.a.attrs 獲取a所有的屬性和屬性值，返回一個字典 - soup.a.attrs['href'] 獲取href屬性 - soup.a['href'] 也可簡寫為這種形式 （3）獲取內容 - soup.a.string - soup.a.text - soup.a.get_text() 【注意】如果標籤還有標籤，那麼string獲取到的結果為None，而其它兩個，可以獲取文字內容 （4）find：找到第一個符合要求的標籤 - soup.find('a') 找到第一個符合要求的 - soup.find('a', title="xxx") - soup.find('a', alt="xxx") - soup.find('a', class_="xxx") - soup.find('a', id="xxx") （5）find_all：找到所有符合要求的標籤 - soup.find_all('a') - soup.find_all(['a','b']) 找到所有的a和b標籤 - soup.find_all('a', limit=2) 限制前兩個 （6）根據選擇器選擇指定的內容 select:soup.select('#feng') - 常見的選擇器：標籤選擇器(a)、類選擇器(.)、id選擇器(#)、層級選擇器 - 層級選擇器： div .dudu #lala .meme .xixi 下面好多級 div > p > a > .lala 只能是下面一級 【注意】select選擇器返回永遠是列表，需要通過下標提取指定的物件- 需求：使用bs4實現將詩詞名句網站中三國演義小說的每一章的內容爬去到本地磁碟進行儲存 http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup headers={ 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36', } def parse_content(url): #獲取標題正文頁資料 page_text = requests.get(url,headers=headers).text soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') #解析獲得標籤 ele = soup.find('div',class_='chapter_content') content = ele.text #獲取標籤中的資料值 return content if __name__ == "__main__": url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html' reponse = requests.get(url=url,headers=headers) page_text = reponse.text #建立soup物件 soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml') #解析資料 a_eles = soup.select('.book-mulu > ul > li > a') print(a_eles) cap = 1 for ele in a_eles: print('開始下載第%d章節'%cap) cap+=1 title = ele.string content_url = 'http://www.shicimingju.com'+ele['href'] content = parse_content(content_url) with open('./sanguo.txt','w') as fp: fp.write(title+":"+content+'\n\n\n\n\n') print('結束下載第%d章節'%cap)