Beautiful Soup 4.2.0 文档

Beautiful Soup 4.2.0 文

档?

Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.

这篇文档介绍了BeautifulSoup4中所有主要特性,并切有小例子.让我来向你展示它适合做什么,如何工作,怎样使用,如何达到你想要的效果,和处理异常情况.

文档中出现的例子在Python2.7和Python3.2中的执行结果相同

你可能在寻找Beautiful Soup3的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,我们推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4

如果你有关于BeautifulSoup的问题,可以发送邮件到讨论组 .如果你的问题包含了一段需要转换的HTML代码,那么确保你提的问题描述中附带这段HTML文档的代码诊断[1]

下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是爱丽丝梦游仙境的的一段内容(以后内容中简称为爱丽丝的文档):

html_doc ="""

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were

id="link1">Elsie,

Lacie and

id="link3">Tillie;

and they lived at the bottom of a well.

...

"""

使用BeautifulSoup解析这段代码,能够得到一个BeautifulSoup的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出:

from bs4import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_doc)

print(soup.prettify())

#

#

#

#

#

#

#

# 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.

#

#

# ...

#

#

#

几个简单的浏览结构化数据的方法:

soup.title

#

https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,

# u'title'

soup.title.string

# u'The Dormouse's story'

https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,

# u'head'

soup.p

#

The Dormouse's story

soup.p['class']

# u'title'

soup.a

#

id="link1">Elsie

soup.find_all('a')

# [

id="link1">Elsie,

#

id="link2">Lacie,

#

id="link3">Tillie]

soup.find(id="link3")

#

id="link3">Tillie

从文档中找到所有标签的链接:

for link in soup.find_all('a'):

print(link.get('href'))

# https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,/elsie

# https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,/lacie

# https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,/tillie

从文档中获取所有文字内容:

print(soup.get_text())

# 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.

#

这是你想要的吗?别着急,还有更好用的

如果你用的是新版的Debain或ubuntu,那么可以通过系统的软件包管理来安装:

$ apt-get install Python-bs4

Beautiful Soup 4 通过PyPi发布,所以如果你无法使用系统包管理安装,那么也可以通过easy_install或pip来安装.包的名字是beautifulsoup4,这个包兼容Python2和Python3.

$ easy_install beautifulsoup4

$ pip install beautifulsoup4

(在PyPi中还有一个名字是BeautifulSoup的包,但那可能不是你想要的,那是Beautiful Soup3的发布版本,因为很多项目还在使用BS3, 所以BeautifulSoup 包依然有效.但是如果你在编写新项目,那么你应该安装的beautifulsoup4 )

如果你没有安装easy_install或pip,那你也可以下载BS4的源码,然后通过setup.py来安装.

$ Python setup.py install

如果上述安装方法都行不通,Beautiful Soup的发布协议允许你将BS4的代码打包在你的项目中,这样无须安装即可使用.

作者在Python2.7和Python3.2的版本下开发Beautiful Soup, 理论上Beautiful Soup应该在所有当前的Python版本中正常工作

Beautiful Soup发布时打包成Python2版本的代码,在Python3环境下安装时,会自动转换成Python3的代码,如果没有一个安装的过程,那么代码就不会被转换.

如果代码抛出了ImportError的异常: “No module named HTMLParser”, 这是因为你在Python3版本中执行Python2版本的代码.

如果代码抛出了ImportError的异常: “No module named html.parser”, 这是因为你在Python2版本中执行Python3版本的代码.

如果遇到上述2种情况,最好的解决方法是重新安装BeautifulSoup4.

如果在ROOT_TAG_NAME = u’[document]’代码处遇到SyntaxError“Invalid syntax”错误,需要将把BS4的Python代码版本从Python2转换到Python3. 可以重新安装BS4:

$ Python3 setup.py install

或在bs4的目录中执行Python代码版本转换脚本

$ 2to3-3.2 -w bs4

Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是lxml .根据操作系统不同,可以选择下列方法来安装lxml:

$ apt-get install Python-lxml

$ easy_install lxml

$ pip install lxml

另一个可供选择的解析器是纯Python实现的html5lib, html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:

$ apt-get install Python-html5lib

$ easy_install html5lib

$ pip install html5lib

下表列出了主要的解析器,以及它们的优缺点:

Python 标准库BeautifulSoup(markup,"html.pars

er")

?Python

的内置

标准库

?执行速

度适中

?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")

?速度快

?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")

?速度快

?唯一支

持XML

的解析

器

?需要安

装C语

言库

html5li b BeautifulSoup(markup,"html5lib"

)

?最好的

容错性

?以浏览

器的方

式解析

文档

?生成

HTML5

格式的

文档

?速度慢

?不依赖

外部扩

展

推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高. 在Python2.7.3之前的版本和Python3中3.2.2之前的版本,必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定.

提示: 如果一段HTML或XML文档格式不正确的话,那么在不同的解析器中返回的结果可能是不一样的,查看解析器之间的区别了解更多细节

将一段文档传入BeautifulSoup 的构造方法,就能得到一个文档的对象, 可以传入一段字符串或一个文件句柄.

from bs4import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(open("index.html"))

soup = BeautifulSoup("data")

首先,文档被转换成Unicode,并且HTML的实例都被转换成Unicode编码

然后,Beautiful Soup选择最合适的解析器来解析这段文档,如果手动指定解析器那么Beautiful Soup会选择指定的解析器来解析文档.(参考解析成XML ).

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对象与XML或HTML原生文档中的tag相同:

soup = BeautifulSoup('Extremely bold')

tag = soup.b

type(tag)

#

Tag有很多方法和属性,在遍历文档树和搜索文档树中有详细解释.现在介绍一下tag中最重要的属性: name和attributes

每个tag都有自己的名字,通过.name来获取:

如果改变了tag的name,那将影响所有通过当前Beautiful Soup对象生成的HTML文档:

一个tag可能有很多个属性. tag 有一个“class” 的属性,值为“boldest” . tag的属性的操作方法与字典相同:

也可以直接”点”取属性, 比如: .attrs :

tag的属性可以被添加,删除或修改. 再说一次, tag的属性操作方法与字典一样

tag['class'] ='verybold'

tag['id'] =1

tag

#

Extremely bold

del tag['class']

del tag['id']

tag

#

Extremely bold

tag['class']

# KeyError: 'class'

print(tag.get('class'))

# None

HTML 4定义了一系列可以包含多个值的属性.在HTML5中移除了一些,却增加更多.最常见的多值的属性是class (一个tag可以有多个CSS的class). 还有一些属性rel , rev , accept-charset , headers , accesskey . 在Beautiful Soup中多值属性的返回类型是list:

css_soup = BeautifulSoup('

')

css_soup.p['class']

# ["body", "strikeout"]

css_soup = BeautifulSoup('

')

css_soup.p['class']

# ["body"]

如果某个属性看起来好像有多个值,但在任何版本的HTML定义中都没有被定义为多值属性,那么Beautiful Soup会将这个属性作为字符串返回

将tag转换成字符串时,多值属性会合并为一个值

rel_soup = BeautifulSoup('

Back to the

rel="index">homepage

')

rel_soup.a['rel']

# ['index']

rel_soup.a['rel'] = ['index', 'contents']

print(rel_soup.p)

#

Back to the homepage

如果转换的文档是XML格式,那么tag中不包含多值属性

字符串常被包含在tag内.Beautiful Soup用NavigableString类来包装tag中的字符串:

tag.string

# u'Extremely bold'

type(tag.string)

#

一个NavigableString字符串与Python中的Unicode字符串相同,并且还支持包含在遍历文档树和搜索文档树中的一些特性. 通过unicode()方法可以直接将NavigableString对象转换成Unicode字符串:

tag中包含的字符串不能编辑,但是可以被替换成其它的字符串,用replace_with()方法:

NavigableString对象支持遍历文档树和搜索文档树中定义的大部分属性, 并非全部.尤其是,一个字符串不能包含其它内容(tag能够包含字符串或是其它tag),字符串不支持.contents或.string属性或find()方法.

如果想在Beautiful Soup之外使用NavigableString对象,需要调用unicode()方法,将该对象转换成普通的Unicode字符串,否则就算Beautiful Soup已方法已经执行结束,该对象的输出也会带有对象的引用地址.这样会浪费内存.

BeautifulSoup对象表示的是一个文档的全部内容.大部分时候,可以把它当作Tag对象,它支持遍历文档树和搜索文档树中描述的大部分的方法.

因为BeautifulSoup对象并不是真正的HTML或XML的tag,所以它没有name 和attribute属性.但有时查看它的.name属性是很方便的,所以BeautifulSoup 对象包含了一个值为“[document]” 的特殊属性.name

Tag , NavigableString , BeautifulSoup几乎覆盖了html和xml中的所有内容,但是还有一些特殊对象.容易让人担心的内容是文档的注释部分:

markup =""

soup = BeautifulSoup(markup)

comment = soup.b.string

type(comment)

#

Comment对象是一个特殊类型的NavigableString对象:

但是当它出现在HTML文档中时, Comment对象会使用特殊的格式输出:

print(soup.b.prettify())

#

#

#

Beautiful Soup中定义的其它类型都可能会出现在XML的文档中: CData, ProcessingInstruction , Declaration , Doctype .与Comment对象类似,这些类都是NavigableString的子类,只是添加了一些额外的方法的字符串独享.下面是用CDATA来替代注释的例子:

from bs4import CData

cdata = CData("A CDATA block")

comment.replace_with(cdata)

print(soup.b.prettify())

#

#

#

遍历文档树?

还拿”爱丽丝梦游仙境”的文档来做例子:

html_doc ="""

The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names were

id="link1">Elsie,

Lacie and

id="link3">Tillie;

and they lived at the bottom of a well.

...

"""

from bs4import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_doc)

通过这段例子来演示怎样从文档的一段内容找到另一段内容

一个Tag可能包含多个字符串或其它的Tag,这些都是这个Tag的子节点.Beautiful Soup提供了许多操作和遍历子节点的属性.

注意: Beautiful Soup中字符串节点不支持这些属性,因为字符串没有子节点

操作文档树最简单的方法就是告诉它你想获取的tag的name.如果想获取 标签,只要用soup.head :

#

soup.title

#

这是个获取tag的小窍门,可以在文档树的tag中多次调用这个方法.下面的代码可以获取标签中的第一个标签:

通过点取属性的方式只能获得当前名字的第一个tag:

如果想要得到所有的标签,或是通过名字得到比一个tag更多的内容的时候,就需要用到Searching the tree中描述的方法,比如: find_all()

soup.find_all('a')

# [

id="link1">Elsie,

#

id="link2">Lacie,

#

id="link3">Tillie]

tag的.contents属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:

head_tag.contents

[]

title_tag = head_tag.contents[0]

title_tag

#

title_tag.contents

# [u'The Dormouse's story']

BeautifulSoup对象本身一定会包含子节点,也就是说标签也是BeautifulSoup对象的子节点:

len(soup.contents)

# 1

soup.contents[0].name

# u'html'

字符串没有.contents属性,因为字符串没有子节点:

通过tag的.children生成器,可以对tag的子节点进行循环:

.contents和.children属性仅包含tag的直接子节点.例如,标签只有一个直接子节点

# The Dormouse's story

上面的例子中, 标签只有一个子节点,但是有2个子孙节点:节点和的子节点, BeautifulSoup有一个直接子节点(节点),却有很多子孙节点:

len(list(soup.children))

# 1

len(list(soup.descendants))

# 25

如果tag只有一个NavigableString类型子节点,那么这个tag可以使用.string 得到子节点:

如果一个tag仅有一个子节点,那么这个tag也可以使用.string方法,输出结果与当前唯一子节点的.string结果相同:

如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定.string方法应该调用哪个子节点的内容, .string的输出结果是None :

如果tag中包含多个字符串[2] ,可以使用.strings来循环获取:

for string in soup.strings:

print(repr(string))

# u"The Dormouse's story"

# u'\n\n'

# u"The Dormouse's story"

# u'\n\n'

# u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'

# u'Elsie'

# u',\n'

# u'Lacie'

# u' and\n'

# u'Tillie'

# u';\nand they lived at the bottom of a well.'

# u'\n\n'

# u'...'

# u'\n'

输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用.stripped_strings可以去除多余空白内容:

# u"The Dormouse's story"

# u"The Dormouse's story"

# u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were'

# u'Elsie'

# u','

# u'Lacie'

# u'and'

# u'Tillie'

# u';\nand they lived at the bottom of a well.'

# u'...'

全部是空格的行会被忽略掉,段首和段末的空白会被删除

继续分析文档树,每个tag或字符串都有父节点:被包含在某个tag中

通过.parent属性来获取某个元素的父节点.在例子“爱丽丝”的文档中,标签是

title_tag.parent

#

文档title的字符串也有父节点:# # #

# # 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.# #

# ...# # #

从文档中找到所有标签的链接: 从文档中获取所有文字内容: soup .title # soup .title .name # u'title' soup .title .string # u'The Dormouse's story' soup .title .parent .name # u'head' soup .p #

The Dormouse's story soup .p ['class']# u'title' soup .a # Elsie soup .find_all ('a') # [Elsie,# Lacie,# Tillie] soup .find (id ="link3") # Tillie for link in soup .find_all ('a'): print (link .get ('href')) # https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,/elsie # https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,/lacie # https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,/tillie

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11、如果你和我说你不能忍饿问我怎麽办，我只能说那你别减了。 12、我是个超想谈恋爱的女人，超想，超想。 13、要瘦一定要付出代价的。怕吃苦的太娇气的就不要开始了。没有好方法，就是忍。不要问我怎麽忍，就是不要去吃。 14、其他女人都能瘦下来你为啥不行！你是白痴吗？你天生就该当肥猪吗？ 15 16 17 18 19 20 21 22 23 衣服的土的掉渣的死胖子吧！ 24、你难道就喜欢别人对你不堪入目的身材指指点点？就喜欢看着自己喜欢的男生被自己厌恶的女生抢走？ 25、周杰伦与小S演对打戏）周杰伦：放马过来！！！小S:哈！哈哈！！哈哈哈我没有马！我要自己过来！

26、不管年纪，漂亮是必须的。减肥也没有藉口，你能把自己吃肥就一定能瘦下来。30多岁的女性应该比20岁女生更有智慧，你应该知道这个社会对女性多挑剔。必须瘦，不要想太多。 27、一个女人如果连自己的体重都控制不了，何以掌控自己的人生！ 28、吃？你有资格吃么？有脸吃么？不觉得自己恶心么？还想不想要脸乐？还 29 30 31 32

Python数据可视化的应用研究

第35卷 第5期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.5 2019年5月 Journal of Fujian Computer May 2019 ——————————————— 陈嘉发，男，1985年生，工程硕士，网络工程师，主要研究领域为计算机校园信息化建设、计算机网络应用。E-mail: texchan@https://www.360docs.net/doc/e412311913.html, 。 Python 数据可视化的应用研究 陈嘉发 (惠州卫生职业技术学院 广东 惠州 516025) 摘 要 教育领域与数据可视化紧密联系。结合Python 数据分析技术，使用Pandas 库和Matplotlib 库，对学习日志和学习成绩进行可视化分析，有利于教师发现学生的网络学习规律和实现对教学效果的综合分析，帮助教师调整教学手段和指导学生改善学习效率，促进教育决策科学化。 关键词 Python ；数据分析；可视化 中图法分类号 TP39 DOI:10.16707/https://www.360docs.net/doc/e412311913.html,ki.fjpc.2019.05.039 Study on Applications Based on Python Data Visualization CHEN Jiafa (Huizhou Health Sciences Polytechnic, Huizhou, China, 516025) 1 引言 数据可视化促进教育决策科学化，《教育信息 化“十三五”规划》提出的“网络学习空间人人通”进一步推动了教育模式和教学资源的创新，强调了数据分析服务的重要性，使得教育领域和数据可视化的融合应用变得极其重要。当前，基于Moodle 技术建立的网络学习平台，除了单点科技公司开发的付费主题集成的插件以外，只能提供日志、课程活动报表、活动进度统计等简单的可视化功能[1]。为了更好地帮助教师分析学生学习行为，促进教学方法的调整，本文借助Python 丰富的第三方库和数据分析功能，实现了网络学习数据的可视化。 2 Python 及其发展 Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设 计语言，被称为胶水语言，能够和其他语言如C++、Java 等结合。它具有语法简洁、数据结构高效等特点，开源且能够跨Windows 、Linux 、MacOS 平台使用。据编程语言流行指数PYPL 官方公布的二月榜单， Python 语言超越Java 成为了最流行的编程 语言。与传统的数据处理、制图、计算的软件 R 语言相比，Python 只需解释器便可执行，具有运算速度快和内存管理效率高的优势[2]，被广泛应用在web 开发、游戏脚本、网页爬虫、数据分析等领域。 图1 PYPL 编程语言排行榜 3 Python 数据分析应用的优势 Python 数据可视化分析的优势在于其强大的集成性和丰富的第三方库，Anaconda 和PyCharm 可以帮助用户实现Python 的高效开发，把数据读取、数据清洗、数据分析和数据展示都集成在Python IDE ，无需添加额外的开发程序。

康熙来了小s经典语录：十大经典盘点(图)

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小S：爱啊。7、众人在交流按摩的经验蔡康永：你反正又不便秘，所以你就不会去按摩咯。小S：我常常只是想好好地撒个尿，然后屎就喷出来。8、谈论金城武的颜值很高小S：有一次，我和大S主持金城武的记者会，他就进来化妆间。我跟你讲，我尿就差点喷出来，康永差点从椅子上跌下来。真的，你就没有看过这么帅的一个男人。即使你平时也没有特别喜欢他，可是你看到他的脸，就觉得OK，可以跟他上床。蔡康永：你看到喜欢的男生会喷尿啊？小S：就几乎震惊到想说有一点松弛。9、苏有朋解释“游园惊梦”这个词的意思蔡康永：你先解释一下那个词是？苏有朋：对对对，要解释一下。其实大家知道那个游园惊梦的故事是什么吗？蔡康永：嗯，一个女小姐思春，然后做梦梦到跟男人乱搞。小S：啊！这好像是我的人生欸！10、讨论女间谍被抓的剧情蔡康永：开始就是一个女间谍被逮捕了以后，他就把狗很爱吃的东西抹在她身上，然后放了一只狗进来。小S：那不是很过瘾吗？

胖子减肥语录

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成功。 16、送给跟我一样无时无刻不在想着减肥的孩纸们，要好好疼爱你的身体。 17、我胖的时候都不嫌弃我的人们，等我瘦了我一定会好好报答你们的！ 18、突然有种莫名的悲伤，不是因为我爱你，而是你爱她。 19、饭量再控制，少吃一口，能怎样，能死么？她们吃是有资本，你个死胖子，当你没瘦下来时，只有忍饿的份，你不对自己狠，别人就对你狠！ 20、减肥是借口，没钱是王道。 21、有谁讨厌那种明明自己很瘦，却老嚷嚷着自己胖要减肥的女生。 22、黑夜给了我一双黑色的眼睛，可我却用它来打望！ 23、胖子的人生就像量筒，注定估读一生。 24、好好学习，天天想胖！ 25、每一次人生转折点上的大减肥都有不可告人的目的。 26、连汤加国王都命令全国减肥了。 27、叶子的离开，是因为风的追求还是树的不挽留？都不是！是因为胖子在爬树！ 28、信念不摇摆瘦到绝路都要瘦不昏天黑地不痛快。 29、大S是一天一香蕉吃个星期。所以你看，就是要忍。为什麽别人能你就不可以？

【IT专家】如何使用Python抓取需要首先登录的网站

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 如何使用Python抓取需要首先登录的网站First of all, I think it’s worth saying that, I know there are a bunch of similar questions but NONE of them works for me... ?首先,我认为值得一提的是,我知道有很多类似的问题但是没有一个对我有用...... I’m a newbie on Python, html and web scraper. I’m trying to scrape user information from a website which needs to login first. In my tests I use scraper my email settings from github as examples. The main page is ‘https://github/login’ and the target page is ‘https://github/settings/emails’ ?我是Python,html和web scraper的新手。我正试图从需要先登录的网站上抓取用户信息。在我的测试中,我使用来自github的刮刀我的电子邮件设置作为示例。主页是“https://github/login”,目标页面是“https://github/settings/emails” Here are a list of methods I’ve tried ?以下列出了我尝试过的方法 ?##################################### Method 1import mechanizeimport cookielibfrom BeautifulSoup import BeautifulSoupimport html2textbr = mechanize.Browser()cj = cookielib.LWPCookieJar()br.set_cookiejar(cj)# Browser optionsbr.set_handle_equiv(True)br.set_handle_gzip(True)br.set_handle_redirect(True)br. set_handle_referer(True)br.set_handle_robots(False)br.set_handle_refresh(mechanize._htt p.HTTPRefreshProcessor(), max_time=1)# The site we will navigate into, handling it’s sessionbr.open(‘https://github/login’)for f in br.forms(): print fbr.select_form(nr=0)# User credentialsbr.form[‘login’] = ‘myusername’br.form[‘password’] = ‘mypwd’# Loginbr.submit()br.open(‘github/settings/emails’).read()cj = cookielib.CookieJar()opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))login_data = urllib.urlencode({‘username’ : username, ‘j_password’ : password})opener.open(‘https://github/login’, login_data)resp = opener.open(‘https://github/settings/emails’)print resp.read()opener =