Python使用Beautiful Soup(BS4)库解析HTML和XML

2022-06-03 09:47:05 作者：springsnow

这篇文章介绍了Python使用Beautiful Soup(BS4)库解析HTML和XML的方法，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、Beautiful Soup概述：

Beautiful Soup支持从HTML或XML文件中提取数据的Python库；

它支持Python标准库中的HTML解析器，还支持一些第三方的解析器lxml。

Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。

pip install beautifulsoup4

可选择安装解析器

pip install lxml
pip install html5lib

二、BeautifulSoup4简单使用

假设有这样一个Html，具体内容如下：

<!DOCTYPE html>
    <meta content="text/html;charset=utf-8" http-equiv="content-type" />
    <meta content="IE=Edge" http-equiv="X-UA-Compatible" />
    <meta content="always" name="referrer" />
    <link href="https://ss1.bdstatic.com/5eN1bjq8AAUYm2zgoY3K/r/www/cache/bdorz/baidu.min.css" rel="external nofollow"  rel="stylesheet" type="text/css" />
    <title>百度一下，你就知道 </title>
</head>
<body link="#0000cc">
  <div id="wrapper">
    <div id="head">
        <div class="head_wrapper">
          <div id="u1">
            <a class="mnav" href="http://news.baidu.com" rel="external nofollow"  name="tj_trnews">新闻 </a>
            <a class="mnav" href="https://www.hao123.com" rel="external nofollow"  name="tj_trhao123">hao123 </a>
            <a class="mnav" href="http://map.baidu.com" rel="external nofollow"  name="tj_trmap">地图 </a>
            <a class="mnav" href="http://v.baidu.com" rel="external nofollow"  name="tj_trvideo">视频 </a>
            <a class="mnav" href="http://tieba.baidu.com" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  name="tj_trtieba">贴吧 </a>
            <a class="bri" href="//www.baidu.com/more/" rel="external nofollow"  name="tj_briicon" style="display: block;">更多产品 </a>
</body>
</html>

创建beautifulsoup4对象：

from bs4 import BeautifulSoup
file = open('./aa.html', 'rb')
html = file.read()
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 缩进格式
print(bs.prettify())  # 格式化html结构
print(bs.title)  # 
print(bs.title.name)  # 获取title标签的名称 :title
print(bs.title.string)  # 获取title标签的文本内容 :   百度一下，你就知道
print(bs.head)  # 获取head标签的所有内容 :
print(bs.div)  # 获取第一个div标签中的所有内容   :
print(bs.div["id"])  # 获取第一个div标签的id的值      :    wrapper
print(bs.a)  # 获取第一个a标签中的所有内容    :       <a href="http://news.baidu.com/" rel="external nofollow"   target="_blank">新闻 </a>
print(bs.find_all("a"))  # 获取所有的a标签中的所有内容     :   [....]
print(bs.find(id="u1"))  # 获取id="u1"的所有内容 :
for item in bs.find_all("a"):  # 获取所有的a标签，并遍历打印a标签中的href的值    :
    print(item.get("href"))
for item in bs.find_all("a"):  # 获取所有的a标签，并遍历打印a标签的文本值:
    print(item.get_text())

三、BeautifulSoup4四大对象种类

BeautifulSoup4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、

1、Tag：标签

Tag通俗点讲就是HTML中的一个个标签，例如：

print(bs.title) # 获取title标签的所有内容
print(bs.head) # 获取head标签的所有内容
print(bs.a) # 获取第一个a标签的所有内容
print(type(bs.a))# 类型

我们可以利用 soup 加标签名轻松地获取这些标签的内容，这些对象的类型是bs4.element.Tag。但是注意，它查找的是在所有内容中的第一个符合要求的标签。

对于 Tag，它有 两个重要的属性，是 name 和 attrs：

print(bs.name) # [document] #bs 对象本身比较特殊，它的 name 即为 [document]
print(bs.head.name) # head #对于其他内部标签，输出的值便为标签本身的名称
print(bs.a.attrs) # 在这里，我们把 a 标签的所有属性打印输出了出来，得到的类型是一个字典。
print(bs.a['class']) ##还可以利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的，等价 bs.a.get('class')
bs.a['class'] = "newClass"# 可以对这些属性和内容等等进行修改
print(bs.a) 
del bs.a['class'] # 还可以对这个属性进行删除
print(bs.a)

2、NavigableString：标签内部的文字

既然我们已经得到了标签的内容，那么问题来了，我们要想获取标签内部的文字怎么办呢？很简单，用 .string 即可，例如：

print(bs.title.string)  # 百度一下，你就知道 
print(type(bs.title.string))  #

3、BeautifulSoup：文档的内容

BeautifulSoup对象表示的是一个文档的内容。大部分时候，可以把它当作 Tag 对象，是一个特殊的 Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性，例如：

print(type(bs.name))  # 
print(bs.name)  # [document]
print(bs.attrs)  # {}

4、Comment：注释

Comment 对象是一个特殊类型的 NavigableString 对象，其输出的内容不包括注释符号。

print(bs.a)
# 此时不能出现空格和换行符，a标签如下：
print(bs.a.string) # 新闻
print(type(bs.a.string)) #

四、遍历文档树所用属性

.contents： 获取Tag的所有子节点，返回一个list

print(bs.head.contents)     # tag的.contents属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:[...]
print(bs.head.contents[1])  # 用列表索引来获取它的某一个元素:

. children： 获取Tag的所有子节点，返回一个生成器

for child in bs.body.children:
    print(child)

.descendants ：获取Tag的所有子孙节点
.parent ：获取Tag的父节点
.parents ：递归得到父辈元素的所有节点，返回一个生成器
.previous_sibling ：获取当前Tag的上一个节点，属性通常是字符串或空白，真实结果是当前标签与上一个标签之间的顿号和换行符
.next_sibling ：获取当前Tag的下一个节点，属性通常是字符串或空白，真是结果是当前标签与下一个标签之间的顿号与换行符
.previous_siblings ：获取当前Tag的上面所有的兄弟节点，返回一个生成器
.next_siblings ：获取当前Tag的下面所有的兄弟节点，返回一个生成器
.previous_element ：获取解析过程中上一个被解析的对象(字符串或tag)，可能与previous_sibling相同，但通常是不一样的
.next_element ：获取解析过程中下一个被解析的对象(字符串或tag)，可能与next_sibling相同，但通常是不一样的
.previous_elements ：返回一个生成器，可以向前访问文档的解析内容
.next_elements ：返回一个生成器，可以向后访问文档的解析内容
.strings ：如果Tag包含多个字符串，即在子孙节点中有内容，可以用此获取，而后进行遍历
.stripped_strings ：与strings用法一致，只不过可以去除掉那些多余的空白内容
.has_attr： 判断Tag是否包含属性

五、搜索文档树

1、find_all()：过滤器

find_all(name, attrs, recursive, text, **kwargs)：

find_all过滤器可以被用在tag的name中，节点的属性等。

（1）name参数：

字符串过滤 ：会查找与字符串完全匹配的内容

a_list = bs.find_all("a")
print(a_list)

正则表达式过滤： 如果传入的是正则表达式，那么BeautifulSoup4会通过search()来匹配内容

import re 
t_list = bs.find_all(re.compile("a")) 
for item in t_list: 
   print(item)

列表：如果传入一个列表，BeautifulSoup4将会与列表中的任一元素匹配到的节点返回

t_list = bs.find_all(["meta","link"])
for item in t_list:
    print(item)

方法：传入一个方法，根据方法来匹配

def name_is_exists(tag): 
    return tag.has_attr("name") 
t_list = bs.find_all(name_is_exists) 
for item in t_list: 
    print(item)

（2）kwargs参数：

t_list = bs.find_all(id="head")  # 查询id=head的Tag
t_list = bs.find_all(href=re.compile(http://news.baidu.com))  # 查询href属性包含ss1.bdstatic.com的Tag
t_list = bs.find_all(class_=True) # 查询所有包含class的Tag(注意：class在Python中属于关键字，所以加_以示区别)
for item in t_list: 
    print(item)

（3）attrs参数：

并不是所有的属性都可以使用上面这种方式进行搜索，比如HTML的data-*属性：

t_list = bs.find_all(data-foo="value")

如果执行这段代码，将会报错。我们可以使用attrs参数，定义一个字典来搜索包含特殊属性的tag：

t_list = bs.find_all(attrs={"data-foo":"value"})
for item in t_list:
    print(item)

（4）text参数：

通过text参数可以搜索文档中的字符串内容，与name参数的可选值一样，text参数接受字符串，正则表达式，列表

t_list = bs.find_all(text="hao123") 
t_list = bs.find_all(text=["hao123", "地图", "贴吧"]) 
t_list = bs.find_all(text=re.compile("\d"))

当我们搜索text中的一些特殊属性时，同样也可以传入一个方法来达到我们的目的：

def length_is_two(text):
    return text and len(text) == 2
t_list = bs.find_all(text=length_is_two)

（5）limit参数：

可以传入一个limit参数来限制返回的数量，当搜索出的数据量为5，而设置了limit=2时，此时只会返回前2个数据

t_list = bs.find_all("a",limit=2)

find_all除了上面一些常规的写法，还可以对其进行一些简写：

# 下面两者是相等的
t_list = bs.find_all("a") 
t_list = bs("a") 
# 下面两者是相等的
t_list = bs.a.find_all(text="新闻") 
t_list = bs.a(text="新闻")

2、find()

find()将返回符合条件的第一个Tag，有时我们只需要或一个Tag时，我们就可以用到find()方法了。当然了，也可以使用find_all()方法，传入一个limit=1，然后再取出第一个值也是可以的，不过未免繁琐。

t_list = bs.find_all("title",limit=1) # 返回只有一个结果的列表
t = bs.find("title") # 返回唯一值
t = bs.find("abc") # 如果没有找到，则返回None

从结果可以看出find_all，尽管传入了limit=1，但是返回值仍然为一个列表，当我们只需要取一个值时，远不如find方法方便。但是如果未搜索到值时，将返回一个None。

在上面介绍BeautifulSoup4的时候，我们知道可以通过bs.div来获取第一个div标签，如果我们需要获取第一个div下的第一个div，我们可以这样：

t = bs.div.div
# 等价于
t = bs.find("div").find("div")

六、CSS选择器：select()方法

BeautifulSoup支持部分的CSS选择器，在Tag获取BeautifulSoup对象的.select()方法中传入字符串参数，即可使用CSS选择器的语法找到Tag:

print(bs.select('title'))  # 1、通过标签名查找               
print(bs.select('a'))                                
print(bs.select('.mnav'))  # 2、通过类名查找                
print(bs.select('#u1'))  # 3、通过id查找                  
print(bs.select('div .bri'))  # 4、组合查找               
print(bs.select('a[class="bri"]'))  # 5、属性查找         
print(bs.select('a[href="http://tieba.baidu.com" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" ]')) 
print(bs.select("head > title"))  # 6、直接子标签查找        
print(bs.select(".mnav ~ .bri"))  # 7、兄弟节点标签查找       
print(bs.select('title')[0].get_text())  # 8、获取内容

七、综合实例：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests,re
req_obj = requests.get('https://www.baidu.com')
soup = BeautifulSoup(req_obj.text,'lxml')
'''标签查找'''
print(soup.title)              #只是查找出第一个
print(soup.find('title'))      #效果和上面一样
print(soup.find_all('div'))    #查出所有的div标签
'''获取标签里的属性'''
tag = soup.div
print(tag['class'])   #多属性的话，会返回一个列表
print(tag['id'])      #查找标签的id属性
print(tag.attrs)      #查找标签所有的属性，返回一个字典（属性名：属性值）
'''标签包的字符串'''
tag = soup.title
print(tag.string)                 #获取标签里的字符串
tag.string.replace_with("哈哈")    #字符串不能直接编辑，可以替换
'''子节点的操作'''
tag = soup.head
print(tag.title)     #获取head标签后再获取它包含的子标签
'''contents 和 .children'''
tag = soup.body
print(tag.contents)        #将标签的子节点以列表返回
print([child for child in tag.children])      #输出和上面一样
'''descendants'''
tag = soup.body
[print(child_tag) for child_tag in tag.descendants]    #获取所有子节点和子子节点
'''strings和.stripped_strings'''
tag = soup.body
[print(str) for str in tag.strings]             #输出所有所有文本内容
[print(str) for str in tag.stripped_strings]    #输出所有所有文本内容，去除空格或空行
'''.parent和.parents'''
tag = soup.title
print(tag.parent)   　　　　　　　　　　　　　 #输出便签的父标签
[print(parent) for parent in tag.parents]  #输出所有的父标签
'''.next_siblings 和 .previous_siblings
    查出所有的兄弟节点
'''.next_element 和 .previous_element
    下一个兄弟节点
'''find_all的keyword 参数'''
soup.find_all(id='link2')                   #查找所有包含 id 属性的标签
soup.find_all(href=re.compile("elsie"))     #href 参数,Beautiful Soup会搜索每个标签的href属性:
soup.find_all(id=True)                       #找出所有的有id属性的标签
soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id='link1')         #也可以组合查找
soup.find_all(attrs={"属性名": "属性值"})  #也可以通过字典的方式查找

八、BeautifulSoup 和lxml（Xpath）对比

# test.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup, SoupStrainer
import traceback
import json
from lxml import etree
import re
import time
def getHtmlText(url):
        r = requests.get(url, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        if r.encoding == 'ISO-8859-1':
            r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        traceback.print_exc()
# ----------使用BeautifulSoup解析------------------------
def parseWithBeautifulSoup(html_text):
    soup = BeautifulSoup(html_text, 'lxml') 
    content = []
    for mulu in soup.find_all(class_='mulu'): # 先找到所有的 div class=mulu 标记
        # 找到div_h2 标记
        h2 = mulu.find('h2')
        if h2 != None:
            h2_title = h2.string # 获取标题
            lst = []
            for a in mulu.select('div.box a'):
                href = a.get('href') # 找到 href 属性
                box_title = a.get('title')  # 找到 title 属性
                pattern = re.compile(r'\s*\[(.*)\]\s+(.*)') # (re) 匹配括号内的表达式，也表示一个组
                match = pattern.search(box_title)
                if match != None:
                    date = match.group(1)
                    real_title = match.group(2)
                    lst.append({'href':href,'title':real_title,'date':date})
            content.append({'title':h2_title,'content':lst})
    with open('dmbj_bs.json', 'w') as fp:
        json.dump(content, fp=fp, indent=4)
# ----------使用Xpath解析------------------------
def parseWithXpath(html_text):
    html = etree.HTML(html_text)
    content = []
    for div_mulu in html.xpath('.//*[@class="mulu"]')： # 先找到所有的 div class=mulu 标记
        # 找到所有的 div_h2 标记
        div_h2 = div_mulu.xpath('./div[@class="mulu-title"]/center/h2/text()')
        if len(div_h2) > 0:
            h2_title = div_h2[0] # 获取标题
            a_s = div_mulu.xpath('./div[@class="box"]/ul/li/a')
            lst = []
            for a in a_s:
                href = a.xpath('./@href')[0] # 找到 href 属性
                box_title = a.xpath('./@title')[0] # 找到 title 属性
                pattern = re.compile(r'\s*\[(.*)\]\s+(.*)') # (re) 匹配括号内的表达式，也表示一个组
                match = pattern.search(box_title)
                if match != None:
                    date = match.group(1)
                    real_title = match.group(2)
                    lst.append({'href':href,'title':real_title,'date':date})
            content.append({'title':h2_title,'content':lst})
    with open('dmbj_xp.json', 'w') as fp:
        json.dump(content, fp=fp, indent=4)
def main():
    html_text = getHtmlText('http://www.seputu.com')
    print(len(html_text))
    start = time.clock()
    parseWithBeautifulSoup(html_text)
    print('BSoup cost:', time.clock()-start)
    start = time.clock()
    parseWithXpath(html_text)
    print('Xpath cost:', time.clock()-start)
if __name__ == '__main__':
    user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.117 Safari/537.36'
    headers={'User-Agent': user_agent}
    main()

到此这篇关于Python使用Beautiful Soup(BS4)库解析HTML和XML的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。