bs4 和 BeautifulSoup是什么关系

时间: 2024-02-22 22:01:40 浏览: 18
bs4 是 Beautiful Soup 4 的缩写,是 Python 中一个强大的库,用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。BeautifulSoup 是 bs4 库的一个模块,提供了一些方便的方法和工具,使得数据提取更加简单和易于理解。因此,可以将 bs4 和 BeautifulSoup 视为同一个东西,即 bs4 库的一个组成部分。
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bs4的介绍及用法介绍

Beautiful Soup(简称BS4)是一个Python库,用于解析HTML和XML文档,并提供了一种Pythonic的方式来遍历、搜索和修改文档的节点。它将复杂的HTML或XML文档转换为树形结构,使得数据提取变得更加简单和灵活。 下面是Beautiful Soup的基本用法介绍: 1. 安装Beautiful Soup库:可以使用pip命令来安装Beautiful Soup库。 ```shell pip install beautifulsoup4 ``` 2. 导入库:在Python代码中导入Beautiful Soup库。 ```python from bs4 import BeautifulSoup ``` 3. 创建Beautiful Soup对象:使用BeautifulSoup类,传入待解析的HTML或XML文档字符串或文件对象。 ```python html = """ <html> <body> <h1>Page Title</h1> <p>This is a paragraph.</p> <ul> <li>Item 1</li> <li>Item 2</li> <li>Item 3</li> </ul> </body> </html> """ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') ``` 4. 树形结构遍历:可以通过节点间的层级关系遍历文档的树形结构。 ```python # 获取页面标题 title = soup.h1.text print(title) # 输出: "Page Title" # 获取段落内容 paragraph = soup.p.text print(paragraph) # 输出: "This is a paragraph." # 获取所有列表项 list_items = soup.ul.find_all("li") for item in list_items: print(item.text) # 输出: # "Item 1" # "Item 2" # "Item 3" ``` 5. 节点搜索:可以使用各种方法来搜索和提取文档中的节点。 ```python # 通过标签名搜索节点 paragraph = soup.find("p") print(paragraph.text) # 输出: "This is a paragraph." # 通过CSS选择器搜索节点 list_items = soup.select("ul li") for item in list_items: print(item.text) # 输出: # "Item 1" # "Item 2" # "Item 3" ``` 6. 节点修改:可以对文档中的节点进行修改、添加或删除操作。 ```python # 修改节点文本内容 title = soup.h1 title.string = "New Page Title" print(title.text) # 输出: "New Page Title" # 添加新节点 new_item = soup.new_tag("li") new_item.string = "Item 4" soup.ul.append(new_item) # 删除节点 item_to_delete = soup.find("li", text="Item 2") item_to_delete.decompose() ``` Beautiful Soup提供了丰富的方法和属性来处理HTML或XML文档,具有灵活性和易用性。通过使用Beautiful Soup,可以更方便地进行数据提取和文档处理,适用于网页爬虫、数据抓取、数据清洗和数据分析等任务。

爬取马云关系网页面中的文字

如果您想要爬取搜狗百科上“马云”的关系网页面中的文字,可以尝试以下代码: ``` import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://baike.sogou.com/v61756.htm?' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') subpage_link = soup.find('a', {'href': '/GetLemmaRelationTablePageV2.v?lemmaId=61756&lemmaTitle=%E9%A9%AC%E4%BA%91%20-%20%E6%90%9C%E7%8B%97%E7%99%BE%E7%A7%91'}) if subpage_link: subpage_url = 'https://baike.sogou.com' + subpage_link['href'] subpage_response = requests.get(subpage_url, headers=headers) subpage_soup = BeautifulSoup(subpage_response.text, 'html.parser') text = subpage_soup.get_text() print(text) ``` 在上述代码中,我们首先获取了马云的词条页面,并从页面中找到了“马云”的关系网链接。然后,我们再次使用requests库获取该链接的响应,并使用BeautifulSoup解析响应得到子页面的文本信息。最后,我们将获取的文本信息打印出来。请注意,为了避免访问过于频繁被封IP,我们设置了请求头。

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import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

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