soup = BeautifulSoup(html_doc,'html.parser')

时间: 2023-10-28 22:45:18 浏览: 89
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Beautiful_Soup_中文文档

这是使用Python中的BeautifulSoup库解析HTML文档的基本语法，其中： - html_doc是待解析的HTML文档字符串。 - 'html.parser'表示使用HTML解析器解析文档，也可以使用其他解析器如lxml等。 - soup是解析后的BeautifulSoup对象，可以使用该对象获取HTML文档中的各种信息，如标签、属性、文本等。
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soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')中的html.parser是什么

在这里，'html.parser'是BeautifulSoup库中的一个解析器，用于解析HTML文档。它是Python内置的解析器，可以将HTML文档转换为Python对象，并提供了一组方法和属性来遍历和搜索HTML文档的内容。使用'html.parser'作为...

from bs4 import BeautifulSoup # 创建一个BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')中html_doc怎么获得

在使用BeautifulSoup库之前，你需要先获取到HTML文档的内容。HTML文档可以通过多种方式获得，比如...无论你使用哪种方式获取HTML文档，一旦获得了html_doc变量，就可以将其传递给BeautifulSoup对象进行解析和操作了。

import requests from bs4 import BeautifulSoup def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url,timeout=30) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "产生异常" def jiexi(html_doc): soup = BeautifulSoup(html_doc,"html.parser") links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.name,link["nref"],link.get.next()) if __name__ == 'main': url = "https://wallhaven.cc/toplist?page=7" print(getHTMLText(url))

这段代码是用Python编写的，主要功能是从指定的网页上获取HTML页面内容，并且使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取其中的所有超链接，并输出超链接的名称、地址和文本内容。如果获取HTML页面内容失败，则返回字符...

# 资讯详情总展示页面 @app.route('/article_all/list/<int:page>/<int:state>', methods=['GET', 'POST']) def article_all(page, state): articles = Article.query.order_by('id').paginate(page=page, per_page=8) for article in articles.items: html_doc = article.content soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') for string in soup.stripped_strings: article.content = repr(string)[0:170] print(article.content) # article.content = soup.span.string if request.method == 'GET' and state == 0: if page is None: page = 1 context = { 'articles': articles, 'state': 0 } return render_template('article_all.html', **context)代码中有类吗？为什么是类？

代码中有类，但是该函数并不是类，而是一个函数。...由于文章内容中可能包含HTML标签，因此在处理数据时使用了BeautifulSoup库对HTML进行解析，并通过字符串分割和切片的方式获取了文章的前170个字符作为文章摘要。

with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser')

soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') # 提取文本内容 text = soup.get_text() print(text) 这段代码将打开名为your_file_path.html的HTML文件，并将其内容传递给BeautifulSoup对象soup。然后，使用...

def main(): filename = "tips1.html" soup = create_doc_from_filename(filename) parse(soup)

create_doc_from_filename()函数的作用是从指定的HTML文件中创建一个BeautifulSoup对象soup，用于解析HTML代码。parse()函数则是解析HTML代码并获取需要的信息。 如果想要运行这段代码，需要先实现create_...

import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup #数据爬取 header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.71 Safari/537.36'} # 步骤4 数据爬取：解析租房房产信息 def getdetail(url, info=[]): try: response = requests.get(url, headers=header) html_doc = response.text soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') alldetail = soup.findAll('div', attrs={'content__list--item'}) for details in alldetail: details = details.get_text() details = details.replace(' ', '').split('\n') while "" in details: details.remove("") while "/" in details: details.remove("/") info.append(details) return info except Exception as e: print(e) return getdetail(url) info = [] for page in range(1, 21): url = 'https://gz.lianjia.com/zufang/zengcheng/pg' + str(page) print("\r开始抓取数据", end='') info += getdetail(url) #保存数据 def getkey(info, key=''): ls = [] for i in info: if key in i: ls.append(key) else: ls.append('') return ls def getdata(info): name = [i[0] for i in info] address = [i[1] for i in info] area = [i[2] for i in info] oriented = [i[3] for i in info] type = [i[4] for i in info] floor = [i[5] for i in info] price = [i[-1] for i in info] traffic = getkey(info, '近地铁') hardcover = getkey(info, '精装') paymonth = getkey(info, '月租') return pd.DataFrame({ 'name': name, 'address': address, 'area': area, 'oriented': oriented, 'type': type, 'floor': floor, 'price': price, 'traffic': traffic, 'hardcover': hardcover, 'paymonth': paymonth }) data = getdata(info) data.to_csv('data.csv',index=False)

其中使用 requests 库和 BeautifulSoup 库来解析网页内容，获取租房信息。爬取的信息包括房源名称、地址、面积、朝向、户型、楼层、价格、是否近地铁、是否精装、月租等信息。最后使用 pandas 库将获取到的信息保存...
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beautifulsoup4-4.12.3.tar.gz

soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser') title = soup.find('title').text print(title) - **CSS选择器**： python links = soup.select('a[href]') for link in links: print(link.get('href')) ...

html_doc = 'ExampleGoogle'这句如何传入一个网址

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') a_tags = soup.find_all('a') hrefs = [a.get('href') for a in a_tags] print(hrefs) # 输出包含所有 href 属性的列表 代码中，我们首先定义一个 URL，然后...

beautifulsoup find_all

BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库。其中find_all()方法用于查找文档中所有符合条件...soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') tags = soup.find_all('a') 这样就能获取到所有的标签了。

In the sample code, the HTML response object html_doc has already been created: your first task is to Soupify it using the function BeautifulSoup() and to assign the resulting soup to the variable soup. Extract the title from the HTML soup soup using the attribute title and assign the result to guido_title. Print the title of Guido's webpage to the shell using the print() function. Extract the text from the HTML soup soup using the method get_text() and assign to guido_text. Hit submit to print the text from Guido's webpage to the shell.

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # Extract the title from the soup using the attribute "title" guido_title = soup.title # Print the title of Guido's webpage print(guido_title) # ...

用lxml.etree+Xpath或者beautifulsoup +CSS Selector获取html_doc.html文件中的所有超链接。

soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser') # 使用CSS选择器查询所有的a标签 links = soup.select('a[href]') for link in links: print(link['href']) 在这两个例子中，'href'就是链接的属性名，如果需要...

采用正则表达式获取html_doc.html文件中的所有标签下的class、href、id属性并保存成csv文件

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # 正则表达式匹配提取所需信息 pattern = r'(.*?)class="([^"]+)" href="([^"]+)" id="([^"]+)".*>' # 提取属性并保存到列表中 attributes_list = [] for a_tag in...

alist = main_page.find("ul",attrs={"class":"pic-list after"}).find_all("a"

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # 使用find方法查找class属性为"pic-list after"的ul标签，然后在里面查找所有的a标签 alist = soup.find("ul", attrs={"class": "pic-list after"}).find_all("a")...

BeautifulSoup的find_all

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.text) 输出结果为： 百度搜索 谷歌搜索 这里的find_all('a')表示查找所有<a>标签，...

怎样使用beautifulsoup中find_all方法

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.get('href'), link.string) 以上代码将输出以下结果： http://www.google.com Google ...

获取html中style=text_indent的内容

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') 3. 查找指定的内容： python p_tag = soup.find('p', {'style': 'text-indent: 2em;'}) if p_tag: text_indent = p_tag.get('style').split(':')[1]....
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