下载BeautifulSoup1的压缩包文件

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0 下载量 68 浏览量 更新于2024-11-27 收藏 19KB ZIP 举报
资源摘要信息:"BeautifulSoup库是Python编程语言中用于解析HTML和XML文档的一个库,它提供了简单的方法来导航、搜索以及修改解析树。这个库是数据抓取和网页解析中最常用的工具之一。在使用过程中,BeautifulSoup会将复杂的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四种类型:Tag、NavigableString、BeautifulSoup和Comment。其中Tag代表了HTML或XML中的标签;NavigableString代表了标签内的文本;BeautifulSoup代表了整个HTML或XML文档;Comment则是一个特殊类型的NavigableString对象,它代表了XML中的注释。 BeautifulSoup库本身并不是解析器,它需要一个解析器来完成解析工作。常用的解析器有Python标准库中的html.parser,第三方库如lxml和html5lib等。BeautifulSoup库能够与这些解析器配合使用,并且通过解析器的解析,将复杂的HTML文档结构变成 BeautifulSoup对象,从而允许我们使用更加简单的方式访问、修改、搜索和解析数据。 在本资源中,我们看到的是一个名为BeautifulSoup1.zip的压缩包文件,其中包含了一个名为BeautifulSoup1.py的Python脚本文件。该文件很可能就是BeautifulSoup库的一个实例或者样例脚本。通过下载和使用这个压缩包,用户可以获取一个示例文件,从而学习如何使用BeautifulSoup库进行HTML或XML文档的解析工作。" 知识点详细说明: 1. BeautifulSoup库的概念和作用:BeautifulSoup是一个用于从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它主要用于网页数据抓取和解析,使得Python代码能够方便地进行网页内容的提取和处理。 2. BeautifulSoup的工作原理:BeautifulSoup接受一个HTML或XML文档作为输入,并输出一个复杂的树形结构,即BeautifulSoup对象。这个对象模拟了一个HTML或XML文档,并且可以访问文档的各个部分。 3. BeautifulSoup对象的类型:在BeautifulSoup中,主要存在四种对象类型: - Tag:表示HTML或XML文档中的一个标签。 - NavigableString:表示标签内的文本内容。 - BeautifulSoup:表示整个文档树。 - Comment:表示文档中的注释部分,是一种特殊的NavigableString对象。 4. 解析器的选择:BeautifulSoup需要一个解析器来处理HTML或XML文档。它自身不负责解析,而依赖于其他解析器。常见的解析器有: - html.parser:Python标准库中包含的解析器,适用于简单的HTML文档。 - lxml:一个高效的XML和HTML解析器,支持Python和C扩展。 - html5lib:一个使用Python的html.parser模块的兼容HTML5的解析器。 5. 使用BeautifulSoup进行网页抓取和数据解析的流程:通常先导入BeautifulSoup库,然后创建一个BeautifulSoup对象,通过指定解析器,再传入要解析的HTML或XML文档。之后,可以使用BeautifulSoup提供的各种方法来导航和搜索树形结构,找到所需的数据,并进行相应的处理。 6. 本资源的使用场景:提供了一个BeautifulSoup1.zip压缩包文件,里面包含了一个示例Python脚本BeautifulSoup1.py。该文件对于想要学习BeautifulSoup库的用户来说非常有用,可以通过研究这个脚本来理解如何使用BeautifulSoup进行具体的网页抓取和解析任务。

import numpy as np import csv import pandas as pd import numpy as npjk import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决图标中汉字显示问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决图标中汉字显示问题 from urllib.request import urlopen,Request from bs4 import BeautifulSoup #云计算2113方宇-2021058226 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36'} url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&enc=utf-8&wq=%E8%93%9D%E7%89%99%E9%BC%A0%E6%A0%87&pvid=405a663911e84dd3822389ef5b97c147' response = Request(url,headers=headers) res = urlopen(response) data = res.read().decode('utf-8') soup = BeautifulSoup(data,'html.parser') ddd=soup.find('ul',class_="gl-warp clearfix") bbb=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-price>strong>i')#价格 ccc=ddd.select('li>.gl-i-wrap>.p-shop>span>a')#店名 #云计算2113方宇2021058226 get_rmb_date = [] for i in bbb: get_rmb_date.append(i.text) get_shop_date = [] for i in ccc: get_shop_date.append(i.text) data = [] for i in range(len(get_shop_date)): temp = [] temp.append(get_shop_date[i]) temp.append(get_rmb_date[i]) data.append(temp) print(data) #云计算2113-方宇2021058226 f = open('D:/mypython/mycode/2021058226.csv','w',encoding='utf-8') csv_write = csv.writer(f) csv_write.writerow(['商品店家','商品价格']) for i in data: csv_write.writerow(i) f.close() #云计算2113方宇-2021058226 csv_file ='D:/mypython/mycode/2021058226.csv' csv_data=pd.read_csv(csv_file,low_memory=False) csv_df=pd.DataFrame(csv_data) dfl=csv_df.head(n=10) print(dfl) plt.figure(figsize = (10,6)) x = np.arange(10) y = np.array(dfl['商品店家']) xticks = list(dfl['商品价格']) print(x,y,xticks) p=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] plt.xticks(p,y,rotation=20) plt.bar(p,xticks,color='red') plt.show()如何将词云柱状图按序排列

2023-06-08 上传