BS4快速入门：解析HTML与XML的利器

爬虫基础
BeautifulSoup
爬虫数据解析
BeautifulSoup用法
需积分: 9 1 下载量 168 浏览量 更新于2024-08-10 收藏 96KB DOCX 举报
"这是一份关于BS4（BeautifulSoup）的快速上手入门手册，主要讲解了如何安装和使用BeautifulSoup进行网页数据的提取。它是一个用于解析HTML和XML文件的Python库，提供了方便的数据解析功能。此外，还介绍了安装lxml解析器的步骤以及BeautifulSoup、Tag、NavigableString和Comment四大对象的使用方法。手册还重点阐述了遍历文档树和搜索文档树的两大方法，包括父节点、子节点、兄弟节点的遍历以及find、find_all、select_one和select等搜索方法。" 在Python的网络爬虫领域，BeautifulSoup是一个非常重要的工具，它能够帮助开发者高效地解析HTML和XML文档，提取所需的数据。以下是对标题和描述中涉及知识点的详细说明： 1. **安装BeautifulSoup** - 安装BeautifulSoup库的命令是`pip install beautifulsoup4`，这将使你能够在Python环境中使用BeautifulSoup的功能。 2. **解析器** - 解析器是用于处理HTML或XML文档的组件，这里推荐使用lxml解析器，通过`pip install lxml`进行安装。 - 使用BeautifulSoup时，需要传入解析器，如`soup = BeautifulSoup(open("index.html"), 'lxml')`或`soup = BeautifulSoup("<html>data</html>", 'lxml')`。 3. **四大对象** - **BeautifulSoup对象**：代表整个文档，可以像处理Tag对象一样进行操作，支持遍历和搜索文档树。 - **Tag对象**：对应HTML或XML文档中的标签，可以通过`.name`获取标签名，`.get('class')`获取class属性。 - **NavigableString对象**：表示标签内的文本，可以通过`.string`访问。 - **Comment对象**：用于处理文档中的注释，可以通过`.string`获取注释内容。 4. **遍历文档树** - **父节点和父母**：使用`.parent`获取父节点，`.parents`遍历所有父节点。 - **子节点**：`.contents`返回子节点列表，`.children`迭代子节点。 - **兄弟节点**：`.next_sibling`获取下一个兄弟节点，`.previous_sibling`获取上一个兄弟节点，`.next_siblings`和`.previous_siblings`遍历所有兄弟节点。 5. **搜索文档树** - **find方法**：根据指定条件查找第一个匹配的元素。 - **find_all方法**：查找所有匹配的元素，返回列表。 - **select_one方法**：CSS选择器查找第一个匹配的元素。 - **select方法**：CSS选择器查找所有匹配的元素，返回列表。 了解并掌握这些知识点，你就能基本掌握使用BS4进行网页解析的基础操作。通过遍历和搜索文档树，你可以有效地提取网页中的特定信息，这对于网络爬虫的开发至关重要。在实际项目中，结合requests库获取网页内容，然后利用BeautifulSoup解析，可以实现高效的数据抓取。

Python模块 - Beautifulsoup中文手册

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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,并且有小例子.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

BeautifulSoup和Selenium对比.docx

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from bs4 import BeautifulSoup def crawl_douban_top250(start, end): for i in range(start, end, 25): url = f"https://movie.douban.com/top250?start={i}" response = requests.get(url) soup = ...

原始代码：import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib import font_manager from docx import Document from docx.shared import Inches import os def get_movie_data(): headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} movie_list = [] for start in range(0, 300, 25): url = f"https://movie.douban.com/top250?start={start}" response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.find_all('div', class_='item') for item in items: title = item.find('span', class_='title').text.strip() info = item.find('p').text.strip() director_match = re.search(r'导演: (.*?) ', info) director = director_match.group(1) if director_match else 'N/A' details = info.split('\n')[1].strip().split('/') year = details[0].strip() if len(details) > 0 else 'N/A' country = details[1].strip() if len(details) > 1 else 'N/A' genre = details[2].strip() if len(details) > 2 else 'N/A' rating = item.find('span', class_='rating_num').text if item.find('span', class_='rating_num') else 'N/A' num_reviews = item.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text.strip('人评价') if item.find('div', class_='star').find_all('span') else 'N/A' movie_list.append({ 'title': title, 'director': director, 'year': year, 'country': country, 'genre': genre, 'rating': rating, 'num_reviews': num_reviews }) return pd.DataFrame(movie_list) # 定义输出目录 output_dir = 'D:/0610' os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 获取电影数据并保存到CSV df = get_movie_data() csv_path = os.path.join(output_dir, 'top300_movies.csv') df.to_csv(csv_path, index=False) print(f'Data saved to {csv_path}') # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取数据 df = pd.read_csv(csv_path) # 任务 1: 分析最受欢迎的电影类型，导演和国家 top_genres = df['genre'].value_counts().head(10) top_directors = df['director'].value_counts().head(10) top_countries = df['country'].value_counts().head(5) # 任务 2: 分析上映年份的分布及评分与其他因素的关系 df['year'] = pd.to_numeric(df['year'].str.extract(r'(\d{4})')[0], errors='coerce') year_distribution = df['year'].value_counts().sort_index() rating_reviews_corr = df[['rating', 'num_reviews']].astype(float).corr() # 可视化并保存图表 def save_plot(fig, filename): path = os.path.join(output_dir, filename) fig.savefig(path) plt.close(fig) return path fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=top_genres.index, y=top_genres.values) plt.title('最受欢迎的电影类型') plt.xlabel('电影类型') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) top_genres_path = save_plot(fig, 'top_genres.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=top_directors.index, y=top_directors.values) plt.title('出现次数最多的导演前10名') plt.xlabel('导演') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) top_directors_path = save_plot(fig, 'top_directors.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x=top_countries.index, y=top_countries.values) plt.title('出现次数最多的国家前5名') plt.xlabel('国家') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) top_countries_path = save_plot(fig, 'top_countries.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.lineplot(x=year_distribution.index, y=year_distribution.values) plt.title('电影上映年份分布') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('数量') plt.xticks(rotation=45) year_distribution_path = save_plot(fig, 'year_distribution.png') fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(rating_reviews_corr, annot=True, cmap='coolwarm', xticklabels=['评分', '评论人数'], yticklabels=['评分', '评论人数']) plt.title('评分与评论人数的相关性') rating_reviews_corr_path = save_plot(fig, 'rating_reviews_corr.png')

2025-03-08 上传
首先，代码从导入必要的库开始，包括requests用于网络请求，BeautifulSoup解析HTML，pandas处理数据，正则表达式re，matplotlib和seaborn用于可视化，以及处理Word文档的docx库。这些库的导入表明代码的主要流程涉及...

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2024-06-03 上传
from bs4 import BeautifulSoup ``` 2. **发送请求获取网页内容**： ```python url = 'https://example.com/news' response = requests.get(url) html_content = response.text ``` 3. **解析网页内容**： ...

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2024-07-28 上传
在开始编写爬虫之前，需要确保已经安装了`requests`和`bs4`（BeautifulSoup）这两个库。可以通过下面的命令来安装： ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` #### 编写爬虫代码 ```python import ...

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2024-07-24 上传
from bs4 import BeautifulSoup def fetch_url(url): """ 发送HTTP GET请求到指定的URL，并返回响应的内容。 """ try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 如果响应状态码不是200，...

爬虫(bs,selenium) (1).docx

102 浏览量
from bs4 import BeautifulSoup html = """网页HTML内容""" soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') ``` `prettify()`方法用于美化输出，将HTML内容按照标准格式进行缩进，便于阅读。 在BeautifulSoup中，我们可以使用...

python爬虫.docx

2024-03-01 上传
from bs4 import BeautifulSoup # 目标网页的 URL url = 'https://example.com' # 发送 HTTP 请求 response = requests.get(url) # 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: # 解析网页内容 soup = ...

python爬虫案例.docx

2024-05-31 上传
from bs4 import BeautifulSoup ``` 首先，我们需要导入必要的库。`requests`用于发送网络请求，而`BeautifulSoup`则负责解析HTML文档。 ##### 2. 定义爬虫函数 ```python def scrape_blog_titles(url): # 发送 ...

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198 浏览量
from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(res1.text, 'html.parser') ``` 3. 然后，我们需要分析网页的 HTML 代码，找到图书的书名和链接信息。在本例中，我们可以使用 BeautifulSoup 库的 find_all ...
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