当前位置: 首页 > news >正文

python爬虫学习之解析_BeautifulSoup

目录

一、bs4的基本使用

(1)导入

(2)创建对象

二、节点定位

1、根据标签名查找节点

2、基本函数使用

(1)find

(2)find_all

(3)select

三、节点信息

1、获取节点内容

2、获取节点属性

附:bs4的基本使用.html

四、bs4的应用


注:Python3.10+,使用 Beautiful Soup 时出现错误“AttributeError 'collections' has no attribute 'Callable'”。

在 python 3.10+ 中,collections.Callable已移至collections.abc.Callable 。

故推荐用Python3.10以下版本。

一、bs4的基本使用

(1)导入

from bs4 import BeautifulSoup

(2)创建对象

--服务器响应的文件生成对象

soup = BeautifulSoup(response.read().decode(),'lxml')

--本地文件生成对象

#默认打开文件的编码格式是gbk,故在打开文件的时候要指定编码
soup = BeautifulSoup(open('bs4的基本使用.html',encoding='utf-8'),'lxml')

二、节点定位

1、根据标签名查找节点
#找到的是第一个符合条件的数据
print(soup.a)
#获取标签的属性和属性值
print(soup.a.attrs)
2、基本函数使用
(1)find
#找到的是第一个符合条件的数据
print(soup.find('a'))   #和soup.a差不多
#根据title的值来找到对应的标签对象
print(soup.find('a',title = "A1"))
#根据class的值来找到对应的标签对象
#注意class需要添加下划线
print(soup.find('a',class_ = "A2"))
(2)find_all
# 返回的是一个列表  并且返回了所有的a标签
print(soup.find_all('a'))#如果需要获取多个标签的数据,则需要在find_all的参数中添加的是列表的数据
print(soup.find_all(['a','span']))#limit是查找前几个数据
print(soup.find_all('li',limit=2))
(3)select
#select会返回一个列表,并且会返回多个数据
print(soup.select('a'))  #和find差不多#类选择器
#可以通过.代表class
print(soup.select('.A2'))#可以通过#代表id
print(soup.select('#L1'))#属性选择器
#查找li标签中有id的标签
print(soup.select('li[id]'))#查找到li标签中id为L1的标签
print(soup.select('li[id="L1"]'))# 层级选择器
#后代选择器 查找div下面的li  返回的是一个列表
print(soup.select('div li'))#子代选择器
#某标签的第一级子标签
# warning:在大多数编程语言中需要div > ul >li 这样写,但是在bs4中,可以写div>ul>li。
print(soup.select('div>ul>li'))# 获取多个标签的数据
print(soup.select('a,span'))
#区别  同find_all  一样输出
print(soup.find_all(['a','span']))

三、节点信息

1、获取节点内容
obj = soup.select('#d1')[0]
#如果标签对象中,只有内容那么string和get_text()都可以使用
#如果标签对象中,除了内容还有标签,那么string就会输出NONE
print(obj.string)
print(obj.get_text())
2、获取节点属性
obj = soup.select('#p1')[0]
#name是标签的名字
print(obj.name)
#将属性值作为一个字典返回
print(obj.attrs)#获取节点的属性
obj = soup.select('#p1')[0]
print(obj.attrs.get('class'))
print(obj.get('class'))
print(obj['class'])

附:bs4的基本使用.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><title>Title</title>
</head>
<body><div><ul><li id="L1">张三</li><li id="L2">李四</li><li>王五</li><a href="" id="" class="A2">蜀道之南718</a><span>万事如意</span></ul></div><a href="" title="A1">百度</a><div id="d1"><span>恭贺新禧</span></div><p id="p1" class="p1">大吉大利</p>
</body>
</html>

四、bs4的应用

用bs4来爬取麦当当的所有汉堡品类

import urllib.requesturl = "https://www.mcdonalds.com.cn/index/Food/menu/burger"response = urllib.request.urlopen(url)content = response.read().decode('utf-8')from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(content,'lxml')#//span[@class="name"]/text()
name_list = soup.select('.name')for name in name_list:print(name.get_text())

相关文章:

python爬虫学习之解析_BeautifulSoup

目录 一、bs4的基本使用 &#xff08;1&#xff09;导入 &#xff08;2&#xff09;创建对象 二、节点定位 1、根据标签名查找节点 2、基本函数使用 &#xff08;1&#xff09;find &#xff08;2&#xff09;find_all &#xff08;3&#xff09;select 三、节点信息 1、获取节…...

2024美赛数学建模赛题解读常用模型算法

回归拟合预测 拟合预测是建立一个模型去逼近实际数据序列的过程&#xff0c;适用于发展性的体系。建立模型时&#xff0c;通常都要指定一个有明确意义的时间原点和时间单位。而且&#xff0c;当t趋向于无穷大时&#xff0c;模型应当仍然有意义。将拟合预测单独作为一类体系研究…...

NoSQL 数据库管理系统和模型的比较

前些天发现了一个人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;最重要的屌图甚多&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 NoSQL 数据库管理系统和模型的比较 介绍 当大多数人想到数据库时&#xff0c;他们通常会想到传统的关系数据库…...

数据库(SQL)

目录 1 触发器 1.1 触发器简介 1.2 触发器的创建 语法 说明 1.3 示例 2 存储过程 2.1 什么是存储过程&#xff08;函数&#xff09; 2.1.1 存储过程和存储函数的区别 2.2 优势 2.3 应用场景 2.4 存储过程的创建和使用 说明 各参数类型所实现的存储过程 无参数无返…...

如何用Docker+jenkins 运行 python 自动化?

1.在 Linux 服务器安装 docker 2.创建 jenkins 容器 3.根据自动化项目依赖包构建 python 镜像(构建自动化 python 环境) 4.运行新的 python 容器&#xff0c;执行 jenkins 从仓库中拉下来的自动化项目 5.执行完成之后删除容器 前言 环境准备 Linux 服务器一台(我的是 CentOS7)…...

uniapp瀑布流实现

1. 图片瀑布流&#xff1a; 不依赖任何插件&#xff0c;复制即可见效&#xff1a; <template><view class"page"><view class"left" ref"left"><image class"image" v-for"(item,i) in leftList" :k…...

鸿蒙:@Link装饰器-父子双向同步

子组件中被Link装饰的变量与其父组件中对应的数据源建立双向数据绑定。从API version 9开始&#xff0c;该装饰器支持在ArkTS卡片中使用。 需要注意&#xff1a;Link装饰的变量与其父组件中的数据源共享相同的值。Link装饰器不能在Entry装饰的自定义组件中使用。 一、装饰器使…...

Leetcode--27

给你一个数组 nums 和一个值 val&#xff0c;你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素&#xff0c;并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间&#xff0c;你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面…...

使用Eclipse搞Android项目报错

相信现在都没什么人还会用Eclipse来开发的了。 不过安装完后&#xff0c;打开Eclipse会提示我的Jdk版本不符合 --------------------------- Incompatible JVM --------------------------- Version 1.8.0_391 of the JVM is not suitable for this product. Version: 17 or g…...

import sys是什么

import sys语句 允许你使用sys模块提供的各种功能&#xff0c;从而更好地与Python解释器和操作系统底层进行交互。通过熟练掌握sys模块的使用&#xff0c;可以大大提高Python开发的效率和灵活性。 sys模块 是Python的内置模块之一&#xff0c;用于与Python解释器和系统环境交…...

Python爬虫:XPath基本语法

XPath&#xff08;XML Path Language&#xff09;是一种用于在XML文档中定位元素的语言。它使用路径表达式来选择节点或节点集&#xff0c;类似于文件系统中的路径表达式。 不啰嗦&#xff0c;讲究使用&#xff0c;直接上案例。 导入 pip3 install lxmlfrom lxml import etr…...

UML/SysML建模工具更新情况(截至2024年1月)(1)UModel 2024

最近一段时间更新的工具有&#xff1a; 工具最新版本&#xff1a;Umple 1.33.0 更新时间&#xff1a;2024年1月10日 工具简介 自称“Model-Oriented Programming”&#xff0c;把图形和文本结合起来&#xff0c;支持Java、PHP和Ruby代码生成&#xff0c;可以在线使用&#xf…...

ubuntu20-github不通问题

github不通 一直在github下载失败 Git报错fatal unable to connect to github.com: github.com[0: 20.205.243.166] >>> alsa-ucm-conf v1.2.6.3 Downloading(卡在这里,很烦啊) 然后搜了很多文档,然后以下操作: 1.GitHub.com - GitHub: Lets build from here Git…...

【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记

基本思想&#xff1a; 利用多层次蒙特卡洛方法&#xff08;Multi-Level Monte Carlo&#xff0c;MLMC&#xff09;和Actor-Critic算法&#xff0c;解决平均奖励强化学习中的快速混合问题。 快速混合&#xff1f; 在强化学习中&#xff0c;当我们说一个策略"混合得快"…...

[GN] 设计模式—— 创建型模式

文章目录 创建型模式单例模式 -- 确保对象唯一性例子优化饿汉式懒汉式 优缺点使用场景 简单工厂模式例子&#xff1a;优化优缺点适用场景 工厂方法模式 -- 多态工厂的实现例子优缺点优化适用场景 抽象工厂模式 -- 产品族的创建例子优缺点适用场景 总结 创建型模式 单例模式 –…...

链表——超详细

一、无头单向非循环链表 1.结构&#xff08;两个部分&#xff09;&#xff1a; typedef int SLTDataType; typedef struct SListNode {SLTDataType data;//数据域struct SListNode* next;//指针域 }SLNode; 它只有一个数字域和一个指针域&#xff0c;里面数据域就是所存放的…...

【刷题】 leetcode 面试题 08.05.递归乘法

递归乘法 1 题目描述2 思路一&#xff08;返璞归真版&#xff09;3 思路二&#xff08;二进制乘法器版&#xff09;4 思路三&#xff08;变态版&#xff09;Thanks♪(&#xff65;ω&#xff65;)&#xff89;谢谢阅读下一篇文章见&#xff01;&#xff01;&#xff01; 1 题目…...

C语言实现希尔排序算法(附带源代码)

希尔排序 希尔排序&#xff0c;也称递减增量排序算法&#xff0c;是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的&#xff1a; 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时&#xff0c;效率高&#xff0…...

R语言【taxlist】——subset():取taxlist对象的子集

Package taxlist version 0.2.4 Description taxlist对象的子集将通过逻辑操作或模式匹配来完成。子集可以引用包含在插槽taxonNames、taxonRelations或taxonTraits中的信息。 Usage ## S4 method for signature taxlist subset(x,subset,slot "names",keep_child…...

单片机学习笔记---定时器计数器(含寄存器)工作原理介绍(详解篇2)

目录 T1工作在方式2时 T0工作在方式3时 四种工作方式的总结 定时计数器对输入信号的要求 定时计数器对的编程的一个要求 关于初值计算的问题 4种工作方式的最大定时时间的大小 关于编程方式的问题 实例分析 实例1 实例2 T1工作在方式2时 51单片机&#xff0c;有两个…...

深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录

ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架&#xff0c;用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录&#xff0c;以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...

IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)

IGP&#xff08;Interior Gateway Protocol&#xff0c;内部网关协议&#xff09; 是一种用于在一个自治系统&#xff08;AS&#xff09;内部传递路由信息的路由协议&#xff0c;主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...

使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务

目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式&#xff08;本地调用&#xff09; SSE模式&#xff08;远程调用&#xff09; 4. 注册工具提…...

纯 Java 项目(非 SpringBoot)集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join

纯 Java 项目&#xff08;非 SpringBoot&#xff09;集成 Mybatis-Plus 和 Mybatis-Plus-Join 1、依赖1.1、依赖版本1.2、pom.xml 2、代码2.1、SqlSession 构造器2.2、MybatisPlus代码生成器2.3、获取 config.yml 配置2.3.1、config.yml2.3.2、项目配置类 2.4、ftl 模板2.4.1、…...

虚拟电厂发展三大趋势:市场化、技术主导、车网互联

市场化&#xff1a;从政策驱动到多元盈利 政策全面赋能 2025年4月&#xff0c;国家发改委、能源局发布《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》&#xff0c;首次明确虚拟电厂为“独立市场主体”&#xff0c;提出硬性目标&#xff1a;2027年全国调节能力≥2000万千瓦&#xff0…...

DeepSeek越强,Kimi越慌?

被DeepSeek吊打的Kimi&#xff0c;还有多少人在用&#xff1f; 去年&#xff0c;月之暗面创始人杨植麟别提有多风光了。90后清华学霸&#xff0c;国产大模型六小虎之一&#xff0c;手握十几亿美金的融资。旗下的AI助手Kimi烧钱如流水&#xff0c;单月光是投流就花费2个亿。 疯…...

CppCon 2015 学习:Reactive Stream Processing in Industrial IoT using DDS and Rx

“Reactive Stream Processing in Industrial IoT using DDS and Rx” 是指在工业物联网&#xff08;IIoT&#xff09;场景中&#xff0c;结合 DDS&#xff08;Data Distribution Service&#xff09; 和 Rx&#xff08;Reactive Extensions&#xff09; 技术&#xff0c;实现 …...

OPENCV图形计算面积、弧长API讲解(1)

一.OPENCV图形面积、弧长计算的API介绍 之前我们已经把图形轮廓的检测、画框等功能讲解了一遍。那今天我们主要结合轮廓检测的API去计算图形的面积&#xff0c;这些面积可以是矩形、圆形等等。图形面积计算和弧长计算常用于车辆识别、桥梁识别等重要功能&#xff0c;常用的API…...

后端下载限速(redis记录实时并发,bucket4j动态限速)

✅ 使用 Redis 记录 所有用户的实时并发下载数✅ 使用 Bucket4j 实现 全局下载速率限制&#xff08;动态&#xff09;✅ 支持 动态调整限速策略✅ 下载接口安全、稳定、可监控 &#x1f9e9; 整体架构概览 模块功能Redis存储全局并发数和带宽令牌桶状态Bucket4j Redis分布式限…...

c++算法学习3——深度优先搜索

一、深度优先搜索的核心概念 DFS算法是一种通过递归或栈实现的"一条路走到底"的搜索策略&#xff0c;其核心思想是&#xff1a; 深度优先&#xff1a;从起点出发&#xff0c;选择一个方向探索到底&#xff0c;直到无路可走 回溯机制&#xff1a;遇到死路时返回最近…...