爬虫解析库：Beautiful Soup的详细使用
文章目录
- 1. 安装 Beautiful Soup
- 2. 基本用法
- 3. 选择元素
- 4. 提取数据
- 5. 遍历元素
- 6. 修改元素
- 7. 搜索元素
- 8. 结合 requests 使用
- 9. 示例：抓取并解析网页
- 10. 注意事项
Beautiful Soup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库，它提供了简单易用的 API，能够快速提取和操作网页中的数据。以下是 Beautiful Soup 的详细使用方法：
1. 安装 Beautiful Soup
首先，确保你已经安装了 Beautiful Soup 和解析器（如 lxml 或 html.parser）。你可以通过以下命令安装：pip install beautifulsoup4 lxml
2. 基本用法
初始化：你可以从字符串、文件或 URL 初始化 Beautiful Soup 对象：
from bs4 import BeautifulSoup# 从字符串初始化
html = """
<html><head><title>示例页面</title></head><body><div id="container"><p class="item">Item 1</p><p class="item">Item 2</p><p class="item">Item 3</p></div></body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') # 使用 lxml 解析器# 从文件初始化
with open('example.html', 'r', encoding='utf-8') as f:soup = BeautifulSoup(f, 'lxml')# 从 URL 初始化（结合 requests）
import requests
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
3. 选择元素
Beautiful Soup 提供了多种选择元素的方法。
通过标签名选择
# 选择所有 <p> 标签
p_tags = soup.find_all('p')
for p in p_tags:print(p.text)
通过类名选择
# 选择所有 class 为 "item" 的元素
items = soup.find_all(class_='item')
for item in items:print(item.text)
通过 ID 选择
# 选择 id 为 "container" 的元素
container = soup.find(id='container')
print(container)
通过属性选择
# 选择所有具有 href 属性的 <a> 标签
links = soup.find_all('a', href=True)
for link in links:print(link['href'])
4. 提取数据
获取文本内容
# 获取第一个 <p> 标签的文本内容
text = soup.find('p').text
print(text)
获取属性值
# 获取第一个 <a> 标签的 href 属性
href = soup.find('a')['href']
print(href)
获取 HTML 内容
# 获取第一个 <div> 标签的 HTML 内容
html = soup.find('div').prettify()
print(html)
5. 遍历元素
遍历子元素
# 遍历 id 为 "container" 的所有子元素
container = soup.find(id='container')
for child in container.children:print(child)
遍历所有后代元素
# 遍历 id 为 "container" 的所有后代元素
for descendant in container.descendants:print(descendant)
遍历兄弟元素
# 遍历第一个 <p> 标签的所有兄弟元素
first_p = soup.find('p')
for sibling in first_p.next_siblings:print(sibling)
6. 修改元素
修改文本内容
# 修改第一个 <p> 标签的文本内容
first_p = soup.find('p')
first_p.string = 'New Item'
print(soup)
修改属性值
# 修改第一个 <a> 标签的 href 属性
first_a = soup.find('a')
first_a['href'] = 'https://newexample.com'
print(soup)
添加新元素
# 在 id 为 "container" 的末尾添加一个新 <p> 标签
new_p = soup.new_tag('p', class_='item')
new_p.string = 'Item 4'
container.append(new_p)
print(soup)
7. 搜索元素
使用正则表达式
import re# 查找所有文本中包含 "Item" 的 <p> 标签
items = soup.find_all('p', text=re.compile('Item'))
for item in items:print(item.text)
使用自定义函数
# 查找所有 class 包含 "item" 的 <p> 标签
def has_item_class(tag):return tag.has_attr('class') and 'item' in tag['class']items = soup.find_all(has_item_class)
for item in items:print(item.text)
8. 结合 requests 使用
Beautiful Soup 通常与 requests 库结合使用，用于抓取网页并解析：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 抓取网页内容
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html = response.text# 解析网页
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 提取标题
title = soup.find('title').text
print("网页标题:", title)# 提取所有链接
links = soup.find_all('a', href=True)
for link in links:href = link['href']text = link.textprint(f"链接文本: {text}, 链接地址: {href}")
9. 示例：抓取并解析网页
以下是一个完整的示例，展示如何使用 Beautiful Soup 抓取并解析网页数据：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 抓取网页内容
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html = response.text# 解析网页
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')# 提取标题
title = soup.find('title').text
print("网页标题:", title)# 提取所有段落
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:print("段落内容:", p.text)# 提取所有链接
links = soup.find_all('a', href=True)
for link in links:href = link['href']text = link.textprint(f"链接文本: {text}, 链接地址: {href}")
10. 注意事项
编码问题：如果网页编码不是 UTF-8，可能需要手动指定编码。
动态内容：Beautiful Soup 只能解析静态 HTML，无法处理 JavaScript 动态加载的内容。如果需要处理动态内容，可以结合 Selenium 或 Pyppeteer 使用。
通过以上方法，你可以使用 Beautiful Soup 轻松解析和提取网页中的数据。它的语法简洁且功能强大，非常适合快速开发爬虫和数据采集工具。
相关文章：
爬虫解析库：Beautiful Soup的详细使用
文章目录 1. 安装 Beautiful Soup2. 基本用法3. 选择元素4. 提取数据5. 遍历元素6. 修改元素7. 搜索元素8. 结合 requests 使用9. 示例：抓取并解析网页10. 注意事项 Beautiful Soup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库，它提供了简单易用的 API…...
OpenHarmony-4.基于dayu800 GPIO 实践（2）
基于dayu800 GPIO 进行开发 1.DAYU800开发板硬件接口 LicheePi 4A 板载 2x10pin 插针，其中有 16 个原生 IO，包括 6 个普通 IO，3 对串口，一个 SPI。TH1520 SOC 具有4个GPIO bank，每个bank最大有32个IO： …...
【C++设计模式】观察者模式（1/2）：从基础到优化实现
1. 引言 在 C 软件与设计系列课程中，观察者模式是一个重要的设计模式。本系列课程旨在深入探讨该模式的实现与优化。在之前的课程里，我们已对观察者模式有了初步认识，本次将在前两次课程的基础上，进一步深入研究，着重…...
《机器学习数学基础》补充资料：欧几里得空间的推广
在《机器学习数学基础》第 1 章介绍了向量空间，并且说明了机器学习问题通常是在欧几里得空间。然而，随着机器学习技术的发展，特别是 AI 技术开始应用于科学研究中，必然会涉及到其他类型的空间。本文即在《机器学习数学基础》一书所…...
在配置PX4中出现的问题2
想要原教程的请看：第一次配置中出现的问题 前面一切正常（gazebo导入models那一步在刚刚解压好的文件夹里就删不掉stereo_camera等文件，ls打开也看不到，应该时我下的包里面本来就没有），到 make px4_sitl_def…...
2025-2-24-4.9 单调栈与单调队列（基础题）
文章目录 4.9 单调栈与单调队列（基础题）单调栈739. 每日温度42. 接雨水单调队列239. 滑动窗口最大值 4.9 单调栈与单调队列（基础题） 很有趣的两个数据结构。 原视频讲解链接 单调栈 739. 每日温度 题目链接 给定一个整数数组 te…...
python绘图之swarmplot分布散点图
swarmplot 是 Seaborn 提供的一种用于展示分类数据分布的散点图。它的主要作用是将数据点按照分类变量（通常是离散变量）进行分组，并在每个分类中以一种非重叠的方式展示数据点的位置。这种可视化方式可以帮助我们直观地理解数据在不同分类下的…...
数据库之MySQL——事务（一）
1、MySQL之事务的四大特性(ACID)？ 原子性(atomicity)：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操…...
Linux学习笔记之文件
1.文件 1.1文件属性 当我们创建文件时，文件就有了对应的属性，可以用mkdir创建目录，touch创建普通文件。用ls -al查看文件属性。 从上图可以看出目录或者文件的所有者，所属组，其他人权限，创建时间等信息。由…...
LLM学习
1、基础概念篇 大模型训练三部曲Pretraining SFT RLHF...
Classic Control Theory | 13 Complex Poles or Zeros （第13课笔记-中文版）
笔记链接：https://m.tb.cn/h.TtdexbP?tkeFAlejKBSzQhttps://m.tb.cn/h.TtdexbP?tkeFAlejKBSzQ...
给小米/红米手机root（工具基本为官方工具）——KernelSU篇
目录 前言准备工作下载刷机包xiaomirom下载刷机包【适用于MIUI和hyperOS】“hyper更新”微信小程序【只适用于hyperOS】 下载KernelSU刷机所需程序和驱动文件 开始刷机设置手机第一种刷机方式【KMI】推荐提取boot或init_boot分区 第二种刷机方式【GKI】不推荐 结语 前言 刷机需…...
【MySQL】表的增删查改（CRUD）（上）
个人主页：♡喜欢做梦 欢迎 👍点赞 ➕关注 ❤️收藏 💬评论 CRUD：Create（新增数据）、Retrieve（查询数据）、Update（修改数据）、Delete（修改数据…...
测试用例的Story是什么？
测试用例的 Story（用户故事）是指描述某个功能或场景的具体用户需求，它通常以简短的业务背景用户操作期望结果的方式呈现，使测试人员能够理解测试的目标和价值。用户故事能够帮助团队更好地设计测试用例，确保功能满足用…...
15.4 FAISS 向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统
FAISS 向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统 关键词：FAISS 向量数据库、销售知识库构建、相似度检索优化、大规模问答匹配、量化索引技术 1. 销售问答场景的向量化挑战与解决方案 1.1 传统检索方案痛点分析 #mermaid-svg-AeVgih79asJb7lb8 {font-family:"…...
Golang笔记——Interface类型
大家好，这里是，关注 公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Golang的interface数据结构类型，包括基本实现和使用等。 文章目录 Go 语言中的 interface 详解接口定义实现接口空接口 interface{} 示例&…...
如何查看图片的原始格式
问题描述：请求接口的时候，图片base64接口报错，使用图片url请求正常 排查发现是图片格式的问题： 扩展名可能被篡改：如果文件损坏或扩展名被手动修改，实际格式可能与显示的不同，需用专业工具验证…...
FreiHAND （handposeX-json 格式）数据集-release ＞＞ DataBall
FreiHAND （handposeX-json 格式）数据集-release 注意： 1)为了方便使用，按照 handposeX json 自定义格式存储 2)使用常见依赖库进行调用,降低数据集使用难度。 3)部分数据集获取请加入：DataBall-X数据球(free) 4)完…...
【Rust中级教程】2.8. API设计原则之灵活性(flexible) Pt.4：显式析构函数的问题及3种解决方案
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(･ω･) 说句题外话，这篇文章一共5721个字，是我截至目前写的最长的一篇文章&a…...
LabVIEW Browser.vi 库说明
browser.llb 库位于C:\Program Files (x86)\National Instruments\LabVIEW 2019\vi.lib\Platform目录，它是 LabVIEW 平台下用于与网络浏览器相关操作的重要库。该库为 LabVIEW 开发者提供了一系列工具，用于实现网页浏览控制、网页数据获取与交互等功能&a…...
未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？
编辑：陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战，在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...
Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)
服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...
多模态2025：技术路线“神仙打架”，视频生成冲上云霄
文｜魏琳华 编｜王一粟 一场大会，聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中，汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手，关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中，…...
Flask RESTful 示例
目录 1. 环境准备2. 安装依赖3. 修改main.py4. 运行应用5. API使用示例获取所有任务获取单个任务创建新任务更新任务删除任务 中文乱码问题： 下面创建一个简单的Flask RESTful API示例。首先，我们需要创建环境，安装必要的依赖，然后…...
Python：操作 Excel 折叠
💖亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到 Kant2048 的博客！我是 Thomas Kant，很开心能在CSDN上与你们相遇～💖 本博客的精华专栏： 【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】 Python 操作 Excel 系列 读取单元格数据按行写入设置行高和列宽自动调整行高和列宽水平…...
Python实现prophet 理论及参数优化
文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候，写过一篇简单实现，后期随着对该模型的深入研究，本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优，从公式可以更直观…...
c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署，直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型，但是目前国内可能使用不多，至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...
C++ Visual Studio 2017厂商给的源码没有.sln文件 易兆微芯片下载工具加开机动画下载。
1.先用Visual Studio 2017打开Yichip YC31xx loader.vcxproj，再用Visual Studio 2022打开。再保侟就有.sln文件了。 易兆微芯片下载工具加开机动画下载 ExtraDownloadFile1Info.\logo.bin|0|0|10D2000|0 MFC应用兼容CMD 在BOOL CYichipYC31xxloaderDlg::OnIni…...
uniapp 字符包含的相关方法
在uniapp中，如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串，你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的，但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...
人工智能--安全大模型训练计划：基于Fine-tuning + LLM Agent
安全大模型训练计划：基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标：为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集，涵盖安全相关任务（如有害内容检测、隐私保护、道德推理等）。 1.1 数据收集 描…...