这篇文章将为大家详细讲解有关Python下如何使用BeautifulSoup解析HTML，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

成都创新互联主营弓长岭网站建设的网络公司,主营网站建设方案,成都App制作,弓长岭h5小程序设计搭建,弓长岭网站营销推广欢迎弓长岭等地区企业咨询

摘要

Beautiful Soup 是一个可以从 HTML 或 XML 格式文件中提取数据的 Python 库，他可以将HTML 或 XML 数据解析为Python 对象，以方便通过Python代码进行处理。

文档环境

• Centos7.5

• Python2.7

• BeautifulSoup4

Beautifu Soup 使用说明

Beautiful Soup 的基本功能就是对HTML的标签进行查找及编辑。

基本概念-对象类型

Beautiful Soup 将复杂 HTML 文档转换成一个复杂的树形结构，每个节点都被转换成一个Python 对象，Beautiful Soup将这些对象定义了4 种类型: Tag、NavigableString、BeautifulSoup、Comment 。

对象类型	描述
BeautifulSoup	文档的全部内容
Tag	HTML的标签
NavigableString	标签包含的文字
Comment	是一种特殊的NavigableString类型，当标签中的NavigableString 被注释时，则定义为该类型

安装及引用

# Beautiful Soup
pip install bs4

# 解析器
pip install lxml
pip install html5lib

# 初始化
from bs4 import BeautifulSoup

# 方法一，直接打开文件
soup = BeautifulSoup(open("index.html"))

# 方法二，指定数据
resp = "data"
soup = BeautifulSoup(resp, 'lxml')

# soup 为 BeautifulSoup 类型对象
print(type(soup))

标签搜索及过滤

基本方法

标签搜索有find_all() 和find() 两个基本的搜索方法，find_all() 方法会返回所有匹配关键字的标签列表，find()方法则只返回一个匹配结果。

soup = BeautifulSoup(resp, 'lxml')

# 返回一个标签名为"a"的Tag
soup.find("a")

# 返回所有tag 列表
soup.find_all("a")

## find_all方法可被简写
soup("a")

#找出所有以b开头的标签
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):
  print(tag.name)

#找出列表中的所有标签
soup.find_all(["a", "p"])

# 查找标签名为p，class属性为"title"
soup.find_all("p", "title")

# 查找属性id为"link2"
soup.find_all(id="link2")

# 查找存在属性id的
soup.find_all(id=True)

#
soup.find_all(href=re.compile("elsie"), id='link1')

# 
soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"})

#查找标签文字包含"sisters"
soup.find(string=re.compile("sisters"))

# 获取指定数量的结果
soup.find_all("a", limit=2)

# 自定义匹配方法
def has_class_but_no_id(tag):
  return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')
soup.find_all(has_class_but_no_id)

# 仅对属性使用自定义匹配方法
def not_lacie(href):
    return href and not re.compile("lacie").search(href)
soup.find_all(href=not_lacie)

# 调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点,如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False 

soup.find_all("title", recursive=False)

扩展方法

ind_parents()	所有父辈节点
find_parent()	第一个父辈节点
find_next_siblings()	之后的所有兄弟节点
find_next_sibling()	之后的第一个兄弟节点
find_previous_siblings()	之前的所有兄弟节点
find_previous_sibling()	之前的第一个兄弟节点
find_all_next()	之后的所有元素
find_next()	之后的第一个元素
find_all_previous()	之前的所有元素
find_previous()	之前的第一个元素

CSS选择器

Beautiful Soup支持大部分的CSS选择器 http://www.w3.org/TR/CSS2/selector.html, 在 Tag 或 BeautifulSoup 对象的 .select() 方法中传入字符串参数, 即可使用CSS选择器的语法找到tag。

html_doc = """


 


 The Dormouse's story


 
  Once upon a time there were three little sisters; and their names were
  Elsie,
  Lacie
  and
  Tillie;
  and they lived at the bottom of a well.
 


 ...

"""

soup = BeautifulSoup(html_doc)

# 所有 a 标签
soup.select("a")

# 逐层查找
soup.select("body a")
soup.select("html head title")

# tag标签下的直接子标签
soup.select("head > title")
soup.select("p > #link1")

# 所有匹配标签之后的兄弟标签
soup.select("#link1 ~ .sister")

# 匹配标签之后的第一个兄弟标签
soup.select("#link1 + .sister")

# 根据calss类名
soup.select(".sister")
soup.select("[class~=sister]")

# 根据ID查找
soup.select("#link1")
soup.select("a#link1")

# 根据多个ID查找
soup.select("#link1,#link2")

# 根据属性查找
soup.select('a[href]')

# 根据属性值查找
soup.select('a[href^="http://example.com/"]')
soup.select('a[href$="tillie"]')
soup.select('a[href*=".com/el"]')

# 只获取一个匹配结果
soup.select(".sister", limit=1)

# 只获取一个匹配结果
soup.select_one(".sister")

标签对象方法

标签属性

soup = BeautifulSoup('Extremely bold
Extremely bold2
')
# 获取所有的 p标签对象
tags = soup.find_all("p")
# 获取第一个p标签对象
tag = soup.p
# 输出标签类型 
type(tag)
# 标签名
tag.name
# 标签属性
tag.attrs
# 标签属性class 的值
tag['class']
# 标签包含的文字内容，对象NavigableString 的内容
tag.string

# 返回标签内所有的文字内容
for string in tag.strings:
  print(repr(string))

# 返回标签内所有的文字内容, 并去掉空行
for string in tag.stripped_strings:
  print(repr(string))

# 获取到tag中包含的所有及包括子孙tag中的NavigableString内容，并以Unicode字符串格式输出
tag.get_text()
## 以"|"分隔
tag.get_text("|")
## 以"|"分隔，不输出空字符
tag.get_text("|", strip=True)
获取子节点
tag.contents # 返回第一层子节点的列表
tag.children # 返回第一层子节点的listiterator 对象
for child in tag.children:
  print(child)

tag.descendants # 递归返回所有子节点
for child in tag.descendants:
  print(child)

获取父节点

tag.parent # 返回第一层父节点标签
tag.parents # 递归得到元素的所有父辈节点

for parent in tag.parents:
  if parent is None:
    print(parent)
  else:
    print(parent.name)

获取兄弟节点

# 下一个兄弟元素
tag.next_sibling 

# 当前标签之后的所有兄弟元素
tag.next_siblings
for sibling in tag.next_siblings:
  print(repr(sibling))

# 上一个兄弟元素
tag.previous_sibling

# 当前标签之前的所有兄弟元素
tag.previous_siblings
for sibling in tag.previous_siblings:
  print(repr(sibling))

元素的遍历

Beautiful Soup中把每个tag定义为一个“element”，每个“element”，被自上而下的在HTML中排列，可以通过遍历命令逐个显示标签

# 当前标签的下一个元素
tag.next_element

# 当前标签之后的所有元素
for element in tag.next_elements:
  print(repr(element))

# 当前标签的前一个元素
tag.previous_element
# 当前标签之前的所有元素
for element in tag.previous_elements:
  print(repr(element))

修改标签属性

soup = BeautifulSoup('Extremely bold')
tag = soup.b

tag.name = "blockquote"
tag['class'] = 'verybold'
tag['id'] = 1

tag.string = "New link text."
print(tag)

修改标签内容（NavigableString)

soup = BeautifulSoup('Extremely bold')
tag = soup.b
tag.string = "New link text."

添加标签内容（NavigableString)

soup = BeautifulSoup("Foo")
tag = soup.a
tag.append("Bar")
tag.contents

# 或者

new_string = NavigableString("Bar")
tag.append(new_string)
print(tag)

添加注释(Comment)

注释是一个特殊的NavigableString 对象，所以同样可以通过append() 方法进行添加。

from bs4 import Comment
soup = BeautifulSoup("Foo")
new_comment = soup.new_string("Nice to see you.", Comment)
tag.append(new_comment)
print(tag)

添加标签(Tag)

添加标签方法有两种，一种是在指定标签的内部添加（append方法），另一种是在指定位置添加(insert、insert_before、insert_after方法)

append方法

soup = BeautifulSoup("")
tag = soup.b
new_tag = soup.new_tag("a", href="http://www.example.com" rel="external nofollow" )
new_tag.string = "Link text."
tag.append(new_tag)
print(tag)

* insert方法，是指在当前标签子节点列表的指定位置插入对象（Tag或NavigableString）

html = 'I linked to example.com'
soup = BeautifulSoup(html)
tag = soup.a
tag.contents
tag.insert(1, "but did not endorse ")
tag.contents

insert_before() 和 insert_after() 方法则在当前标签之前或之后的兄弟节点添加元素

html = 'I linked to example.com'
soup = BeautifulSoup(html)
tag = soup.new_tag("i")
tag.string = "Don't"
soup.b.insert_before(tag)
soup.b

* wrap() 和 unwrap()可以对指定的tag元素进行包装或解包,并返回包装后的结果。

```python
# 添加包装
soup = BeautifulSoup("
I wish I was bold.
")
soup.p.string.wrap(soup.new_tag("b"))
#输出 I wish I was bold.

soup.p.wrap(soup.new_tag("div"))
#输出 
I wish I was bold.

# 拆解包装
markup = 'I linked to example.com'
soup = BeautifulSoup(markup)
a_tag = soup.a

a_tag.i.unwrap()
a_tag
#输出 I linked to example.com

删除标签

html = 'I linked to example.com'
soup = BeautifulSoup(html)
# 清楚当前标签的所有子节点
soup.b.clear()

# 将当前标签及所有子节点从soup 中移除,返回当前标签。
b_tag=soup.b.extract()
b_tag
soup

# 将当前标签及所有子节点从soup 中移除，无返回。
soup.b.decompose()

# 将当前标签替换为指定的元素
tag=soup.i
new_tag = soup.new_tag("p")
new_tag.string = "Don't"
tag.replace_with(new_tag)

其他方法

输出

# 格式化输出
tag.prettify()
tag.prettify("latin-1")

• 使用Beautiful Soup解析后,文档都被转换成了Unicode，特殊字符也被转换为Unicode，如果将文档转换成字符串,Unicode编码会被编码成UTF-8.这样就无法正确显示HTML特殊字符了

• 使用Unicode时,Beautiful Soup还会智能的把“引号”转换成HTML或XML中的特殊字符

文档编码

使用Beautiful Soup解析后,文档都被转换成了Unicode，其使用了“编码自动检测”子库来识别当前文档编码并转换成Unicode编码。

soup = BeautifulSoup(html)
soup.original_encoding

# 也可以手动指定文档的编码 
soup = BeautifulSoup(html, from_encoding="iso-8859-8")
soup.original_encoding

# 为提高“编码自动检测”的检测效率，也可以预先排除一些编码
soup = BeautifulSoup(markup, exclude_encodings=["ISO-8859-7"])
通过Beautiful Soup输出文档时,不管输入文档是什么编码方式,默认输出编码均为UTF-8编码
文档解析器
Beautiful Soup目前支持, “lxml”, “html5lib”, 和 “html.parser”

soup=BeautifulSoup("")
soup
#输出： 
soup=BeautifulSoup("
", "lxml")
soup
#输出： 
soup=BeautifulSoup("
", "html5lib")
soup
#输出： 

soup=BeautifulSoup("
", "html.parser")
soup
#输出： 

Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

关于“Python下如何使用BeautifulSoup解析HTML”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文名称：Python下如何使用BeautifulSoup解析HTML-创新互联
本文来源：http://azwzsj.com/article/hojji.html