目录

  • 前言
    • 一、BeautifulSoup的基本语法
    • 二、爬取网页图片
    • 扩展学习
  • 后记

前言

本章同样是解析一个网页的结构信息

在上章内容中（python网络爬虫之解析网页的正则表达式(爬取4k动漫图片)[三]）我们知道了可以使用re正则表达式来解析一个网页。

但是这样的一个解析方式可能对大部分没有正则表达式的人来说就比较困难了，

额，就算会的，也会嫌麻烦。比如me（￣︶￣）↗

那么我们本章同样是学习解析，只不过这个解析的方式不需要特别的一个学习功底。

能够分析一个网页的结构就行了

φ(*￣0￣)

本次的流程：

  1. 学习BeautifulSoup的基本语法
  2. 开始分析爬取

一、BeautifulSoup的基本语法

建议直接看官方文档
如果有什么进阶性的需求这章内容不能解决的话，就可以看官方文档：https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/

下载lxml模块

解析器的区别可以参考文档上面的资料。

下好之后就可以测试了：
先给大家解析一波：

全部代码

"""

学习使用beautifulsoup的语法

"""

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """

<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>

<body>

<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were

<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,

<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and

<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;

and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>

"""

# 1、实例化一个BeautifulSoup对象,并标明用什么解释器去解释（lxml）

 soup = BeautifulSoup(html_doc, "lxml")

# 按照格式化的内容排版 （优化排版）

 soup.prettify()

 print(soup)
# 2、获取特定的标签 (title) ps:如果有多个就返回第一个

 print(soup.title)
# 3、获取特定的标签 (title) 里面的值

 print(soup.title.string)
# 4、查询特定的标签 里面的值

 print(soup.find("a"))
# 5、查询全部标签 以ResultSet的形式

 print(soup.find_all("a")) # 查询所有标签为a的

 print(soup.find_all("a", attrs={"id": "link2"})) # 查询所有标签为a的,并且属性为id,属性值为link2

 print(soup.find_all(attrs={"id":"link3"})) # 查询所有属性为id,属性值为link3的

 print(soup.find_all(id="link1")) # 查询所有属性为id,属性值为link1的


# 6、获取父节点

 print(soup.find_all(id="link1")[0].parent.name) # 它的属性为ResultSet

 print(soup.find("a").parent.name)
# 7、获取子节点

 print(soup.find("p",attrs={"class":"story"}).contents) # 遍历了所有内容

 print(soup.find("p",attrs={"class":"story"}).clidren) # 有格式的遍历

 print(soup.find("p",attrs={"class":"story"}).descendants) # 遍历子孙节点
# 8、获取筒节点的上下节点

 print(soup.find("p", attrs={"class", "story"}))

 print(soup.find(id="link2").next_sibling) # 下一个节点

 print(soup.find(id="link2").previous_sibling.previous_sibling) # 上一个节点

 print(soup.find(id="link2").previous_siblings) # 下面所有节点

 print(soup.find(id="link2").previous_siblings) # 上面所有节点
# 9、获取一个标签中的属性值

 print(soup.find("a")["id"]) # 第一种方式

 print(soup.find("a").get("id"))# 第二种方式
# 10、获取一个标签中的所有属性值

 print(soup.find("a").attrs) # 全部属性

 print(soup.find("a").attrs["class"]) # 获取全部属性中的class属性的值

 print(soup.find("a").attrs.get("id"))# 获取全部属性中的id属性的值

二、爬取网页图片

这个仅仅就是用来学习的一个内容，学会了就可以自己去爬自己刚兴趣的东西

爬取的对象：https://maoyan.com/board/4

分析：

代码解读：

全部代码

"""

BeautifulSoup综合案例：爬取“猫眼电影的排行榜”

"""

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import os

headers = {

    "Cookie":"__mta=55342740.1575370883618.1575371366305.1575371383145.4; uuid_n_v=v1; uuid=3DACA12015BC11EABE1E1379EFD48C6B2BC02A509AA141CD821BF91F9AF4D24A; _csrf=0f7d373e4f690e2a84b3d5383f941f44faa7316e764ded1cf46f088e34b40614; Hm_lvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1575370883; _lxsdk_cuid=16ecb6c014ec8-059803946267d8-2393f61-144000-16ecb6c014ec8; _lxsdk=3DACA12015BC11EABE1E1379EFD48C6B2BC02A509AA141CD821BF91F9AF4D24A; Hm_lpvt_703e94591e87be68cc8da0da7cbd0be2=1575371383; _lxsdk_s=16ecb6c014e-d7d-844-f5b%7C%7C15",

    "User-Agent": "Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14"

}

response = requests.get("https://maoyan.com/board/4", headers=headers)

# 获取当前根目录

root = os.getcwd()

# 在根目录中创建文件夹"第1页"

os.mkdir("第1页")

# 改变当前目录

os.chdir("第1页")

if response.status_code == 200:

    # 解析网页

    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")

    imgTags = soup.find_all("img", attrs={"class": "board-img"})

    print(imgTags)

    for imgTag in imgTags:

        name = imgTag.get("alt")

        src = imgTag.get("data-src")

        resp = requests.get(src, headers=headers)

        with open(f"{name}.png", "wb") as f:

            f.write(resp.content)

        print(f"{name} {src} 保存成功")

扩展学习

"""

BeautifulSoup综合案例：

爬取“最好大学网”排行

"""

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

headers = {

    "User-Agent": "Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14"

}

response = requests.get("http://www.zuihaodaxue.com/zuihaodaxuepaiming2019.html", headers=headers)

response.encoding = "utf-8"

if response.status_code == 200:

    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")

    trTags = soup.find_all("tr", attrs={"class": "alt"})

    for trTag in trTags:

        id = trTag.contents[0].string

        name = trTag.contents[1].string

        addr = trTag.contents[2].string

        sco = trTag.contents[3].string

        print(f"{id} {name} {addr} {sco}")

后记

本章的内容也是解析数据，但是对于正则表达式来说的话实在是方便太多了，

下一章的内容还是解析，不过是使用xpath解析

如果感觉本章写的还不错的话，不如。。。。。(～￣▽￣)～ ，(´▽`ʃ♡ƪ)

python网络爬虫之解析网页的BeautifulSoup(爬取电影图片)[三]的更多相关文章

  1. python网络爬虫之解析网页的正则表达式(爬取4k动漫图片)[三]

    前言 hello,大家好 本章可是一个重中之重,因为我们今天是要爬取一个图片而不是一个网页或是一个json 所以我们也就不用用到selenium模块了,当然有兴趣的同学也一样可以使用selenium去 ...

  2. python网络爬虫之解析网页的XPath(爬取Path职位信息)[三]

    目录 前言 XPath的使用方法 XPath爬取数据 后言 @(目录) 前言 本章同样是解析网页,不过使用的解析技术为XPath. 相对于之前的BeautifulSoup,我感觉还行,也是一个比较常用 ...

  3. Python 网络爬虫 007 (编程) 通过网站地图爬取目标站点的所有网页

    通过网站地图爬取目标站点的所有网页 使用的系统:Windows 10 64位 Python 语言版本:Python 2.7.10 V 使用的编程 Python 的集成开发环境:PyCharm 2016 ...

  4. （转）Python网络爬虫实战：世纪佳缘爬取近6万条数据

    又是一年双十一了,不知道从什么时候开始,双十一从“光棍节”变成了“双十一购物狂欢节”,最后一个属于单身狗的节日也成功被攻陷,成为了情侣们送礼物秀恩爱的节日. 翻着安静到死寂的聊天列表,我忽然惊醒,不行 ...

  5. Python开发爬虫之BeautifulSoup解析网页篇：爬取安居客网站上北京二手房数据

    目标:爬取安居客网站上前10页北京二手房的数据,包括二手房源的名称.价格.几室几厅.大小.建造年份.联系人.地址.标签等. 网址为:https://beijing.anjuke.com/sale/ B ...

  6. ASP.NET网络爬虫小研究 HtmlAgilityPack基础，爬取数据保存在数据库中再显示再自己的网页中

    1.什么是网络爬虫 关于爬虫百度百科这样定义的:网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些 ...

  7. 一篇文章带你用Python网络爬虫实现网易云音乐歌词抓取

    前几天小编给大家分享了数据可视化分析,在文尾提及了网易云音乐歌词爬取,今天小编给大家分享网易云音乐歌词爬取方法. 本文的总体思路如下: 找到正确的URL,获取源码: 利用bs4解析源码,获取歌曲名和歌 ...

  8. python3网络爬虫（2.1）：爬取堆糖美女

    额,明明记得昨晚存了草稿箱,一觉醒来没了,那就简写点(其实是具体怎么解释我也不太懂/xk,纯属个人理解,有错误还望指正) 环境: 版本:python3 IDE:pycharm2017.3.3 浏览器: ...

  9. Python网络爬虫数据解析的三种方式

    request实现数据爬取的流程: 指定url 基于request发起请求 获取响应的数据 数据解析 持久化存储 1.正则解析: 常用的正则回顾:https://www.cnblogs.com/wqz ...

随机推荐

  1. Python与自然语言处理搭建环境

    参考书籍<Python自然语言处理>,书籍中的版本是Python2和NLTK2,我使用的版本是Python3和NLTK3 实验环境Windows8.1,已有Python3.4,并安装了Nu ...

  2. Linux常用基本命令 （逐步添加）

    Linux jobs命令 fg , bg , jobs , & , ctrl + z都是跟系统任务有关 一.&命令 用在一个命令的最后,可以把这个命令放到后台执行 二.Ctrl + z ...

  3. 基于SpringBoot+Netty实现一个自己的推送服务系统

    目标 实现一个WebSocket服务中心,支持水平扩展 技术栈 SpringBoot.Netty.JDK8.MySQL.Redis.RabbitMQ.MyBatis-Plus 环境搭建 主要功能点说明 ...

  4. 如何把图片变得炫酷多彩，Python教你这样实现！

    有趣的图片 如何能让图片变得好玩?首先需要让它动起来!可如果是多张图片,我们还可以将其拼接起来组成gif动图,可一张图怎么玩?记得之前写过一个小练习,把一张图片拆分成九宫格的分片图.那么,能否由此下手 ...

  5. flink基本原理

    一.简介 开源流式处理系统在不断地发展,从一开始只关注低延迟指标到现在兼顾延迟.吞吐与结果准确性,在发展过程中解决了很多问题,编程API的易用性也在不断地提高.本文介绍一下 Flink 中的核心概念, ...

  6. 2018 CCPC秦皇岛 C题 Crusader Quest

    Crusaders Quest is an interesting mobile game. A mysterious witch has brought great darkness to the ...

  7. UVA-10391 Compoud Words

    You are to find all the two-word compound words in a dictionary. A two-word compound word is a word ...

  8. 这个Python爬虫的简单入门及实用的实例，你会吗？

    前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:HOT_and_COOl 利用爬虫可以进行数据挖掘,比如可以爬取别人的网 ...

  9. 一位资深程序员面试Python工程师的岗位心得和历程【新手必须】

    前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:程序员阿牛说一些面试的心得体会: 1.简历制作我做了两份简历,用两个手机 ...

  10. iSensor APP 之 摄像头调试 MT9D001 MT9P031 测试小结 200万像素和500万像素摄像头

    iSensor APP 之 摄像头调试  MT9D001 MT9P031 测试小结 iSensor app 非常适合调试各种摄像头,已测试通过的sensor有: l  OV7670.OV7725.OV ...