python爬虫beautifulsoup解析html方法

时间：2020-12-11 python爬虫查看: 1058

用BeautifulSoup 解析html和xml字符串

实例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import re

#待分析字符串
html_doc = """
<html>
<head>
  <title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
<p class="title aq">
  <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" rel="external nofollow" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
  <a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" class="sister" id="link2">Lacie</a> 
  and
  <a href="http://example.com/tillie" rel="external nofollow" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
  and they lived at the bottom of a well.
</p>

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


# html字符串创建BeautifulSoup对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser', from_encoding='utf-8')

#输出第一个 title 标签
print soup.title

#输出第一个 title 标签的标签名称
print soup.title.name

#输出第一个 title 标签的包含内容
print soup.title.string

#输出第一个 title 标签的父标签的标签名称
print soup.title.parent.name

#输出第一个 p 标签
print soup.p

#输出第一个 p 标签的 class 属性内容
print soup.p['class']

#输出第一个 a 标签的 href 属性内容
print soup.a['href']
'''
soup的属性可以被添加,删除或修改. 再说一次, soup的属性操作方法与字典一样
'''
#修改第一个 a 标签的href属性为 http://www.baidu.com/
soup.a['href'] = 'http://www.baidu.com/'

#给第一个 a 标签添加 name 属性
soup.a['name'] = u'百度'

#删除第一个 a 标签的 class 属性为
del soup.a['class']

##输出第一个 p 标签的所有子节点
print soup.p.contents

#输出第一个 a 标签
print soup.a

#输出所有的 a 标签，以列表形式显示
print soup.find_all('a')

#输出第一个 id 属性等于 link3 的 a 标签
print soup.find(id="link3")

#获取所有文字内容
print(soup.get_text())

#输出第一个 a 标签的所有属性信息
print soup.a.attrs


for link in soup.find_all('a'):
  #获取 link 的 href 属性内容
  print(link.get('href'))

#对soup.p的子节点进行循环输出  
for child in soup.p.children:
  print(child)

#正则匹配，名字中带有b的标签
for tag in soup.find_all(re.compile("b")):
  print(tag.name)

爬虫设计思路：

详细手册：

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/

到此这篇关于python爬虫beautifulsoup解析html方法的文章就介绍到这了,更多相关beautifulsoup解析html内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！

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