简单拿捏python的beautifulsoup库--爬取数据

前言:

beautifulsoup库也叫美味汤。好东西,是一个优秀的第三方库。

用来干嘛:

一般我们用来对html,xml文件进行解析

安装不做赘述。(实在不会就在设置里添加bs4、beautifulsoup的库)

接下来,直接开干。

首先,要解析html文件,我们需要有html作为soup汤的原料。

我们用request库(得安装这个库)获取原料

import requests


r = requests.get('https://python123.io/ws/demo.html')
print r.text

简简单单三行代码,拿下原料。第一句导入request库。第二句爬取网址的html代码。第三句打印出来。

demo=r.text
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser")

demo放原料,

"html.parser"为解析器,照着打就行。
 最后敲上print(soup.prettify())即可解析html代码

此外,还可以利用beautifulsoup打印一些属性、标签等 如

print (soup.title)
# print  soup.a.name
# print soup.a.parent.name
# print soup .a.parent.parent.name//标签
tag = soup.a
print tag.attrs
print tag.attrs['class']
print tag.attrs['href']

### 回答1: Python使用BeautifulSoup网络爬取数据可以通过以下步骤实现: 1. 导入所需的,包括BeautifulSoup、requests和pandas等。 2. 使用requests获取要爬取的网页的HTML代码。 3. 使用BeautifulSoup解析HTML代码,提取所需的数据。 4. 将提取的数据存储到pandas的DataFrame中。 5. 使用pandas的to_excel方法将DataFrame中的数据写入Excel文件中。 下面是一个简单的示例代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # 获取网页HTML代码 url = 'https://www.example.com' response = requests.get(url) html = response.text # 解析HTML代码,提取所需数据 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') data = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): title = item.find('h2').text price = item.find('span', class_='price').text data.append([title, price]) # 将数据存储到DataFrame中 df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Price']) # 将数据写入Excel文件中 df.to_excel('data.xlsx', index=False) ``` 这个示例代码爬取了一个名为example.com的网站,提取了网页中所有class为item的div元素的标题和价格信息,并将这些信息存储到一个名为data.xlsx的Excel文件中。 ### 回答2: Python是一种十分流行的编程语言,它具有强大的数据处理和数据分析能力。在Python中,使用BeautifulSoup网络爬取数据可以让我们从网页中提取数据更加方便和高效。本文将介绍如何使用PythonBeautifulSoup爬取数据并生成Excel文档。 第一步,我们需要安装PythonBeautifulSoup。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装: ``` pip install beautifulsoup4 ``` 第二步,我们可以使用Python的requests获取网页的HTML源代码。例如,可以使用以下代码获取百度首页的HTML源代码: ```python import requests response = requests.get('https://www.baidu.com') html = response.text ``` 第三步,我们需要使用BeautifulSoup来解析HTML源代码并提取所需的数据。例如,以下代码将提取百度首页的所有超链接: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') links = [] for a in soup.find_all('a'): link = a.get('href') if link is not None: links.append(link) ``` 第四步,我们可以使用Python的pandas来生成Excel文档。例如,以下代码将百度首页的所有超链接生成Excel文档: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Links': links}) df.to_excel('baidu_links.xlsx', index=False) ``` 以上就是使用PythonBeautifulSoup网络爬取数据并生成Excel文档的基本步骤。需要注意的是,在进行网络爬虫时,应该尊重网站的Robots协议并遵守相关法律法规。另外,在进行数据提取时也应该遵循数据隐私和安全的原则。 ### 回答3: Python中的BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文件的工具,可以帮助我们在网络上获取数据并从中提取有用的信息。同时,Python也内置了一些用于处理Excel文件的,如openpyxl、xlwt等。 使用BeautifulSoup进行网络爬取的基本结构是首先通过Requests访问目标网站,获得HTML源代码,之后使用BeautfulSoup解析HTML源代码,提取所需的信息。在这个过程中,我们通常需要有足够的网络技能,了解HTTP请求和响应的相关参数和方法。 一旦我们从网页中获取到所需的数据,我们就需要将这些数据存储在Excel表格中。使用Python处理Excel的可以帮助我们方便地创建、读取、修改和保存Excel文件。我们通常需要了解Excel文件的基本结构、如何在Excel中创建、修改和删除数据,以及如何保存Excel文件等基础知识。 当我们了解这些基础知识后,我们可以开始使用Python来实现对网页数据爬取数据分析。我们可以使用BeautifulSoup解析网页,使用Excel来创建和编辑Excel文件,最后将数据保存到新的Excel文件中。同时,在进行数据分析时,我们还可以使用其他Python来处理和可视化数据,如Pandas、NumPy和Matplotlib。 总之,使用Python进行网页数据爬取并将其存储在Excel表格中需要具备基本的网络技能和对Excel文件的基本操作知识。在这个过程中,Python提供了许多有用的帮助我们实现这些操作。
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