Beautifupsoup框架常用方法

本文介绍如何利用Python的BeautifulSoup库解析HTML文档,提取所需信息。通过实例演示了标签、属性及文本的检索方法。
#__author__ = 'DouYunQian'
#coding=utf-8
html = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title" name="dromouse"><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="story2">...</p>
"""
import re
from bs4 import BeautifulSoup


soup=BeautifulSoup(html,"html.parser")
print(soup.title)#<title>The Dormouse's story</title>
print(soup.title.string)#The Dormouse's story
print(soup.title.parent)#<head><title>The Dormouse's story</title></head>
print(soup.p)#返回第一个p标签    <p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>
print(soup.a)#<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"><!-- Elsie --></a>
print(soup.p['class'])#['title']
print(soup.find_all("a"))#返回一个列表 所有a标签的
print(soup.find(id="link2"))#<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
print(soup.find(id="link2").string)#Lacie 如果中间有别的标签就不能够很好的使用了
print(soup.find(id="link2").get_text())#Lacie
print(soup.find("p",class_="title"))#<p class="title" name="dromouse"><b>The Dormouse's story</b></p>
print(soup.find("p",{"class":"story2"}))#<p class="story2">...</p>
print(soup.find("p",{"class":"story"}).get_text())#获取任何标签中间的内容不论标签有多少
print("===================")
for tag in soup.find_all(re.compile("^b")):
    print(tag.name)
    
print("=============")#找到属性是某种类型的所有集合
all_href=soup.find_all(href=re.compile("http://example.com/.+"))


    
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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