猫哥教你写爬虫 032--爬虫初体验-BeautifulSoup-优快云博客

本文详细介绍了如何使用BeautifulSoup库进行HTML解析，提取网页数据。通过实例演示了find()和find_all()方法的使用，以及如何处理Tag对象以获取所需信息。适合爬虫初学者学习。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

BeautifulSoup是什么

在爬虫中，需要使用能读懂html的工具，才能提取到想要的数据。这就是解析数据。

【提取数据】是指把我们需要的数据从众多数据中挑选出来。

解析与提取数据在爬虫中，既是一个重点，也是难点

BeautifulSoup怎么用

安装beautifulsoup ==> pip install BeautifulSoup4

在括号中，要输入两个参数，第0个参数是要被解析的文本，注意了，它必须必须必须是字符串。

括号中的第1个参数用来标识解析器，我们要用的是一个Python内置库：html.parser

import requests #调用requests库
res = requests.get('https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/spider-men5.0.html') 
#获取网页源代码，得到的res是response对象
print(res.status_code) #检查请求是否正确响应
html = res.text #把res的内容以字符串的形式返回
print(html)#打印html
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
#引入BS库
res = requests.get('https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/spider-men5.0.html') 
html = res.text
soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') #把网页解析为BeautifulSoup对象
print(type(soup)) # <class 'bs4.BeautifulSoup'>
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打印soup出来的源代码和我们之前使用response.text打印出来的源代码是完全一样的

虽然response.text和soup打印出的内容表面上看长得一模一样，

它们属于不同的类：<class 'str'> 与<class 'bs4.BeautifulSoup'>

提取数据

我们仍然使用BeautifulSoup来提取数据。

这一步，又可以分为两部分知识：find()与find_all()，以及Tag对象。

find()与find_all()是BeautifulSoup对象的两个方法，

它们可以匹配html的标签和属性，把BeautifulSoup对象里符合要求的数据都提取出来

区别在于，find()只提取首个满足要求的数据，而find_all()提取出的是所有满足要求的数据

localprod.pandateacher.com/python-manu…

HTML代码中，有三个<div>元素，用find()可以提取出首个元素，而find_all()可以提取出全部

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/spder-men0.0.html'
res = requests.get (url)
print(res.status_code)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
item = soup.find('div') #使用find()方法提取首个<div>元素，并放到变量item里。
print(type(item)) #打印item的数据类型
print(item)       #打印item 
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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/spder-men0.0.html'
res = requests.get (url)
print(res.status_code)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
items = soup.find_all('div') #用find_all()把所有符合要求的数据提取出来，并放在变量items里
print(type(items)) #打印items的数据类型
print(items)       #打印items
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举例中括号里的class_，这里有一个下划线，是为了和python语法中的类 class区分，避免程序冲突

小练习: 爬取网页中的三本书的书名、链接、和书籍介绍

localprod.pandateacher.com/python-manu…

另一个知识点——Tag对象。

我们一般会选择用type()函数查看一下数据类型，

Python是一门面向对象编程的语言，只有知道是什么对象，才能调用相关的对象属性和方法。

用find()提取出来的数据类型和刚才一样，还是Tag对象

我们可以用Tag.text提出Tag对象中的文字，用Tag['href']提取出URL

import requests #调用requests库
from bs4 import BeautifulSoup
# 获取数据
res = requests.get('https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/spider-men5.0.html') 
# res.status_code 状态码
# res.content 二进制
# res.text html代码
# res.encoding 编码
# 解析数据
# soup 是beautifulsoup对象
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
# soup.find(标签名,属性=属性值)
# soup.find_all(标签名, 属性=属性值)
# 提取数据 list 里面是tag对象
item = soup.find_all('div',class_='books')
for i in item:
    # i.find().find().find() # tag对象, 可以一级一级找下去
    # i.find_all()
    # i 是tag对象, 也可以使用find和find_all, 得到结果还是tag对象
    # i.find().find().find().find()
    print(i.find('a',class_='title').text) # 获取标签内容
    print(i.find('a',class_='title')['href']) # 获取标签属性(href)
    print(i.find('p',class_='info').text) # 获取标签内容
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层层检索的过程有点像是在超市买你想要的零食

对象的变化过程

最开始requests获取数据，到BeautifulSoup解析数据，再用BeautifulSoup提取数据

不断经历的是我们操作对象的类型转换

完整版

再复习一遍代码...

import requests #调用requests库
from bs4 import BeautifulSoup
# 获取数据
res = requests.get('https://localprod.pandateacher.com/python-manuscript/crawler-html/spider-men5.0.html') 
# res.status_code 状态码
# res.content 二进制
# res.text html代码
# res.encoding 编码
# 解析数据
# soup 是beautifulsoup对象
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
# soup.find(标签名,属性=属性值)
# soup.find_all(标签名, 属性=属性值)
# 提取数据 list 里面是tag对象
item = soup.find_all('div',class_='books')
for i in item:
    # i.find().find().find() # tag对象, 可以一级一级找下去
    # i.find_all()
    # i 是tag对象, 也可以使用find和find_all, 得到结果还是tag对象
    # i.find().find().find().find()
    print(i.find('a',class_='title').text) # 获取标签内容
    print(i.find('a',class_='title')['href']) # 获取标签属性(href)
    print(i.find('p',class_='info').text) # 获取标签内容
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总结

beautifulsoup 解析器

解析器	使用方法	优势	劣势
Python标准库	BeautifulSoup(text, "html.parser")	Python的内置标准库执行速度适中文档容错能力强	Python 2.7.3 or 3.2.2前的版本中文档容错能力差
lxml HTML 解析器	BeautifulSoup(text, "lxml")	速度快文档容错能力强	需要安装C语言库
lxml XML 解析器	BeautifulSoup(text, "xml")	速度快唯一支持XML的解析器	需要安装C语言库
html5lib	BeautifulSoup(text, "html5lib")	生成HTML5格式的文档	速度慢不依赖外部扩展