Python Beautiful Soup 4 (BS4) 库使用技巧
moboyou 2025-06-13 07:54 22 浏览
Beautiful Soup 4 (BS4) 是一个非常灵活和强大的库,有很多使用技巧可以让你的HTML解析工作更高效和简洁。这里列举一些:
1. 使用更精确的选择器 (CSS Selectors):
select() 和 select_one() 方法允许你使用CSS选择器,这通常比 find() 和 find_all() 结合多种参数更直观和强大。
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><body>
<div id="main">
<h1 class="title">Hello World</h1>
<p class="content">First paragraph.</p>
<ul class="list">
<li>Item 1</li>
<li class="special">Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
<a href="/next" class="nav next-link">Next</a>
</div>
<div class="sidebar">
<p>Sidebar content</p>
</div>
</body></html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# 选择ID为main的元素
main_div = soup.select_one('#main')
print(f"Main div: {main_div.name if main_div else 'Not found'}")
# 选择所有class为content的p标签
content_paragraphs = soup.select('p.content')
for p in content_paragraphs:
print(f"Content p: {p.get_text()}")
# 选择ul下所有class为special的li标签 (后代选择器)
special_item = soup.select_one('ul li.special') # 或者 'ul.list li.special'
print(f"Special item: {special_item.get_text() if special_item else 'Not found'}")
# 选择具有href属性且class包含nav的a标签 (属性选择器和部分类名匹配)
next_link = soup.select_one('a[href].nav') # .nav 意味着 class="nav" 或 class="nav something"
print(f"Next link href: {next_link['href'] if next_link else 'Not found'}")
# 选择 #main 下直接子元素中的 h1
h1_direct_child = soup.select_one('#main > h1.title')
print(f"Direct H1: {h1_direct_child.get_text() if h1_direct_child else 'Not found'}")
2. 灵活的 find_all() 参数:
传入列表: 查找多种标签。
python headings = soup.find_all(['h1', 'h2', 'h3'])
传入正则表达式: 匹配标签名或属性值。
python import re # 查找所有以 "b" 开头的标签 (e.g., <body>, <br>, <b>) b_tags = soup.find_all(re.compile("^b")) # 查找所有href属性包含 "image" 的链接 image_links = soup.find_all('a', href=re.compile("image"))
传入函数 (lambda 或 def): 进行复杂的自定义匹配。
```python
# 查找所有有 "class" 属性但没有 "id" 属性的div
def has_class_but_no_id(tag):
return tag.name == 'div' and tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')
divs = soup.find_all(has_class_but_no_id)
# 查找文本内容为 "Item 2" 的标签
item2 = soup.find_all(text="Item 2") # 返回的是NavigableString对象
item2_tag = item2[0].parent if item2 else None # 获取其父标签
```
IGNORE_WHEN_COPYING_START
content_copy
download
Use code with caution.
IGNORE_WHEN_COPYING_END
attrs 字典: 精确匹配多个属性。
python link = soup.find_all("a", attrs={"class": "nav next-link", "href": "/next"})
limit 参数: 限制返回结果的数量。
python first_two_paragraphs = soup.find_all('p', limit=2)
3. 遍历DOM树 (导航):
父节点: .parent, .parents (生成器,返回所有祖先)
python p_tag = soup.select_one('p.content') if p_tag: main_div_parent = p_tag.parent print(f"Parent of p.content: {main_div_parent.get('id')}") for ancestor in p_tag.parents: if ancestor.name == 'body': print("Found body ancestor") break
子节点: .contents (列表,包含所有子节点,包括文本节点), .children (生成器)
python main_div = soup.select_one('#main') if main_div: for child in main_div.children: # .children 更节省内存 if child.name: # 过滤掉NavigableString等非标签节点 print(f"Child tag: {child.name}")
后代节点: .descendants (生成器,包含所有后代,包括文本节点)
兄弟节点:
* .next_sibling, .previous_sibling (获取紧邻的下一个/上一个兄弟,可能是文本节点)
* .next_siblings, .previous_siblings (生成器)
* .find_next_sibling(name, attrs, ...): 查找符合条件的下一个兄弟标签。
* .find_previous_sibling(...)
* .find_all_next(...): 查找所有符合条件的后续兄弟标签。
* .find_all_previous(...)
python special_li = soup.select_one('li.special') if special_li: next_li = special_li.find_next_sibling('li') print(f"Next li after special: {next_li.get_text() if next_li else 'None'}")
4. 提取文本内容:
.string: 如果标签只包含一个文本节点或没有子标签,则返回该文本。否则返回 None。
.strings: 生成器,返回标签内所有直接和间接的文本节点(不包括空白)。
.stripped_strings: 生成器,同上,但会去除每个字符串两端的空白。
.get_text(separator="", strip=False): 获取标签内所有文本,拼接起来。
* separator: 指定字符串之间的分隔符。
* strip=True: 去除结果字符串两端的空白。
```python
main_div = soup.select_one('#main')
if main_div:
print(f"Main div text (raw): {main_div.get_text()}")
print(f"Main div text (stripped, space separated): {main_div.get_text(separator=' ', strip=True)}")
print("Stripped strings from main_div:")
for s in main_div.stripped_strings:
print(f"- '{s}'")
```
5. 修改DOM树:
修改标签名: tag.name = 'new_name'
修改属性: tag['attribute'] = 'new_value', del tag['attribute']
添加内容:
* tag.append(another_tag_or_string): 在末尾添加。
* tag.insert(index, another_tag_or_string): 在指定位置插入。
创建新标签: new_tag = soup.new_tag('b'), new_string = NavigableString(" (new)")
替换标签: tag.replace_with(another_tag_or_string)
移除标签:
* tag.decompose(): 将标签及其内容完全从树中移除并销毁。
* tag.extract(): 将标签及其内容从树中移除,并返回被移除的标签(可以后续使用)。
包裹/解包:
* tag.wrap(another_tag): 用另一个标签包裹当前标签。
* tag.unwrap(): 移除父标签,将当前标签的内容提升一级。
h1 = soup.select_one('h1.title')
if h1:
h1.string = "New Title" # 修改文本
h1['class'] = h1.get('class', []) + ['updated'] # 添加class
new_span = soup.new_tag('span', attrs={"style": "color:red;"})
new_span.string = "!"
h1.append(new_span) # 添加新标签
print(f"Modified H1: {h1}")
# 移除sidebar
sidebar = soup.select_one('.sidebar')
if sidebar:
sidebar.decompose()
# print(soup.prettify())
IGNORE_WHEN_COPYING_START
content_copy
download
Use code with caution.
Python
IGNORE_WHEN_COPYING_END
6. 处理不同的解析器:
Beautiful Soup支持多种解析器,它们在处理不规范HTML时的行为和速度可能不同:
'html.parser': Python内置解析器,无需额外安装,速度适中,容错性尚可。
'lxml': 非常快速,容错性好。需要安装 lxml 包。通常是首选。
'html5lib': 最容错的解析器,能像浏览器一样处理格式糟糕的HTML,但速度最慢。需要安装 html5lib 包。
# soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
# soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html5lib')
IGNORE_WHEN_COPYING_START
content_copy
download
Use code with caution.
Python
IGNORE_WHEN_COPYING_END
如果遇到解析问题,尝试更换解析器可能会有帮助。
7. 清理HTML (Pretty Print):
soup.prettify() 可以输出格式化(缩进)的HTML字符串,便于阅读和调试。
8. 检查属性是否存在:
tag.has_attr('attribute_name')
9. 复制标签:
如果你需要一个标签的副本进行修改而不影响原树,可以使用 copy.copy() (浅拷贝) 或 copy.deepcopy() (深拷贝)模块。
import copy
original_p = soup.select_one('p.content')
if original_p:
copied_p = copy.copy(original_p) # 浅拷贝,子节点还是指向原来的
deep_copied_p = copy.deepcopy(original_p) # 深拷贝,完全独立
deep_copied_p.string = "This is a deep copy"
# print(f"Original p: {original_p.get_text()}")
# print(f"Deep copied p: {deep_copied_p.get_text()}")
IGNORE_WHEN_COPYING_START
content_copy
download
Use code with caution.
Python
IGNORE_WHEN_COPYING_END
10. 搜索范围限定:
不要总是从 `soup` 对象开始搜索。如果你已经定位到了一个父元素,可以在该元素上调用 `find()`, `find_all()`, `select()` 等方法,以缩小搜索范围,提高效率和准确性。
```python
main_div = soup.select_one('#main')
if main_div:
# 只在 main_div 内部查找 p 标签
paragraphs_in_main = main_div.find_all('p')
```
IGNORE_WHEN_COPYING_START
content_copy
download
Use code with caution.
IGNORE_WHEN_COPYING_END
掌握这些技巧可以让你在使用Beautiful Soup时更加得心应手,能够处理更复杂的HTML结构和实现更精细的排版需求。最好的学习方式是结合官方文档多加练习。
- 上一篇:尚硅谷禹神版前端入门教程发布
- 下一篇:开发工具:收集VSCode前端常用的插件
相关推荐
- python新手学习常见数据类型——数字
-
Python支持三种不同的数值类型:整型(int)、浮点型(float)、复数(complex)创建数字:a=1b=2.7c=8+4j删除数字:a=1b=2.7c=8+4...
- 只用一个套路公式,给 Excel 中一列人员设置随机出场顺序
-
很多同学会觉得Excel单个案例讲解有些碎片化,初学者未必能完全理解和掌握。不少同学都希望有一套完整的图文教学,从最基础的概念开始,一步步由简入繁、从入门到精通,系统化地讲解Excel的各个知...
- Excel神技 TIME函数:3秒搞定时间拼接!职场人必学的效率秘籍
-
你是否经常需要在Excel中手动输入时间,或者从不同单元格拼接时、分、秒?今天我要揭秘一个超实用的Excel函数——TIME函数,它能让你3秒内生成标准时间格式,彻底告别繁琐操作!一、TIME函数基础...
- 销售算错数被批?97 Excel 数字函数救场,3 步搞定复杂计算
-
销售部小张被老板当着全部门骂。上季度销售额汇总,他把38652.78算成36852.78,差了1800块。财务对账时发现,整个部门的提成表都得重算。"连个数都算不对,还做什么销售?&...
- 如何使用Minitab 1分钟生成所需要的SPC数据
-
打开Minitab,“计算”-“随机数据”-“正太”,因为不好截图,使用的是拍照记录的方式.再要生产的行数中,填写125,可以按照要求,有些客户要求的是100个数据,就可以填写100...
- 验证码,除了 12306,我还没有服过谁
-
为了防止暴力注册或爬虫爬取等机器请求,需要验证操作者是人还是机器,便有了验证码这个设计。本文作者主要介绍了如何使用Axure来设计一个动态的图形验证码,一起来学习一下吧。在软件设计中,为了防止暴力...
- 零基础也能学会的9个Excel函数,小白进阶必备
-
今天给大家分享一些常用的函数公式,可以有效地解决Excel中办公所需,0基础也可以轻松学会。建议收藏,在需要的时候可以直接套用函数。1、计算排名根据总和,计算学生成绩排名。函数公式=RANK(E2,$...
- [office] excel表格数值如何设置_excel表格怎样设置数值
-
excel表格数值如何设置 因为电子表格应用程序是用来处理数值数据的,所以数值格式可能是工作表中最关键的部分,格式化数值数据的方式由用户决定,但在每个工作簿的工作表之间应使用一致的处理数字的方法。...
- Excel最常用的5个函数!会用最后一个才是高手
-
是不是在处理Excel数据时,面对繁琐的操作烦恼不已?手动操作不仅耗时费力,还容易出错。别担心,表姐这就为你揭秘Excel中几个超实用的函数,让数据处理变得轻松高效!表姐整理了552页《Office从...
- 新手必会的53个Excel函数_惊呆小伙伴的全套excel函数技能
-
(新手入门+进阶+新函数)一、新手入门级(24个)1、Sum函数:求和=Sum(区域)2、Average函数:求平均值=Average(区域)3、Count函数:数字个数=Count(区域)4、Cou...
- 打工人私藏的4个Excel函数秘籍,效率提升3.7%
-
小伙伴们好啊,今天咱们分享几个常用函数公式的典型应用。合并内容如下图,希望将B列的姓名,按照不同部门合并到一个单元格里。=TEXTJOIN(",",1,IF(A$2:A$15=D2,B...
- Excel偷偷更新的8个函数!原来高手都在用这些隐藏技能
-
领导突然要销售数据,你手忙脚乱筛选到眼花...同事3分钟搞定的报表,你折腾半小时还在填充公式...明明用了VLOOKUP,却总显示#N/A错误...别慌!今天教你的8个动态数组函数,就像给Excel装...
- Excel表格随机函数怎么用?讲解三种随机函数在不同场景的应用
-
excel随机函数,其特点是能够生成一组随机数字,根据不同需求,还能批量生成小数位和整数,及指定行数和列数,或指定区间范围内的数字。这里根据需求,作者设置了三个问题,第1个是随机生成0至1之间的数字...
- 单纯随机抽样该如何进行?_单纯随机抽样的适用范围及注意事项
-
在数据分析中,抽样是指从全部数据中选择部分数据进行分析,以发掘更大规模数据集中的有用信息。在收集数据过程中,绝大多数情况下,并不采取普查的方式获取总体中所有样本的数据信息,而是以各类抽样方法抽取其中若...
- 随机函数在Excel中的应用_随机函数在excel中的应用实例
-
【分享成果,随喜正能量】职场,如果你没有价值,那么你随时可能被取代;如果你的价值不如别人,那么社会也不会惯你,你将被无情地淘汰掉。不管什么时候,你一定要学会构建自己的价值。每个人都应该思考这个问题:我...
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- 外键约束 oracle (36)
- oracle的row number (32)
- 唯一索引 oracle (34)
- oracle in 表变量 (28)
- oracle导出dmp导出 (28)
- 多线程的创建方式 (29)
- 多线程 python (30)
- java多线程并发处理 (32)
- 宏程序代码一览表 (35)
- c++需要学多久 (25)
- css class选择器用法 (25)
- css样式引入 (30)
- css教程文字移动 (33)
- php简单源码 (36)
- php个人中心源码 (25)
- php小说爬取源码 (23)
- 云电脑app源码 (22)
- html画折线图 (24)
- docker好玩的应用 (28)
- linux有没有pe工具 (34)
- mysql数据库源码 (21)
- php开源万能表单系统源码 (21)
- 可以上传视频的网站源码 (25)
- match函数的功能是 (21)
- 随机函数如何生成小数点数字 (31)