我是靠谱客的博主 魁梧草丛,最近开发中收集的这篇文章主要介绍爬虫之requests模块 selenium模块 Beautifulsoup模块,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

一 介绍

 
#介绍:使用requests可以模拟浏览器的请求,比起之前用到的urllib,requests模块的api更加便捷(本质就是封装了urllib3)
#注意:requests库发送请求将网页内容下载下来以后,并不会执行js代码,这需要我们自己分析目标站点然后发起新的request请求
#安装:pip3 install requests
#各种请求方式:常用的就是requests.get()和requests.post()
>>> import requests
>>> r = requests.get('https://api.github.com/events')
>>> r = requests.post('http://httpbin.org/post', data = {'key':'value'})
>>> r = requests.put('http://httpbin.org/put', data = {'key':'value'})
>>> r = requests.delete('http://httpbin.org/delete')
>>> r = requests.head('http://httpbin.org/get')
>>> r = requests.options('http://httpbin.org/get')
#建议在正式学习requests前,先熟悉下HTTP协议
http://www.cnblogs.com/linhaifeng/p/6266327.html
 

官网链接:http://docs.python-requests.org/en/master/

二 基于GET请求

1、基本请求

import requests
response=requests.get('http://dig.chouti.com/')
print(response.text)

2、带参数的GET请求->params

#在请求头内将自己伪装成浏览器,否则百度不会正常返回页面内容
import requests
response=requests.get('https://www.baidu.com/s?wd=python&pn=1',
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36',
})
print(response.text)
#如果查询关键词是中文或者有其他特殊符号,则不得不进行url编码
from urllib.parse import urlencode
wd='egon老师'
encode_res=urlencode({'k':wd},encoding='utf-8')
keyword=encode_res.split('=')[1]
print(keyword)
# 然后拼接成url
url='https://www.baidu.com/s?wd=%s&pn=1' %keyword
response=requests.get(url,
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36',
})
res1=response.text
自己拼接GET参数
#上述操作可以用requests模块的一个params参数搞定,本质还是调用urlencode
from urllib.parse import urlencode
wd='egon老师'
pn=1
response=requests.get('https://www.baidu.com/s',
params={
'wd':wd,
'pn':pn
},
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.75 Safari/537.36',
})
res2=response.text
#验证结果,打开a.html与b.html页面内容一样
with open('a.html','w',encoding='utf-8') as f:
f.write(res1)
with open('b.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(res2)
params参数的使用

3、带参数的GET请求->headers

#通常我们在发送请求时都需要带上请求头,请求头是将自身伪装成浏览器的关键,常见的有用的请求头如下
Host
Referer #大型网站通常都会根据该参数判断请求的来源
User-Agent #客户端
Cookie #Cookie信息虽然包含在请求头里,但requests模块有单独的参数来处理他,headers={}内就不要放它了
#添加headers(浏览器会识别请求头,不加可能会被拒绝访问,比如访问https://www.zhihu.com/explore)
import requests
response=requests.get('https://www.zhihu.com/explore')
response.status_code #500
#自己定制headers
headers={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/46.0.2490.76 Mobile Safari/537.36',
}
respone=requests.get('https://www.zhihu.com/explore',
headers=headers)
print(respone.status_code) #200
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4、带参数的GET请求->cookies

#登录github,然后从浏览器中获取cookies,以后就可以直接拿着cookie登录了,无需输入用户名密码
#用户名:egonlin 邮箱378533872@qq.com 密码lhf@123
import requests
Cookies={
'user_session':'wGMHFJKgDcmRIVvcA14_Wrt_3xaUyJNsBnPbYzEL6L0bHcfc',
}
response=requests.get('https://github.com/settings/emails',
cookies=Cookies) #github对请求头没有什么限制,我们无需定制user-agent,对于其他网站可能还需要定制
print('378533872@qq.com' in response.text) #True
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三 基于POST请求

1、介绍

 
#GET请求
HTTP默认的请求方法就是GET
* 没有请求体
* 数据必须在1K之内!
* GET请求数据会暴露在浏览器的地址栏中
GET请求常用的操作:
1. 在浏览器的地址栏中直接给出URL,那么就一定是GET请求
2. 点击页面上的超链接也一定是GET请求
3. 提交表单时,表单默认使用GET请求,但可以设置为POST
#POST请求
(1). 数据不会出现在地址栏中
(2). 数据的大小没有上限
(3). 有请求体
(4). 请求体中如果存在中文,会使用URL编码!
#!!!requests.post()用法与requests.get()完全一致,特殊的是requests.post()有一个data参数,用来存放请求体数据
 

2、发送post请求,模拟浏览器的登录行为

#对于登录来说,应该输错用户名或密码然后分析抓包流程,用脑子想一想,输对了浏览器就跳转了,还分析个毛线,累死你也找不到包
'''
一 目标站点分析
浏览器输入https://github.com/login
然后输入错误的账号密码,抓包
发现登录行为是post提交到:https://github.com/session
而且请求头包含cookie
而且请求体包含:
commit:Sign in
utf8:✓
authenticity_token:lbI8IJCwGslZS8qJPnof5e7ZkCoSoMn6jmDTsL1r/m06NLyIbw7vCrpwrFAPzHMep3Tmf/TSJVoXWrvDZaVwxQ==
login:egonlin
password:123
二 流程分析
先GET:https://github.com/login拿到初始cookie与authenticity_token
返回POST:https://github.com/session, 带上初始cookie,带上请求体(authenticity_token,用户名,密码等)
最后拿到登录cookie
ps:如果密码时密文形式,则可以先输错账号,输对密码,然后到浏览器中拿到加密后的密码,github的密码是明文
'''
import requests
import re
#第一次请求
r1=requests.get('https://github.com/login')
r1_cookie=r1.cookies.get_dict() #拿到初始cookie(未被授权)
authenticity_token=re.findall(r'name="authenticity_token".*?value="(.*?)"',r1.text)[0] #从页面中拿到CSRF TOKEN
#第二次请求:带着初始cookie和TOKEN发送POST请求给登录页面,带上账号密码
data={
'commit':'Sign in',
'utf8':'',
'authenticity_token':authenticity_token,
'login':'317828332@qq.com',
'password':'alex3714'
}
r2=requests.post('https://github.com/session',
data=data,
cookies=r1_cookie
)
login_cookie=r2.cookies.get_dict()
#第三次请求:以后的登录,拿着login_cookie就可以,比如访问一些个人配置
r3=requests.get('https://github.com/settings/emails',
cookies=login_cookie)
print('317828332@qq.com' in r3.text) #True
自动登录github(自己处理cookie信息)
import requests
import re
session=requests.session()
#第一次请求
r1=session.get('https://github.com/login')
authenticity_token=re.findall(r'name="authenticity_token".*?value="(.*?)"',r1.text)[0] #从页面中拿到CSRF TOKEN
#第二次请求
data={
'commit':'Sign in',
'utf8':'',
'authenticity_token':authenticity_token,
'login':'317828332@qq.com',
'password':'alex3714'
}
r2=session.post('https://github.com/session',
data=data,
)
#第三次请求
r3=session.get('https://github.com/settings/emails')
print('317828332@qq.com' in r3.text) #True
requests.session()自动帮我们保存cookie信息

3、补充

requests.post(url='xxxxxxxx',
data={'xxx':'yyy'}) #没有指定请求头,#默认的请求头:application/x-www-form-urlencoed
#如果我们自定义请求头是application/json,并且用data传值, 则服务端取不到值
requests.post(url='',
data={'':1,},
headers={
'content-type':'application/json'
})
requests.post(url='',
json={'':1,},
) #默认的请求头:application/json
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四 响应Response

1、response属性

 
import requests
respone=requests.get('http://www.jianshu.com')
# respone属性
print(respone.text)
print(respone.content)
print(respone.status_code)
print(respone.headers)
print(respone.cookies)
print(respone.cookies.get_dict())
print(respone.cookies.items())
print(respone.url)
print(respone.history)
print(respone.encoding)
#关闭:response.close()
from contextlib import closing
with closing(requests.get('xxx',stream=True)) as response:
for line in response.iter_content():
pass
 

2、编码问题

#编码问题
import requests
response=requests.get('http://www.autohome.com/news')
# response.encoding='gbk' #汽车之家网站返回的页面内容为gb2312编码的,而requests的默认编码为ISO-8859-1,如果不设置成gbk则中文乱码
print(response.text)
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3、获取二进制数据

 
import requests
response=requests.get('https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1509868306530&di=712e4ef3ab258b36e9f4b48e85a81c9d&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fc.hiphotos.baidu.com%2Fimage%2Fpic%2Fitem%2F11385343fbf2b211e1fb58a1c08065380dd78e0c.jpg')
with open('a.jpg','wb') as f:
f.write(response.content)
 
#stream参数:一点一点的取,比如下载视频时,如果视频100G,用response.content然后一下子写到文件中是不合理的
import requests
response=requests.get('https://gss3.baidu.com/6LZ0ej3k1Qd3ote6lo7D0j9wehsv/tieba-smallvideo-transcode/1767502_56ec685f9c7ec542eeaf6eac93a65dc7_6fe25cd1347c_3.mp4',
stream=True)
with open('b.mp4','wb') as f:
for line in response.iter_content():
f.write(line)
获取二进制流

4、解析json

#解析json
import requests
response=requests.get('http://httpbin.org/get')
import json
res1=json.loads(response.text) #太麻烦

res2=response.json() #直接获取json数据
print(res1 == res2) #True
View Code

5、Redirection and History

By default Requests will perform location redirection for all verbs except HEAD.
We can use the history property of the Response object to track redirection.
The Response.history list contains the Response objects that were created in order to complete the request. The list is sorted from the oldest to the most recent response.
For example, GitHub redirects all HTTP requests to HTTPS:
>>> r = requests.get('http://github.com')
>>> r.url
'https://github.com/'
>>> r.status_code
200
>>> r.history
[<Response [301]>]
If you're using GET, OPTIONS, POST, PUT, PATCH or DELETE, you can disable redirection handling with the allow_redirects parameter:
>>> r = requests.get('http://github.com', allow_redirects=False)
>>> r.status_code
301
>>> r.history
[]
If you're using HEAD, you can enable redirection as well:
>>> r = requests.head('http://github.com', allow_redirects=True)
>>> r.url
'https://github.com/'
>>> r.history
[<Response [301]>]
先看官网的解释
import requests
import re
#第一次请求
r1=requests.get('https://github.com/login')
r1_cookie=r1.cookies.get_dict() #拿到初始cookie(未被授权)
authenticity_token=re.findall(r'name="authenticity_token".*?value="(.*?)"',r1.text)[0] #从页面中拿到CSRF TOKEN
#第二次请求:带着初始cookie和TOKEN发送POST请求给登录页面,带上账号密码
data={
'commit':'Sign in',
'utf8':'',
'authenticity_token':authenticity_token,
'login':'317828332@qq.com',
'password':'alex3714'
}
#测试一:没有指定allow_redirects=False,则响应头中出现Location就跳转到新页面,r2代表新页面的response
r2=requests.post('https://github.com/session',
data=data,
cookies=r1_cookie
)
print(r2.status_code) #200
print(r2.url) #看到的是跳转后的页面
print(r2.history) #看到的是跳转前的response
print(r2.history[0].text) #看到的是跳转前的response.text
#测试二:指定allow_redirects=False,则响应头中即便出现Location也不会跳转到新页面,r2代表的仍然是老页面的response
r2=requests.post('https://github.com/session',
data=data,
cookies=r1_cookie,
allow_redirects=False
)
print(r2.status_code) #302
print(r2.url) #看到的是跳转前的页面https://github.com/session
print(r2.history) #[]
利用github登录后跳转到主页面的例子来验证它

五 高级用法

1、SSL Cert Verification

#证书验证(大部分网站都是https)
import requests
respone=requests.get('https://www.12306.cn') #如果是ssl请求,首先检查证书是否合法,不合法则报错,程序终端
#改进1:去掉报错,但是会报警告
import requests
respone=requests.get('https://www.12306.cn',verify=False) #不验证证书,报警告,返回200
print(respone.status_code)
#改进2:去掉报错,并且去掉警报信息
import requests
from requests.packages import urllib3
urllib3.disable_warnings() #关闭警告
respone=requests.get('https://www.12306.cn',verify=False)
print(respone.status_code)
#改进3:加上证书
#很多网站都是https,但是不用证书也可以访问,大多数情况都是可以携带也可以不携带证书
#知乎百度等都是可带可不带
#有硬性要求的,则必须带,比如对于定向的用户,拿到证书后才有权限访问某个特定网站
import requests
respone=requests.get('https://www.12306.cn',
cert=('/path/server.crt',
'/path/key'))
print(respone.status_code)
View Code

2、使用代理

#官网链接: http://docs.python-requests.org/en/master/user/advanced/#proxies
#代理设置:先发送请求给代理,然后由代理帮忙发送(封ip是常见的事情)
import requests
proxies={
'http':'http://egon:123@localhost:9743',#带用户名密码的代理,@符号前是用户名与密码
'http':'http://localhost:9743',
'https':'https://localhost:9743',
}
respone=requests.get('https://www.12306.cn',
proxies=proxies)
print(respone.status_code)
#支持socks代理,安装:pip install requests[socks]
import requests
proxies = {
'http': 'socks5://user:pass@host:port',
'https': 'socks5://user:pass@host:port'
}
respone=requests.get('https://www.12306.cn',
proxies=proxies)
print(respone.status_code)
View Code

3、超时设置

#超时设置
#两种超时:float or tuple
#timeout=0.1 #代表接收数据的超时时间
#timeout=(0.1,0.2)#0.1代表链接超时
0.2代表接收数据的超时时间
import requests
respone=requests.get('https://www.baidu.com',
timeout=0.0001)
View Code

4、 认证设置

#官网链接:http://docs.python-requests.org/en/master/user/authentication/
#认证设置:登陆网站是,弹出一个框,要求你输入用户名密码(与alter很类似),此时是无法获取html的
# 但本质原理是拼接成请求头发送
#
r.headers['Authorization'] = _basic_auth_str(self.username, self.password)
# 一般的网站都不用默认的加密方式,都是自己写
# 那么我们就需要按照网站的加密方式,自己写一个类似于_basic_auth_str的方法
# 得到加密字符串后添加到请求头
#
r.headers['Authorization'] =func('.....')
#看一看默认的加密方式吧,通常网站都不会用默认的加密设置
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
r=requests.get('xxx',auth=HTTPBasicAuth('user','password'))
print(r.status_code)
#HTTPBasicAuth可以简写为如下格式
import requests
r=requests.get('xxx',auth=('user','password'))
print(r.status_code)
View Code

5、异常处理

#异常处理
import requests
from requests.exceptions import * #可以查看requests.exceptions获取异常类型
try:
r=requests.get('http://www.baidu.com',timeout=0.00001)
except ReadTimeout:
print('===:')
# except ConnectionError: #网络不通
#
print('-----')
# except Timeout:
#
print('aaaaa')
except RequestException:
print('Error')
View Code

6、上传文件

import requests
files={'file':open('a.jpg','rb')}
respone=requests.post('http://httpbin.org/post',files=files)
print(respone.status_code)
View Code

 

二 . selenium模块

一 介绍

 
selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题
selenium本质是通过驱动浏览器,完全模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
browser=webdriver.Firefox()
browser=webdriver.PhantomJS()
browser=webdriver.Safari()
browser=webdriver.Edge() 
 

官网:http://selenium-python.readthedocs.io

二 安装

1、有界面浏览器

#安装:selenium+chromedriver
pip3 install selenium
下载chromdriver.exe放到python安装路径的scripts目录中即可,注意最新版本是2.38,并非2.9
国内镜像网站地址:http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/2.38/
最新的版本去官网找:https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads
#验证安装
C:UsersAdministrator>python3
Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from selenium import webdriver
>>> driver=webdriver.Chrome() #弹出浏览器
>>> driver.get('https://www.baidu.com')
>>> driver.page_source
#注意:
selenium3默认支持的webdriver是Firfox,而Firefox需要安装geckodriver
下载链接:https://github.com/mozilla/geckodriver/releases
selenium+chromedriver

2、无界面浏览器

PhantomJS不再更新

#安装:selenium+phantomjs
pip3 install selenium
下载phantomjs,解压后把phantomjs.exe所在的bin目录放到环境变量
下载链接:http://phantomjs.org/download.html
#验证安装
C:UsersAdministrator>phantomjs
phantomjs> console.log('egon gaga')
egon gaga
undefined
phantomjs> ^C
C:UsersAdministrator>python3
Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from selenium import webdriver
>>> driver=webdriver.PhantomJS() #无界面浏览器
>>> driver.get('https://www.baidu.com')
>>> driver.page_source
selenium+phantomjs

在 PhantomJS 年久失修, 后继无人的节骨眼 
Chrome 出来救场, 再次成为了反爬虫 Team 的噩梦

自Google 发布 chrome 59 / 60 正式版 开始便支持Headless mode 

这意味着在无 GUI 环境下, PhantomJS 不再是唯一选择 

#selenium:3.12.0
#webdriver:2.38
#chrome.exe: 65.0.3325.181(正式版本) (32 位)
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('window-size=1920x3000') #指定浏览器分辨率
chrome_options.add_argument('--disable-gpu') #谷歌文档提到需要加上这个属性来规避bug
chrome_options.add_argument('--hide-scrollbars') #隐藏滚动条, 应对一些特殊页面
chrome_options.add_argument('blink-settings=imagesEnabled=false') #不加载图片, 提升速度
chrome_options.add_argument('--headless') #浏览器不提供可视化页面. linux下如果系统不支持可视化不加这条会启动失败
chrome_options.binary_location = r"C:Program Files (x86)GoogleChromeApplicationchrome.exe" #手动指定使用的浏览器位置

driver=webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)
driver.get('https://www.baidu.com')
print('hao123' in driver.page_source)
driver.close() #切记关闭浏览器,回收资源
selenium+谷歌浏览器headless模式

三 基本使用

 
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素

browser=webdriver.Chrome()
try:
browser.get('https://www.baidu.com')
input_tag=browser.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女') #python2中输入中文错误,字符串前加个u
input_tag.send_keys(Keys.ENTER) #输入回车

wait=WebDriverWait(browser,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'content_left'))) #等到id为content_left的元素加载完毕,最多等10秒
print(browser.page_source)
print(browser.current_url)
print(browser.get_cookies())
finally:
browser.close()
 

四 选择器

一 基本用法

#官网链接:http://selenium-python.readthedocs.io/locating-elements.html
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
import time
driver=webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.baidu.com')
wait=WebDriverWait(driver,10)
try:
#===============所有方法===================
# 1、find_element_by_id
# 2、find_element_by_link_text
# 3、find_element_by_partial_link_text
# 4、find_element_by_tag_name
# 5、find_element_by_class_name
# 6、find_element_by_name
# 7、find_element_by_css_selector
# 8、find_element_by_xpath
# 强调:
# 1、上述均可以改写成find_element(By.ID,'kw')的形式
# 2、find_elements_by_xxx的形式是查找到多个元素,结果为列表
#===============示范用法===================
# 1、find_element_by_id
print(driver.find_element_by_id('kw'))
# 2、find_element_by_link_text
# login=driver.find_element_by_link_text('登录')
# login.click()
# 3、find_element_by_partial_link_text
login=driver.find_elements_by_partial_link_text('')[0]
login.click()
# 4、find_element_by_tag_name
print(driver.find_element_by_tag_name('a'))
# 5、find_element_by_class_name
button=wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME,'tang-pass-footerBarULogin')))
button.click()
# 6、find_element_by_name
input_user=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.NAME,'userName')))
input_pwd=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.NAME,'password')))
commit=wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID,'TANGRAM__PSP_10__submit')))
input_user.send_keys('18611453110')
input_pwd.send_keys('xxxxxx')
commit.click()
# 7、find_element_by_css_selector
driver.find_element_by_css_selector('#kw')
# 8、find_element_by_xpath

time.sleep(5)
finally:
driver.close()
View Code

二 xpath

#官网链接:http://selenium-python.readthedocs.io/locating-elements.html
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
import time
driver=webdriver.PhantomJS()
driver.get('https://doc.scrapy.org/en/latest/_static/selectors-sample1.html')
# wait=WebDriverWait(driver,3)
driver.implicitly_wait(3) #使用隐式等待
try:
# find_element_by_xpath
#//与/
# driver.find_element_by_xpath('//body/a')
# 开头的//代表从整篇文档中寻找,body之后的/代表body的儿子,这一行找不到就会报错了

driver.find_element_by_xpath('//body//a')
# 开头的//代表从整篇文档中寻找,body之后的//代表body的子子孙孙
driver.find_element_by_css_selector('body a')
#取第n个
res1=driver.find_elements_by_xpath('//body//a[1]') #取第一个a标签
print(res1[0].text)
#按照属性查找,下述三者查找效果一样
res1=driver.find_element_by_xpath('//a[5]')
res2=driver.find_element_by_xpath('//a[@href="image5.html"]')
res3=driver.find_element_by_xpath('//a[contains(@href,"image5")]') #模糊查找
print('==>', res1.text)
print('==>',res2.text)
print('==>',res3.text)
#其他
res1=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div/a')
print(res1.text)
res2=driver.find_element_by_xpath('//a[img/@src="image3_thumb.jpg"]') #找到子标签img的src属性为image3_thumb.jpg的a标签
print(res2.tag_name,res2.text)
res3 = driver.find_element_by_xpath("//input[@name='continue'][@type='button']") #查看属性name为continue且属性type为button的input标签
res4 = driver.find_element_by_xpath("//*[@name='continue'][@type='button']") #查看属性name为continue且属性type为button的所有标签

time.sleep(5)
finally:
driver.close()
View Code

三 获取标签属性

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素

browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.amazon.cn/')
wait=WebDriverWait(browser,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'cc-lm-tcgShowImgContainer')))
tag=browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#cc-lm-tcgShowImgContainer img')
#获取标签属性,
print(tag.get_attribute('src'))
#获取标签ID,位置,名称,大小(了解)
print(tag.id)
print(tag.location)
print(tag.tag_name)
print(tag.size)
browser.close()
获取标签属性

五 等待元素被加载

#1、selenium只是模拟浏览器的行为,而浏览器解析页面是需要时间的(执行css,js),一些元素可能需要过一段时间才能加载出来,为了保证能查找到元素,必须等待
#2、等待的方式分两种:
隐式等待:在browser.get('xxx')前就设置,针对所有元素有效
显式等待:在browser.get('xxx')之后设置,只针对某个元素有效
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素

browser=webdriver.Chrome()
#隐式等待:在查找所有元素时,如果尚未被加载,则等10秒
browser.implicitly_wait(10)
browser.get('https://www.baidu.com')
input_tag=browser.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女')
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
contents=browser.find_element_by_id('content_left') #没有等待环节而直接查找,找不到则会报错
print(contents)
browser.close()
隐式等待
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素

browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
input_tag=browser.find_element_by_id('kw')
input_tag.send_keys('美女')
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
#显式等待:显式地等待某个元素被加载
wait=WebDriverWait(browser,10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'content_left')))
contents=browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#content_left')
print(contents)
browser.close()
显式等待

六 元素交互操作

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素

browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.amazon.cn/')
wait=WebDriverWait(browser,10)
input_tag=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'twotabsearchtextbox')))
input_tag.send_keys('iphone 8')
button=browser.find_element_by_css_selector('#nav-search > form > div.nav-right > div > input')
button.click()
import time
time.sleep(3)
input_tag=browser.find_element_by_id('twotabsearchtextbox')
input_tag.clear() #清空输入框
input_tag.send_keys('iphone7plus')
button=browser.find_element_by_css_selector('#nav-search > form > div.nav-right > div > input')
button.click()
# browser.close()
点击,清空
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
# 按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
# 键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 等待页面加载某些元素
import time
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable')
wait=WebDriverWait(driver,3)
# driver.implicitly_wait(3)
# 使用隐式等待
try:
driver.switch_to.frame('iframeResult') ##切换到iframeResult
sourse=driver.find_element_by_id('draggable')
target=driver.find_element_by_id('droppable')
#方式一:基于同一个动作链串行执行
# actions=ActionChains(driver) #拿到动作链对象
# actions.drag_and_drop(sourse,target) #把动作放到动作链中,准备串行执行
# actions.perform()
#方式二:不同的动作链,每次移动的位移都不同

ActionChains(driver).click_and_hold(sourse).perform()
distance=target.location['x']-sourse.location['x']
track=0
while track < distance:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=2,yoffset=0).perform()
track+=2
ActionChains(driver).release().perform()
time.sleep(10)
finally:
driver.close()
Action Chains
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
try:
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
browser.execute_script('alert("hello world")') #打印警告
finally:
browser.close()
在交互动作比较难实现的时候可以自己写JS(万能方法)
#frame相当于一个单独的网页,在父frame里是无法直接查看到子frame的元素的,必须switch_to_frame切到该frame下,才能进一步查找
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
try:
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable')
browser.switch_to.frame('iframeResult') #切换到id为iframeResult的frame

tag1=browser.find_element_by_id('droppable')
print(tag1)
# tag2=browser.find_element_by_id('textareaCode') #报错,在子frame里无法查看到父frame的元素
browser.switch_to.parent_frame() #切回父frame,就可以查找到了
tag2=browser.find_element_by_id('textareaCode')
print(tag2)
finally:
browser.close()
补充:frame的切换

七 其他

#模拟浏览器的前进后退
import time
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
browser.get('https://www.taobao.com')
browser.get('http://www.sina.com.cn/')
browser.back()
time.sleep(10)
browser.forward()
browser.close()
模拟浏览器的前进后退
#cookies
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.zhihu.com/explore')
print(browser.get_cookies())
browser.add_cookie({'k1':'xxx','k2':'yyy'})
print(browser.get_cookies())
# browser.delete_all_cookies()
cookies
#选项卡管理:切换选项卡,有js的方式windows.open,有windows快捷键:ctrl+t等,最通用的就是js的方式
import time
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com')
browser.execute_script('window.open()')
print(browser.window_handles) #获取所有的选项卡
browser.switch_to_window(browser.window_handles[1])
browser.get('https://www.taobao.com')
time.sleep(10)
browser.switch_to_window(browser.window_handles[0])
browser.get('https://www.sina.com.cn')
browser.close()
选项卡管理
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException,NoSuchElementException,NoSuchFrameException
try:
browser=webdriver.Chrome()
browser.get('http://www.runoob.com/try/try.php?filename=jqueryui-api-droppable')
browser.switch_to.frame('iframssseResult')
except TimeoutException as e:
print(e)
except NoSuchFrameException as e:
print(e)
finally:
browser.close()
异常处理

八 项目练习

#注意:网站都策略都是在不断变化的,精髓在于学习流程。下述代码生效与2017-11-7,不能保证永久有效
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
browser=webdriver.Chrome()
try:
browser.get('http://mail.163.com/')
wait=WebDriverWait(browser,5)
frame=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'x-URS-iframe')))
browser.switch_to.frame(frame)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'.m-container')))
inp_user=browser.find_element_by_name('email')
inp_pwd=browser.find_element_by_name('password')
button=browser.find_element_by_id('dologin')
inp_user.send_keys('18611453110')
inp_pwd.send_keys('xxxx')
button.click()
#如果遇到验证码,可以把下面一小段打开注释
# import time
# time.sleep(10)
# button = browser.find_element_by_id('dologin')
# button.click()

wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'dvNavTop')))
write_msg=browser.find_elements_by_css_selector('#dvNavTop li')[1] #获取第二个li标签就是“写信”了

write_msg.click()
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'tH0')))
recv_man=browser.find_element_by_class_name('nui-editableAddr-ipt')
title=browser.find_element_by_css_selector('.dG0 .nui-ipt-input')
recv_man.send_keys('378533872@qq.com')
title.send_keys('圣旨')
print(title.tag_name)
frame=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,'APP-editor-iframe')))
browser.switch_to.frame(frame)
body=browser.find_element(By.CSS_SELECTOR,'body')
body.send_keys('egon很帅,可以加工资了')
browser.switch_to.parent_frame() #切回他爹
send_button=browser.find_element_by_class_name('nui-toolbar-item')
send_button.click()
#可以睡时间久一点别让浏览器关掉,看看发送成功没有
import time
time.sleep(10000)
except Exception as e:
print(e)
finally:
browser.close()
自动登录163邮箱并发送邮件
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By #按照什么方式查找,By.ID,By.CSS_SELECTOR
from selenium.webdriver.common.keys import Keys #键盘按键操作
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait #等待页面加载某些元素
import time
def get_goods(driver):
try:
goods=driver.find_elements_by_class_name('gl-item')
for good in goods:
detail_url=good.find_element_by_tag_name('a').get_attribute('href')
p_name=good.find_element_by_css_selector('.p-name em').text.replace('n','')
price=good.find_element_by_css_selector('.p-price i').text
p_commit=good.find_element_by_css_selector('.p-commit a').text
msg = '''
商品 : %s
链接 : %s
价钱 :%s
评论 :%s
''' % (p_name,detail_url,price,p_commit)
print(msg,end='nn')
button=driver.find_element_by_partial_link_text('下一页')
button.click()
time.sleep(1)
get_goods(driver)
except Exception:
pass
def spider(url,keyword):
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
driver.implicitly_wait(3)
# 使用隐式等待
try:
input_tag=driver.find_element_by_id('key')
input_tag.send_keys(keyword)
input_tag.send_keys(Keys.ENTER)
get_goods(driver)
finally:
driver.close()
if __name__ == '__main__':
spider('https://www.jd.com/',keyword='iPhone8手机')
爬取京东商城商品信息
作业:
爬取亚马逊iphone手机的商品信息
爬取天猫python书籍的商品信息
爬取京东小米手机的商品信息

 

 

三.  Beautifulsoup模块


一 介绍

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4

 
 
  # 安装 Beautiful Soup
pip install beautifulsoup4
#安装解析器
Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是 lxml .根据操作系统不同,可以选择下列方法来安装lxml:
$ apt-get install Python-lxml
$ easy_install lxml
$ pip install lxml
另一个可供选择的解析器是纯Python实现的 html5lib , html5lib的解析方式与浏览器相同,可以选择下列方法来安装html5lib:
$ apt-get install Python-html5lib
$ easy_install html5lib
$ pip install html5lib
 

下表列出了主要的解析器,以及它们的优缺点,官网推荐使用lxml作为解析器,因为效率更高. 在Python2.7.3之前的版本和Python3中3.2.2之前的版本,必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定.

解析器使用方法优势劣势
Python标准库BeautifulSoup(markup, "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(markup, "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(markup, ["lxml", "xml"])

BeautifulSoup(markup, "xml")

  • 速度快
  • 唯一支持XML的解析器
  • 需要安装C语言库
html5libBeautifulSoup(markup, "html5lib")
  • 最好的容错性
  • 以浏览器的方式解析文档
  • 生成HTML5格式的文档
  • 速度慢
  • 不依赖外部扩展

中文文档:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html

二 基本使用

 
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><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="story">...</p>
"""
#基本使用:容错处理,文档的容错能力指的是在html代码不完整的情况下,使用该模块可以识别该错误。使用BeautifulSoup解析上述代码,能够得到一个 BeautifulSoup 的对象,并能按照标准的缩进格式的结构输出
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(html_doc,'lxml') #具有容错功能
res=soup.prettify() #处理好缩进,结构化显示
print(res)
 

三 遍历文档树

 
#遍历文档树:即直接通过标签名字选择,特点是选择速度快,但如果存在多个相同的标签则只返回第一个
#1、用法
#2、获取标签的名称
#3、获取标签的属性
#4、获取标签的内容
#5、嵌套选择
#6、子节点、子孙节点
#7、父节点、祖先节点
#8、兄弟节点
 
#遍历文档树:即直接通过标签名字选择,特点是选择速度快,但如果存在多个相同的标签则只返回第一个
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p id="my p" class="title"><b id="bbb" class="boldest">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="story">...</p>
"""
#1、用法
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
# soup=BeautifulSoup(open('a.html'),'lxml')
print(soup.p) #存在多个相同的标签则只返回第一个
print(soup.a) #存在多个相同的标签则只返回第一个
#2、获取标签的名称
print(soup.p.name)
#3、获取标签的属性
print(soup.p.attrs)
#4、获取标签的内容
print(soup.p.string) # p下的文本只有一个时,取到,否则为None
print(soup.p.strings) #拿到一个生成器对象, 取到p下所有的文本内容
print(soup.p.text) #取到p下所有的文本内容
for line in soup.stripped_strings: #去掉空白
print(line)
'''
如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定 .string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None,如果只有一个子节点那么就输出该子节点的文本,比如下面的这种结构,soup.p.string 返回为None,但soup.p.strings就可以找到所有文本
<p id='list-1'>
哈哈哈哈
<a class='sss'>
<span>
<h1>aaaa</h1>
</span>
</a>
<b>bbbbb</b>
</p>
'''
#5、嵌套选择
print(soup.head.title.string)
print(soup.body.a.string)
#6、子节点、子孙节点
print(soup.p.contents) #p下所有子节点
print(soup.p.children) #得到一个迭代器,包含p下所有子节点
for i,child in enumerate(soup.p.children):
print(i,child)
print(soup.p.descendants) #获取子孙节点,p下所有的标签都会选择出来
for i,child in enumerate(soup.p.descendants):
print(i,child)
#7、父节点、祖先节点
print(soup.a.parent) #获取a标签的父节点
print(soup.a.parents) #找到a标签所有的祖先节点,父亲的父亲,父亲的父亲的父亲...
#8、兄弟节点
print('=====>')
print(soup.a.next_sibling) #下一个兄弟
print(soup.a.previous_sibling) #上一个兄弟
print(list(soup.a.next_siblings)) #下面的兄弟们=>生成器对象
print(soup.a.previous_siblings) #上面的兄弟们=>生成器对象
View Code

四 搜索文档树

1、五种过滤器

#搜索文档树:BeautifulSoup定义了很多搜索方法,这里着重介绍2个: find() 和 find_all() .其它方法的参数和用法类似
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p id="my p" class="title"><b id="bbb" class="boldest">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="story">...</p>
"""
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
#1、五种过滤器: 字符串、正则表达式、列表、True、方法
#1.1、字符串:即标签名
print(soup.find_all('b'))
#1.2、正则表达式
import re
print(soup.find_all(re.compile('^b'))) #找出b开头的标签,结果有body和b标签
#1.3、列表:如果传入列表参数,Beautiful Soup会将与列表中任一元素匹配的内容返回.下面代码找到文档中所有<a>标签和<b>标签:
print(soup.find_all(['a','b']))
#1.4、True:可以匹配任何值,下面代码查找到所有的tag,但是不会返回字符串节点
print(soup.find_all(True))
for tag in soup.find_all(True):
print(tag.name)
#1.5、方法:如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法,方法只接受一个元素参数 ,如果这个方法返回 True 表示当前元素匹配并且被找到,如果不是则反回 False
def has_class_but_no_id(tag):
return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')
print(soup.find_all(has_class_but_no_id))
View Code

2、find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

#2、find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
#2.1、name: 搜索name参数的值可以使任一类型的 过滤器 ,字符窜,正则表达式,列表,方法或是 True .
print(soup.find_all(name=re.compile('^t')))
#2.2、keyword: key=value的形式,value可以是过滤器:字符串 , 正则表达式 , 列表, True .
print(soup.find_all(id=re.compile('my')))
print(soup.find_all(href=re.compile('lacie'),id=re.compile('d'))) #注意类要用class_
print(soup.find_all(id=True)) #查找有id属性的标签
# 有些tag属性在搜索不能使用,比如HTML5中的 data-* 属性:
data_soup = BeautifulSoup('<div data-foo="value">foo!</div>','lxml')
# data_soup.find_all(data-foo="value") #报错:SyntaxError: keyword can't be an expression
# 但是可以通过 find_all() 方法的 attrs 参数定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的tag:
print(data_soup.find_all(attrs={"data-foo": "value"}))
# [<div data-foo="value">foo!</div>]
#2.3、按照类名查找,注意关键字是class_,class_=value,value可以是五种选择器之一
print(soup.find_all('a',class_='sister')) #查找类为sister的a标签
print(soup.find_all('a',class_='sister ssss')) #查找类为sister和sss的a标签,顺序错误也匹配不成功
print(soup.find_all(class_=re.compile('^sis'))) #查找类为sister的所有标签
#2.4、attrs
print(soup.find_all('p',attrs={'class':'story'}))
#2.5、text: 值可以是:字符,列表,True,正则
print(soup.find_all(text='Elsie'))
print(soup.find_all('a',text='Elsie'))
#2.6、limit参数:如果文档树很大那么搜索会很慢.如果我们不需要全部结果,可以使用 limit 参数限制返回结果的数量.效果与SQL中的limit关键字类似,当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果
print(soup.find_all('a',limit=2))
#2.7、recursive:调用tag的 find_all() 方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点,如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False .
print(soup.html.find_all('a'))
print(soup.html.find_all('a',recursive=False))
'''
像调用 find_all() 一样调用tag
find_all() 几乎是Beautiful Soup中最常用的搜索方法,所以我们定义了它的简写方法. BeautifulSoup 对象和 tag 对象可以被当作一个方法来使用,这个方法的执行结果与调用这个对象的 find_all() 方法相同,下面两行代码是等价的:
soup.find_all("a")
soup("a")
这两行代码也是等价的:
soup.title.find_all(text=True)
soup.title(text=True)
'''
View Code

3、find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )

#3、find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
find_all() 方法将返回文档中符合条件的所有tag,尽管有时候我们只想得到一个结果.比如文档中只有一个<body>标签,那么使用 find_all() 方法来查找<body>标签就不太合适, 使用 find_all 方法并设置 limit=1 参数不如直接使用 find() 方法.下面两行代码是等价的:
soup.find_all('title', limit=1)
# [<title>The Dormouse's story</title>]
soup.find('title')
# <title>The Dormouse's story</title>

唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果.
find_all() 方法没有找到目标是返回空列表, find() 方法找不到目标时,返回 None .
print(soup.find("nosuchtag"))
# None

soup.head.title 是 tag的名字 方法的简写.这个简写的原理就是多次调用当前tag的 find() 方法:
soup.head.title
# <title>The Dormouse's story</title>
soup.find("head").find("title")
# <title>The Dormouse's story</title>
View Code

4、其他方法

#见官网:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html#find-parents-find-parent
View Code

5、CSS选择器

#该模块提供了select方法来支持css,详见官网:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html#id37
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title">
<b>The Dormouse's story</b>
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">
<span>Elsie</span>
</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>;
<div class='panel-1'>
<ul class='list' id='list-1'>
<li class='element'>Foo</li>
<li class='element'>Bar</li>
<li class='element'>Jay</li>
</ul>
<ul class='list list-small' id='list-2'>
<li class='element'><h1 class='yyyy'>Foo</h1></li>
<li class='element xxx'>Bar</li>
<li class='element'>Jay</li>
</ul>
</div>
and they lived at the bottom of a well.
</p>
<p class="story">...</p>
"""
from bs4 import BeautifulSoup
soup=BeautifulSoup(html_doc,'lxml')
#1、CSS选择器
print(soup.p.select('.sister'))
print(soup.select('.sister span'))
print(soup.select('#link1'))
print(soup.select('#link1 span'))
print(soup.select('#list-2 .element.xxx'))
print(soup.select('#list-2')[0].select('.element')) #可以一直select,但其实没必要,一条select就可以了
# 2、获取属性
print(soup.select('#list-2 h1')[0].attrs)
# 3、获取内容
print(soup.select('#list-2 h1')[0].get_text())
View Code

五 修改文档树

链接:https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html#id40

六 总结

 
# 总结:
#1、推荐使用lxml解析库
#2、讲了三种选择器:标签选择器,find与find_all,css选择器
1、标签选择器筛选功能弱,但是速度快
2、建议使用find,find_all查询匹配单个结果或者多个结果
3、如果对css选择器非常熟悉建议使用select
#3、记住常用的获取属性attrs和文本值get_text()的方法
 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/guoxiaoyan/p/9410253.html

最后

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