爬虫项目(1)

1.节点

想要获取网页中的数据,首先要获取网页 HTML 代码,再把数据从中提取出来。

我们要向网页的服务器发送请求,服务器返回的响应就是网页 HTML 代码

节点

(1)文档节点:就是文档的内容;

(2)标签节点:就是html里面对应的标签;

(3)属性节点:就是html里面标签的属性,比如长度,外边距,内边距等等;

2.解析模块

对于一个网页的节点来说,它可以定义id、class或其他属性,而且节点之间还有层级关系。

我们可以借助网页节点的结构和属性,提取想要的信息。在这里,我们来学习一个强大的解析工具

------BeautifulSoup

3.解析器

网络爬虫的最终目的就是过滤选取网络信息,最重要的部分可以说是解析器。解析器的优劣决定了爬虫的速度和效率。

Beautiful Soup 官方推荐我们使用的是 lxml 解析器,原因是它具有更高的效率,所以我们也将采用lxml解析器。

5.导入类

安装完成后,我们需要使用 bs4 模块中的 BeautifulSoup 类。

这就要使用 from...import 从 bs4 中导入 BeautifulSoup 。

6.函数传参

BeautifulSoup() 函数可以把不标准的 HTML 代码重新进行了自动更正,从而方便我们对其中的节点、标签、属性等进行操作。

soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
print(soup)

这段代码调用函数BeautifulSoup,

这个函数有2个参数,第一个是需要进行解析的html代码,第二个是解析器的类型;

使用 BeautifulSoup() 函数,创建一个 BeautifulSoup 对象,传入 HTML 文本和解析器 lxml。

7.找到对应节点处的内容

文本所在的位置,包含在<em>XXX</em>这样的节点中,它们都有相同的标签。

使用 BeautifulSoup 中的 find_all() 函数,获取所有符合指定条件的节点。

ps = soup.find_all(name = "h1")
print(ps)

find_all() 函数可以查询 soup 中所有符合条件的元素,组成一个列表赋值给ps。

8.代码的完整实现

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://xxxxxxxxxxxxxxxxx/"

response = requests.get(url)

html = response.text

soup = BeautifulSoup(html,"lxml")

content_all = soup.find_all(name="em")

print(content_all)
相关推荐
数据小爬虫@2 小时前
利用Python爬虫快速获取商品历史价格信息
开发语言·爬虫·python
小白学大数据2 小时前
如何使用Selenium处理JavaScript动态加载的内容?
大数据·javascript·爬虫·selenium·测试工具
qq_375872694 小时前
15爬虫:下载器中间件
爬虫
数据小小爬虫7 小时前
如何利用Python爬虫获取商品历史价格信息
开发语言·爬虫·python
黑色叉腰丶大魔王7 小时前
《基于 Python 的网页爬虫详细教程》
开发语言·爬虫·python
laity177 小时前
爬取小说案例-BeautifulSoup教学篇
爬虫·python
lovelin+v175030409669 小时前
智能电商:API接口如何驱动自动化与智能化转型
大数据·人工智能·爬虫·python
FBI780980459412 小时前
API接口在电商行业中的创新应用与趋势
运维·网络·人工智能·爬虫·python
数据小爬虫@12 小时前
Python爬虫抓取数据,有哪些常见的问题?
开发语言·爬虫·python
漫无目的行走的月亮13 小时前
基于Python Scrapy的豆瓣Top250电影爬虫程序
爬虫·python·scrapy