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。

复制代码
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。

复制代码
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

复制代码
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
aP8PfmxS29 小时前
网络爬虫是自动从互联网上采集数据的程序
爬虫
Serendipity_Carl10 小时前
爬虫实战进阶-穷游论坛网清洗与可视化分析
爬虫·python·数据可视化·数据清洗
深蓝电商API11 小时前
爬虫代理IP智能调度:基于响应速度的实时评分算法
爬虫·算法
深蓝电商API11 小时前
爬虫数据质量监控:完整性校验+异常检测+自动重试机制
爬虫
WL_Aurora11 小时前
Python爬虫实战(九):百度百聘招聘数据采集
爬虫·python·百度
跨境数据猎手1 天前
跨境商城反向海淘系统开发全流程逻辑(上)
人工智能·爬虫·系统架构
上海云盾-小余1 天前
网站恶意爬虫拦截策略:智能识别与封禁实操方案
网络·爬虫·安全·web安全
小白学大数据1 天前
Scrapling:极简高效的 Python 智能爬虫框架
开发语言·爬虫·python·数据分析
深蓝电商API1 天前
爬虫任务调度系统:基于Celery的定时+触发式采集方案
爬虫
WL_Aurora1 天前
Python爬虫实战(七):Selenium自动化采集苏宁易购商品数据
爬虫·python·selenium