BeautifulSoup 是一个用于解析 HTML 和 XML 文档的 Python 库，它为开发者提供了一种简单的方式来查找、遍历和修改文档树。BeautifulSoup 特别擅长处理不规则或格式不佳的标记语言，可以自动更正无效的 HTML，因此在网页抓取（Web Scraping）中非常受欢迎。
【1】基本介绍
主要特点
- 易于使用：提供了直观的方法来导航、搜索和修改解析树。
- 容错性强：能够处理有缺陷的 HTML，并尝试生成最可能的解析结果。
- 多种解析器：支持 Python 标准库中的 HTML 解析器，以及第三方解析器如 lxml 和 html5lib。
- 链式调用：可以通过连续调用方法来构建查询，使得代码更加简洁和易读。
安装
你可以通过 pip 安装 BeautifulSoup：
bash
pip install beautifulsoup4如果需要安装额外的解析器，比如 lxml 或 html5lib，也可以通过 pip 安装：
bash
pip install lxml
pip install html5lib【2】 基本用法
下面是一个简单的例子，展示如何使用 BeautifulSoup 来解析 HTML 内容并提取信息：
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<div>
<ul>
<li id="l1">张三</li>
<li id="l2">李四</li>
<li>王五</li>
<a href="" id="" class="a1">尚硅谷</a>
<span>嘿嘿嘿</span>
</ul>
</div>
<a href="" title="a2">百度</a>
<div id="d1">
<span>
哈哈哈
</span>
</div>
<p id="p1" class="p1">呵呵呵</p>
</body>
</html>lxml内核解析本地文件：
python
# 默认打开的文件的编码格式是gbk 所以在打开文件的时候需要指定编码
soup = BeautifulSoup(open('1.html',encoding='utf-8'),'lxml')lxml内核解析网络文件：
python
url = 'https://www.starbucks.com.cn/menu/'
response = urllib.request.urlopen(url)
content = response.read().decode('utf-8')
soup = BeautifulSoup(content,'lxml')BeautifulSoup 提供了多种方法来寻找文档中的元素：
find_all(name, attrs, recursive, string, limit, **kwargs)：查找所有符合条件的标签。find(name, attrs, recursive, string, **kwargs)：查找第一个符合条件的标签。select(selector)：使用 CSS 选择器来查找元素。find_parent(name, attrs, **kwargs)和find_parents(name, attrs, **kwargs)：向上查找父级标签。find_next_sibling(name, attrs, **kwargs)和find_next_siblings(name, attrs, **kwargs)：查找后面的兄弟标签。find_previous_sibling(name, attrs, **kwargs)和find_previous_siblings(name, attrs, **kwargs)：查找前面的兄弟标签。
python
from bs4 import BeautifulSoup
# 默认打开的文件的编码格式是gbk 所以在打开文件的时候需要指定编码
soup = BeautifulSoup(open('1.html',encoding='utf-8'),'lxml')
# 根据标签名查找节点
# 找到的是第一个符合条件的数据
# print(soup.a)
# 获取标签的属性和属性值
# print(soup.a.attrs)① find
python
# 返回的是第一个符合条件的数据
# print(soup.find('a'))
# 根据title的值来找到对应的标签对象
# print(soup.find('a',title="a2"))
# 根据class的值来找到对应的标签对象 注意的是class需要添加下划线
# print(soup.find('a',class_="a1"))② find_all
返回的是一个列表 并且返回了所有的a标签
python
# print(soup.find_all('a'))
# 如果想获取的是多个标签的数据 那么需要在find_all的参数中添加的是列表的数据
# print(soup.find_all(['a','span']))
# limit的作用是查找前几个数据
# print(soup.find_all('li',limit=2))③ select（推荐）
python
# select方法返回的是一个列表 并且会返回多个数据
# print(soup.select('a'))
# 可以通过.代表class 我们把这种操作叫做类选择器
# print(soup.select('.a1'))
# print(soup.select('#l1'))属性选择器---通过属性来寻找对应的标签
python
# 查找到li标签中有id的标签
# print(soup.select('li[id]'))
# 查找到li标签中id为l2的标签
# print(soup.select('li[id="l2"]'))层级选择器/后代选择器
python
# 找到的是div下面的li
# print(soup.select('div li'))
# 子代选择器
# 某标签的第一级子标签
# 注意：很多的计算机编程语言中 如果不加空格不会输出内容 但是在bs4中 不会报错 会显示内容
# print(soup.select('div > ul > li'))
# 找到a标签和li标签的所有的对象
# print(soup.select('a,li'))获取节点内容
python
# obj = soup.select('#d1')[0]
# print(obj.string)
# print(obj.get_text())如果标签对象中 只有内容 那么string和get_text()都可以使用，如果标签对象中 除了内容还有标签 那么string就获取不到数据 ，而get_text()是可以获取数据
我们一般情况下 推荐使用get_text()。
节点的属性
python
# obj = soup.select('#p1')[0]
# name是标签的名字
# print(obj.name)
# 将属性值左右一个字典返回
# print(obj.attrs)
# 获取节点的属性
obj = soup.select('#p1')[0]
print(obj.attrs.get('class'))
print(obj.get('class'))
print(obj['class'])