Python爬虫零基础入门【第四章：解析与清洗·第1节】BeautifulSoup 入门：从 HTML 提取结构化字段！

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全文目录：

- - [🌟 开篇语](#🌟 开篇语)
  - [📌 上期回顾](#📌 上期回顾)
  - [🎯 本节目标](#🎯 本节目标)
  - [一、HTML 解析库对比](#一、HTML 解析库对比)
  - - [1.1 常用解析库](#1.1 常用解析库)
    - [1.2 为什么选择 BeautifulSoup？](#1.2 为什么选择 BeautifulSoup？)
  - [二、BeautifulSoup 基础用法](#二、BeautifulSoup 基础用法)
  - - [2.1 创建解析对象](#2.1 创建解析对象)
    - [2.2 解析器对比](#2.2 解析器对比)
  - 三、元素查找方法
  - - [3.1 基础查找方法](#3.1 基础查找方法)
    - [3.2 CSS 选择器（推荐）](#3.2 CSS 选择器（推荐）)
    - [3.3 选择器速查表](#3.3 选择器速查表)
  - 四、提取数据
  - - [4.1 提取文本内容](#4.1 提取文本内容)
    - [4.2 提取属性](#4.2 提取属性)
    - [4.3 提取链接（URL）](#4.3 提取链接（URL）)
  - 五、处理复杂结构
  - - [5.1 遍历列表项](#5.1 遍历列表项)
    - [5.2 处理嵌套结构](#5.2 处理嵌套结构)
    - [5.3 提取表格数据](#5.3 提取表格数据)
  - 六、通用解析器设计
  - - [6.1 配置化解析器](#6.1 配置化解析器)
    - [6.2 批量解析列表](#6.2 批量解析列表)
  - 七、常见问题与技巧
  - - [7.1 处理不存在的元素](#7.1 处理不存在的元素)
    - [7.2 去除多余的空白](#7.2 去除多余的空白)
    - [7.3 处理 HTML 实体](#7.3 处理 HTML 实体)
  - 八、本节小结
  - 九、课后作业（必做，验收进入下一节）
  - - [任务1：CSS 选择器练习](#任务1：CSS 选择器练习)
    - 任务2：编写配不同网站编写统一的配置
    - 任务3：真实网站解析
  - [🔮 下期预告](#🔮 下期预告)
  - [🌟 文末](#🌟 文末)
  - - [📌 专栏持续更新中｜建议收藏 + 订阅](#📌 专栏持续更新中｜建议收藏 + 订阅)
    - [✅ 互动征集](#✅ 互动征集)

🌟 开篇语

哈喽，各位小伙伴们你们好呀～我是【喵手】。

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我长期专注 Python 爬虫工程化实战 ，主理专栏 👉 《Python爬虫实战》：从采集策略 到反爬对抗 ，从数据清洗 到分布式调度 ，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个"能跑、能用、能扩展 "，让数据价值真正做到------抓得到、洗得净、用得上。

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📌 上期回顾

在第三章 | Requests 静态爬取入门《限速与礼貌爬取：并发、延迟、频率控制！》中，我们完成了两段式采集的完整流程，并学习了三种数据存储方案。现在，你已经能够采集数据并保存了。

但是，如何从混乱的 HTML 中精准提取想要的字段？这是爬虫开发中最核心、最耗时的环节！

这一节，我们将系统学习 BeautifulSoup------Python 最流行的 HTML 解析库。掌握它，你就能从任何网页中提取结构化数据！

🎯 本节目标

通过本节学习，你将能够：

理解 HTML 解析的原理和常用库对比
掌握 BeautifulSoup 的核心用法
使用 CSS 选择器精准定位元素
处理复杂的嵌套结构和列表数据
提取文本、属性、链接等各类信息
交付验收：编写一个通用的网页解析器类

一、HTML 解析库对比

1.1 常用解析库

库	速度	易用性	功能	推荐场景
BeautifulSoup	⭐⭐ 中等	⭐⭐⭐ 简单	⭐⭐⭐ 丰富	初学者、复杂解析
lxml	⭐⭐⭐ 快	⭐⭐ 中等	⭐⭐⭐ 强大	大规模数据、XPath
pyquery	⭐⭐ 中等	⭐⭐⭐ jQuery风格	⭐⭐ 中等	熟悉jQuery的开发者
正则表达式	⭐⭐⭐ 最快	⭐ 困难	⭐ 有限	简单模式匹配

1.2 为什么选择 BeautifulSoup？

优势：

✅ 语法简单，学习曲线平缓
✅ 容错能力强（处理不规范的HTML）
✅ 支持多种解析器（html.parser、lxml、html5lib）
✅ 文档完善，社区活跃

安装：

bash 复制代码

# 安装 BeautifulSoup4
pip install beautifulsoup4

# 安装 lxml 解析器（推荐，速度快）
pip install lxml

# 可选：安装 html5lib（容错能力最强）
pip install html5lib

二、BeautifulSoup 基础用法

2.1 创建解析对象

python 复制代码

from bs4 import BeautifulSoup

# HTML 示例
html_doc = """
<html>
<head><title>新闻网站</title></head>
<body>
    <div class="news-list">
        <div class="news-item" id="news-1">
            <h3><a href="/news/123">重大科技突破</a></h3>
            <span class="author">张三</span>
            <span class="time">2025-01-21</span>
            <p class="summary">这是摘要内容...</p>
        </div>
        <div class="news-item" id="news-2">
            <h3><a href="/news/124">经济政策解读</a></h3>
            <span class="author">李四</span>
            <span class="time">2025-01-20</span>
            <p class="summary">这是另一条摘要...</p>
        </div>
    </div>
</body>
</html>
"""

# 创建 BeautifulSoup 对象
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
# 参数说明：
# - html_doc: HTML 字符串
# - 'lxml': 解析器选择（推荐 lxml，速度快）

print(soup.prettify())  # 格式化输出

2.2 解析器对比

python 复制代码

# 1. html.parser（Python 内置，无需安装）
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')

# 2. lxml（推荐，速度最快）
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')

# 3. html5lib（容错能力最强，但慢）
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html5lib')

# 推荐选择：
# - 一般情况用 lxml
# - HTML 格式混乱时用 html5lib

三、元素查找方法

3.1 基础查找方法

python 复制代码

# 1. find() - 查找第一个匹配的元素
title = soup.find('title')
print(title)  # <title>新闻网站</title>
print(title.text)  # 新闻网站

# 2. find_all() - 查找所有匹配的元素
news_items = soup.find_all('div', class_='news-item')
print(f"找到 {len(news_items)} 个新闻")  # 找到 2 个新闻

# 3. 按类名查找
authors = soup.find_all('span', class_='author')
for author in authors:
    print(author.text)  # 张三, 李四

# 4. 按 ID 查找
news_1 = soup.find('div', id='news-1')
print(news_1)

# 5. 按属性查找
links = soup.find_all('a', href=True)  # 查找所有有 href 属性的 a 标签
for link in links:
    print(link['href'])  # /news/123, /news/124

3.2 CSS 选择器（推荐）

python 复制代码

# select() - 使用 CSS 选择器（最灵活）

# 1. 标签选择器
titles = soup.select('h3')
print(len(titles))  # 2

# 2. 类选择器
news_items = soup.select('.news-item')
print(len(news_items))  # 2

# 3. ID 选择器
news_1 = soup.select('#news-1')
print(news_1)

# 4. 组合选择器
# 选择 .news-item 下的 h3 标签
titles = soup.select('.news-item h3')

# 选择 .news-item 下的 a 标签
links = soup.select('.news-item a')

# 5. 属性选择器
# 选择有 href 属性的 a 标签
links = soup.select('a[href]')

# 选择 href 以 /news/ 开头的 a 标签
links = soup.select('a[href^="/news/"]')

# 6. 伪类选择器
# 选择第一个 .news-item
first_item = soup.select('.news-item:first-child')

# 选择第 n 个元素
second_item = soup.select('.news-item:nth-of-type(2)')

# 7. 直接子元素
# 选择 .news-list 的直接子元素 div
items = soup.select('.news-list > div')

3.3 选择器速查表

python 复制代码

# CSS 选择器完整示例

class SelectorExamples:
    """CSS 选择器示例集合"""
    
    @staticmethod
    def demo(soup):
        """演示各种选择器"""
        
        # 基础选择器
        print("=== 基础选择器 ===")
        print("标签:", soup.select('h3'))
        print("类名:", soup.select('.author'))
        print("ID:", soup.select('#news-1'))
        
        # 组合选择器
        print("\n=== 组合选择器 ===")
        print("后代:", soup.select('div h3'))  # div 下所有 h3
        print("子元素:", soup.select('div > h3'))  # div 的直接子元素 h3
        print("相邻:", soup.select('h3 + span'))  # h3 后紧邻的 span
        
        # 属性选择器
        print("\n=== 属性选择器 ===")
        print("存在属性:", soup.select('a[href]'))
        print("属性值:", soup.select('a[href="/news/123"]'))
        print("开头匹配:", soup.select('a[href^="/news"]'))
        print("结尾匹配:", soup.select('a[href$=".html"]'))
        print("包含匹配:", soup.select('a[href*="news"]'))
        
        # 伪类选择器
        print("\n=== 伪类选择器 ===")
        print("第一个:", soup.select('.news-item:first-of-type'))
        print("最后一个:", soup.select('.news-item:last-of-type'))
        print("第 n 个:", soup.select('.news-item:nth-of-type(2)'))
        print("包含文本:", soup.select('h3:contains("科技")'))  # 注意：需要 lxml

# 使用
SelectorExamples.demo(soup)

四、提取数据

4.1 提取文本内容

python 复制代码

# 1. .text 或 .get_text() - 获取纯文本
title = soup.find('h3')
print(title.text)  # 重大科技突破
print(title.get_text())  # 同上

# 2. .string - 获取直接文本（不含子标签）
# 如果标签只有一个字符串子节点，返回该字符串
# 否则返回 None
link = soup.find('a')
print(link.string)  # 重大科技突破

# 3. .stripped_strings - 去除空白后的所有字符串（生成器）
div = soup.find('div', class_='news-item')
texts = list(div.stripped_strings)
print(texts)  # ['重大科技突破', '张三', '2025-01-21', '这是摘要内容...']

# 4. 自定义分隔符
div = soup.find('div', class_='news-item')
text = div.get_text(separator=' | ', strip=True)
print(text)  # 重大科技突破 | 张三 | 2025-01-21 | 这是摘要内容...

4.2 提取属性

python 复制代码

# 1. 字典方式访问属性
link = soup.find('a')
print(link['href'])  # /news/123
print(link['class'])  # 返回列表（class 可以有多个值）

# 2. .get() 方法（安全，不存在返回 None）
print(link.get('href'))  # /news/123
print(link.get('title'))  # None
print(link.get('title', '默认值'))  # 默认值

# 3. .attrs - 获取所有属性（字典）
print(link.attrs)  # {'href': '/news/123'}

# 4. 判断属性是否存在
if link.has_attr('href'):
    print("有 href 属性")

4.3 提取链接（URL）

python 复制代码

from urllib.parse import urljoin

def extract_links(soup, base_url):
    """
    提取页面中的所有链接
    
    Args:
        soup: BeautifulSoup 对象
        base_url: 基础 URL（用于拼接相对路径）
        
    Returns:
        list: 完整 URL 列表
    """
    links = []
    
    for link in soup.select('a[href]'):
        href = link.get('href')
        
        # 跳过锚点和 JavaScript
        if href.startswith('#') or href.startswith('javascript:'):
            continue
        
        # 拼接完整 URL
        full_url = urljoin(base_url, href)
        links.append({
            'url': full_url,
            'text': link.get_text(strip=True),
            'title': link.get('title', '')
        })
    
    return links

# 使用
base_url = "https://example.com/"
links = extract_links(soup, base_url)
for link in links:
    print(f"{link['text']}: {link['url']}")

五、处理复杂结构

5.1 遍历列表项

python 复制代码

def parse_news_list(html):
    """
    解析新闻列表
    
    Returns:
        list: 新闻字典列表
    """
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    news_list = []
    
    # 找到所有新闻项
    items = soup.select('.news-item')
    
    for item in items:
        # 提取各字段
        news = {}
        
        # 标题和链接
        title_elem = item.select_one('h3 a')
        if title_elem:
            news['title'] = title_elem.text.strip()
            news['url'] = title_elem.get('href')
        
        # 作者
        author_elem = item.select_one('.author')
        news['author'] = author_elem.text.strip() if author_elem else ''
        
        # 时间
        time_elem = item.select_one('.time')
        news['publish_time'] = time_elem.text.strip() if time_elem else ''
        
        # 摘要
        summary_elem = item.select_one('.summary')
        news['summary'] = summary_elem.text.strip() if summary_elem else ''
        
        news_list.append(news)
    
    return news_list

# 使用
news_list = parse_news_list(html_doc)
for news in news_list:
    print(news)

5.2 处理嵌套结构

python 复制代码

# HTML 示例（嵌套结构）
nested_html = """
<div class="article">
    <h1>文章标题</h1>
    <div class="meta">
        <span class="author">作者：<strong>张三</strong></span>
        <span class="category">分类：
            <a href="/tech">科技</a>
            <a href="/ai">人工智能</a>
        </span>
    </div>
    <div class="content">
        <p>第一段内容...</p>
        <p>第二段内容...</p>
        <ul>
            <li>要点1</li>
            <li>要点2</li>
        </ul>
    </div>
</div>
"""

def parse_nested_article(html):
    """解析嵌套的文章结构"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    
    article = {}
    
    # 标题
    title = soup.select_one('h1')
    article['title'] = title.text.strip() if title else ''
    
    # 作者（嵌套在 strong 标签中）
    author = soup.select_one('.author strong')
    article['author'] = author.text.strip() if author else ''
    
    # 分类（多个链接）
    categories = soup.select('.category a')
    article['categories'] = [cat.text.strip() for cat in categories]
    
    # 正文段落
    paragraphs = soup.select('.content p')
    article['paragraphs'] = [p.text.strip() for p in paragraphs]
    
    # 要点列表
    points = soup.select('.content ul li')
    article['key_points'] = [li.text.strip() for li in points]
    
    return article

# 使用
article = parse_nested_article(nested_html)
print(article)
# {
#     'title': '文章标题',
#     'author': '张三',
#     'categories': ['科技', '人工智能'],
#     'paragraphs': ['第一段内容...', '第二段内容...'],
#     'key_points': ['要点1', '要点2']
# }

5.3 提取表格数据

python 复制代码

# HTML 表格示例
table_html = """
<table class="data-table">
    <thead>
        <tr>
            <th>姓名</th>
            <th>年龄</th>
            <th>职位</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td>张三</td>
            <td>28</td>
            <td>工程师</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>李四</td>
            <td>32</td>
            <td>设计师</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>
"""

def parse_table(html):
    """
    解析 HTML 表格
    
    Returns:
        list: 字典列表（每行一个字典）
    """
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    
    # 提取表头
    headers = []
    header_row = soup.select_one('thead tr')
    if header_row:
        headers = [th.text.strip() for th in header_row.select('th')]
    
    # 提取数据行
    rows = []
    for tr in soup.select('tbody tr'):
        cells = [td.text.strip() for td in tr.select('td')]
        
        # 组合成字典
        if len(cells) == len(headers):
            row_dict = dict(zip(headers, cells))
            rows.append(row_dict)
    
    return rows

# 使用
table_data = parse_table(table_html)
print(table_data)
# [
#     {'姓名': '张三', '年龄': '28', '职位': '工程师'},
#     {'姓名': '李四', '年龄': '32', '职位': '设计师'}
# ]

六、通用解析器设计

6.1 配置化解析器

python 复制代码

"""
通用 HTML 解析器
基于配置的选择器来提取字段
"""

class ConfigurableParser:
    """配置化的 HTML 解析器"""
    
    def __init__(self, config):
        """
        初始化
        
        Args:
            config: 字段配置字典
                {
                    'field_name': {
                        'selector': 'CSS选择器',
                        'attr': '属性名'（可选，默认提取文本）,
                        'multiple': True/False（可选，是否返回列表）
                    }
                }
        """
        self.config = config
    
    def parse(self, html):
        """
        解析 HTML
        
        Args:
            html: HTML 字符串
            
        Returns:
            dict: 提取的字段
        """
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        result = {}
        
        for field_name, field_config in self.config.items():
            result[field_name] = self._extract_field(soup, field_config)
        
        return result
    
    def _extract_field(self, soup, config):
        """提取单个字段"""
        selector = config['selector']
        attr = config.get('attr')
        multiple = config.get('multiple', False)
        
        if multiple:
            # 提取多个元素
            elements = soup.select(selector)
            if attr:
                return [elem.get(attr, '') for elem in elements]
            else:
                return [elem.get_text(strip=True) for elem in elements]
        else:
            # 提取单个元素
            elem = soup.select_one(selector)
            if not elem:
                return '' if not attr else None
            
            if attr:
                return elem.get(attr, '')
            else:
                return elem.get_text(strip=True)


# ========== 使用示例 ==========

# 定义配置
news_config = {
    'title': {
        'selector': 'h3 a',
        'attr': None  # 提取文本
    },
    'url': {
        'selector': 'h3 a',
        'attr': 'href'  # 提取 href 属性
    },
    'author': {
        'selector': '.author'
    },
    'publish_time': {
        'selector': '.time'
    },
    'summary': {
        'selector': '.summary'
    },
    'tags': {
        'selector': '.tag',
        'multiple': True  # 返回列表
    }
}

# 创建解析器
parser = ConfigurableParser(news_config)

# 解析 HTML
html = """
<div class="news-item">
    <h3><a href="/news/123">重大科技突破</a></h3>
    <span class="author">张三</span>
    <span class="time">2025-01-21</span>
    <p class="summary">这是摘要...</p>
    <span class="tag">科技</span>
    <span class="tag">创新</span>
</div>
"""

result = parser.parse(html)
print(result)
# {
#     'title': '重大科技突破',
#     'url': '/news/123',
#     'author': '张三',
#     'publish_time': '2025-01-21',
#     'summary': '这是摘要...',
#     'tags': ['科技', '创新']
# }

6.2 批量解析列表

python 复制代码

class ListParser(ConfigurableParser):
    """列表解析器（继承配置化解析器）"""
    
    def __init__(self, item_selector, field_config):
        """
        初始化
        
        Args:
            item_selector: 列表项的选择器
            field_config: 字段配置
        """
        super().__init__(field_config)
        self.item_selector = item_selector
    
    def parse_list(self, html):
        """
        解析列表页
        
        Returns:
            list: 解析后的列表项
        """
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        items = soup.select(self.item_selector)
        
        result_list = []
        for item in items:
            # 将每个 item 转为字符串，用父类的 parse 方法
            item_html = str(item)
            item_data = self.parse(item_html)
            result_list.append(item_data)
        
        return result_list

# 使用
list_parser = ListParser(
    item_selector='.news-item',
    field_config=news_config
)

html_list = """
<div class="news-list">
    <div class="news-item">
        <h3><a href="/news/1">新闻1</a></h3>
        <span class="author">张三</span>
        <span class="time">2025-01-21</span>
    </div>
    <div class="news-item">
        <h3><a href="/news/2">新闻2</a></h3>
        <span class="author">李四</span>
        <span class="time">2025-01-20</span>
    </div>
</div>
"""

news_list = list_parser.parse_list(html_list)
for news in news_list:
    print(news)

七、常见问题与技巧

7.1 处理不存在的元素

python 复制代码

def safe_extract(soup, selector, attr=None, default=''):
    """
    安全提取（避免 None 导致程序崩溃）
    
    Args:
        soup: BeautifulSoup 对象
        selector: CSS 选择器
        attr: 属性名（可选）
        default: 默认值
        
    Returns:
        提取的值或默认值
    """
    elem = soup.select_one(selector)
    
    if not elem:
        return default
    
    if attr:
        return elem.get(attr, default)
    else:
        return elem.get_text(strip=True) or default

# 使用
title = safe_extract(soup, 'h1.title', default='无标题')
url = safe_extract(soup, 'a.link', attr='href', default='#')

7.2 去除多余的空白

python 复制代码

import re

def clean_whitespace(text):
    """清理文本中的多余空白"""
    if not text:
        return ''
    
    # 替换连续空白为单个空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    
    # 去除首尾空白
    text = text.strip()
    
    return text

# 使用
raw_text = soup.get_text()
clean_text = clean_whitespace(raw_text)

7.3 处理 HTML 实体

python 复制代码

from html import unescape

text = "这是&lt;示例&gt;文本&nbsp;&amp;&nbsp;符号"
decoded = unescape(text)
print(decoded)  # 这是<示例>文本 & 符号

八、本节小结

本节我们系统学习了 BeautifulSoup 的核心用法：

✅ 基础操作 ：创建对象、选择解析器

✅ 元素查找 ：find、find_all、CSS 选择器

✅ 数据提取 ：文本、属性、链接

✅ 复杂结构 ：嵌套、列表、表格

✅ 通用解析器 ：配置化设计，提高复用性

✅ 最佳实践：安全提取、清理文本、处理异常

核心原则：

优先使用 CSS 选择器：灵活、简洁、易维护
安全提取：始终检查元素是否存在
配置化设计：用配置文件管理选择器
测试驱动：边写边测，确保选择器正确

九、课后作业（必做，验收进入下一节）

任务1：CSS 选择器练习

给定一个新闻网站的 HTML，编写选择器提取：

所有新闻标题
所有作者名（可能在不同位置）
所有分类标签
评论数（数字）
发布时间（多种格式）

任务2：编写配不同网站编写统一的配置

新闻网站（标题、作者、时间、正文）
电商网站（商品名、价格、评分、销量）
招聘网站（职位、公司、薪资、要求）

要求：只修改配置文件，代码完全复用。

任务3：真实网站解析

选择一个真实的新闻网站：

分析列表页和详情页的结构
编写完整的解析器类
测试至少 10 条数据
处理所有可能的异常情况

验收方式：在留言区提交：

CSS 选择器练习的答案和测试截图
三种网站的配置文件和测试结果
真实网站解析器代码和数据样例
遇到的问题和解决方法

🔮 下期预告

下一节《XPath 进阶：更强大的定位语法》，我们将学习：

XPath 与 CSS 选择器的对比
XPath 的轴（axis）概念
复杂条件的组合查询
lxml 库的高级用法
何时选择 XPath，何时选择 CSS

预习建议 ：

了解 XPath 的基本语法，安装 lxml 库。思考：CSS 选择器无法表达的查询需求有哪些？

💬 BeautifulSoup 是解析的瑞士军刀！掌握它，数据唾手可得！ 🎯✨

记住：好的选择器就像好的地址------精准、简洁、不易变化。选择器是爬虫的核心资产，值得你花时间优化！

🌟 文末

好啦～以上就是本期《Python爬虫实战》的全部内容啦！如果你在实践过程中遇到任何疑问，欢迎在评论区留言交流，我看到都会尽量回复～咱们下期见！

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