Python网络数据采集之HTML解析第01天!
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Python网络数据采集之HTML解析第01天!

  等,但是此时这个目标可能藏的比较深,可能在第20层的标签里面,你可能会用下面的方式去抓取:

  同时还有一个问题,加入网站发生细微的变化。我们的代码不仅影响美观还回影响整个爬虫网络。这样的情况我们应该怎么做呢?

  尝试“打印此页”的链接,或者看看该网页的移动版是够更加友好,请求的时候将请求头设置为移动端的状态。

  寻找隐藏在JaaScript文件里的信息。网站的某些数据可能隐藏在JaaScript文件中。

  上一篇我们学会了如何安装和运行BeautifulSoup,现在我们逐步深入,学习通过属性查找标签的方法、标签组、标签解析树的导航过程。

  每个网站都有层叠样式表(也就是我们说的CSS),它对于爬虫而言有一个最大的好处就是能够让HTML元素表现出差异化。

  爬虫可以根据class的属性值去区分不同的标签。例如:我们可以只抓取红色的字。

  通过上图可以知道红色的为对话正文部分,绿色为姓名的信息。现在可以创建一个简单的BeautifulSoup对象。

  get_text()使用场景主要是处理一个包含许多超链接、段落和标 签的大段源代码,它就会吧这些超链接和段落以及标签都清理掉。也就是说它会把你正在处理的HTML文档中所有的标签都清除,然后返回一个只包含文字的字符串。

  BeautifulSoup里的find()和find_all()可能是你最常用的两个函数。借助它们,你可以通过标签的不同属性轻松地过滤HTML页面,查找需要的标签组或单个标签。

  name参数可以查找所有名字为name的tag,字符串对象会被自动忽略掉。搜索name参数的值可以使任一类型的过滤器,字符串,正则表达式,列表,方法等。

  通过string参数可以搜搜文档中的字符串内容,与name参数的可选值一样。

  keywork参数:如果一个指定名字的参数不是搜索内置的参数名,搜索时会把该参数当作指定名字tag的属性来搜索。

  find_all()方法返回全部的搜索结构,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SL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。

  NaigableString对象:表示标签里面的文字;Comment对象:用来查找HTML文档的注释标签。例如:``

  子标签就是一个父标签的下一级,而后代标签是指一个父标签下面所有级别的标签。所有的子标签都是后代标签,但不是所有的后代标签都是子标签。例如:tr标签是tabel标签的子标签,而tr、th、td、img和span标签都是tabel标签的后代标签。

  例如根据示例网站我们需要找到文档中第一个di标签,然后获取这个di后代里面所有的img标签。

  BeautifulSoup的next_siblings()函数可以让收集表格数据成为简单的事情,尤其是处理带标题行的表格:

  抓取网页的时候我们抓取父标签的情况比较少,但是不排除有这样的情况存在。例如,我们要观察网页的内容。这里就需要连个两个函数parent和parents。

  正则表达式个人认为比较简单,就跟学习英语一样,只要不断的去用就了。贴上原图可查阅即可。关于正则的相关基础知识可以看看我推荐的网站一下,或者可以我,后续专门写一个正则表达式入门的文章。

  结合正则表达式,来实现一下具体的例子,可能更容易理解一些。我们获取刚刚网站的所有图片,首先打开源码分析一下页面。

  我们发现所有的图片都是以../img/gifts/img开头,以.jpg结尾。那么就用正则去匹配一下。匹配规则如下:

  这就是网站的所有图片的相对路径,以后可以用这样的方法去匹配视频网站的路径,然后下载啦。

  在网络数据采集时你经常不需要查找标签的内容,而是需要查找标签属性。比如标签a指向 的URL链接包含在href属性中,或者img标签的图片文件包含在src属性中。

  对于一个标签对象,可以用myTag.attrs获取它的全部属性,要注意这行代码返回的是一个Python字典对象,可以获取和操作这些属性。例如要获取图片的资源位置src,可以用myImgTag.attrs[src]获取。

  Lambda表达式本质上是一个函数,可以作为其他函数的变量使用;也就是说,一个函数不是定义成f(x, y),而是定义成f(g(x), y),或f(g(x), h(x))的形式。

  BeautifulSoup允许我们把特定函数类型当作findAll函数的参数。唯一的限制条件是这些 函数必须把一个标签作为参数且返回结果是布尔类型。BeautifulSoup用这个函数来评估它遇到的每个标签对象,最后把评估结果为“真”的标签保留,把其他标签剔除。

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