2017.08.11 Python网络爬虫实战之Beautiful Soup爬虫
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2017.08.11 Python网络爬虫实战之Beautiful Soup爬虫相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1.与Scrapy不同的是Beautiful Soup并不是一个框架，而是一个模块；与Scrapy相比，bs4中间多了一道解析的过程（Scrapy是URL返回什么数据，程序就接受什么数据进行过滤），bs4则在接收数据和进行过滤之间多了一个解析的过程，根据解析器的不同，最终处理的数据也有所不同，加上这一步骤的优点是可以根据输入数据的不同进行针对性的解析；同一选择lxml解析器；
2.安装Beautiful Soup环境：pip install beautifulsoup4
3.Beautiful Soup除了支持python标准库中的HTML解析器外，还支持一些第三方解析器；效率更高
4.安装lxml解析器：pip install lxml
5.Beautiful Soup的查找数据的方法更加灵活方便，不但可以通过标签查找，还可以通过标签属性来查找，而且bs4还可以配合第三方的解析器，可以针对性的对网页进行解析，使得bs4威力更加强大，方便
自建一个html的示例文件scenery.html，通过对scenery.html的操作学习bs4模块：
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>泉州旅游景点</title>
<meta name="description" content="泉州旅游景点 精简版"/>
<meta name="author" content="chunyu" >
</head>
<body>
<div id="content">
<div class="title">
<h3>泉州景点</h3>
</div>
<ul>
<li>景点<a>门票价格</a></li>
</ul>
<ul class="content">
<li nu="1">东湖公园<a class="price">60</a></li>
<li nu="2">西湖公园<a class="price">60</a></li>
<li nu="3">华侨大学<a class="price">120</a></li>
<li nu="4">清源山<a class="price">150</a></li>
<li nu="5">文庙<a class="price">60</a></li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
6.进入文件目录执行命令：
F:\\>cd Python\\PythonWebScraping\\PythonBeautiSoupProject\\testBs4
F:\\Python\\PythonWebScraping\\PythonBeautiSoupProject\\testBs4>python
>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> soup=BeautifulSoup(open(‘scenery.html‘),‘lxml‘)
>>> soup.prettify
执行结果：
7.一个文件或者一个网页，在导入BeautifulSoup处理之前，bs4并不知道它的字符编码是什么，在导入BeautifulSoup过程中，它会自动猜测这个文件或者网页的字符编码，常用的字符编码当然很快就会猜出来，但是不常用的编码就需要BeautifulSoup提供的两个参数解决：exclude_encoding和from_encoding
（1）参数exclude_encoding的作用是排除不正确的字符编码，例如已经确定非常网页不是iso-8859-7也不是gb2312编码，就可以使用命令：
soup=BeautifulSoup(response.read(),exclude_encoding=[‘iso-8859-7‘,‘gb2312‘])
（2）如果已经知道网页的编码是big5，也可以直接使用from_encoding参数直接确定编码：
soup=BeautifulSoup(response.read(),from_encoding=[‘big5‘])
（3）如果不知道文件的字符编码，而bs4又解析错误时，那就只有安装chardet或者cchardet模块，然后使用UnicodeDammit自动检测了
8.解决字符编码这个问题后，已经得到了soup这个bs4的类。在soup中，bs4将网页节点解析成一个个Tag；
执行命令：Tag1=soup.ul
9.使用命令soup.find_all(Tag,[attrs])可以获取所有符合条件的标签列表，然后直接从列表中读取就可以了：
10.从顺序上区别同名标签，这样出现再多的同名标签也可以很从容的定位了。在html中，同名标签比较少，可以用soup.find_all
来获取标签位置列表，再一个一个数的方法确定标签位置，但是如果这个列表太长，就没法接受了；
所以，需要使用soup.find和soup.find_all都支持的名字+属性值定位：
11.如果标签名相同，属性相同，连属性值都相同的标签，那就用soup.find_all(tagName,attrs={‘attName‘:‘attValue‘})将所有符合条件的标签装入列表，然后一个一个的慢慢数吧，本实例中符合此条件的也就是<a>标签了：
所有<a>标签的标签名，属性和属性值虽然相同，但是他们的上级标签（父标签）标签名，属性和属性值总不可能都相同：
这种不直接定位目标标签，而是先间接定位目标的上级标签，再间接定位目标标签的方法，有点类似于Scrapy中的XPath的嵌套过滤了
12.一般来说，最终获取保存的不会是标签，而是标签里的数据，这个数据可能是标签所包含的字符串，也可能是标签的属性值
Tag=soup.find(‘li‘,attrs={‘nu‘:‘4‘})
Tag.get(‘nu‘)
Tag.a.get_text()
以上是关于2017.08.11 Python网络爬虫实战之Beautiful Soup爬虫的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章