崇尚的学习思维是：输入，输出平衡，且平衡点不断攀升。
曾经有大神告诫说：没事别瞎写文章；所以，很认真的写的是能力范围内的，看客要是看不懂，不是你的问题，问题在我，得持续输入，再输出。
今天的主题是：BeautifulSoup解析文本
1：框架
| 序号 | 内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 01 | 概念 | - |
| 02 | 函数方法 | - |
| 03 | 代码示例 | - |
| 04 | 博文实战 | - |
| 05 | 总结说明 | — |
2：概念
- 什么是BeautifulSoup?
BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的第三方python库。
复述：是一个第三方库，所以需要自己安装。能从文本中解析所需要的文本。实现的功能和正则表达式一样，只不过方法不同。
- 什么是XML?
XML是指可扩展标记语言。被设计用来传输和存储数据。（这些和网页的知识有关，不懂，那算了）
- DOM 树？
DOM是文档对象化模型（Document Object Model）的简称。DOM Tree是指通过DOM将HTML页面进行解析，并生成的HTML tree树状结构和对应访问方法。
一张图展现常见网页中出现的符号显示
1461921380897.png
解析文本常见的概念：
| 序号 | 概念 | 说明 |
|---|---|---|
| 01 | Tag | 标签 |
| 02 | Name | 名字 |
| 03 | Attributes | 属性 |
会涉及什么兄弟节点，父节点等概念。(不懂没关系，看看文档就知道什么意思)
3：代码示例
BeautifulSoup使用方法
BeautifulSoup(markup,"lxml",from_encoding ="utf-8")
第一个参数是需要解析的文本。
第二个参数是解析器的选择。lxml，所以需要安装第三方lxml库。
第三个参数是编码。中文，你懂的。
# -*- coding:utf-8 -*-
# To: learn BeautifulSoup
# Date: 2016.04.29
# Author: wuxiaoshen
from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""
Soup = BeautifulSoup(html_doc,'lxml',from_encoding='utf-8')
# 规格化输出：带缩进的输出
print(Soup.prettify())
# 还是上面的文本
Soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml', from_encoding='utf-8')
# 获取标签、标签名字，标签内容
print(Soup.title)
# 输出：<title>The Dormouse's story</title>
print(Soup.title.name)
# 输出：title
print(Soup.title.string)
# 输出：The Dormouse's story
# 获取属性
print(Soup.p["class"])
# 输出：['title']
# 获取特定的全部标签
print(Soup.find_all('a')) # 返回一个list
# 输出：[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
print(Soup.find(id="link2") )
# 输出：<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>
# 获取文档中所有的文字内容 方法：get_text()
print(Soup.get_text())
# 输出
---
The Dormouse's story
The Dormouse's story
Once upon a time there were three little sisters; and their names were
Elsie,
Lacie and
Tillie;
and they lived at the bottom of a well.
...
---
# 大概看出了，是如何解析文本的了，如何获取标签，便签名字，属性等操作
大概的思路是：先下载网页源代码，得到一个BeautifulSoup对象。然后通过这些节点，便签，文本等获取你想要的信息。
经常使用的方法总结：
| 序号 | 方法 | 解释说明 |
|---|---|---|
| 01 | find_all() | 搜索全部符合要求的信息 |
| 02 | get_text() | 获取文本 |
| 03 | find() | 注意和find_all（）的区别 |
find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
# 还是上面的文本信息
print(Soup.find('a')) # 返回一个list
print(Soup.a)
print(Soup.find_all('a'))
# output
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>
[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
----
默认存在多个相同的节点属性不同，比如“a” , 默认查找第一个节点
4：博文抓取实战
抓取任务：抓取一篇博客的全部文字信息，并保存至本地文本中。
url = http://blog.csdn.net/pongba/article/details/4033477
对的，上篇使用的是正则表达式实现的抓取任务专栏：004
上篇的实现还存在好多瑕疵，文本好存在好些不需要的信息。这次我们使用BeautifulSoup来实现看看。
# -*- coding:utf-8 -*-
# To: learn BeautifulSoup
# Date: 2016.04.29
# Author: wuxiaoshen
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
import codecs
class LiuweipengBlog(object):
def __init__(self):
self.url = "http://blog.csdn.net/pongba/article/details/4033477"
self.header = {"User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.110 Safari/537.36',
"Referer": 'http://blog.csdn.net/pongba/article/details/7911997'}
pass
def download(self):
html = requests.get(self.url, headers=self.header)
try:
if html.status_code == 200:
return html.content
except:
print("Something wrong with it.")
pass
def parse_content(self, content):
Soup = BeautifulSoup(content, "lxml",from_encoding='utf-8')
words_of_passage = Soup.find(id="article_content")
# print(words_of_passage)
words = BeautifulSoup(str(words_of_passage), "lxml", from_encoding='utf-8')
all_words = words.find_all('p')
with codecs.open("LiuWeiPeng.txt", "w+", encoding='utf8') as f:
for one in all_words:
f.write(one.get_text())
f.write('\n')
if __name__ == "__main__":
Blog_passage = LiuweipengBlog()
content = Blog_passage.download()
passage = Blog_passage.parse_content(content)
你可能已经看出来，我只是对部分代码进行了重构。
结果部分显示截图：干净很多了。当然还是可以继续优化。继续完善。(你懂的，我不是个完美的人)
事实是，实际工程中为了得到所需要的信息，通常会混合使用这些解析方法。
1461925417573.png
5：参考及总结
参考文献列表：
总结：看文档。(其实我都有些忘记了...)
关于本人：
国内小硕，半路出家的IT学习者。
兴趣领域：爬虫 ， 数据科学
本人正在构建一个共同成长爬虫小型社群。有兴趣私信。
未来，文档及代码会托管在Github上。
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