京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
BeautifulSoup是一种可以从html和xml中快速提取内容的python库,共有四种类型,对于爬虫解析来说,主要用其中的遍历文档树和搜索文档树。
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.
...
1.导入模块 from bs4import BeautifulSoup
2.创建beautifulsoup对象
beautifulobj = BeautifulSoup(html_doc)#
print(type(beautifulobj))#
print(beautifulobj.prettify())#打印按照lxml格式的补全代码,太长,省略
说明:此处在创建对象时未指定解析器,默认使用的是python自带的解析器html.parse,原因在于新买的电脑安装lxml模块时失败,官方推荐使用lxml解析器,可通过
beautifulobj = BeautifulSoup(html_doc,"lxml")来指定lxml解析器解析。
Tag类型即节点,比如HTML中的a标签、p标签等等,tag类型主要有两个属性,name和attributes属性,可通过.name和.attrs方法获取属性值,其中.attrs返回字典类型,并且如果是多值属性的话,其value是一个列表;也可通过["href"]指定输出特定的属性值。
print(type(beautifulobj.a))#
print(beautifulobj.p.name)#p,这样的使用方式,我是懵的,自己都敲进去P标签了,感觉自己有点**
print(beautifulobj.p.attrs)#,返回一个字典,字典的value有可能是个list, {'class': ['title']}class是个多值属性
print(beautifulobj.p["class"])#['title'],此处是个列表,如果不是多值属性,输出就是字符串
print(beautifulobj.a["id"])#link1
BeautifulSoup类型是整个文档的根形式,一种特殊的Tag类型,支持遍历文档树和搜索文档树的大部分方法,但是没有name和attrs属性。
print(type(beautifulobj))#
NavigableString是tag中的字符串内容形式。
print(type(beautifulobj.p.string))#
comment是文档中的备注类型。
在使用.string时,可同样输出NavigableString和coment类型,如果获取特定的内容而又想与另一种类型区别对待时必须通过type来进行判断。
BeautifulSoup是爬虫必学的技能之一,大家可以多多了解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24