从零开始写Python爬虫 --- 1.3 BS4库的解析器

时间：11-12来源：作者：点击数：31

bs4库之所以能快速的定位我们想要的元素，是因为他用自己的方式将html文件解析了一遍，不同的解析器有不同的效果。下文将一一进行介绍。

bs4解析器的选择

网络爬虫的最终目的就是过滤选取网络信息，最重要的部分可以说是解析器。解析器的优劣决定了爬虫的速度和效率。bs4库除了支持我们上文用过的html.parser解析器外，还支持很多第三方的解析器，下面我们来对他们进行对比分析。

bs4库官方推荐我们使用的是lxml解析器，原因是它具有更高的效率，所以我们也将采用lxml解析器。

lxml解析器的安装：

依旧采用pip安装工具来安装：

pip install lxml

接下来，我们使用lxml解析器来解释网页

我们依旧以上一篇的爱丽丝文档为例子

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>
"""

代码如下：

import bs4

#首先我们先将html文件已lxml的方式做成一锅汤
soup = bs4.BeautifulSoup(html_doc ,'lxml')
#我们把结果输出一下，是一个很清晰的树形结构。
print(soup.prettify())

输出如下

<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 class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">
    Elsie
   </a>
   ,
   <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">
    Lacie
   </a>
   and
   <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">
    Tillie
   </a>
   ;
and they lived at the bottom of a well.
  </p>
  <p class="story">
   ...
  </p>
 </body>
</html>

如何具体的使用？

bs4 库首先将传入的字符串或文件句柄转换为 Unicode的类型，这样，我们在抓取中文信息的时候，就不会有很麻烦的编码问题了。当然，有一些生僻的编码如：‘big5’，就需要我们手动设置编码：

soup = BeautifulSoup(markup, from_encoding=“编码方式”)

对象的种类：

bs4 库将复杂的html文档转化为一个复杂的树形结构，每个节点都是Python对象，所有对象可以分为以下四个类型：Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment

我们来逐一解释：

Tag：和html中的Tag基本没有区别，可以简单上手使用
NavigableString：被包裹在tag内的字符串
BeautifulSoup：表示一个文档的全部内容，大部分的时候可以吧他看做一个tag对象，支持遍历文档树和搜索文档树方法。
Comment：这是一个特殊的NavigableSting对象，在出现在html文档中时，会以特殊的格式输出，比如注释类型。

搜索文档树的最简单的方法就是搜索你想获取tag的的name

soup.head
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>

soup.title
# <title>The Dormouse's story</title>

如果你还想更深入的获得更小的tag：例如我们想找到body下的被b标签包裹的部分

soup.body.b
# <b>The Dormouse's story</b>

但是这个方法只能找到按顺序第一个出现的tag，那么如何获取所有的标签呢？

这个时候需要find_all()方法，他返回一个列表类型

tag=soup.find_all('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>]

#假设我们要找到a标签中的第二个元素：
need = tag[1]

tag的.contents属性可以将tag的子节点以列表的方式输出：

head_tag = soup.head
head_tag
# <head><title>The Dormouse's story</title></head>

head_tag.contents
[<title>The Dormouse's story</title>]
title_tag = head_tag.contents[0]
print(title_tag)
# <title>The Dormouse's story</title>
title_tag.contents
# [u'The Dormouse's story']

另外通过tag的.children生成器，可以对tag的子节点进行循环：

for child in title_tag.children:
    print(child)
    # The Dormouse's story

这种方式只能遍历出子节点。如何遍历出子孙节点呢？

子孙节点：比如 head.contents 的子节点是,这里title本身也有子节点：‘The Dormouse‘s story’ 。这里的‘The Dormouse‘s story’也叫作head的子孙节点

for child in head_tag.descendants:
    print(child)
    # <title>The Dormouse's story</title>
    # The Dormouse's story

如何找到tag下的所有的文本内容呢？

如果该tag只有一个子节点（NavigableString类型）：直接使用tag.string就能找到。
如果tag有很多个子、孙节点，并且每个节点里都string：

我们可以用迭代的方式将其全部找出：

for string in soup.strings:
    print(repr(string))
    
    # u"The Dormouse's story"
    # u'\n\n'
    # u"The Dormouse's story"
    # u'\n\n'
    # u'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n'
    # u'Elsie'
    # u',\n'
    # u'Lacie'
    # u' and\n'
    # u'Tillie'
    # u';\nand they lived at the bottom of a well.'
    # u'\n\n'
    # u'...'
    # u'\n'