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使用 Python 的 requests 和 Beautiful Soup 来分析网页

学习这个 Python 教程,轻松提取网页的有关信息。

浏览网页可能占了你一天中的大部分时间。然而,你总是需要手动浏览,这很讨厌,不是吗?你必须打开浏览器,然后访问一个网站,单击按钮,移动鼠标……相当费时费力。如果能够通过代码与互联网交互,岂不是更好吗?

Pythonrequests 模块的帮助下,你可以使用 Python 从互联网中获取数据:

import requests

DATA = "https://opensource.com/article/22/5/document-source-code-doxygen-linux"
PAGE = requests.get(DATA)

print(PAGE.text)

在以上代码示例中,你首先导入了 requests 模块。接着,你创建了两个变量:其中一个叫做 DATA,它用来保存你要下载的 URL。在之后的代码中,你将能够在每次运行应用程序时提供不同的 URL。不过,就目前而言,最简单的方法是“硬编码”一个测试 URL,以达到演示目的。

另一个变量是 PAGE。代码读取了存储在 DATA 中的 URL,然后把它作为参数传入 requests.get 函数,最后用变量 PAGE 来接收函数的返回值。requests 模块及其 .get 函数的功能是:“读取”一个互联网地址(一个 URL)、访问互联网,并下载位于该地址的任何内容。

当然,其中涉及到很多步骤。幸运的是,你不必自己弄清楚,这也正是 Python 模块存在的原因。最后,你告诉 Python 打印 requests.get 存储在 PAGE 变量的 .text 字段中的所有内容。

Beautiful Soup

如果你运行上面的示例代码,你会得到示例 URL 的所有内容,并且,它们会不加选择地输出到你的终端里。这是因为在代码中,你对 requests 收集到的数据所做的唯一事情,就是打印它。然而,解析文本才是更加有趣的。

Python 可以通过其最基本的功能来“读取”文本,但解析文本允许你搜索模式、特定单词、HTML 标签等。你可以自己解析 requests 返回的文本,不过,使用专门的模块会容易得多。针对 HTML 和 XML 文本,我们有 Beautiful Soup 库。

下面这段代码完成了同样的事情,只不过,它使用了 Beautiful Soup 来解析下载的文本。因为 Beautiful Soup 可以识别 HTML 元素,所以你可以使用它的一些内置功能,让输出对人眼更友好。

例如,在程序的末尾,你可以使用 Beautiful Soup 的 .prettify 函数来处理文本(使其更美观),而不是直接打印原始文本:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

PAGE = requests.get("https://opensource.com/article/22/5/document-source-code-doxygen-linux")
SOUP = BeautifulSoup(PAGE.text, 'html.parser')

# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
    # do a thing here
    print(SOUP.prettify())

通过以上代码,我们确保了每个打开的 HTML 标签都输出在单独的一行,并带有适当的缩进,以帮助说明标签的继承关系。实际上,Beautiful Soup 能够通过更多方式来理解 HTML 标签,而不仅仅是将它打印出来。

你可以选择打印某个特定标签,而不是打印整个页面。例如,尝试将打印的选择器从 print(SOUP.prettify()) 更改为:

print(SOUP.p)

这只会打印一个 <p> 标签。具体来说,它只打印遇到的第一个 <p> 标签。要打印所有的 <p> 标签,你需要使用一个循环。

循环

使用 Beautiful Soup 的 find_all 函数,你可以创建一个 for 循环,从而遍历 SOUP 变量中包含的整个网页。除了 <p> 标签之外,你可能也会对其他标签感兴趣,因此最好将其构建为自定义函数,由 Python 中的 def 关键字(意思是 “定义” define )指定。

def loopit():
    for TAG in SOUP.find_all(&apos;p&apos;):
        print(TAG)

你可以随意更改临时变量 TAG 的名字,例如 ITEMi 或任何你喜欢的。每次循环运行时,TAG 中都会包含 find_all 函数的搜索结果。在此代码中,它搜索的是 <p> 标签。

函数不会自动执行,除非你显式地调用它。你可以在代码的末尾调用这个函数:

# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == &apos;__main__&apos;:
    # do a thing here
    loopit()

运行代码以查看所有的 <p> 标签和它们的内容。

只获取内容

你可以通过指定只需要 “ 字符串 string ”(它是 “ 单词 words ” 的编程术语)来排除打印标签。

def loopit():
    for TAG in SOUP.find_all(&apos;p&apos;):
        print(TAG.string)

当然,一旦你有了网页的文本,你就可以用标准的 Python 字符串库进一步解析它。例如,你可以使用 lensplit 函数获得单词个数:

def loopit():
    for TAG in SOUP.find_all(&apos;p&apos;):
        if TAG.string is not None:
            print(len(TAG.string.split()))

这将打印每个段落元素中的字符串个数,省略那些没有任何字符串的段落。要获得字符串总数,你需要用到变量和一些基本数学知识:

def loopit():
    NUM = 0
    for TAG in SOUP.find_all(&apos;p&apos;):
        if TAG.string is not None:
            NUM = NUM + len(TAG.string.split())
    print("Grand total is ", NUM)

Python 作业

你可以使用 Beautiful Soup 和 Python 提取更多信息。以下是有关如何改进你的应用程序的一些想法:

  • 接受输入,这样你就可以在启动应用程序时,指定要下载和分析的 URL。
  • 统计页面上图片(<img> 标签)的数量。
  • 统计另一个标签中的图片(<img> 标签)的数量(例如,仅出现在 <main> div 中的图片,或仅出现在 </p> 标签之后的图片)。

via: https://opensource.com/article/22/6/analyze-web-pages-python-requests-beautiful-soup

作者:Seth Kenlon 选题:lkxed 译者:lkxed 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出


本文转载来自 Linux 中国: https://github.com/Linux-CN/archive

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