Python爬虫之美丽的汤——BeautifulSoup

本文概要

本篇文章主要介绍利用Python爬虫之美丽的汤——BeautifulSoup，适合练习爬虫基础同学，文中描述和代码示例很详细，干货满满，感兴趣的小伙伴快来一起学习吧！
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是不是以为今天要教大家怎么做饭？确实，但是更大概率是你一定起猛了，再睡会，hhh…

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本文概要
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本次操练网页
学习目标🏆
✨一.爬虫模板
- 🌲1.urllib库的使用模板
- 🌲2.requests库的使用模板
✨二.分析信息接口
✨三.通过请求拿到响应
✨四. BeautifulSoup
- 🌲1.漂亮的汤——BeautifulSoup
✨五.实战星巴克
- 🌲1.分析页面信息
✨六.数据保存
✨七.总结（附完整代码）
- 🌲完整代码
💫往期好文推荐

本次操练网页

https://www.starbucks.com.cn/menu/(星巴克)
网页内容：
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学习目标🏆

1.了解BeautifulSoup；

2.掌握BeautifulSoup语法；

3.掌握如何使用BeautifulSoup提取保存内容。

✨一.爬虫模板

🌲1.urllib库的使用模板

import urllib.request     
url ='xxxxxxxxxxxx'   
# 发送请求                
request= urllib.request.Request（url，data，header）      
# 得到响应
response=urllib.request.urlopen（request）
# 解码
content = response.read().decode() 
# 查看数据
print(content)

🌲2.requests库的使用模板

import requests   
url ='xxxxxxxxxxxx' 
# 发送请求                              
response = request.get(url， params，headers)  (get请求或者post请求)  
# 根据响应的格式解码，非常智能
response.encoding=response.appareent_encoding
# 查看数据
print(response.txt)

✨二.分析信息接口

1.首先右键查看网页源代码

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爬取的信息就在源代码里，所以直接对网页链接发起请求，从而得到它的网页源码。

✨三.通过请求拿到响应

import requests# 需要请求的url
url = 'https://www.starbucks.com.cn/menu/'# 伪装请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
}# 获得响应
response = requests.get(url=url, headers=headers)# 智能解码
response.encoding = response.apparent_encoding
# 打印数据
print(response.text)

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请你喝杯咖啡，hahaha，上一篇咱们重点学习了如何去使用正则表达式提取页面信息，本篇正式学习如何使用BeautifulSoup提取页面信息

✨四. BeautifulSoup

🌲1.漂亮的汤——BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。接口设计人性化。
安装bs4

pip install bs4

导入bs4

from bs4 import BeautifulSoup

创建对象

soup = BeautifulSoup(response.read().decode(),'lxml')

BeautifulSoup根据标签名查找节点
例如：存在一个如下的标签：

    <a href="雨梦"></a>

   找到的是第一个符合条件的数据soup.a

   获取标签a的属性和属性值soup.a.attrs

BeautifulSoup的一些函数

函数	作用
find()	返回的是第一个符合条件的数据
findall()	返回一个列表里面装的是所有符合条件的数据
select()	返回的是一个列表，并且返回多个数据

select()函数：

方法	语法	作用
类选择器	.	可以通过.代表class,我们把这种方法叫做类选择器
id	#	可以通过#代表id
属性选择器	a[href]	通过属性来寻找对应的标签
层级选择器	a+空格+后代标签	后代选择器
层级选择器	a+>+后代标签	子一代选择器
层级选择器	a+>+后一代代标签	子一代选择器
层级选择器	a+,+其他标签	组合选择器

节点信息：

方法	作用
obj.string	获取节点内容
obj.get_text	获取节点内容

区别：如果标签中只有内容，两者皆可，但是除了内容还有标签，那么string就获取不到数据，换用get_text。
到这里，相信大家已经初步掌握了漂亮的汤，那我们开始实践：

✨五.实战星巴克

🌲1.分析页面信息

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soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
name_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"] strong')
print(name_list)

效果
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深刻理解语句的用意，多多练习！

✨六.数据保存

# 保存数据
for i in name_list:with open('星巴克.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:fp.write(i.get_text())fp.write('\n')
print('文章爬取完成')

效果
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✨七.总结（附完整代码）

通过今天的小案例，相信大家已经对美丽的汤印象深刻了，好了，今天就分享到这里，谢谢大家的观看，有什么想法记得评论区告诉我！拜拜~✨ ✨ ✨

🌲完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 需要请求的url
url = 'https://www.starbucks.com.cn/menu/'# 伪装请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36',
}# 获得响应
response = requests.get(url=url, headers=headers)# 智能解码
response.encoding = response.apparent_encoding# 提取数据
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
name_list = soup.select('ul[class="grid padded-3 product"] strong')# 保存数据
for i in name_list:with open('星巴克.txt', 'a', encoding='utf-8') as fp:fp.write(i.get_text())fp.write('\n')
print('文章爬取完成')