Python：基础&爬虫

Python爬虫学习（网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。）

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一、基础知识准备

Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

1 条件判断语句

score = 60
if score >=90 and score <=100:
    print("本次考试等级为A")
elif score >=70 and score <90:  #elif == else if
    print("本次考试等级为B")      
else:
    print("本次考试等级为C")      #output: 本次考试等级为C

2 循环语句

2.1 for循环

for i in range(5): #输出5个数 [0 1 2 3 4]
    print(i)
 
for i in range(0,10,3):#从[0,10)，以3为间距输出                #output: [0 3 6 9]
    print(i)
 
 
for i in range(-10,-100,-30):#从[-10，-100)，以-30为间距     #output: [-10 -40 -70]
    print(i)
 
 
 
name="chengdu" 
for x in name:
    print(x)            #output: [c h e n g d u]
 
    
a = ["a", "b", "c"] 
for i in range(len(a)):
     print(i, a[i])    #output: [0 a 1 b 2 c]

2.2 while循环

i=0
while i<3:
    print("这是第%d次循环："%(i+1))
    print("i=%d"%i)
    i+=1
 
'''#output: 
这是第1次循环：
i=0
这是第2次循环：
i=1
这是第3次循环：
i=2
'''
'
运行
运行

count = 0
while count<3:
    print(count,"小于3")
    count +=1
else:
    print(count,"大于或等于3")
    
'''#output: 
0 小于3
1 小于3
2 小于3
3 大于或等于3
'''

3 字符串

str="chengdu"			  
print(str)                #chengdu
print(str[0])             #c
print(str[0:5])           #[0,5) cheng
print(str[1:7:2])         #[起始位置：结束位置：步进值] hnd
print(str[5:])            #显示5以后的 du
print(str[:5])            #显示5以前的 cheng
print(str+",hello")       #字符串连接 chengdu,hello
print(str*3)              #打印3次 chengduchengduchengdu
print("hello\nchengdu")   #\n换行 hello  chengdu
print(r"hello\nchengdu")  #前面加"r"，表示显示原始字符串，不进行转义hello\nchengdu
print("-"*30)             #打印30个“-”
'
运行
运行

4 列表-List

列表中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。

4.1 列表定义

namelist = ["小张","小王","小李"]
testlist = [1,"测试","str"]  #列表中可以存储混合类型
testlist = [["a","b"],["c","d"],["e","f","g"]] #列表嵌套

4.2 列表元素输出

namelist = ["小张","小王","小李"]
#输出指定元素
print(namelist[1])     #output: 小王
 
#遍历输出
for name in namelist: 
    print(name)
   
'''output
小张
小王
小李
'''    
 
#使用枚举函数enenumerate()，同时拿到列表下标和元素类容
for i,name in enumerate(namelist): 
    print(i,name)
    
'''output
0 小张
1 小王
2 小李
'''
'
运行
运行

4.3 列表元素切片

如下所示：L=[‘Google’, ‘Python’, ‘Taobao’]

4.4 列表元素追加

#append
a = [1,2]
b = [3,4]
a.append(b)  #将b列表当做一个元素加入到a中
print(a)     #output: [1, 2, [3, 4]]
 
#extend
a = [1,2]
b = [3,4]
a.extend(b) #将b列表中的诶个元素，逐一追加到a中
print(a)    #output: [1, 2, 3, 4]
 
#insert
a=[1,2,4]
a.insert(2,3) ##在下标为2的位置插入3   #指定下标位置插入元素（第一个表示下标，第二个表示元素）
print(a)  #output: [1, 2, 3, 4] 

4.5 列表元素删除

#del
a = ["小张","小王","小李"]
del a[2]                      #删除指定下标元素
print(a)                      #output: ['小张', '小王']
 
#pop
a = ["小张","小王","小李"]
a.pop()                      #弹出末尾元素
print(a)                     #output: ['小张', '小王']
 
#remove
a = ["小张","小王","小李"]
a.remove("小李")             #直接删除指定内容的元素
print(a)                    #output: ['小张', '小李']

4.6 列表元素修改

a = ["小张","小王","小李"]
a[2] = "小红"				 #修改指定下标元素内容
print(a) 				  #output: ['小张', '小王', '小红']

4.7 列表元素查找

#in / not in
a = ["小张","小王","小李"]
findName = input("请输入你要查找的学生姓名：")
if findName in a:
    print("找到")
else:
    print("未找到")
    
#index
a = ["小张","小王","小李"]
print(a.index("小王",0,2))    #可以查找指定下标范围的元素，并返回找到对应数据的下标  #output: 1
print(a.index("小李",0,2))   #范围区间：左开右闭[0,2) # ValueError: '小李' is not in list
 
#count
print(a.count("小王"))      #查找某个元素出现的次数  #output: 1

4.8 列表元素反转和排序

a = [1,4,2,3]
a.reverse()             #将列表所有元素反转
print(a)                #output: [3, 2, 4, 1]
 
a.sort()                #升序
print(a)                #output: [1, 2, 3, 4]
 
a.sort(reverse=True)    #降序
print(a)                #output: [1, 2, 3, 4]

5 前段知识综合练习

Topic: 将8个老师随机分配到3个办公室

import random
offices = [[],[],[]]							#3个教室
teachers = ["A","B","C","D","E","F","G","H"]	#8个老师
for teacher in teachers:                 		#遍历teachers放入office中
    index = random.randint(0,2)   		 		#产生随机数0,1,2
    offices[index].append(teacher)     		    #将teachers追加到office中
i=1 #office1
for office in offices:                			 #输出每个office人数和对应的老师
    print("office%d的人数为：%d"%(i,len(office)))
    i += 1  #遍历offices
    for name in office:
        print("%s"%name,end="\t")    			 #打印每个office老师的名字
    print("\n")                       			 #打印完一个office换行
    print("-"*20)                    			 #打印完一个office输出20个-

6 元组-Tuple

元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号，列表使用方括号。

6.1 元组定义

tup1=()     #空元组
tup2=(5)    #<class 'int'>  不是元组
tup2=(5,)   #<class 'tuple'>
tup3 = ('Google', 'Python', 1997, 2000)

6.2 元组元素切片

tup=(1,2,3)
print(tup[0])    #第一个元素     #output:  1
print(tup[-1])   #最后一个元素   #output:  3
print(tup[0:2])  #左闭右开[0,2) #output:  (1, 2)

6.3 元组元素增加(连接)

tup1 = (12,34,56)
tup2 = ("ab","cd","ef")
tup3 = tup1+tup2
print(tup3)          #(12, 34, 56, 'ab', 'cd', 'ef')

6.4 元组元素删除

tup1 = (12,34,56)
#del tup1[0]    #不允许删除单个元素
del tup1        #删除了整个元组变量

6.5 元组元素不能修改

tup1 = (12,34,56)
tup1[0] = 72  #报错 不能修改

7 字典-dict

字典使用键值对(key=>value)存储；键必须是唯一的，但值则不必。

7.1 字典定义

dict = {key1 : value1, key2 : value2 }
info = {"name":"简简","age":18}

7.2 字典访问

info = {"name":"简简","age":18}
print(info["name"])
print(info["age"])
 
#访问不存在键
print(info["sex"])               #直接访问不存在的键，会报错
print(info.get("sex"))           #使用get()方法，访问不存在的键，默认返回：none
print(info.get("sex","没有"))     #没有找到的时候，返回自定义值  #output： 没有

7.3 字典键值增加

info = {"name":"简简","age":18}
info["sex"]="man"   			#新增sex
print(info)         			#output: {'name': '简简', 'age': 18, 'sex': 'man'}

7.4 字典键值删除

#del
info = {"name":"简简","age":18}
del info["name"]                #删除name键值对
print(info)                     #output: {'age': 18}
 
del info                        #删除整个字典
print(info)                     #output: NameError: name 'info' is not defined
 
#clear
info = {"name":"简简","age":18}
info.clear()                     #清空字典内键值对
print(info)                      #output: {}

7.5 字典键值修改

info = {"name":"简简","age":18}
info["age"]=20
print(info)

7.6 字典键值查找

info = {"name":"简简","age":18}
print(info.keys())               #得到所有的键     #output: dict_keys(['name', 'age'])
print(info.values())             #得到所有的值     #output: dict_values(['简简', 18])
print(info.items())     		 #得到所有的键值对 #output: dict_items([('name', '简简'), ('age', 18)])
 
 
#遍历所有的键
for key in info.keys():
    print(key)     #output: name age
    
#遍历所有的值
for value in info.values():
    print(value)     #output: 简简 18
    
#遍历所有的键值对
for key,value in info.items():
        print("(key=%s,value=%s)"%(key,value)) 
#output: (key=name,value=简简) (key=age,value=18)

8 函数

8.1 函数定义和使用

def printinfo(a,b): #函数定义
    c =a + b
    print(c)
 
printinfo(1,2) 		#函数的使用
'
运行
运行

8.2 带返回值的函数

def info(a,b):
    c =a + b
    return c 		#返回值
 
print(info(1,2)) 
'
运行
运行

8.3 返回多个值的函数

def divid(a,b):
    shang = a//b
    yushu = a%b
    return shang,yushu #多个返回值用逗号隔开
 
sh,yu = divid(5,2)     #需要用多个值来保存返回内容
print("商：%d 余数:%d"%(sh,yu))

9 文件操作

9.1 打开文件(open)

用法：对象=open(文件名，访问模式)

f = open('test.txt', 'w')

9.2 关闭文件(close)

用法：对象.close()

f.close()

9.3 写数据(write)

用法：对象.write()

f=open("test.txt","w")  # 打开文件，w(写模式)-文件不存在就在当前路径给你新建一个
f.write("hello,world")  # write将字符写入文件
f.close()

9.4 读数据(read)

用法：对象.read()

f=open("test.txt","r")   #打开文件，r(读模式)
content=f.read(5)        #read读取5个字符
print(content)
f.close()

9.5 读一行数据(readline)

用法：对象.readline()

f = open('test.txt', 'r')
content = f.readline()
print("1:%s"%content)#读取一行
content = f.readline()
print("2:%s"%content)#再读下一行
f.close()

9.6 读多行数据(readlines)

用法：对象.readlines()

f=open("test.txt","r")   #打开文件，r(读模式)
content=f.readlines()    #readlines读取整个文件，以列表形式输出
print(content)           #输出形式为列表 #output: ['hello,world\n', 'hello,world']
 
#对列表进行处理，按序号一行一行输出
i=1
for temp in content:
    print("%d:%s" % (i, temp))
    i += 1  #output: 1:hello,world 2:hello,world
f.close() 

9.7 OS模块

• 使用该模块必须先导入模块：

    import os

os模块中的函数:

10 异常处理

10.1 异常简介

 print '-----test--1---'  
    open('123.txt','r')  
 print '-----test--2---'

打开一个不存在的文件123.txt，当找不到123.txt 文件时，就会抛出给我们一个IOError类型的错误，No such file or directory：123.txt （没有123.txt这样的文件或目录）

10.2 捕获异常

try:
     print('-----test--1---')  
    open('123.txt','r') 	 	 
    print('-----test--2---')
except IOError:
    pass

此程序看不到任何错误，因为用except 捕获到了IOError异常，并添加了处理的方法
pass 表示实现了相应的实现，但什么也不做；如果把pass改为print语句，那么就会输出其他信息

总结：

把可能出现问题的代码，放在try中
把处理异常的代码，放在except中

try:
  print num 
except IOError:
  print('产生错误了')

上例程序，已经使用except来捕获异常，但是还会看到错误的信息提示

except捕获的错误类型是IOError，而此时程序产生的异常为 NameError ，所以except没有生效

try:
  print num
except NameError:
  print('产生错误了')

Python的一些內建异常：

10.3 捕获多个异常

#coding=utf-8 
try:
 print('-----test--1---')
 open('123.txt','r') # 如果123.txt文件不存在，那么会产生 IOError 异常  
 print('-----test--2---')
 print(num)# 如果num变量没有定义，那么会产生 NameError 异常
 except (IOError,NameError):
 #如果想通过一次except捕获到多个异常可以用一个元组的形式

10.4 获取异常的信息描述

10.5 try…finally…

在程序中，如果一个段代码必须要执行，即无论异常是否产生都要执行，那么此时就需要使用finally。 比如文件关闭，释放锁，把数据库连接返还给连接池等

import time
try:
    f = open('test.txt')
    try:
        while True:
            content = f.readline()
            if len(content) == 0:
                break
            time.sleep(2)
            print(content)
    except:
         #如果在读取文件的过程中，产生了异常，那么就会捕获到  
         #比如 按下了 ctrl+c
        pass
    finally:
        f.close()
        print('关闭文件')
except:
    print("没有这个文件")
'
运行
运行

test.txt文件中每一行数据打印，但是我有意在每打印一行之前用time.sleep方法暂停2秒钟。这样做的原因是让程序运行得慢一些。在程序运行的时候，按Ctrl+c中断（取消）程序。
我们可以观察到KeyboardInterrupt异常被触发，程序退出。但是在程序退出之前，finally从句仍然被执行，把文件关闭。

11 Python知识

除法

• 除 /
• 整除 //
• 求余 %
• 商和余数的元组 divmod

移位操作

左移（<<）

`a<，左移 n 位相当于原操作数乘以 2^n，原操作数不发生变化。

>>> 3<<1      # 向右移动一位，相当于是乘以2
6             
>>> -3<<2     # 向右移动一位，相当于是乘以4
-12

右移（>>）

a>>n，则a' =a//(2^n)，左移 n 位相当于原操作数整除 2^n，原操作数不发生变化。

>>> 2>>1     # 移动一位，相当于是2//2
1            
>>> 2>>2     # 相当于先左移一位得到1，结果1再除以2等于0
0
>>> 2>>3     # 相当于2//8
0  
          
>>> -8>>2    # 移动2位，相当于-8//4
-2
>>> -8>>3    # 移动3位，相当于是用结果-2再除以2
-1
>>> -8>>4    # 移动4位，相当于是用结果-1再除以2
-1

如果操作数是正数，那么对之不停进行右移操作，最终结果一定可以得到 0；如果操作数是负数，对之不停进行右移操作，最终结果一定可以得到 -1。

匿名函数lambda

匿名函数 lambda 是指一类无需定义标识符（函数名）的函数或子程序。
lambda 函数可以接收任意多个参数 (包括可选参数) 并且返回单个表达式的值。

语法：

lambda [arg1,arg2,.....argn]:expression

冒号前是参数，可以有多个，用逗号隔开，冒号右边的为表达式（只能为一个）。其实lambda返回值是一个函数的地址，也就是函数对象。

lambda arg: print("hello,world",arg)

lambda表达式限制只能包含一行代码，但是其实可以利用元组或列表强行让其包含多行。（但是这么做会严重影响可读性，除非万不得已不要使用）

lambda :(
    print("hello"),
    print("world"),           
)
'
运行
运行

切片

t=[1,2,3,4,5]
 
print(t[1:])     取第二个到最后一个元素
结果：[2 3 4 5]
 
print(t[:])     取所有元素
结果：[1 2 3 4 5]
 
print(t[1:3])     取t[1]-t[2]
结果：[ 2 3 ]
 
print(t[:-1])     除了最后一个取全部
结果：[ 1 2 3 4 ]
 
print(t[::-1])     取从后向前（相反）的元素
结果：[ 5 4 3 2 1 ]
 
print(t[2::-1])     取从下标为2的元素翻转读取
结果：[ 3 2 1 ]

字符串方法

join(iterable)

获取可迭代对象(iterable)中的所有项目，并将它们连接为一个字符串。

实例1：

myTuple = ("Bill", "Steve", "Elon")
x = "#".join(myTuple)
print(x)
 
'''
输出：
Bill#Steve#Elon
'''
'
运行
运行

实例2：

myDict = {"name": "Bill", "country": "USA"}
mySeparator = "TEST"
x = mySeparator.join(myDict)
print(x)
 
'''
输出：
nameTESTcountry
'''
'
运行
运行

注释：在使用字典作为迭代器时，返回的值是键，而不是值。

split(separator, max)

将字符串拆分为列表，您可以指定分隔符，默认分隔符是任何空白字符。若指定 max，列表将包含指定数量加一的元素。

实例1：

txt = "welcome to China"
x = txt.split()
print(x)
 
'''
输出：
['welcome', 'to', 'China']
'''
'
运行
运行

实例2：

txt = "apple#banana#cherry#orange"
# 将 max 参数设置为 1，将返回包含 2 个元素的列表！
x = txt.split("#", 1)
print(x)
 
'''
输出：
['apple', 'banana#cherry#orange']
'''
'
运行
运行

内置函数

enumerate()

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。

实例1：

>>>seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for i, element in enumerate(seq):
...     print i, element
... 
0 one
1 two
2 three

实例2：

>>>seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1))       # 下标从 1 开始
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]

exec()

exec 执行储存在字符串或文件中的 Python 语句，相比于 eval，exec可以执行更复杂的 Python 代码。

# 单行语句字符串
>>>exec('print("Hello World")')
Hello World
 
#  多行语句字符串
>>> exec ("""for i in range(5):
...     print ("iter time: %d" % i)
... """)
iter time: 0
iter time: 1
iter time: 2
iter time: 3
iter time: 4

二、Python爬虫

下面的学习方式是以爬取豆瓣top250 网页进行开展的

基本流程: 爬取网页—>解析数据—>保存数据

1 requests库

Requests是一个简单方便的HTTP 库。比Python标准库中的urllib2模块功能强大。Requests 使用的是 urllib3，因此继承了它的所有特性。Requests 支持使用cookie 保持会话，支持文件上传，支持自动确定响应内容的编码，支持URL 和 POST 数据自动编码。帮助我们轻松解决关于HTTP的大部分问题。

爬取网页首先要学习requests库或者urllib库的使用,不然你无法看懂下面代码

2 爬取网页

2.1 爬取豆瓣top250第一页数据

#-*- coding =utf-8 -*-
import requests
 
def askUrl(url):
    head = { #模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.69 Safari/537.36 Edg/81.0.416.34"
    # 用户代理：告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的浏览器（本质上是告诉浏览器我们可以接收什么水平的文件内容）
    }
    html=""  #用来接收数据
    r = requests.get(url, headers = head) #get方式发送请求
    html = r.text #接收数据
    print(html)  
    return html
 
if __name__ == "__main__": # main函数用于测试程序
    askUrl("https://movie.douban.com/top250?start=") #调用函数

可以看到成功的爬取到豆瓣top250第一页的数据

2.2 爬取豆瓣top250前10页数据

#-*- coding =utf-8 -*-
import requests
 
#爬取一个页面
def askUrl(url):
    head = { #模拟浏览器头部信息，向豆瓣服务器发送消息
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.69 Safari/537.36 Edg/81.0.416.34"
    # 用户代理：告诉豆瓣服务器，我们是什么类型的浏览器（本质上是告诉浏览器我们可以接收什么水平的文件内容）
    }
    #html=""
    r = requests.get(url, headers = head)
    html = r.text
    print(html)
 
# 爬取所有页面
def getData(baseurl):
    for i in range(0, 10):
        url = baseurl + str(i * 25)
        html = askUrl(url)
 
if __name__ == "__main__": # main函数用于测试程序
    baseurl = "https://movie.douban.com/top250?start="
    getData(baseurl)

可以看到排名250的梦之安魂曲也被成功爬取到

image-20200327115150029

3 BeautifulSoup4库

BeautifulSoup4和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。

假设有这样一个baidu.html，放在py文件目录下，下面的例子都基于该html,具体内容如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta content="text/html;charset=utf-8" http-equiv="content-type" />
    <meta content="IE=Edge" http-equiv="X-UA-Compatible" />
    <meta content="always" name="referrer" />
    <link href="https://ss1.bdstatic.com/5eN1bjq8AAUYm2zgoY3K/r/www/cache/bdorz/baidu.min.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
    <title>百度一下，你就知道 </title>
</head>
<body link="#0000cc">
  <div id="wrapper">
    <div id="head">
        <div class="head_wrapper">
          <div id="u1">
            <a class="mnav" href="http://news.baidu.com" name="tj_trnews"><!--新闻--></a>
            <a class="mnav" href="http://news.baidu.com" name="tj_trnews">新闻</a>
            <a class="mnav" href="https://www.hao123.com" name="tj_trhao123">hao123</a>
            <a class="mnav" href="http://map.baidu.com" name="tj_trmap">地图</a>
            <a class="mnav" href="http://v.baidu.com" name="tj_trvideo">视频</a>
            <a class="mnav" href="http://tieba.baidu.com" name="tj_trtieba">贴吧</a>
            <a class="bri" href="//www.baidu.com/more/" name="tj_briicon" style="display: block;">更多产品 </a>
          </div>
        </div>
    </div>
  </div>
</body>
</html>

3.1 快速使用案例

# 导入模块
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 读取html文件信息（在真实代码中是爬取的网页信息）
file = open("./baidu.html",'rb') #解析器
content = f.read()
f.close()
 
# 创建解析器
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser")
 
# 输出网页内容：注：此内容已被缩进格式化（自动更正格式），其实这个是在上一步实例化时就已完成
print(bs)
 
#输出网页中title标签中的内容
print(bs.title.string)

3.2 BeautifulSoup4主要解析器

3.2 BS4四大对象种类

BeautifulSoup4将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种

• Tag
• NavigableString
• BeautifulSoup
• Comment

3.2.1 Tag

Tag通俗点讲就是为了获取HTML中的一个个标签

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
# 获取title标签的所有内容
print(bs.title)  #<title>百度一下，你就知道 </title>
 
# 获取head标签的所有内容
print(bs.head) 
 
# 获取第一个a标签的所有内容
print(bs.a) 
 
# 类型
print(type(bs.a)) # <class 'bs4.element.Tag'>
 
 
#bs 对象本身比较特殊，它的 name 即为 [document] 
print(bs.name) # [document]
 
# head #对于其他内部标签，输出的值便为标签本身的名称
print(bs.head.name)  # head
 
# 获取a标签里的所有属性，打印输出来，得到的类型是一个字典。 
print(bs.a.attrs) 
# {'class': ['mnav'], 'href': 'http://news.baidu.com', 'name': 'tj_trnews'}
 
#还可以利用get方法，传入属性的名称，二者是等价的
print(bs.a['class']) # 等价 bs.a.get('class') 
 
# 可以对这些属性和内容等等进行修改
bs.a['class'] = "newClass"
print(bs.a) 
 
# 还可以对这个属性进行删除
del bs.a['class'] 
print(bs.a)

3.2.2 NavigableString

既然我们已经得到了标签的内容，那么问题来了，我们要想获取标签内部的文字怎么办呢？很简单，用 .string 即可，例如

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
#获取title标签中的字符串
print(bs.title.string) #百度一下，你就知道 
 
# 类型
print(type(bs.title.string)) 
#<class 'bs4.element.NavigableString'>

3.3.3 BeautifulSoup

BeautifulSoup对象表示的是一个文档的内容。大部分时候，可以把它当作 Tag 对象，是一个特殊的 Tag，我们可以分别获取它的类型，名称，以及属性，例如：

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
#获取整个文档
print(bs)
 
print(type(bs)) #<class 'bs4.BeautifulSoup'>

3.3.4 Comment

Comment 对象是一个特殊类型的 NavigableString 对象，其输出的内容不包括注释符号。

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
print(bs.a)
# a标签如下：
# <a class="mnav" href="http://news.baidu.com" name="tj_trnews"><!--新闻--></a>
 
print(bs.a.string) # 新闻  #不会输出上面a标签中的注释符号
 
print(type(bs.a.string)) 
# <class 'bs4.element.Comment'>

3.3 遍历文档数

.contents：获取Tag的所有子节点，返回一个list

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
print(bs.head.contents)  #获取head下面的所有直接子节点，返回列表 
print(bs.head.contents[1 #用列表索引来获取它的某一个元素

.children：获取Tag的所有子节点，返回一个生成器

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
for child in  bs.body.children:
    print(child)

3.4 文档的搜索find_all()

name参数

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
#字符串过滤：会查找与字符串完全匹配的内容
t_list = bs.find_all("a")
t_list = bs.find_all("title")
print(t_list)
 
#正则表达式过滤：如果传入的是正则表达式，那么BeautifulSoup4会通过search()来匹配内容
import re
t_list = bs.find_all(re.compile("a"))
print(t_list)

函数参数

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
#定义函数：传入一个函数，根据函数的要求来搜索
def name_is_exists(tag):
    return tag.has_attr("name")#搜索包含name的标签
 
t_list = bs.find_all(name_is_exists)
for item in t_list: #打印列表内容
     print(item)

keyword参数

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
#搜索id=head的内容
t_list = bs.find_all(id="head")
for item in t_list:
    print(item)
    
#搜索class=manav的内容    
t_list = bs.find_all(class_="mnav")
for item in t_list: 
     print(item)
        
#搜索链接的内容 
t_list = bs.find_all(href="http://news.baidu.com")
for item in t_list: 
     print(item)

text参数

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
import re
#t_list = bs.find_all(text="hao123")
#t_list = bs.find_all(text=["hao123","贴吧","地图"])
t_list = bs.find_all(text=re.compile("\d"))#查找包含数字的文本
for item in t_list: 
     print(item)

limit 参数

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
t_list = bs.find_all("a",limit=3)
for item in t_list: 
     print(item)

3.5 css选择器

from bs4 import BeautifulSoup 
file = open('./baidu.html', 'rb') 
content = file.read() 
bs = BeautifulSoup(content,"html.parser") 
 
#通过标签来查找
t_list = bs.select('title')   
 
#通过类名（.表示类）来查找
t_list = bs.select('.mnav')
 
#通过id（#表示id）来查找
t_list = bs.select('#u1')
 
#通过属性来查找 查找a标签中class=bri的内容
t_list = bs.select("a[class='bri']")   
 
#通过父子标签来查找
t_list=bs.select("head > title")   
 
#通过兄弟标签来查找
t_list=bs.select(".mnav ~ .bri")   
 
for item in t_list: #打印列表内容
       print(item)
print(t_list[0].get_text()) #拿到t_list中的文本

4 re库

正则表达式(Regular Expression)通常被用来匹配、检索、替换和分割那些符合某个模式(规则)的文本。

4.1 正则表达式常用操作符

4.2 re库常用函数

4.2.1 compile()

格式：re.compile(pattern[,flags=0])

• pattern: 编译时用的表达式字符串。
• flags: 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式，如：re.I、re.S等

import re
pat=re.compile("A")
m=pat.search("CBA") #等价于 re.search(A,CBA)
print(m)#<re.Match object; span=(2, 3), match='A'>  表示匹配到了
 
m=pat.search("CBD")
print(m)  #None 表示没匹配到

4.2.2 search()

• 在字符串中寻找模式
• 格式：re.search(pattern, string[, flags=0])
• re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。

  import re
  m = re.search("asd" , "ASDasd" )
  print(m)# <_sre.SRE_Match object at 0xb72cd6e8>  #匹配到了，返回MatchObject（True）
  
  
  m = re.search("asd" , "ASDASD" )
  print(m)                                 #没有匹配到，返回None（False）

4.2.3 match()

• 在字符串开始处匹配模式
• 格式：re.match(pattern, string[, flags=0])

import re
pat=re.compile( "a" ) 
print(pat.match( "Aasd" )) #输出None
 
pat=re.compile( "A" ) 
print(pat.match( "Aasd" )) #输出<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='A'>

• 注：match和search一旦匹配成功，就是一个match object对象，而match object对象有以下方法：
  • group() 返回被 RE 匹配的字符串
  • start() 返回匹配开始的位置
  • end() 返回匹配结束的位置
  • span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置

4.2.3 findall()

• 列表形式返回匹配项
• 格式：re.findall(pattern, string[, flags=0])

  import re
  #前面字符串是规则（正则表达式），后面字符串是被校验的字符串
  print(re.findall("a","ASDaDFGAa"))      
  #[a,a] 	#列表形式返回匹配到的字符串
  
  p = re.compile(r'\d+')
  print(p.findall('o1n2m3k4'))
  #执行结果如下：
  #['1', '2', '3', '4']
  
  print(re.findall("[A-Z]","ASDaDFGAa"))
  #[ A , S , D , D , F , G , A ] 
  
  print(re.findall("[A-Z]+","ASDaDFGAa"))
  #[ ASD , DFGA ]
  
  pat = re.compile("[A-Za-z]")
  print(pat.findall("ASDcDFGAa"))
  #[ A , S , D , c , D , F , G , A , a ]

4.2.4 re. split()

• 按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
• 可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r’\s+’, text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
• 格式：re.split(pattern, string[, maxsplit])
  • maxsplit: 用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5'))
 
# 执行结果如下：
# ['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']

4.2.5 finditer()

• 搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。

• 找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

• 格式：re.finditer(pattern, string[, flags=0])

  import re
  iter = re.finditer(r'\d+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...')
  for i in iter:
      print(i)
      print(i.group())
      print(i.span())
   
  '''
  # 执行结果如下：
  <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='12'>
  12
  (0, 2)
  <_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match='44'>
  44
  (8, 10)
  <_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match='11'>
  11
  (24, 26)
  <_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match='10'>
  10
  (31, 33)
  '''
  '
  运行
  运行

4.2.6 sub()

• 格式：re.sub(pattern, repl, string, count)

• 用repl替换 pattern匹配项

  import re
  print(re.sub(a,A,abcasd)) #找到a用A替换，后面见和group的配合使用
  #AbcAsd  #第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。
   
  text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
  print(re.sub(r'\s+', '-', text)) #\s:空格
  #JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
  

4.3 模式修正符

所谓模式修正符，即可以在不改变正则表达式的情况下，通过模式修正符改变正则表达式的含义，从而实现一些匹配结果的调整等功能。

import re
string = "Python"
pat = "pyt"
rst = re.search(pat,string,re.I) # 第三个参数
print(rst)#<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='Pyt'>