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？

在 Python 的 requests 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('p'):
        print(TAG)

你可以随意更改临时变量 TAG 的名字，例如 ITEM 或 i 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__ == '__main__':
    # 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('p'):
        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 len 和 split 函数获得单词个数：

def loopit():
    for TAG in SOUP.find_all('p'):
        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('p'):
        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）。

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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