Python使用Beautiful Soup爬取豆瓣音乐排行榜过程解析

鲁建茗

2023-03-14

本文向大家介绍Python使用Beautiful Soup爬取豆瓣音乐排行榜过程解析，包括了Python使用Beautiful Soup爬取豆瓣音乐排行榜过程解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下

前言

要想学好爬虫，必须把基础打扎实，之前发布了两篇文章，分别是使用XPATH和requests爬取网页，今天的文章是学习Beautiful Soup并通过一个例子来实现如何使用Beautiful Soup爬取网页。

什么是Beautiful Soup

Beautiful Soup是一款高效的Python网页解析分析工具，可以用于解析HTL和XML文件并从中提取数据。
Beautiful Soup输入文件的默认编码是Unicode，输出文件的编码是UTF-8。
Beautiful Soup具有将输入文件自动补全的功能，如果输入的HTML文件的title标签没有闭合，则在输出的文件中会自动补全</title>，并且还可以将格式混乱的输入文件按照标准的缩进格式输出。

Beautiful Soup要和其他的解析器搭配使用，例如Python标准库中的HTML解析器和其他第三方的lxml解析器，由于lxml解析器速度快、容错能力强，因此一般和Beautiful Soup搭配使用。

初始化Beautiful Soup对象的代码：

html = 
'''
<html><title>Hello Beautiful Soup</title><p>Hello</p></html>
'''
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')

只需把第二个参数写成”lxml”即可使用lxml解析器初始化Beautiful Soup对象。

Beautiful Soup提供了三种选择器用去爬取节点中的数据，分别是节点选择器、方法选择器和CSS选择器。下面分别介绍着三个选择器的用法。

节点选择器：

HTML网页有title、p、a、head、tr、td等节点。通过Beautiful Soup对象+”.”+节点即可直接访问到节点。 Beautiful Soup对象+”.”+节点+”.”+string即可提取到节点的文本信息。

用法	描述
soup.title	选择第一个title节点
soup.title.string	提取第一个title节点的文本信息
soup.title.attrs	获取第一个title节点的所有属性，返回的结果的词典。如果有class属性，则class属性返回的是list，class属性之间以空格当做分隔符
soup.p.contents	获取第一个p节点的所有直接子节点。该方法返回的是第一个p节点中包含的所有直接子字节点和文本，不包含孙节点，两个节点之间的文本也当做是一个节点返回。返回的结果是列表
soup.p.children	返回第一个p节点的所有直接子节点，返回的结果是list_iterator对象
soup.p.descendants	获取第一个p节点的所有子孙节点
soup.a.parent	获取第一个a节点的父节点
soup.a.parents	获取第一个a节点的所有祖先节点
soup.p.next_siblings	获取第一个p节点的下一个兄弟节点
soup.p.previous_siblings	获取第一个p节点的上一个兄弟节点

方法选择器：

根据传入的参数查找符合条件的节点。下面是方法选择器提供的方法：

方法	描述
find_all(name,attrs,recursive,text,**kwargs)	根据传入参数查找所有符合条件的节点， name是节点名，attrs属性值，text文本内容等。 text参数可以是字符串，也可以是正则表达式: soup.find_all(text=re.compile(‘test'))
find(name,attrs,recursive,text,**kwargs)	返回第一个符合条件的节点
find_parents()	返回所有祖先节点
find_parent()	返回父节点
find_next_siblings()	往后查找，所有兄弟节点
find_next_sibling()	往后查找，返回第一个兄弟节点
find_previous_siblings()	往前查找，返回所有兄弟节点
find_previous_sibling()	往前查找，返回第一个兄弟节点

在使用上面的方法时，如果参数中有Python的关键字，则需要在参数下面加一个下划线，例如下面的代码，class是Python的关键字，必须在class后加下划线class_=”title_class”：

from bs4 import BeautifulSoup
html = '''
<html>
  <body>
    <title id="title_id" class="title_class" name="title name">Test BeautifulSoup</title>
    <p>
      <a href = "./test_beautifulsoup.html">test beautifulsoup link<a>
      
    </p>
    <ul>
      <li class="animal">cat</li>
      <li class="animal">dog</li>
    </ul>
  </body>
</html>
'''
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
print(soup.find_all(name='title',class_='title_class'))

CSS选择器：

BeautifulSoup还支持获取css元素，例如ul、div、li等元素。CSS选择器主要提供select()方法获取符合条件的节点(Tag对象)，然后通过节点的get_text()方法和text属性可以获取该节点的文本值。

select方法还可以根据css的样式规则选择相应的节点：

from bs4 import BeautifulSoup

html = '''
<html>
  <body>
    <title id="title_id" class="title_class" name="title name">Test BeautifulSoup</title>
    <p>
      <a href = "./test_beautifulsoup.html">test beautifulsoup link<a>
      
    </p>
    <ul class="animal" id="aninal_id">
      <li class="cat">cat</li>
      <li class="animal dog">dog</li>
    </ul>
    <ul class="fruit" id = "fruit_id">
      <li class="apple">apple</li>
      <li class="banana">banana</li>
    </ul>
  </body>
</html>
'''
soup = BeautifulSoup(html,'lxml')
print('获取id为title_的所有节点')
print(soup.select('#title_id'))
print('获取class为title_的所有节点')
print(soup.select('.title_class'))
print('获取所有ul节点下面的所有li节点')
print(soup.select('ul li'))
print('获取所有class为fruit节点下的所有li节点')
print(soup.select('.fruit li'))
print('获取所有class为fruit节点下的第一个li节点的文本值')
print(soup.select('.fruit li')[0].string)
print('获取所有class为fruit节点下的第一个li节点的文本值')
print(soup.select('.fruit li')[0].get_text())
print('获取所有class为fruit节点下的第一个li节点的class属性值，注意class属性返回的是list列表，属性之间用空格分隔')
print(soup.select('.fruit li')[0].attrs['class'])
print(soup.select('.animal li')[1].attrs['class'])
print('循环迭代所有ul下面的所有li节点的文本值')
for li in soup.select('ul li'):
  print(li.text)

下面使用Beautiful Soup爬取豆瓣音乐排行榜。在浏览器中打开豆瓣音乐排行榜，打开浏览器，输入网址：https://music.douban.com/chart，我们要抓取的是每首歌曲的排名、歌曲名、演唱者、播放次数、上榜天数等数据。

下面分析怎么通过beautiful soup抓取到我们的数据。通过开发者工具，我们可以看到所有歌曲是在class为article的div中，然后每首个在class为clearfix的li中。

因此首先使用css选择器获取到class为article下面的所有li节点：

soup.select(".article li")

然后查看每首歌曲的html代码：

红色框部分是一首歌的html代码。歌曲排名在class为“gree-num-box”的span节点中，因为span节点是<li class="clearfix">节点的子节点，获取排名的代码为：li.span.text

绿色框中A节点中是歌曲的链接和图片链接，获取歌曲链接的代码为：li.a['href']

蓝色框中是歌曲的名字、演唱者和播放次数，歌曲名是在class=”icon-play”的H3节点中，因此可以使用方法选择器中的find()方法获取到H3节点，然后获取H3节点下面a节点中的文本信息就是歌曲的名字，代码为：li.find(class_="icon-play").a.text

获取演唱者和播放次数的代码为： li.find(class_="intro").p.text.strip()

获取上榜天数的代码为：

li.find(class_="days").text.strip()

在豆瓣音乐排行榜的页面一个现实20首歌曲，前面10首歌曲会有图片，后面10首歌曲是没有图片的，因此后面10首歌曲将不获取图片的地址。

另外还有一点需要注意的是，后面10首歌曲的演唱者和播放次数是在class=”icon-play”的p节点中：

而该节点中有a节点，要想获取a节点外的信息，必须使用节点选择器的contents方法： li.find(class_="intro").p.contents[2].strip() contents返回的是p节点的直接子节点，以列表的形式返回，这里返回列表中有3个元素，分别是<p>后的字符串，a节点、演唱者/播次数。contents会将直接子节点之间的换行符也当做一个元素。代码整理后如下：

# coding:utf-8

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def parseHtml(url):
  headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0"}

  response = requests.get(url,headers=headers)
  soup = BeautifulSoup(response.text,'lxml')
  #使用css选择器获取class="article"的节点下面的所有li节点
  for index,li in enumerate(soup.select(".article li")):
    if(index <10):
      print('歌曲排名：' + li.span.text)
      print('歌曲链接：' + li.a['href'])
      print('歌曲名：' + li.find(class_="icon-play").a.text)#使用方法选择器
      print('演唱者/播放次数：' + li.find(class_="intro").p.text.strip())
      print('上榜时间：'+li.find(class_="days").text.strip())
    else:
      print('歌曲排名：' + li.span.text)
      print('歌曲名：' + li.find(class_="icon-play").a.text)
      print('演唱者/播放次数：' + li.find(class_="intro").p.contents[2].strip())#方法选择器和节点选择器搭配使用
      print('上榜时间：' + li.find(class_="days").text.strip())
    print('—————————————————强力分隔符———————————————————')

def main():
  url = "https://music.douban.com/chart"
  parseHtml(url)

if __name__ == '__main__':
  main()

本文通过爬取豆瓣音乐排行榜的小项目学习了如何使用Beautiful Soup的节点选择器、方法选择器、CSS选择器来爬取一个网页。这三个选择器可以混合搭配使用。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持小牛知识库。

Python使用Beautiful Soup爬取豆瓣音乐排行榜过程解析

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