解析html的案例
網絡爬蟲學習總結（基于python）
00 靜態網頁
爬取靜態網頁分為兩步：第一，獲取網頁的HTML文檔，第二，解析HTML文檔。
獲取HTML文檔的方法包含：urllib，urllib2，requestes；其中推薦requestes方法。
解析HTML文檔，推薦BeautifulSoup方法。解析HTML文檔的主要工作就是定位頁面元素，然后獲得這些元素。
01 動態網頁
所謂動態網頁，就是網頁上顯示的內容不全部包含在當前HTML文檔中，這樣使用上文靜態網頁爬取方法則可能無法獲取想要的信息。
爬取動態網頁的方法有：Selenium，Pyppeneer，PhantomJS，Mechanize等；筆者學習的是Selenium，該方法模擬用戶驅動瀏覽器，等需要的內容在瀏覽器中都加載完成，再爬取所需信息。學習Selenium方法的重點之一也是頁面元素定位，包含各種定位方式。
02 爬蟲框架
為了提高爬蟲編寫效率，存在很多爬蟲框架，爬蟲框架的主要作用就是寫盡量少的代碼，完成盡量多的工作。提高爬蟲程序編寫的效率。
03 數據庫
爬取到數據后需要存放，必然會使用到數據庫。比如SQL數據庫，比如MySQL，PostgreSQL等；也能使用NoSQL，比如MongoDB。
04 反爬蟲
如果每個網站都沒有反爬蟲，那爬取網絡資源真的太簡單了。然而現實是，網站并不希望程序來自動訪問服務器。所以各種反爬技術無疑提高了爬取信息的難度，提高了網絡爬蟲的門檻。可以說，網絡爬蟲的基本方法很簡單，學習怎么應付反爬蟲才是爬蟲水平的彰顯。
05 高效率
如果我們只是爬取100,1000個網頁，那談不上爬蟲運行效率問題。但如果我們需要爬取百萬個網頁。這就要學習分布式爬蟲，多線程，多進程等概念了。這些技術主要為海量爬蟲任務服務。
展開 網絡爬蟲實戰1-豆瓣top250影片名稱提取（03）
01 requests庫
requests庫用于下載網頁，
在python中的安裝方法是：pip install requests
使用時：import requests
02 bs4庫的BeautifulSoup模塊
BeautifulSoup用于解析HTML文本，
安裝方法是：pip install bs4
使用時： from bs4 import BeautifulSoup
03 實戰-爬取豆瓣top250影片名稱
廢話少說，進入實戰；
豆瓣top250電影網站：
第一頁：https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=
第二頁：https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
第三頁：https://movie.douban.com/top250?
展開 Python網絡編程基礎PDF文檔免費下載
《Python網絡編程基礎》全面介紹了使用Python語言進行網絡編程的基礎知識，主要內容包括網絡基礎知識、高級網絡操作、Web Services、解析HTML和XHTML、XML、E-mail服務、FTP、使用Python操作數據庫、SSL、幾種服務器端框架（包括Socket服務器、SimpleXMLRPCServer、CGI和mod_python），以及多任務處理（包括Forking、線程和異步通信等。
作者簡介
John Goerzen從1996年開始就是Debian GNU/Linux操作系統開發組的成員，最近15年他一直都在從事軟件開發方面的工作。他對操作系統、程序語言和網絡都很感興趣，并且在工作中也開發并用到以上這些方面的各種軟件。目前，他在一個中等規模的制造公司中擔當程序員和Unix管理員，并且已經使用Python開發了很多用于公司數據系統的接口。
作為Debian工作組成員，John為系統維護了很多不同的程序。從1998年開始，他就致力于啟動或向新的體系結構擴展Debian，并在Alpha、PowerPC、AMD64和NetBSD i386上取得了很大的成就。
展開 網頁解析方法-BeautifulSoup簡明使用指南
摘要：獲得網頁的html文檔后，需要先解析html文檔，才能提取所需文本。BeautifulSoup是筆者認為最好用的網頁解析工具。
00 安裝bs庫
pip install bs4
01 解析html
import requests
import chardet
from bs4 import BeautifulSoup
headers={'User-Agent':'Mozillaxxxxxxxxxx'}
link='https://xxxxxxxxxxxxxx'
res=requests.get(link,headers=headers,timeout=10)
res.encoding=chardet.detect(res.content)['encoding']
soup=BeautifulSoup(res.text,'lxml') #使用BeautifulSoup解析res
查看一下soup；
print(soup)
很像我們在瀏覽器上查看的html，有時候為了更好的排版，一般都使用；
print(soup.prettify())
其實BeautifulSoup的作用就是將html文檔轉化了一下（轉化成樹結構），并且在這個樹結構中，分為四種對象：Tag，NavigableString，Comment，BeautifulSoup。Tag對象就是原html的標記；NavigableString對象就是原html的文本；Comment對象特殊類型的NavigableString對象；BeautifulSoup對象就是文檔的全部內容。其中最重要的兩個對象是Tag和NavigableString。
展開 
Python爬蟲-面向知乎的答案提取和圖片下載
基本原理：1.發送請求，獲取網頁HTML源碼；解析HTML，獲取數據；保存數據。2
模擬瀏覽器登錄，獲取并解析HTML，獲取數據。利用Python中的庫即可便捷實現。
功能實現1：知乎答案爬取
實現思路：
1. 首先實現安裝好第三方模塊requests和bs4并調用。
2. 其次設置Http請求頭，利用requests訪問網頁獲取到源代碼，利用bs模塊中的BeautifulSoup得到解析過后的html。
3. 隨后，分別通過對照網頁源代碼中標簽內容進行匹配，分別獲取問題標題、問題內容、點贊數以及答案等內容。
4. 最后進行包括知乎答案等信息的打印。
分別對應上述思路進行代碼編寫。
1. 調用第三方模塊。
#-*- coding: UTF-8 -*-
# 爬取知乎答案
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
2. 設置Http請求頭：可以在Chrome谷歌瀏覽器的網頁中的任意地方按下F12，打開chrome自帶的調試工具，在調試工具中選擇network標簽，F5刷新網頁后在左邊找到該網頁url，點擊該url，選擇Headers，就可以看到當前網頁的Http頭。復制到header={}中。
獲取源代碼并解析：利用requests和BeautifulSoup實現，并返回解析后的body。
展開 Python實用案例，Python腳本實現天氣查詢應用，提醒她注意保暖！
1、是通過爬蟲的方式獲取天氣預報網站的HTML頁面，然后使用xpath或者bs4解析HTML界面的內容。
2、另一種方式是根據天氣預報網站提供的API，直接獲取結構化數據，省去了解析HTML頁面的步驟。
本例使用的是第二種方式，請求地址為：
http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?citykey=城市代碼
部分城市代碼對應：
北京 101010100
天津 101030100
上海 101020100
瀏覽器返回的天津氣溫情況如下，該信息其實就是一個JSON字符串，格式化之后的樣子如下所示：
{ "data": { "yesterday": { "date": "1日星期五", "high": "高溫 17℃", "fx": "東北風", "low": "低溫 8℃", "fl": "<![CDATA[<3級]]>", "type": "多云"
}, "city": "北京", "forecast": [
{ "date": "2日星期六", "high": "高溫 14℃", "fengli": "<!
展開 爬蟲實戰4-Selenium和bs4聯合使用
摘要：使用Selenium模擬瀏覽器行為完成網站登錄，使用bs4解析html文件，取得所需文本，最后寫入csv文集，使用excel查看。
漫談瀏覽器內核（一）
另外有幾個函數負責解析html。
當年我扣出來后，做了一個文本顯示控件，非常爽，哈哈。文本的選擇等邏輯也很完整，而且很容易讀懂，因為是純C打造。
SGML_write 把html解析到_w3doc里后，調個TW_Draw就把所有內容包括圖像都顯示出來了。
時間線來到IE6的時代。在此期間，發生了一件重大的事情，就是CSS也被發明出來了。據
www.zhihu.com/question/29…
里的描述，發明CSS的人叫 Haakon Wium Lie，是Opera 的CTO。
有意思的是，另一款瀏覽器內核webkit的前身，KHTML，來自Trolltech 公司的QT項目。KHTML和Opera 都是挪威的公司，兩家基本是上下樓的關系，而且部分代碼是共享的，所以我不得不懷疑當年兩家是同時開始擼瀏覽器內核的，然后因為某些原因開始分道揚鑣。
所以也可以看到，現在流行的五大內核（Opera 、blink、webkit、firfox、IE），其中三家都是源自當年的挪威派系，甚至很多CSS標準，可能都是專門為Opera 而設計再提出成為標準的。
話說回到IE6。這可是當年一個劃時代的瀏覽器。雖然在今天被人黑出翔了，但這也側面說說明當年IE6有多牛逼，時至今日還在發揮余溫。
IE6以及前身IE5.5當年提出了許多今天看來非常黑科技的東西。比如：
1，提出XMLHttpRequest，被谷歌發掘后成了風靡全球的AJAX。
2，提出VML，矢量渲染語言，繪制各種炫酷矢量圖不在話下。
3，提出濾鏡功能，能給網頁實現各種炫酷效果。其實大家經常見到的word里的百葉窗什么的動畫，就是濾鏡功能。而且有意思的是，word里的此功能，和IE是共用同個模塊的，我還嘗試過在我自己的程序里直接調用COM接口來實現同樣的炫酷效果。
展開 如何在 Jupyter Notebook 中安裝 BeautifulSoup
此腳本將向您展示如何解析示例 HTML 文檔以獲取感興趣的數據：
解釋：
在下面的示例中，BeautifulSoup 用于解析示例 HTML 文檔并提取特定數據。首先，導入 BeautifulSoup 庫并定義示例 HTML 字符串。然后使用 'html.parser' 參數通過 BeautifulSoup 解析 HTML，以創建解析樹。該腳本演示了如何提取 HTML 文檔的標題并打印它，以及如何通過迭代 soup.find_all（'a'） 的結果并從每個鏈接中提取 'href' 屬性來查找和打印文檔中的所有超鏈接（錨點標簽）。
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84
4.1.2 強大的功能 84
4.2 正則表達式 95
4.2.1 基本語法與使用 96
4.2.2 Python與正則 102
4.3 強大的BeautifulSoup 108
4.3.1 安裝BeautifulSoup 108
4.3.2 BeautifulSoup的使用 109
4.3.3 lxml的XPath解析 124
4.4 小結 126
第5章 數據存儲（無數據庫版） 127
5.1 HTML正文抽取 127
5.1.1 存儲為JSON 127
5.1.2 存儲為CSV 132
5.2 多媒體文件抽取 136
5.3 Email提醒 137
5.4 小結 138
第6章 實戰項目：基礎爬蟲 139
6.1 基礎爬蟲架構及運行流程 140
6.2 URL管理器 141
6.3 HTML下載器 142
6.4 HTML解析器 143
6.5 數據存儲器 145
6.6 爬蟲調度器 146
6.7 小結 147
第7章 實戰項目：簡單分布式爬蟲 148
7.1 簡單分布式爬蟲結構 148
7.2 控制節點 149
7.2.1 URL管理器 149
7.2.2 數據存儲器 151
7.2.3 控制調度器 153
7.3 爬蟲節點 155
7.3.1 HTML下載器 155
7.3.2 HTML解析器 156
7.3.3 爬蟲調度器 157
7.4 小結 159
中級篇
第8章 數據存儲（數據庫版） 162
8.1 SQLite 162
8.1.1 安裝SQLite 162
8.1.2 SQL語法 163
8.1.3 SQLite增刪改查 168
8.1.4 SQLite事務 170
8.1.5 Python操作SQLite 171
8.2 MySQL 174
8.2.1 安裝MySQL 174
8.2.2 MySQL基礎 177
8.2.3 Python操作MySQL
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95
4.2.1 基本語法與使用 96
4.2.2 Python與正則 102
4.3 強大的BeautifulSoup 108
4.3.1 安裝BeautifulSoup 108
4.3.2 BeautifulSoup的使用 109
4.3.3 lxml的XPath解析 124
4.4 小結 126
第5章 數據存儲（無數據庫版） 127
5.1 HTML正文抽取 127
5.1.1 存儲為JSON 127
5.1.2 存儲為CSV 132
5.2 多媒體文件抽取 136
5.3 Email提醒 137
5.4 小結 138
第6章 實戰項目：基礎爬蟲 139
6.1 基礎爬蟲架構及運行流程 140
6.2 URL管理器 141
6.3 HTML下載器 142
6.4 HTML解析器 143
6.5 數據存儲器 145
6.6 爬蟲調度器 146
6.7 小結 147
第7章 實戰項目：簡單分布式爬蟲 148
7.1 簡單分布式爬蟲結構 148
7.2 控制節點 149
7.2.1 URL管理器 149
7.2.2 數據存儲器 151
7.2.3 控制調度器 153
7.3 爬蟲節點 155
7.3.1 HTML下載器 155
7.3.2 HTML解析器 156
7.3.3 爬蟲調度器 157
7.4 小結 159
中級篇
第8章 數據存儲（數據庫版） 162
8.1 SQLite 162
8.1.1 安裝SQLite 162
8.1.2 SQL語法 163
8.1.3 SQLite增刪改查 168
8.1.4 SQLite事務 170
8.1.5 Python操作SQLite 171
8.2 MySQL 174
8.2.1 安裝MySQL 174
8.2.2 MySQL基礎 177
8.2.3 Python操作MySQL 181
8.3 更適合爬蟲的MongoDB 183
展開 
如何用WordPress免插件實現MarkDown語法支持
xiaoz一直以來都是用HTML標簽來寫文章，雖然排版效果好，但是寫起來真的很費勁，效率也不高，于是想到一個法子讓WordPress更好的支持MarkDown語法，并且不需要安裝額外的插件。
下載Parsedown
Parsedown可以將MarkDown內容解析為HTML，如果內容已經是HTML則不進行解析，有了Parsedown的支持，在發表WordPress文章的時候不僅兼容原來的文本模式（HTML）也可以使用MarkDown語法寫作，兩者互不沖突。
前往 https://meiqia.com/help/development/ 下載最新版Parsedown
在主題目錄下新建一個目錄extend
將Parsedown.php放到extend目錄
添加鉤子
將下面的代碼添加到主題目錄的functions.php注冊為WordPress鉤子
//markdown解析function wp_parsedown(){ include_once(get_stylesheet_directory()."
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197
10.4.5 使用開發者工具來尋找HTML元素 198
10.5 用BeautifulSoup模塊解析HTML 199
10.5.1 從HTML創建一個BeautifulSoup對象 200
10.5.2 用select（）方法尋找元素 200
10.5.3 通過元素的屬性獲取數據 202
10.6 項目：“I’mFeelingLucky”Google查找 202
第1步：獲取命令行參數，并請求查找頁面 203
第2步：找到所有的結果 203第3步：針對每個結果打開Web瀏覽器 204
第4步：類似程序的想法 205
10.7 項目：下載所有XKCD漫畫 205
第1步：設計程序 206
第2步：下載網頁 207
第3步：尋找和下載漫畫圖像 207
第4步：保存圖像，找到前一張漫畫 208
第4步：類似程序的想法 209
10.8 用selenium模塊控制瀏覽器 210
10.8.1 啟動selenium控制的瀏覽器 210
10.8.2 在頁面中尋找元素 211
10.8.3 點擊頁面 212
10.8.4 填寫并提交表單 212
10.8.5 發送特殊鍵 213
10.8.6 點擊瀏覽器按鈕 213
10.8.7 關于selenium的更多信息 214
10.9 小結 214
10.10 習題 214
10.11 實踐項目 215
10.11.1 命令行郵件程序 215
10.11.2 圖像網站下載 215
10.11.32048215
10.11.4 鏈接驗證 215
第12章 處理Excel電子表格 217
12.1 Excel文檔 217
12.2 安裝openpyxl模塊 218
12.3 讀取Excel文檔 218
12.3.1 用openpyxl模塊打開Excel文檔 219
12.3.2 從工作簿中取得工作表 219
12.3.3 從表中取得單元格
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全網最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費下載）
目錄
譯者序 ix
前言 xi
第一部分 創建爬蟲
第1章 初見網絡爬蟲 2
1.1 網絡連接 2
1.2 BeautifulSoup簡介 4
1.2.1 安裝BeautifulSoup 5
1.2.2 運行BeautifulSoup 7
1.2.3 可靠的網絡連接 8
第2章 復雜HTML解析 11
2.1 不是一直都要用錘子 11
2.2 再端一碗BeautifulSoup 12
2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll() 13
2.2.2 其他BeautifulSoup對象 15
2.2.3 導航樹 16
2.3 正則表達式 19
2.4 正則表達式和BeautifulSoup 23
2.5 獲取屬性 24
2.6 Lambda表達式 24
2.7 超越BeautifulSoup 25
第3 章 開始采集 26
3.1 遍歷單個域名 26
3.2 采集整個網站 30
3.3 通過互聯網采集 34
3.4 用Scrapy 采集 38
第4 章 使用API 42
4.1 API 概述 43
4.2 API 通用規則 43
4.2.1 方法 44
4.2.2 驗證 44
4.3 服務器響應 45
4.4 Echo Nest 46
4.5 Twitter API 48
4.5.1 開始 48
4.5.2 幾個示例 50
4.6 Google API 52
4.6.1 開始 52
4.6.2 幾個示例 53
4.7 解析JSON 數據 55
4.8 回到主題 56
4.9 再說一點API 60
第5 章 存儲數據 61
5.1
展開 