博客
关于我
【Python3 爬虫学习笔记】解析库的使用 4 —— Beautiful Soup 2
阅读量:761 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1675 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

父节点和祖先节点

如果要获取某个节点元素的父节点,可以调用parent属性:

html = """The Dormouse's story

Once upon a time there were three little sisters; and their names wereElsie

...

"""from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html, 'lxml')print(soup.a.parent)

运行结果如下:

Once upon a time there were three little sisters; and their names wereElsie

这里我们选择的是第一个a节点的父节点元素。很明显,它的父节点是p节点,输出结果便是p节点及其内部的内容。

需要注意的是,这里输出的仅仅是a节点的直接父节点,而没有再向外寻找父节点的祖先节点。如果想获取所有的祖先节点,可以调用parents属性:

html = """

Elsie

"""from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html, 'lxml')print(type(soup.a.parents))print(list(enumerate(soup.a.parents)))

运行结果如下:

[(0,

Elsie

), (1,

Elsie

), (2,

Elsie

), (3,

Elsie

)]

可以发现,返回结果是生成器类型。这里用列表输出了它的索引和内容,而列表中的元素就是a节点的祖先节点。

兄弟节点

兄弟节点的获取方式:

html = """

Once upon a time there were little sisters; and their names wereElsie HelloLacie andTillie and they lived at the bottom of a well.

"""from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html, 'lxml')print('Next Sibling', soup.a.next_sibling)print('Prev Sibling', soup.a.previous_sibling)print('Next Siblings', list(enumerate(soup.a.next_siblings)))print('Prev Siblings', list(enumerate(soup.a.previous_siblings)))

运行结果如下:

Next Sibling        HelloPrev Sibling        Once upon a time there were little sisters; and their names wereNext Siblings [(0, '\n        Hello\n'), (1, Lacie), (2, '\n        and\n'), (3, Tillie), (4, '\n        and they lived at the bottom of a well.\n')]Prev Siblings [(0, '\n        Once upon a time there were little sisters; and their names were\n')]

可以看到,这里调用了4个属性,其中next_sibling和previous_sibling分别获取节点的下一个和上一个兄弟元素,next_siblings和previous_siblings则分别返回所有前面和后面的兄弟节点的生成器。

转载地址:http://csyrz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:从头开始的文本矢量化方法
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
NLTK - 停用词下载
查看>>
nmap 使用总结
查看>>
nmap 使用方法详细介绍
查看>>
nmap使用
查看>>
nmap使用实战(附nmap安装包)
查看>>
Nmap哪些想不到的姿势
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
查看>>