探索数据抓取与Beautiful Soup
在当今这个数据驱动的时代，传统的手动数据收集方式已显得过时。几乎每张办公桌上都配备了能够连接互联网的电脑，这使得网络成为了一个庞大的数据宝库。因此，更高效、更节省时间的现代数据获取方法应运而生，这就是网络抓取。在众多工具中，Python的Beautiful Soup库脱颖而出，成为网络抓取的热门选择。本文将详细介绍如何安装Beautiful Soup，并以此为起点，开始你的网络抓取之旅。
在深入了解Beautiful Soup的安装和使用方法之前，我们先来探讨一下为什么要选择它。
什么是Beautiful Soup？
假设你正在进行一项关于“COVID对人类健康影响”的研究，并且在网络上发现了一些包含相关数据的页面。但是，如果这些网站没有提供直接下载数据的选项，你该怎么办？这时，Beautiful Soup就派上用场了。
Beautiful Soup是Python中一个强大的库，专门用于从目标网站提取数据。它可以轻松地从HTML或XML文件中检索所需的信息。
这个想法最初由伦纳德·理查森在2004年提出，他一直致力于该项目至今。他甚至会在Twitter上自豪地更新每个Beautiful Soup的新版本。
尽管Beautiful Soup最初是使用Python 3.8开发的，但它也能与Python 3和Python 2.4完美兼容。
值得注意的是，网站通常会使用验证码来保护其数据，防止被自动化工具抓取。在这种情况下，可以修改Beautiful Soup中的“用户代理”标头，或者使用验证码解决API，来模拟真实浏览器的行为，从而绕过检测机制。
当然，如果你没有时间深入研究Beautiful Soup，或者想要更便捷地完成抓取任务，那么可以考虑使用一些网络抓取API，你只需提供URL，就能轻松获取所需数据。
对于有编程经验的开发者来说，使用Beautiful Soup进行抓取并不复杂。其语法简洁，易于导航网页，并能根据特定条件解析并提取数据。同时，它对新手也十分友好。
虽然Beautiful Soup可能不适合进行高级抓取，但它在处理标记语言编写的文件时表现出色。
此外，Beautiful Soup还拥有清晰详尽的文档，这无疑是其一大亮点。
接下来，我们来学习如何将Beautiful Soup安装到你的电脑上。
如何安装Beautiful Soup用于网络抓取？
Pip，一个于2008年开发的Python包管理器，现已成为开发者安装Python库和依赖项的标准工具。
通常，Pip会默认安装最新版本的Python。因此，如果你的系统上已经安装了任何最新的Python版本，那么就可以开始安装Beautiful Soup了。
打开命令提示符，然后输入以下pip命令即可安装Beautiful Soup：
pip install beautifulsoup4
你会在屏幕上看到类似下面的截图：
为了避免常见错误，请确保你的PIP安装程序已更新至最新版本。
更新pip安装程序的命令如下：
pip install --upgrade pip
到目前为止，我们已经成功地完成了本文的一半内容。
既然你已经在你的机器上安装了Beautiful Soup，接下来我们将深入研究如何使用它进行网页抓取。
如何导入并使用Beautiful Soup进行网络抓取？
在你的Python IDE中输入以下命令，将Beautiful Soup导入到当前的Python脚本中：
from bs4 import BeautifulSoup
现在，你就可以在你的Python文件中使用Beautiful Soup进行数据抓取了。
让我们来看一个代码示例，了解如何使用Beautiful Soup提取所需的数据。
我们可以告诉Beautiful Soup在目标网站的源代码中搜索特定的HTML标签，并抓取这些标签中包含的数据。
在本文中，我们将使用marketwatch.com网站，该网站会实时更新各公司的股票价格。让我们从该网站中提取一些数据，以便熟悉Beautiful Soup库。
首先，我们需要导入允许我们接收和响应HTTP请求的”requests”包和”urllib”包，以便从URL加载网页：
from urllib.request import urlopen import requests
将网页链接存储在一个变量中，以便后续轻松访问：
url="https://www.marketwatch.com/investing/stock/amzn"
接下来，使用”urllib”库中的”urlopen”方法，将HTML页面存储在一个变量中。 将URL传递给”urlopen”函数，并将结果保存在变量中：
page = urlopen(url)
创建一个Beautiful Soup对象，并使用”html.parser”解析所需的网页：
soup_obj = BeautifulSoup(page, 'html.parser')
现在，目标网页的整个HTML脚本都已存储在”soup_obj”变量中。
在继续之前，让我们先查看目标页面的源代码，以便更好地了解HTML脚本和标签。
在网页上的任意位置单击鼠标右键。你会看到一个“检查”选项，如下图所示：
点击“检查”即可查看源代码：
在上面的源代码中，你可以找到关于网站界面上每个可见元素的标签、类和更具体的信息。
Beautiful Soup中的”find”方法允许我们搜索请求的HTML标签并检索数据。 为此，我们需要向该方法提供类名和标签，以便提取特定的数据。
例如，”Amazon.com Inc.”这个公司名称在网页源代码中被标记在”h1″标签下，并且类名为”company__name”。 我们可以将这些信息输入到”find”方法中，从而将相关的HTML代码片段提取到一个变量中：
name = soup_obj.find('h1', attrs={'class': 'company__name'})
接下来，让我们在屏幕上输出存储在变量”name”中的HTML脚本和相应的文本内容：
print(name) print(name.text)
你将看到屏幕上打印了提取的数据，如下图所示：
抓取IMDb网站数据
很多人在观看电影之前，都会在IMDb网站上查看电影评分。接下来的示例将展示如何抓取IMDb网站上评分最高的电影列表，这将有助于你更熟悉如何使用Beautiful Soup进行网络抓取。
步骤1：导入Beautiful Soup和requests库：
from bs4 import BeautifulSoup import requests
步骤2：将要抓取的URL分配给一个名为”url”的变量，以便在代码中轻松访问：
“requests”包用于从URL获取HTML页面：
url = requests.get('https://www.imdb.com/search/title/?count=100&groups=top_1000&sort=user_rating')
步骤3：在下面的代码片段中，我们将解析当前URL的HTML页面，并创建一个Beautiful Soup对象：
soup_obj = BeautifulSoup(url.text, 'html.parser')
变量”soup_obj”现在包含了所需网页的整个HTML脚本，如下图所示：
接下来，我们需要检查网页的源代码，找到我们要抓取的数据对应的HTML代码。
将鼠标光标悬停在要提取的网页元素上，然后右键单击，使用“检查”选项查看该特定元素的源代码。以下可视化图可以帮助你更好地理解：
你会发现，类名为”lister-list”的div标签包含了所有与评分最高的电影相关的数据，这些数据以连续的子div标签形式存在。
在每张电影卡的HTML代码中，在类名为”lister-item mode-advanced”的div标签下，我们找到一个”h3″标签，其中包含了电影的名称、排名和发行年份，如下图所示：
注意：Beautiful Soup中的”find”方法只会搜索第一个与给定输入名称相匹配的标签。 与”find”不同，”find_all”方法会查找所有与给定输入匹配的标签。
步骤4：使用”find”和”find_all”方法，将每部电影的名称、等级和年份的HTML代码片段存储在一个列表变量中：
top_movies = soup_obj.find('div',attrs={'class': 'lister-list'}).find_all('h3')
步骤5：循环遍历存储在变量”top_movies”中的电影列表，并使用以下代码，以文本格式提取每部电影的名称、排名和年份：
for movie in top_movies:
movi_name = movie.a.text
rank = movie.span.text.rstrip('.')
year = movie.find('span', attrs={'class': 'lister-item-year text-muted unbold'})
year = year.text.strip('()')
print(movi_name + " ", rank+ " ", year+ " ")
在输出结果中，你会看到电影列表及其名称、排名和发行年份：
通过一些简单的Python代码，你可以轻松地将这些提取的数据导出到Excel表格中，以便进行后续的分析。
总结
本文详细介绍了如何安装Beautiful Soup进行网络抓取。此外，我提供的抓取示例应该可以帮助你快速上手使用Beautiful Soup。
既然你对如何安装Beautiful Soup进行网络抓取感兴趣，我强烈建议你阅读这篇易于理解的指南，以便更深入地了解如何使用Python进行网络抓取。