python网页文本分析和提取（python爬取网页中的文章）

今天给各位分享python网页文本分析和提取的知识，其中也会对python爬取网页中的文章进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、python怎么抓取网页中DIV的文字
• 2、用python怎么提取已经抓取的网页的主要内容
• 3、Python网页解析库：用requests-html爬取网页
• 4、如何利用Python抓取静态网站及其内部资源？

python怎么抓取网页中DIV的文字

1、编写爬虫思路：

确定下载目标，找到网页，找到网页中需要的内容。对数据进行处理。保存数据。

2、知识点说明：

1）确定网络中需要的信息，打开网页后使用F12打开开发者模式。

在Network中可以看到很多信息，我们在页面上看到的文字信息都保存在一个html文件中。点击文件后可以看到response，文字信息都包含在response中。

对于需要输入的信息，可以使用ctrl+f，进行搜索。查看信息前后包含哪些特定字段。

对于超链接的提取，可以使用最左边的箭头点击超链接，这时Elements会打开有该条超链接的信息，从中判断需要提取的信息。从下载小说来看，在目录页提取出小说的链接和章节名。

2）注意编码格式

输入字符集一定要设置成utf-8。页面大多为GBK字符集。不设置会乱码。

用python怎么提取已经抓取的网页的主要内容

我这里：

【教程】抓取网并提取网页中所需要的信息 之 Python版

有代码和注释。

不过，看这个之前，你最好参考：

【整理】关于抓取网页，分析网页内容，模拟登陆网站的逻辑/流程和注意事项

去了解网站抓取相关的逻辑，然后再参考：

【教程】手把手教你如何利用工具(IE9的F12)去分析模拟登陆网站(百度首页)的内部逻辑过程

去抓取你所要处理的网站的内在执行逻辑。

(此处不给贴地址，请自己用google搜索帖子标题，即可找到帖子地址)

Python网页解析库：用requests-html爬取网页

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么操作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础操作，这个库还提供了一些人性化的操作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来操作页面，滚动操作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

如何利用Python抓取静态网站及其内部资源？

这个非常简单，requests+BeautifulSoup组合就可以轻松实现，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，这里以爬取糗事百科网站数据（静态网站）为例：

1.首先，安装requets模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallrequests”就行，如下：

2.接着安装bs4模块，这个模块包含了BeautifulSoup，安装的话，和requests一样，直接输入安装命令“pipinstallbs4”即可，如下：

3.最后就是requests+BeautifulSoup组合爬取糗事百科，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，提取数据，主要步骤及截图如下：

这里假设爬取的数据包含如下几个字段，包括用户昵称、内容、好笑数和评论数：

接着打开对应网页源码，就可以直接看到字段信息，内容如下，嵌套在各个标签中，后面就是解析这些标签提取数据：

基于上面网页内容，测试代码如下，非常简单，直接find对应标签，提取文本内容即可：

程序运行截图如下，已经成功抓取到网站数据：

至此，我们就完成了使用python来爬去静态网站。总的来说，整个过程非常简单，也是最基本的爬虫内容，只要你有一定的python基础，熟悉一下上面的示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用urllib，正则表达式匹配等，都行，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

python网页文本分析和提取的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python爬取网页中的文章、python网页文本分析和提取的信息别忘了在本站进行查找喔。