如何使用Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库

这篇文章主要讲解了“如何使用Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何使用Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库”吧！

目录

• 一、requests库

• 1、requests简介

• 2、安装requests库

• 3、使用requests获取网页数据 我们先导入模块

• 4、总结requests的一些方法

• 二、BeautifulSoup库

• 1、BeautifulSoup简介

• 2、安装BeautifulSoup库

• 3、使用BeautifulSoup解析并提取获取的数据

• 4、BeautifulSoup提取数据的方法

一、requests库

1、requests简介

requests库就是一个发起请求的第三方库，requests允许你发送HTTP/1.1 请求，你不需要手动为 URL 添加查询字串，也不需要对 POST 数据进行表单编码。Keep-alive 和 HTTP 连接池的功能是 100% 自动化的，一切动力都来自于根植在 requests 内部的 urllib3。简单来说有了这个库，我们就能轻而易举向对应的网站发起请求，从而对网页数据进行获取，还可以获取服务器返回的响应内容和状态码。

requesets中文文档页面https://requests.kennethreitz.org/zh_CN/latest/

2、安装requests库

一般电脑安装的Python都会自带这个库，如果没有就可在命令行输入下面这行代码安装

pip install requests

3、使用requests获取网页数据 我们先导入模块

import requests

• 对想要获取数据的网站发起请求，以下以qq音乐官网为例

res = requests.get('https://y.qq.com/') #发起请求
print(res) #输出<Response [200]>

输出的200其实就是一个响应状态码，下面给大家列出有可能返回的各状态码含义

• 获取qq音乐首页的网页源代码

res = requests.get('https://y.qq.com/')  #发起请求
print(res.text)   #res.text就是网页的源代码

4、总结requests的一些方法

既然我们学好了如何获取网页源代码，接下来我们就学习下怎么用BeautifulSoup库对我们获取的内容进行提取。

二、BeautifulSoup库

1、BeautifulSoup简介

BeautifulSoup是Python里的第三方库，处理数据十分实用，有了这个库，我们就可以根据网页源代码里对应的HTML标签对数据进行有目的性的提取。BeautifulSoup库一般与requests库搭配使用。 不熟的HTML标签的最好去百度下，了解一些常用的标签。

2、安装BeautifulSoup库

同样的如果没用这个库，可以通过命令行输入下列代码安装

pip install beautifulsoup4

3、使用BeautifulSoup解析并提取获取的数据

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'}
res = requests.get('https://y.qq.com/',headers=header)  #headers是一种反爬虫措施
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')  #第一个参数是HTML文本，第二个参数html.parser是Python内置的编译器
print(soup)  #输出qq音乐首页的源代码

部分输出结果

看到输出结果，我们已经成功将网页源代码解析成BeautifulSoup对象。这时可能有人就会问res.text输出的不就是网页代码了吗，何苦再将它转为BeautifulSoup对象呢?
我们先来通过type()函数看下它们的类型

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) 	Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'}
res = requests.get('https://y.qq.com/',headers=header)  #headers是一种反爬虫措施
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')  #第一个参数是HTML文本，第二个参数html.parser是Python内置的编译器
print(type(res.text))
print(type(soup))

输出结果

我们可以看到res.text的类型是字符串类型，而soup则是BeautifulSoup对象类型。相比于res.text的字符串类型，soup的BeautifulSoup对象类型拥有着更多可用的方法，以便我们快速提取出需要的数据。这就是为什么我们要多此一步了。

4、BeautifulSoup提取数据的方法

• 先来了解两个最常用的方法

这两个函数传入的参数就是我们对数据的筛选条件了，我们可以向这两个函数分别传入什么参数呢？

我们以下面在qq音乐首页截取的源代码片段为例，试用两个函数

		<div class="index__hd">
            <h3 class="index__tit"><i class="icon_txt">歌单推荐</i></h3>
        </div>
        <!-- 切换 -->
        <div class="mod_index_tab" data-stat="y_new.index.playlist">
	<a href="javascript:;" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"              class="index_tab__item index_tab__item--current js_tag" data-index="0" data-type="recomPlaylist" data-id="1">为你推荐</a>
		    <a href="javascript:;" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"              class="index_tab__item js_tag" data-type="playlist" data-id="3056">网络歌曲</a>
	               <a href="javascript:;" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"              class="index_tab__item js_tag" data-type="playlist" data-id="3256">综艺</a>
		    <a href="javascript:;" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"              class="index_tab__item js_tag" data-type="playlist" data-id="59">经典</a>
		    <a href="javascript:;" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"              class="index_tab__item js_tag" data-type="playlist" data-id="3317">官方歌单</a>
		    <a href="javascript:;" rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"  rel="external nofollow"              class="index_tab__item js_tag" data-type="playlist" data-id="71">情歌</a>
        </div>

find()函数

如果想要获取歌单推荐这一行的内容，我们就需要先对歌单推荐的HTML标签进行识别，我们发现它在class="icon_txt"的i标签下，接着就可以通过以下这种方法进行提取

	import requests
	from bs4 import BeautifulSoup
	header={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'}
	res = requests.get('https://y.qq.com/',headers=header)  #headers是一种反爬虫措施
	soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')  #第一个参数是HTML文本，第二个参数html.parser是Python内置的编译器
	print(soup.find('i', class_='icon_txt'))  #找到 class_='icon_txt'的 i 标签	

因为 class 是 Python 中定义类的关键字，所以用 class_ 表示 HTML 中的 class

输出结果

find_all()函数

如果我们想要把歌单推荐的全部主题提取下来的话，就要用到find_all()函数

同样的，我们发现这几个主题都在 class="index_tab__item js_tag"的 a标签下，这时为了避免筛选到源代码中其他同为class="index_tab__item js_tag"的标签，我们需要再加多一个条件data-type=“playlist”，具体怎么操作呢？

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'}
res = requests.get('https://y.qq.com/',headers=header)  #headers是一种反爬虫措施
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')  #第一个参数是HTML文本，第二个参数html.parser是Python内置的编译器
print(soup.find('i', class_='icon_txt'))
items = soup.find_all('a',attrs={"class" :"index_tab__item js_tag","data-type":"playlist"})

实现的方法就是在第二个参数处传入一个键值对，在里面添加筛选的属性

输出结果

通过上面两个小案例，我们发现find()和find_all()函数返回的是Tag对象和Tag对象组成的列表，而我们需要的并不是这一大串东西，我们需要的只是Tag对象的text属性或者href(链接)属性，实现代码如下

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36'}
res = requests.get('https://y.qq.com/',headers=header)  #headers是一种反爬虫措施
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')  #第一个参数是HTML文本，第二个参数html.parser是Python内置的编译器
tag1=soup.find('i', class_='icon_txt')
print(tag1.text)
items = soup.find_all('a',attrs={"class" :"index_tab__item js_tag","data-type":"playlist"})
for i in items:  #遍历列表
    tag2=i.text
    print(tag2)

输出结果

这样我们就成功把主题的文本内容获取了，而想要提取标签中的属性值，则可以用对象名[‘属性']的方法获取，这里就不演示了

感谢各位的阅读，以上就是“如何使用Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何使用Python爬取求职网requests库和BeautifulSoup库这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！