
本文详细介绍了如何利用 python 的 beautiful soup 库,结合 css 选择器和 `stripped_strings` 方法,从非结构化 html 中精确提取特定标签(如包含 `` 标签的 ` 在网络爬虫和数据抓取任务中,从 HTML 页面中提取特定信息是常见的需求。然而,HTML 结构往往不规则,目标文本可能隐藏在复杂的标签层级中,或者紧邻其他非目标内容。特别是当我们需要提取某个特定标签(如 假设我们有以下 HTML 片段,目标是提取 初次尝试可能通过 find_all('td', {'colspan': '2', 'strong': True}) 来定位目标 Beautiful Soup 提供了强大的 CSS 选择器功能,通过 soup.select() 方法可以实现更灵活、精确的元素定位。结合 stripped_strings 属性,我们可以有效地提取所需文本。 立即学习“前端免费学习笔记(深入)”; 具备更多的新特性: A.具有集成度更高的平台特点,集中体现了信息、文档在办公活动中交流的开放性与即时性的重要。 B.提供给管理员的管理工具,使系统更易于管理和维护。 C.产品本身精干的体系结构再加之结合了插件的设计思想,使得产品为用户度身定制新模块变得非常快捷。 D.支持对后续版本的平滑升级。 E.最价的流程管理功能。 F.最佳的网络安全性及个性化 以下是实现这一目标的 Python 代码: 输出结果: 通过本文的讲解,读者应该能够理解并运用 Beautiful Soup 的 select() 方法和 stripped_strings 属性,高效地从复杂的 HTML 结构中提取出所需的特定文本内容。这种方法不仅适用于本例,也能灵活应用于各种类似的网页数据抓取场景。 相关文章 Python爬虫解析HTML技巧_xpath与css选择器对比【教程】 Python表单自动填写_web驱动模拟操作技巧【指导】 Python自动化脚本项目中爬取网页数据的操作步骤【教程】 Python爬虫如何解析网页_BeautifulSoup实战讲解【指导】 从绝对定位Div布局到CSS Grid:构建表格化视图的现代方法 相关标签: 本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn 热门AI工具 相关专题 php中文网为大家提供各种python开发工具,好的开发工具,可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。php中文网还为大家带来python相关课程以及相关文章等内容,供大家免费下载使用。 769 2023.06.15 python能做的有:可用于开发基于控制台的应用程序、多媒体部分开发、用于开发基于Web的应用程序、使用python处理数据、系统编程等等。本专题为大家提供python相关的各种文章、以及下载和课程。 764 2023.07.25 Python中的format是一种字符串格式化方法,用于将变量或值插入到字符串中的占位符位置。通过format方法,我们可以动态地构建字符串,使其包含不同值。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来阅读学习。 659 2023.07.31 Python是一种流行的编程语言,被广泛用于软件开发、数据分析和科学计算等领域。在安装Python之后,我们需要配置环境变量,以便在任何位置都能够访问Python的可执行文件。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。 549 2023.08.04 eval函数是Python中一个非常强大的函数,它可以将字符串作为Python代码进行执行,实现动态编程的效果。然而,由于其潜在的安全风险和性能问题,需要谨慎使用。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。 579 2023.08.04 scratch和python的区别:1、scratch是一种专为初学者设计的图形化编程语言,python是一种文本编程语言;2、scratch使用的是基于积木的编程语法,python采用更加传统的文本编程语法等等。本专题为大家提供scratch和python相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。 710 2023.08.11 热门下载 相关下载 精品课程 最新文章 Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号`)内 `
` 标签之后的文本内容。教程通过示例代码演示了如何解决常见的数据提取挑战,并提供了高效、健壮的解决方案,适用于处理复杂的 html 结构。引言:HTML 文本提取的挑战
)之后的文本时,传统的 find() 或 find_all() 方法配合 next_sibling 可能会因为文本节点、空白字符等原因导致提取失败。本文将以一个具体的 HTML 结构为例,演示如何使用 Beautiful Soup 库,通过更强大的 CSS 选择器和字符串处理方法,高效且准确地提取所需文本。问题场景分析
标签中 标签之后、
标签紧随其后的文本内容(例如 "aaa" 和 "bbb")。
Swan
Flower
Playground
Animal:
aaa
Fish:
bbb
标签,然后尝试获取
的 next_sibling。然而,strong: True 并非有效的 td 标签属性,因此这种选择器无法准确匹配。即使能够定位到 ,br_tag.next_sibling.strip() 也可能因文本节点或空白字符处理不当而失败。
解决方案:结合 CSS 选择器与 stripped_strings
核心思路
元素。这比直接查找 的父级更具描述性,并且可以确保我们只处理包含特定子元素的
。
元素,stripped_strings 属性会迭代其所有子孙文本内容,并自动去除多余的空白字符。由于我们的目标文本 "aaa" 或 "bbb" 总是
中最后一个有意义的文本片段(在 和
之后),我们可以简单地获取 stripped_strings 列表中的最后一个元素。示例代码
from bs4 import BeautifulSoup
# 模拟 HTML 内容
html_text = """\
"""
# 使用 Beautiful Soup 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(html_text, "html.parser")
# 使用 CSS 选择器定位所有包含 标签的
Swan
Flower
Playground
Animal:
aaa
Fish:
bbb
元素
# ":has(strong)" 伪类选择器用于匹配包含指定子元素的父元素
target_tds = soup.select("td:has(strong)")
# 遍历每个目标 元素并提取所需文本
extracted_texts = []
for td in target_tds:
# `td.stripped_strings` 返回一个生成器,迭代所有子孙文本,并去除空白
# 将其转换为列表,并获取最后一个元素,即 `
` 后的文本
text = list(td.stripped_strings)[-1]
extracted_texts.append(text)
print(text)
print(f"\n所有提取的文本: {extracted_texts}")aaa
bbb
所有提取的文本: ['aaa', 'bbb']
代码解析
标签。
标签,只保留那些内部包含 标签的
。这使得我们能够精确地找到目标父元素。
元素。
之后,作为 内的最后一个有意义的文本片段。因此,获取最后一个 stripped_strings 元素就能准确得到我们想要的内容。
注意事项与总结
标签和目标文本之间是否存在空白文本节点。只要目标文本是其父元素内最后一个有意义的文本片段,list(td.stripped_strings)[-1] 就能成功提取。




