【Python爬虫】Python爬虫三大基础模块（urllib & BS4 & Selenium）

文章目录

【Python爬虫】Python爬虫三大基础模块（urllib & BS4 & Selenium）
- 一、Python爬虫的基本知识
- - 1、网络爬虫是什么？
  - - 1）爬虫分类
    - 2）爬虫应用
  - 2、Python编写爬虫的流程
  - - 1）编写爬虫的基础流程
    - 2）第一个Python爬虫程序
    - - a）获取响应对象
      - b) 输出HTML信息
- 二、Python爬虫常用库
- - 1、urllib基础介绍
  - - 1）urllib.request 模拟浏览器发起请求
    - - a）urlopen发起URL请求
      - b）request.Request模拟浏览器携带header信息
      - c）解决urllib无法获取动态网页的问题（使用selenium）
    - 2）urllib.error 异常请求处理
    - 3）urllib.parse 解析URL
    - - a）urlparse 解析URL属性
      - b）urlencode 对传参的请求编码 & unquote对请求解码
    - 4）urllib.robotparser 解析`robots.txt`文件规则
    - - a）实例1：解析baidu的`robots`协议文件
      - b）实例2：解析bilibili的`robots`协议文件
      - c）实例3：`urllib.can_fetch()` 作为条件判断
    - 5）IP代理避免反爬虫
  - 2、Bs4基础介绍
  - - 1）soup文档对象及对象类型
    - - a）初始化`soup`文档对象
      - b）`Tag`标签对象类型
      - c）`NavigableString`字符串对象类型
      - d）`Comment`注释类型（`prettify()`对标签内容进行美化）
    - 2）遍历
    - - a）子节点：`contents`，`children`和`descendants`
      - b）父节点：`parent`和`parents`
      - c）兄弟节点：`next_sibling(s) & previous_sibling(s)`
      - d）上/下一个`HTML`解析对象：`next_element(s) & previous_element(s)`
    - 3）文档搜索
    - - a）`find_all()`搜索子孙节点（`find`等价于`find_all(limit=1)`）
      - b）其他`find_xxx()`方法
      - c）css选择器
    - 4）文档修改
    - - a）直接赋值修改
      - b）append追加内容（标签/文本）
      - c）insert指定位置插入（标签/文本）
      - d）clear & extract & decompose：移除内容/移除标签
      - e）wrap & unwrap：包装和解包
  - 3、Selenium基础介绍
  - - 1）安装浏览器驱动
    - 2）第一个Selenium脚本
    - 3）常用方法
    - - a）`find_element()`
      - b）`find_elements()`
      - c）获取/设置 cookies 或 token
      - d）下拉滚动条
    - 4）模拟登录淘宝
    - - a）selenium自动开启新的浏览器（登录失败）
      - b）selenium绑定用户开启的浏览器（登录成功）
    - 5）其他问题

参考资料

Python爬虫教程（从入门到精通）
Python urllib | 菜鸟教程
Beautiful Soup 4 入门手册_w3cschool
Selenium入门指南
Selenium教程
什么是 Scrapy|极客教程
Scrapy入门教程

一、Python爬虫的基本知识

1、网络爬虫是什么？

我们所熟悉的一系列搜索引擎都是大型的网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都拥有自己的爬虫程序，比如 360 浏览器的爬虫称作 360Spider，搜狗的爬虫叫做 Sogouspider。

1）爬虫分类

爬虫可分为三大类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫。

通用网络爬虫：

是搜索引擎的重要组成部分，上面已经进行了介绍，这里就不再赘述。通用网络爬虫（）需要遵守 robots 协议，网站通过此协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不允许抓取。

robots 协议：是一种“约定俗称”的协议，并不具备法律效力，它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守该协议，因此它又被称为“君子协议”。

为了限制爬虫带来的危险，大多数网站都有良好的反爬措施，并通过 robots.txt 协议做了进一步说明，下面是淘宝网 robots.txt 的内容：
```
User-agent: Baiduspider 
Disallow: /baidu Disallow: /s? 
Disallow: /ulink? 
Disallow: /link? 
Disallow: /home/news/data/ 
Disallow: /bh
.....
User-agent: * 
Disallow: /
```
从协议内容可以看出，淘宝网对不能被抓取的页面做了规定。因此大家在使用爬虫的时候，要自觉遵守 robots 协议
聚焦网络爬虫：

是面向特定需求的一种网络爬虫程序。它与通用爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实施网页抓取的时候会对网页内容进行筛选和处理，尽量保证只抓取与需求相关的网页信息。聚焦网络爬虫极大地节省了硬件和网络资源，由于保存的页面数量少所以更新速度很快，这也很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。
增量式网络爬虫：

是指对已下载网页采取增量式更新，它是一种只爬取新产生的或者已经发生变化网页的爬虫程序，能够在一定程度上保证所爬取的页面是最新的页面。

2）爬虫应用

随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战，因此爬虫应运而生，它不仅能够被使用在搜索引擎领域，而且在大数据分析，以及商业领域都得到了大规模的应用。

数据分析：在数据分析领域，网络爬虫通常是搜集海量数据的必备工具。对于数据分析师而言，要进行数据分析，首先要有数据源，而学习爬虫，就可以获取更多的数据源。在采集过程中，数据分析师可以按照自己目的去采集更有价值的数据，而过滤掉那些无效的数据。
商业领域：对于企业而言，及时地获取市场动态、产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等，当然如果贵公司有一个爬虫工程师的话，就可通过爬虫的方式取得想要的信息。

2、Python编写爬虫的流程

Python 语言支持多个爬虫模块，比如 urllib、requests、Bs4 等。Python 的请求模块和解析模块丰富成熟，并且还提供了强大的 Scrapy 框架，让编写爬虫程序变得更为简单。

1）编写爬虫的基础流程

爬虫程序与其他程序不同，它的的思维逻辑一般都是相似的，所以无需我们在逻辑方面花费大量的时间。下面对 Python 编写爬虫程序的流程做简单地说明：

先由 urllib 模块的 request 方法打开 URL 得到网页 HTML 对象。
使用浏览器打开网页源代码分析网页结构以及元素节点。
通过 Beautiful Soup 或者正则表达式提取数据。
存储数据到本地磁盘或数据库。

当然也不局限于上述一种流程。编写爬虫程序，需要您具备较好的 Python 编程功底，这样在编写的过程中您才会得心应手。爬虫程序需要尽量伪装成人访问网站的样子，而非机器访问，否则就会被网站的反爬策略限制，甚至直接封杀 IP，相关知识会在后续内容介绍。

2）第一个Python爬虫程序

a）获取响应对象

向百度（http://www.baidu.com/）发起请求，获取百度首页的 HTML 信息，代码如下：

#导包,发起请求使用urllib库的request请求模块
import urllib.request
# urlopen() 向URL发请求,返回响应对象,注意url必须完整
response = urllib.request.urlopen('http://www.baidu.com/')
print(response)

上述代码会返回百度首页的响应对象，其中 urlopen()表示打开一个网页地址。注意：请求的url必须带有http或者https传输协议。

输出结果，如下所示：

<http.client.HTTPResponse object at 0x032F0F90>

b) 输出HTML信息

在上述代码的基础上继续编写如下代码：

#提取响应内容
html = response.read().decode('utf-8')
#打印响应内容
print(html)

输出结果如下，由于篇幅过长，此处只做了简单显示，可以看到解码格式为utf-8：charset=utf-8"：

<!DOCTYPE html><!--STATUS OK--> <html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;charset=utf-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"><meta content="always" name="referrer"><meta name="theme-color" content="#2932e1"><meta name="description" content="全球最大的中文搜索引擎、致力于让网民更便捷地获取信息，找到...">...</html>

通过调用response响应对象的 read()方法提取 HTML 信息，该方法返回的结果是字节串类型(bytes)，因此需要使用decode()转换为字符串。程序完整的代码程序如下：

from urllib import request

#访问完整的url链接,返回响应对象
response = request.urlopen("http://www.baidu.com")
#通过响应对象获取html内容
html = response.read().decode("utf-8")
print(html)

通过上述代码获取了百度首页的 html信息，这是最简单、最初级的爬虫程序。后续我们还学习如何分析网页结构、解析网页数据，以及存储数据等。

二、Python爬虫常用库

1、urllib基础介绍

参考

Python urllib | 菜鸟教程
网络爬虫urllib库常用函数解析

Python urllib库是Python内置库，用于获取网页HTML信息，并对网页的内容进行抓取处理。

urllib库包含以下几个模块：

urllib.request：打开和读取 URL。
urllib.error ：包含 urllib.request 抛出的异常。
urllib.parse ：解析 URL。
urllib.robotparser ：解析 robots.txt 文件。

1）urllib.request 模拟浏览器发起请求

urllib.request定义了一些打开 URL 的函数和类，包含授权验证、重定向、浏览器 cookies等。urllib.request可以模拟浏览器的一个请求发起过程。

a）urlopen发起URL请求

我们可以使用urllib.request的urlopen方法来打开一个URL，语法格式如下：

urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None)

url：url 地址。
data：发送到服务器的其他数据对象，默认为 None。
timeout：设置访问超时时间。
cafile 和 capath：cafile 为 CA 证书， capath 为 CA 证书的路径，使用 HTTPS 需要用到。
cadefault：已经被弃用。
context：ssl.SSLContext类型，用来指定 SSL 设置。

实例如下：

from urllib.request import urlopen

myURL = urlopen("https://www.runoob.com/")
print(myURL.read())   #二进制的html内容
---
b'<!Doctype html>\n<html>\n<head>\n\t<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />\n\t<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />\n\t<title>\xe8\x8f\x9c\xe9\xb8\x9f\xe6\x95\x99\xe7\xa8\x8b - \xe5\xad\xa6\xe7\x9a\x84\xe4\xb8\x8d\xe4\xbb\x85\xe6\x98\xaf\xe6\x8a\x80\xe6\x9c\xaf\xef\xbc\x8c\xe6\x9b\xb4\xe6\x98\xaf\xe6\xa2\xa6\xe6\x83\xb3\xef\xbc\x81</title>\n\n  <meta name=\'robots\' content=\'max-image-preview:large\' />\n<link rel=\'stylesheet\' 
...

print(myURL.read().decode("utf-8"))  #utf-8格式的html内容
---
<!Doctype html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>菜鸟教程 - 学的不仅是技术，更是梦想！</title>
...

以上代码使用 urlopen 打开一个 URL，然后使用read()函数获取网页的 HTML 实体代码。read()是读取整个网页内容，也可以指定读取的长度：

from urllib.request import urlopen

myURL = urlopen("https://www.runoob.com/")
print(myURL.read(50).decode("utf-8"))   #utf-8格式的html内容
---
<!Doctype html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="C

b）request.Request模拟浏览器携带header信息

Http请求的header中可以携带请求端能够处理的压缩编码类型、浏览器和服务器端的连接类型（keepAlive表示传输HTTP数据建立的TCP连接/close表示TCP连接关闭）、操作系统和浏览器名称及版本等，参考浅谈Http请求中header的作用 - 简书

我们抓取网页一般需要对 headers（网页头信息）进行模拟，这时候需要使用到 urllib.request.Request类：

urllib.request.Request(url, data=None, headers={}, origin_req_host=None, unverifiable=False, method=None)

url：url 地址。
data：发送到服务器的其他数据对象，默认为 None。
headers：HTTP 请求的头部信息，字典格式。
origin_req_host：请求的主机地址，IP 或域名。
unverifiable：很少用整个参数，用于设置网页是否需要验证，默认是False。。
method：请求方法，如 GET、POST、DELETE、PUT等。

有些网站在处理http请求时，如果发现未携带header信息会请求失败：

import urllib.request

url = "https://movie.douban.com/"

resp = urllib.request.urlopen(url)
# 从响应结果中读取数据
html = resp.read().decode("utf-8")
print(html)
---
...
raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 418:

主要原因是豆瓣服务器做了反爬虫措施，拒绝非浏览器的访问，检测到爬虫就返回一个 418 响应。参考爬取豆瓣电影top250 - 状态码 418 的解决方案 - 简书

解决方法如下实例：

import urllib.request

url = "https://movie.douban.com/"

headers = {
      'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36'}
req = Request(url,headers=headers)
resp = urllib.request.urlopen(req)

# 从响应结果中读取数据
html = resp.read().decode("utf-8")
print(html)

c）解决urllib无法获取动态网页的问题（使用selenium）

参考

Python爬虫：为什么你爬取不到网页数据
Python爬虫：爬取动态网页数据“你”需要知道的事
selenium和bs4的联合使用

先看看下面这段代码的执行结果：

from urllib import request
from urllib.request import Request

up_mainPage_url = 'https://space.bilibili.com/1641484091/?spm_id_from=333.999.0.0'
# 添加请求头
headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.25 Safari/537.36 Core/1.70.3877.400 QQBrowser/10.8.4507.400'
}
req = Request(up_mainPage_url, headers=headers)  # 如果不添加headers无法正常访问b站完整的html内容
response = request.urlopen(req)
html_byte = response.read()  # 通过响应对象获取html内容
out_file = open('temp001.html','wb+')
out_file.write(html_byte)
out_file.close()

可以看到urllib只能抓取静态网页的内容，对于ajax异步渲染的完整html页面并不能获取得到，这里可以通过selenium来实现（selenium的使用教程参考第3小节）

from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

up_mainPage_url = 'https://space.bilibili.com/1641484091/?spm_id_from=333.999.0.0'# 加载动态网页
option = ChromeOptions()
# 设置浏览器为无头模式，使用过程中不会弹出浏览器页面
option.headless = True
driver = Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()), options=option)  # 自动更新chrome驱动
driver.get(up_mainPage_url)
driver.implicitly_wait(10)
html_byte = driver.page_source.encode(encoding='utf-8')
out_file = open('temp002.html', 'wb+')
out_file.write(html_byte)
out_file.close()

可以看到这两个文件大小相差很大，后者获取的是完整的html：

在这里插入图片描述

2）urllib.error 异常请求处理

urllib.error 模块为 urllib.request 所引发的异常定义了异常类，基础异常类是 URLError。

urllib.error包含了两个方法，URLError和HTTPError。

URLError是OSError的一个子类，用于处理程序在遇到问题时会引发此异常（或其派生的异常），包含的属性reason为引发异常的原因。
HTTPError是URLError的一个子类，用于处理特殊HTTP错误例如作为认证请求的时候，包含的属性 code 为 HTTP 的状态码， reason为引发异常的原因，headers 为导致 HTTPError 的特定 HTTP 请求的 HTTP 响应头。

对不存在的网页抓取并处理异常，实例如下：

from urllib.request import urlopen
from urllib import error

myURL = urlopen("https://www.runoob.com/")
print(f"myURL status: {myURL.getcode()}")  # 获取HTTP状态码

#请求异常捕获
try:
   noURL = urlopen("https://www.runoob.com/no.html")
except error.HTTPError as e :
   if e.code == 404:
      print("noURL status: 404")
---
myURL status: 200
noURL status: 404

3）urllib.parse 解析URL

a）urlparse 解析URL属性

urllib.parse.urlparse用于解析URL，格式如下：

urllib.parse.urlparse(urlstring, scheme='', allow_fragments=True)

urlstring为字符串的 url 地址，scheme为协议类型，
allow_fragments参数为false，则无法识别片段标识符。相反，它们被解析为路径，参数或查询组件的一部分，并 fragment 在返回值中设置为空字符串。实例如下：

from urllib.parse import urlparse  

 # 获取url的解析结果对象，包含10个属性：(scheme,netloc,pth,params,query,fragment,username,password,hostname,port) 
parse_result = urlparse("https://www.bilibili.com/video/BV1XY41117Zq/?spm_id_from=333.1007.tianma.4-2-12.click&vd_source=c15f1a3e96ac60bc285f138ab7aeaa1c")
print(parse_result)  
---
ParseResult(scheme='https', netloc='www.bilibili.com', path='/video/BV1XY41117Zq/', params='', query='spm_id_from=333.1007.tianma.4-2-12.click&vd_source=c15f1a3e96ac60bc285f138ab7aeaa1c', fragment='')

从结果可以看出，内容是一个元组，包含 6 个字符串：协议，位置，路径，参数，查询，判断。我们可以直接读取协议内容，实例如下：

from urllib.parse import urlparse  

parse_result = urlparse("https://www.bilibili.com/video/BV1XY41117Zq/?spm_id_from=333.1007.tianma.4-2-12.click&vd_source=c15f1a3e96ac60bc285f138ab7aeaa1c")

print(f"scheme: {parse_result.scheme}, netloc: {parse_result.netloc}, "
      f"pth: {parse_result.path}, params: {parse_result.params}, "
      f"query: {parse_result.query}, fragment: {parse_result.fragment}, "
      f"username: {parse_result.username}, password: {parse_result.password}, "
      f"hostname: {parse_result.hostname}, port: {parse_result.port}")
---
scheme: https, netloc: www.bilibili.com, pth: /video/BV1XY41117Zq/, params: , query: spm_id_from=333.1007.tianma.4-2-12.click&vd_source=c15f1a3e96ac60bc285f138ab7aeaa1c, fragment: , username: None, password: None, hostname: www.bilibili.com, port: None

完整内容如下：

属性	索引	值	值（如果不存在）
`scheme`	0	URL协议	`scheme`参数
`netloc`	1	网络位置部分	空字符串
`path`	2	分层路径	空字符串
`params`	3	最后路径元素的参数	空字符串
`query`	4	查询组件	空字符串
`fragment`	5	片段识别	空字符串
`username`		用户名	`None`
`password`		密码	`None`
`hostname`		主机名（小写）	`None`
`port`		端口号为整数（如果存在）	`None`

b）urlencode 对传参的请求编码 & unquote对请求解码

from urllib.request import Request
from urllib.parse import urlencode
from urllib.parse import unquote

url = 'https://search.bilibili.com/all?'  # bilibili搜索页面
dic = {'keyword': '氰化物欢乐秀合集 p1'}
full_url = url + urlencode(dic)  # 对请求进行编码
print(full_url)  
print(unquote(full_url))  # 对请求进行解码

header = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36'
}  # 头部信息
request = Request(full_url, headers=header)
reponse = urlopen(request).read()
print(reponse)

fh = open("./urllib_test_bilibili_search.html", "wb")  # 以二进制的形式将文件写入到当前目录中
fh.write(reponse)
fh.close()

---
https://search.bilibili.com/all?keyword=%E6%B0%B0%E5%8C%96%E7%89%A9%E6%AC%A2%E4%B9%90%E7%A7%80%E5%90%88%E9%9B%86+p1
https://search.bilibili.com/all?keyword=氰化物欢乐秀合集+p1
b'<!DOCTYPE html>\n<html lang="zh-CN">\n  <head>\n    <meta charset="UTF-8" />\n    \n      <title>\xe6\xb0\xb0\xe5\x8c\x96\xe7\x89\xa9\xe6\xac\xa2\xe4\xb9\x90\xe7\xa7\x80\xe5\x90\x88\xe9\x9b\x86 p1-\xe5\x93\x94\xe5\x93\xa9\xe5\x93\x94\xe5\x93\xa9_Bilibili</title>\n      <meta name="description" content="bilibili\xe6\x98\xaf\xe5\x9b\xbd\xe5\x86\x85\xe7\x9f\xa5\xe5\x90\x8d\xe7\x9a\x84\xe8\xa7\x86\xe9\xa2\x91\xe5\xbc\xb9\xe5\xb9\x95\xe7\xbd\x91
...

4）urllib.robotparser 解析`robots.txt`文件规则

参考【爬虫篇】根据网站的robots.txt文件判断一个爬虫是否有权限爬取这个网页

urllib.robotparser 用于解析robots.txt文件。

robots.txt（统一小写）是一种存放于网站根目录下的 robots 协议，它通常用于告诉搜索引擎对网站的抓取规则。urllib.robotparser提供了 RobotFileParser 类，语法如下：

urllib.robotparser.RobotFileParser(url='')

这个类提供了一些可以读取、解析robots.txt文件的方法：

set_url(url) : 设置robots.txt文件的 URL。
read() : 读取robots.txt URL 并将其输入解析器。
parse(lines) : 解析行参数。
can_fetch(useragent, url) : 如果允许 useragent 按照被解析 robots.txt 文件中的规则来获取 url 则返回 True。
mtime() : 返回最近一次获取 robots.txt文件的时间。这适用于需要定期检查 robots.txt文件更新情况的长时间运行的网页爬虫。
modified() : 将最近一次获取 robots.txt文件的时间设置为当前时间。
crawl_delay(useragent): 为指定的 useragent 从 robots.txt 返回 Crawl-delay 形参。如果此形参不存在或不适用于指定的 useragent 或者此形参的 robots.txt 条目存在语法错误，则返回 None。
request_rate(useragent): 以 named tuple RequestRate(requests, seconds) 的形式从robots.txt返回 Request-rate 形参的内容。如果此形参不存在或不适用于指定的 useragent 或者此形参的 robots.txt 条目存在语法错误，则返回 None。
site_maps(): 以 list()的形式从 robots.txt 返回 Sitemap 形参的内容。如果此形参不存在或者此形参的 robots.txt条目存在语法错误，则返回 None。

https://www.baidu.com/robots.txt 的内容如下：

User-agent: Baiduspider Disallow: /baidu Disallow: /s? Disallow: /ulink? Disallow: /link? Disallow: /home/news/data/ Disallow: /bh
User-agent: Googlebot Disallow: /baidu Disallow: /s? Disallow: /shifen/ Disallow: /homepage/ Disallow: /cpro Disallow: /ulink? Disallow: /link? Disallow: /home/news/data/ Disallow: /bh
...

https://www.bilibili.com/robots.txt 的内容如下：

User-agent: Yisouspider Allow: /
User-agent: Applebot Allow: /
User-agent: bingbot Allow: /
User-agent: Sogou inst spider Allow: /
User-agent: Sogou web spider Allow: /
User-agent: 360Spider Allow: /
User-agent: Googlebot Allow: /
User-agent: Baiduspider Allow: /
User-agent: Bytespider Allow: /
User-agent: PetalBot Allow: /
User-agent: * Disallow: /

a）实例1：解析baidu的`robots`协议文件

from urllib import robotparser

# 参考 https://blog.csdn.net/weixin_40458518/article/details/122785687
#获取robotParser解析对象
robotp = robotparser.RobotFileParser("https://www.baidu.com/robots.txt")
#用来解析robots.txt文件并进行分析：该语句不能缺失，否则can_fetch方法中全都判断为False
robotp.read()
# 允许百度爬虫访问 域名的根目录
print(robotp.can_fetch('Baiduspider', 'https://www.baidu.com'))  # True
# 允许百度爬虫访问 目录/homepage/
print(robotp.can_fetch('Baiduspider', 'https://www.baidu.com/homepage/'))  # True
# 禁止谷歌爬虫访问 目录/homepage/
print(robotp.can_fetch('Googlebot', 'https://www.baidu.com/homepage/'))  # False
print(robotp.can_fetch('Googlebot', 'https://www.baidu.com'))  # True
# 爬虫名称为空或在robots协议中找不到，就匹配"User-agent: *"，禁止所有爬虫访问所有目录
print(robotp.can_fetch('', 'https://www.baidu.com'))  # False

b）实例2：解析bilibili的`robots`协议文件

from urllib import robotparser

# 参考 https://blog.csdn.net/weixin_40458518/article/details/122785687
#获取robotParser解析对象
robotp = robotparser.RobotFileParser("https://www.bilibili.com/robots.txt")
#用来解析robots.txt文件并进行分析：该语句不能缺失，否则can_fetch方法中全都判断为False
robotp.read()
# 允许百度爬虫访问 域名的根目录
print(robotp.can_fetch('Baiduspider', 'https://www.bilibili.com'))  # True
# 允许百度爬虫访问 目录/homepage/
print(robotp.can_fetch('Baiduspider', 'https://www.bilibili.com/'))  # True
# 禁止谷歌爬虫访问 目录/homepage/
print(robotp.can_fetch('Googlebot', 'https://www.bilibili.com/'))  # True
# 爬虫名称为空或在robots协议中找不到，就匹配"User-agent: *"，禁止所有爬虫访问所有目录
print(robotp.can_fetch('', 'https://www.bilibili.com/'))  # False

c）实例3：`urllib.can_fetch()` 作为条件判断

from urllib import robotparser
from urllib.request import Request
from urllib.parse import urlencode
from urllib.parse import unquote

rp = robotparser.RobotFileParser("https://www.bilibili.com/robots.txt")
        rp.read()

dic = {'keyword': '间谍过家家'}
url = 'https://search.bilibili.com/bangumi?' + urlencode(dic)  #番剧
url2 = 'https://search.bilibili.com/article?' + urlencode(dic) #专栏

headers = {
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                          'Chrome/98.0.4758.80 Safari/537.36'
}


if rp.can_fetch('Baiduspider', url):
    print(f'正在爬取网站：{unquote(url)}')  #解码后的url
    res = Request(url=url, headers=headers)
    print(res)
if rp.can_fetch('Baiduspider', url2):
    print(f'正在爬取网站：{unquote(url2)}')  #解码后的url
    res = Request(url=url2, headers=headers)
    print(res)
else:
    print('网站不允许任何爬虫，爬取网站的内容。')

---
正在爬取网站：https://search.bilibili.com/bangumi?keyword=间谍过家家
<urllib.request.Request object at 0x0000020DC0D2CC40>
正在爬取网站：https://search.bilibili.com/article?keyword=间谍过家家
<urllib.request.Request object at 0x0000020DC0D2CC70>

5）IP代理避免反爬虫

参考Python3网络爬虫(四)：使用User Agent和代理IP隐藏身份

2、Bs4基础介绍

参考Beautiful Soup 4 入门手册_w3cschool

1）soup文档对象及对象类型

a）初始化`soup`文档对象

 from bs4 import BeautifulSoup

 soup = BeautifulSoup(open("urllib_test_bilibili_search.html",encoding="utf-8"))
 print(soup)
 print("*********************************")
 soup = BeautifulSoup("<html>data</html>")
 print(soup)  # <html><body><p>data</p></body></html>

 输出结果：
 ---
 <!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>氰化物欢乐秀合集 p1-哔哩哔哩_Bilibili</title>
<meta content="bilibili是国内知名的视频弹幕网站，这里有及时的动漫新番，活跃的ACG氛围，有创意的Up主。大家可以在这里找到许多欢乐。" name="description"/>
<meta content="B站,弹幕,字幕,AMV,MAD,MTV,ANIME,动漫,动漫音乐,游戏,游戏解说,ACG,galgame,动画,番组,新番,初音,洛天依,vocaloid" name="keywords"/>
...
 *********************************
 <html><body><p>data</p></body></html>

b）`Tag`标签对象类型

参考Beautiful Soup 4 对象类型_w3cschool

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构, 每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种：Tag, NavigableString, BeautifulSoup, Comment。

获取标签内容即类型：

'''Tag类型: tag能够包含字符串或是其它tag'''
soup = BeautifulSoup('<body>'
                     '<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                     '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                     '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div> '
                     '</body>')
tag = soup.b  #获取文档对象中的b标签
print(f"tag标签内容：{tag}，b标签的类型={type(tag)}")

输出结果
---
tag标签内容：<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b>，b标签的类型=<class 'bs4.element.Tag'>

获取标签下的其他对象类型：

'''Tag类型: tag能够包含字符串或是其它tag'''
soup = BeautifulSoup('<body>'
                     '<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                     '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                     '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div> '
                     '</body>')

'''获取Tag标签下的其他tag'''
print(f"<body>标签下的其他tag：{soup.body.contents}")
print(f"<body>标签下的其他tag：{soup.body.tag}",end="\n\n")

输出结果
---

<body>标签下的其他tag：[<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b>, ' ', <b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b>, ' ', <div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div>, ' ']
<body>标签下的其他tag：None

获取标签的name属性：

'''Tag类型: tag能够包含字符串或是其它tag'''
soup = BeautifulSoup('<body>'
                     '<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                     '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                     '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div> '
                     '</body>')
tag = soup.b  #获取文档对象中的b标签

'''Tag的name属性: 获取Tag标签名称'''
#1. 通过Tag.name获取标签的名字
print(f"origin tag.name: {tag.name}，tag标签内容：{tag}")
#2. 通过对Tag.name赋值修改标签名字
tag.name = "helloWorld"
print(f"update tag.name: {tag.name}，tag标签内容：{tag}",end="\n\n")

输出结果
---

  origin tag.name: b，tag标签内容：<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b>
  update tag.name: helloWorld，tag标签内容：<helloWorld class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</helloWorld>

获取标签的属性（单个属性/多个属性）：

'''Tag类型: tag能够包含字符串或是其它tag'''
soup = BeautifulSoup('<body>'
                    '<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                    '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                    '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div> '
                    '</body>')
tag = soup.b  #获取文档对象中的b标签

'''Tag的attrs：获取Tag标签的属性'''
#1. 获取Tag标签的所有属性
print(f"tag.attrs:{tag.attrs}")  #只获取第一次出现该标签的所有属性
#2. 获取Tag标签的单个属性
print(f"tag['class']:{tag['class']}")  #只获取第一次出现该标签的class属性
#3. 修改标签的class属性
tag["class"] = ["helloWorld","HeySiri"]
print(f"tag['class']:{tag['class']}",end="\n\n")

输出结果
---
tag.attrs:{'class': ['boldest', 'strikeout'], 'style': 'color:red'}
tag['class']:['boldest', 'strikeout']
tag['class']:['helloWorld', 'HeySiri']

修改标签属性内容、删除标签属性：

'''Tag类型: tag能够包含字符串或是其它tag'''
soup = BeautifulSoup('<body>'
                     '<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                     '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                     '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div> '
                     '</body>')
tag = soup.b  #获取文档对象中的b标签

#4. 删除标签的class属性
del tag["class"]
print(f"tag内容:{tag}",end="\n\n")
# 添加并修改标签的class属性：会报错`return self.attrs[key] KeyError`: 'class'，因为之前删除了该标签的class属性
# tag["class"] = "helloWorld"
# print(f"tag['class']:{tag['class']}")

输出结果
---
tag内容:<helloWorld style="color:red">Extremely bold</helloWorld>

c）`NavigableString`字符串对象类型

字符串常被包含在tag内。Beautiful Soup用 NavigableString 类来包装tag中的字符串（参考Beautiful Soup 4 可遍历的字符串_w3cschool）：

获取NavigableString内容即类型：

soup = BeautifulSoup('<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                            '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                            '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div>')
tag = soup.b  # 获取文档对象中的b标签
unicode_string = tag.string  #通过unicode()方法可以直接将 NavigableString 对象转换成Unicode字符串
print(f"tag标签内容：{tag}，b标签的类型={type(tag)}")
print(f"unicode_string内容：{unicode_string}，unicode_string的类型={type(unicode_string)}",end="\n\n")

输出结果
---
tag标签内容：<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b>，b标签的类型=<class 'bs4.element.Tag'>
unicode_string内容：Extremely bold，unicode_string的类型=<class 'bs4.element.NavigableString'>

修改标签的string文本属性（两种修改方式）：

soup = BeautifulSoup('<b class="boldest strikeout" style="color:red">Extremely bold</b> '
                             '<b class="lightest strikeout" style="color:black">Extremely light</b> '
                             '<div class="medium strikeout" style="color:blue">medium</div>')
tag = soup.b  # 获取文档对象中的b标签
tag.string = "Helloworld"
print(f"tag标签内容：{tag}，unicode_string内容：{tag.string}")
tag.string.replace_with("fuckWorld")
print(f"tag标签内容：{tag}，unicode_string内容：{tag.string}")

输出结果
---
tag标签内容：<b class="boldest strikeout" style="color:red">Helloworld</b>，      unicode_string内容：Helloworld
tag标签内容：<b class="boldest strikeout" style="color:red">fuckWorld</b>，unicode_string内容：fuckWorld

d）`Comment`注释类型（`prettify()`对标签内容进行美化）

参考Beautiful Soup 4 注释怎么写_w3cschool

获取注释内容即类型：Comment其实是NavigableString的子类

markup = "<b><!--Hey, buddy. Want to buy a used parser?--></b>"
soup = BeautifulSoup(markup)
comment = soup.b.string
print(f"b标签的注释内容：{comment}，注释类型={type(comment)}")  #bs4.element.Comment其实是NavigableString的子类

输出结果
---
b标签的注释内容：Hey, buddy. Want to buy a used parser?，注释类型=<class 'bs4.element.Comment'>

注释美化和注释修改：Beautiful Soup中定义的其它类型都可能会出现在XML的文档中: CData , ProcessingInstruction , Declaration, Doctype .与 Comment对象类似,这些类都是NavigableString的子类

markup = "<b><!--Hey, buddy. Want to buy a used parser?--></b>"
soup = BeautifulSoup(markup)
comment = soup.b.string

'''注释美化'''
print(f"注释美化: {soup.b.prettify()}")

'''注释修改'''
# Beautiful Soup中定义的其它类型都可能会出现在XML的文档中: CData , ProcessingInstruction , Declaration, Doctype .与 Comment对象类似,这些类都是NavigableString的子类,
# 只是添加了一些额外的方法的字符串独享.下面是用CDATA来替代注释的例子:
cdata = CData("A CDATA block")
comment.replace_with(cdata)
print(f"b标签的注释内容：{comment}")

输出结果
---
注释美化: <b>
 <!--Hey, buddy. Want to buy a used parser?-->
</b>
b标签的注释内容：Hey, buddy. Want to buy a used parser?

2）遍历

参考Beautiful Soup 4 遍历_w3cschool

a）子节点：`contents`，`children`和`descendants`

获取直接子节点（.contents和.children）：

html_doc = """
          <html>
              <head><title>The Dormouse's story</title></head>
              <body>
                  <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
                  <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
                      <a href="http://example.com/elsie" rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  class="sister" id="link1">Elsie</a>,
                      <a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  class="sister" id="link2">Lacie</a> and
                      <a href="http://example.com/tillie" rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  class="sister" id="link3">Tillie</a>;
                      and they lived at the bottom of a well.
                  </p>
                  <p class="story">...</p>
              </body>
          </html>
          """
        soup = BeautifulSoup(html_doc,"html.parser")

        '''tag的 .contents 属性可以将tag的子节点以列表的方式输出:'''
        head = soup.head
        print(f"输出head标签的子节点：{head.contents}, type(head.contents):{type(head.contents)}")
        title_tag = head.contents[0]
        print(f"title_tag : {title_tag}, type(title_tag) : {type(title_tag)}", end="\n\n")

        '''字符串没有.contents 属性, 因为字符串没有子节点'''
        title_str = title_tag.contents[0]
        print(f"title_str : {title_str}, type(title_str) : {type(title_str)}",end="\n\n")
        # print(f"title_str.contents : {title_str.contents}")  #AttributeError: 'NavigableString' object has no attribute 'contents'

        '''通过tag的.children生成器,可以对tag的第一级子节点进行循环: 输出仅包含tag的直接子节点'''
        for index,child in enumerate(soup.children):
            print(f"{index} : {child}")
        print("**************************")
        for index,child in enumerate(soup.head.children):
            print(f"{index} : {child}")
        print("**************************")
        for index,child in enumerate(soup.body.children):
            print(f"{index} : {child}")

输出结果
---

 输出head标签的子节点：[<title>The Dormouse's story</title>], type(head.contents):<class 'list'>

  title_tag : <title>The Dormouse's story</title>, type(title_tag) : <class 'bs4.element.Tag'>

  title_str : The Dormouse's story, type(title_str) : <class 'bs4.element.NavigableString'>

    0 : 

  1 : <html>
  <head><title>The Dormouse's story</title></head>
  <body>
  <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
  <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
                              <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1" rel="external nofollow" target="_blank">Elsie</a>,
                              <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2" rel="external nofollow" target="_blank">Lacie</a> and
                              <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3" rel="external nofollow" target="_blank">Tillie</a>;
                              and they lived at the bottom of a well.
                          </p>
  <p class="story">...</p>
  </body>
  </html>
  2 : 

  **************************

  0 : <title>The Dormouse's story</title>

  **************************

  0 : 

  1 : <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
  2 : 

  3 : <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
                              <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1" rel="external nofollow" target="_blank">Elsie</a>,
                              <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2" rel="external nofollow" target="_blank">Lacie</a> and
                              <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3" rel="external nofollow" target="_blank">Tillie</a>;
                              and they lived at the bottom of a well.
                          </p>
  4 : 

  5 : <p class="story">...</p>
  6 :

递归获取子孙节点（.descendants）：

'''
.contents 和 .children 属性仅包含tag的直接子节点.例如,<head>标签只有一个直接子节点<title>
但是<title>标签也包含一个子节点:字符串 “The Dormouse’s story”,
这种情况下字符串 “The Dormouse’s story”也属于<head>标签的子孙节点。.descendants 属性可以对所有tag的子孙节点进行递归循环
'''
html_doc = """
          <html>
              <head><title>The Dormouse's story</title></head>
              <body>
                  <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
                  <p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
                      <a href="http://example.com/elsie" rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  class="sister" id="link1">Elsie</a>,
                      <a href="http://example.com/lacie" rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  class="sister" id="link2">Lacie</a> and
                      <a href="http://example.com/tillie" rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  rel="external nofollow" target="_blank"  class="sister" id="link3">Tillie</a>;
                      and they lived at the bottom of a well.
                  </p>
                  <p class="story">...</p>
              </body>
          </html>
          """
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")

for index,child in enumerate(soup.descendants):
    print(f"{index} : {child}")

print(f"len(soup.children):{len(list(soup.children))}, len(soup.descendants):{len(list(soup.descendants))}")

输出结果
---
... #递归输出所有节点
len(soup.children):3, len(soup.descendants):30

获取子节点文本内容：

如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点；如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定，.string 的输出结果是None；
如果tag中包含多个字符串,可以使用.strings 来循环获取；为了去除掉多余的空格内容，可以使用stripped_strings；

html_doc = """
          <html>
              <head><title>The Dormouse's story</title></head>
              <body>
                  <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
                  <p class="story"> story </p>
              </body>
          </html>
          """
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
#如果tag只有一个 NavigableString 类型子节点,那么这个tag可以使用 .string 得到子节点:
print(f"soup.html.head.title.string: {soup.html.head.title.string}")
#如果tag包含了多个子节点,tag就无法确定 .string 方法应该调用哪个子节点的内容, .string 的输出结果是 None
print(f"soup.html.string: {soup.html.string}",end="\n\n")

# 如果tag中包含多个字符串,可以使用 .strings 来循环获取，
# 其中输出的字符串中可能包含了很多空格或空行,使用 .stripped_strings 可以去除多余空白内容:
# for index,string in enumerate(soup.strings):
for index,string in enumerate(soup.stripped_strings):
  print(f"{index} : {string}")

输出结果：
---
soup.html.head.title.string: The Dormouse's story
soup.html.string: None

0 : The Dormouse's story
1 : The Dormouse's story
2 : story

b）父节点：`parent`和`parents`

文档树中每个tag或字符串都有父节点：.parent获取到的父节点可以是Tag类型、BeautifulSoup对象或者None。

'''文档树中每个tag或字符串都有父节点:被包含在某个tag中'''
html_doc = """
            <html>
                <head><title>The Dormouse's story</title></head>
                <body>
                    <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
                    <p class="story"> story </p>
                </body>
            </html>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
title_tag = soup.html.head.title

# 获取title标签的父标签
print(f"title_tag: {title_tag}, title_tag.parent: {title_tag.parent}")
#文档title的字符串 NavigableString没有子节点，但有父节点:<title>标签
title_str = title_tag.string
print(f"title_str: {title_str}, title_str.parent: {title_str.parent}",end="\n\n")

#文档的顶层节点比如<html>的父节点是 BeautifulSoup 对象
html_tag = soup.html
print(f"html_tag.parent: {html_tag.parent}, type(html_tag.parent): {type(html_tag.parent)}")
# BeautifulSoup 对象的 .parent 是None:
print(f"soup.parent: {soup.parent}")

输出结果
---
title_tag: <title>The Dormouse's story</title>, title_tag.parent: <head><title>The Dormouse's story</title></head>
title_str: The Dormouse's story, title_str.parent: <title>The Dormouse's story</title>

html_tag.parent: 
<html>
<head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story"> story </p>
</body>
</html>
, type(html_tag.parent): <class 'bs4.BeautifulSoup'>
soup.parent: None

通过.parents递归获取父节点：

html_doc = """
            <html>
                <head><title>The Dormouse's story</title></head>
                <body>
                    <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
                    <p> 
                        <a class="sister" href="http://example.com/elsie" 
                            rel="external nofollow" target="_blank"  
                            rel="external nofollow" target="_blank"  
                            rel="external nofollow" target="_blank"  
                            rel="external nofollow" target="_blank"  
                            rel="external nofollow" target="_blank"  
                            rel="external nofollow" target="_blank"  
                            rel="external nofollow" target="_blank"  id="link1">
                        Elsie
                        </a>
                    </p>
                    <p class="story"> story </p>
                </body>
            </html>
            """

soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
a_tag = soup.a
#通过 .parents生成器，遍历<a>标签到根节点的所有节点.
for index,parent in enumerate(a_tag.parents):
    if(parent == None): #到达根节点
        print(f"{index},{parent}")
    else:
        print(f"{index},{parent.name}")

输出结果
---
0,p
1,body
2,html
3,[document]

c）兄弟节点：`next_sibling(s) & previous_sibling(s)`

获取未美化html代码的兄弟节点

sibling_soup = BeautifulSoup("<a><b>text1</b><c>text2</c><d>text3</d></a>")
print(f'标签内容美化：{sibling_soup.prettify()}')  #其中<b>标签和<c>标签是同一层，及两者为兄弟节点

#在文档树中, 使用 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性来查询兄弟节点
b_tag = sibling_soup.b
c_tag = sibling_soup.c
print(f"b_tag.next_sibling : {b_tag.next_sibling}, c_tag.next_sibling : {c_tag.next_sibling}")
print(f"b_tag.previous_sibling : {b_tag.previous_sibling}, c_tag.previous_sibling : {c_tag.previous_sibling}")

输出结果
---
标签内容美化：<html>
<body>
  <a>
  <b>
    text1
  </b>
  <c>
    text2
  </c>
  <d>
    text3
  </d>
  </a>
</body>
</html>
b_tag.next_sibling : <c>text2</c>, c_tag.next_sibling : <d>text3</d>
b_tag.previous_sibling : None, c_tag.previous_sibling : <b>text1</b>

获取美化html代码后的兄弟节点：实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白, .next_sibling.next_sibling才能获取到相应的兄弟节点。

sibling_soup = BeautifulSoup('<a><b>text1</b><c>text2</c><d id="link3">text3</d></a>')
prettify_soup = BeautifulSoup(sibling_soup.prettify())

# 实际文档中的tag的 .next_sibling 和 .previous_sibling 属性通常是字符串或空白, .next_sibling.next_sibling才能获取到相应的兄弟节点
b_tag = prettify_soup.b
c_tag = prettify_soup.c
print(f"b_tag.next_sibling : {b_tag.next_sibling}, c_tag.next_sibling : {c_tag.next_sibling}")
print(f"b_tag.next_sibling.next_sibling : {b_tag.next_sibling.next_sibling}, c_tag.next_sibling.next_sibling : {c_tag.next_sibling.next_sibling}")

输出结果
---
b_tag.next_sibling : 
, c_tag.next_sibling : 

b_tag.next_sibling.next_sibling : <c>
    text2
  </c>, c_tag.next_sibling.next_sibling : <d id="link3">
    text3
  </d>

递归获取所有的兄弟节点（通过soup.find(attrs={})来获得指定属性内容的标签对象）

sibling_soup = BeautifulSoup('<a><b>text1</b><c>text2</c><d id="link3" class="link3">text3</d></a>')
prettify_soup = BeautifulSoup(sibling_soup.prettify())

# 通过 .next_siblings生成器 属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出:
for index,next_sibling in enumerate(prettify_soup.next_siblings):
    print(f"{index},{next_sibling}")

#通过 .previous_siblings生成器 属性可以对当前节点的兄弟节点迭代输出:
# tag = prettify_soup.find(id="link3")  #按id来查询标签
tag = prettify_soup.find(attrs={"class" : "link3"})  #按class来查询标签, 参考https://blog.csdn.net/weixin_30629653/article/details/94979800/
for index,previous_sibling in enumerate(tag.previous_siblings):
    print(f"{index},{previous_sibling}")

输出结果
---
tag : <d class="link3" id="link3">
    text3
  </d>, previous_tags: 
0,

1,<c>
    text2
  </c>
2,

3,<b>
    text1
  </b>
4,

d）上/下一个`HTML`解析对象：`next_element(s) & previous_element(s)`

HTML解析器把这段字符串转换成一连串的事件:

“打开<html>标签”， ”打开一个<head>标签”， ”打开一个<title>标签”， ”添加一段字符串”， ”关闭标签”， ”打开<code><p></code>标签”，等等。<code>Beautiful Soup</code>提供了<strong>重现解析器初始化过程</strong>的方法。

获取下一个/上一个解析对象

html_doc = '''<a><b>text1</b><c>text2</c><d id="link3">text3</d><e>text4</e></a>'''
html_soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())

#.next_element 属性指向解析过程中下一个被解析的对象(字符串或tag),结果可能与 .next_sibling 相同,但通常是不一样的
d_tag = html_soup.find(attrs={"id":"link3"})
print(f"d_tag.next_sibling:{d_tag.next_sibling}, d_tag.next_element:{d_tag.next_element}")
print(f"d_tag.previous_sibling:{d_tag.previous_sibling}, d_tag.next_element:{d_tag.previous_element}")

输出结果       
---
d_tag.next_sibling:
, d_tag.next_element:
    text3

d_tag.previous_sibling:
, d_tag.next_element:

递归获取下一个/上一个解析对象

html_doc = '''<a><b>text1</b><c>text2</c><d id="link3">text3</d><e>text4</e></a>'''
html_soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())

d_tag = html_soup.find(attrs={"id": "link3"})
print(f"d_tag : {d_tag}, previous_elements: ")
for index, previous_element in enumerate(d_tag.previous_elements):
    print(f"{index},{previous_element}")

输出结果       
---
d_tag : <d id="link3">
    text3
  </d>, previous_elements: 
0,

1,
    text2

2,<c>
    text2
  </c>
3,

4,
    text1

5,<b>
    text1
  </b>
6,

7,<a>
<b>
    text1
  </b>
<c>
    text2
  </c>
<d id="link3">
    text3
  </d>
<e>
    text4
  </e>
</a>
8,

9,<body>
<a>
<b>
    text1
  </b>
<c>
    text2
  </c>
<d id="link3">
    text3
  </d>
<e>
    text4
  </e>
</a>
</body>
10,

11,<html>
<body>
<a>
<b>
    text1
  </b>
<c>
    text2
  </c>
<d id="link3">
    text3
  </d>
<e>
    text4
  </e>
</a>
</body>
</html>

3）文档搜索

BeautifulSoup 搜索文档主要有两个方法：find & find_all，参考Beautiful Soup 4 搜索文档_w3cschool

a）`find_all()`搜索子孙节点（`find`等价于`find_all(limit=1)`）

find_all参数细节：find_all(name , attrs , recursive , string , **kwargs )

name参数：搜索 name 参数的值可以使任一类型的过滤器，字符串，正则表达式，列表，方法或是 True 。

'''
find_all方法
'''
html_doc = """<a><b>text1</b><c class="hello">text2</c><d class="world" id="link3">text3</d><e>text4</e></a>"""
soup = BeautifulSoup(html_doc)

'''Step1: 初步使用find_all'''
# 1.参数为字符串
print(f'soup.find_all("b") : {soup.find_all("b")}',end="\n\n")

# 2.参数为正则表达式
import re
for index,tag in enumerate(soup.find_all(re.compile("^b"))):  #获取以b开头的所有标签
    print(f"以b开头的标签{index}：{tag.name}")
print(end="\n\n")

# 3.参数为列表
print(f'find_all(["a", "b"]) : {soup.find_all(["a", "b"])}',end="\n\n")

# 4.参数为布尔值（输出所有标签）
for index,tag in enumerate(soup.find_all(True)):
    print(f"{index},{tag.name}")
print(end="\n\n")

# 5.参数为方法，自定义过滤器
'''
如果没有合适过滤器,那么还可以定义一个方法:
    方法只接受一个元素Tag参数,如果这个方法返回 True 表示当前元素Tag匹配并且被找到,如果不是则返回False
'''
def has_class_but_no_id(tag):
    # 方法校验了当前元素,如果包含 class 属性却不包含 id 属性,那么将返回 True
    return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id')
print(f"使用has_class_but_no_id作为find_all参数: {soup.find_all(has_class_but_no_id)}",end="\n\n")

def surrounded_by_strings(tag):
    #过滤出在解析过程中前后都有文字的标签
    return (isinstance(tag.next_element, NavigableString)
            and isinstance(tag.previous_element, NavigableString))
print(f"使用surrounded_by_strings作为find_all参数: {soup.find_all(surrounded_by_strings)}", end="\n\n")

输出结果
---
soup.find_all("b") : [<b>text1</b>]

以b开头的标签0：body
以b开头的标签1：b

find_all(["a", "b"]) : [<a><b>text1</b><c class="hello">text2</c><d class="world" id="link3">text3</d><e>text4</e></a>, <b>text1</b>]

0,html
1,body
2,a
3,b
4,c
5,d
6,e

使用has_class_but_no_id作为find_all参数: [<c class="hello">text2</c>]

使用surrounded_by_strings作为find_all参数: [<c class="hello">text2</c>, <d class="world" id="link3">text3</d>, <e>text4</e>]

keyword参数：使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性, 通过 class_ 参数搜索有指定CSS类名的tag

import re
html_doc = """
            <a><b>text1</b><c class="hello"><div>text2</div></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)

# 2. keyword 参数: 使用多个指定名字的参数可以同时过滤tag的多个属性, 通过 class_ 参数搜索有指定CSS类名的tag
print(f'soup.find_all(class_=re.compile("or"), id="link3"): {soup.find_all(class_=re.compile("or"), id="link3")}')
# 等价于 使用attrs字典参数
print(f'soup.find_all(attrs=("class": re.compile("or"), "id" : "link3")): {soup.find_all(attrs={"class": re.compile("or"), "id" : "link3"})}')
# 等价于 省略掉find_all方法
print(f'soup(class_=re.compile("or"), id="link3"): {soup(class_=re.compile("or"), id="link3")}',end="\n\n")
# 有些tag属性在搜索不能使用,比如HTML5中的 data-* 属性:
# print(f'soup.find_all(data-foo="value"): {soup.find_all(data-foo="value")}')

# 按CSS搜索： 按照CSS类名搜索tag时, 可以分别搜索tag中的每个CSS类名
print(f'soup.find_all("c", class_="hello")"):{soup.find_all("c", class_="hello")}',end="\n\n")

输出结果：
---
  soup.find_all(class_=re.compile("or"), id="link3"): [<c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]
soup.find_all(attrs=("class": re.compile("or"), "id" : "link3")): [<c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]
soup(class_=re.compile("or"), id="link3"): [<c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]

soup.find_all("c", class_="hello")"):[<c class="hello"><div>text2</div></c>]

string参数：通过 string 参数可以搜搜文档中的字符串内容, 见NavigableString小节。

import re
html_doc = """
            <a><b>text1</b><c class="hello"><div>text2</div></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
print(f'soup.find_all(string="text1") : {soup.find_all(string="text1")}')
print(f'soup.find_all(string=["text1","text2"]) : {soup.find_all(string=["text1","text2"])}',end="\n\n")

输出结果：
---
soup.find_all(string="text1") : ['text1']
soup.find_all(string=["text1","text2"]) : ['text1', 'text2']

recursive参数：调用tag的find_all()方法时,Beautiful Soup会检索当前tag的所有子孙节点, 如果只想搜索tag的直接子节点,可以使用参数 recursive=False（？？？）。

import re
html_doc = """
            <a><b>text1</b><c class="hello"><div>text2</div></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
print(f'soup.html.find_all("c",recursive=True): {soup.html.find_all("c",recursive=True)}')
      print(f'soup.html.find_all("c",recursive=False): {soup.html.find_all("c",recursive=False)}',end="\n\n")  #返回[], 不知道recursive=False有什么用

输出结果：
---
soup.html.find_all("c",recursive=True): [<c class="hello"><div>text2</div></c>, <c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]
soup.html.find_all("c",recursive=False): []

limit参数：一段简单的文档: 当搜索到的结果数量达到 limit 的限制时,就停止搜索返回结果，效果与SQL中的limit关键字类似。使用find_all 方法并设置limit=1 参数不如直接使用find() `方法，下面这两行代码是等价的。

import re
html_doc = """
            <a><b>text1</b><c class="hello"><div>text2</div></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
print(f'soup.find_all("c", limit=1) : {soup.find_all("c", limit=1)}')
#find_all limit=1等价于使用find
print(f'soup.find("c") : {soup.find("c")}', end="\n\n")

输出结果：
---
soup.find_all("c", limit=1) : [<c 
class="hello"><div>text2</div></c>]
soup.find("c") : <c class="hello"><div>text2</div></c>

find_all()可省略：

import re
html_doc = """
            <a><b>text1</b><c class="hello"><div>text2</div></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
print(f'soup.find_all("c") : {soup.find_all("c")}')
print(f'soup("c") : {soup("c")}')

输出结果：
---
soup.find_all("c") : [<c class="hello"><div>text2</div></c>, <c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]
soup("c") : [<c class="hello"><div>text2</div></c>, <c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]

b）其他`find_xxx()`方法

find_parents() 和 find_parent(): 通过 .parents 属性对当前tag父辈节点的tag节点进行迭代，搜索方法的参数使用同find_all。

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())
div_tag = soup.c.div
'''find_parents() 和 find_parent(): 通过 `.parents` 属性对当前`tag`父辈节点的`tag`节点进行迭代'''
print(f'div_tag.find_parent(): {div_tag.find_parent("c")}')
print(f'div_tag.find_parents(): {div_tag.find_parents("c")}',end="\n\n")

输出结果
---
div_tag.find_parent(): <c class="hello"><div>text2</div></c>
div_tag.find_parents(): [<c class="hello"><div>text2</div></c>, <c><c class="hello"><div>text2</div></c></c>]

find_next_siblings() 和 find_next_sibling()：通过.next_siblings属性对当前tag的后面兄弟tag节点进行迭代, 搜索当前节点后面的兄弟节点，搜索方法的参数使用同find_all。

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())
div_tag = soup.c.div

'''find_next_siblings() 合 find_next_sibling(): 通过 .next_siblings 属性对当前tag的后面兄弟tag节点进行迭代'''
b_tag = soup.b
print(f'b_tag.find_next_sibling(): {b_tag.find_next_sibling("c")}')
print(f'b_tag.find_next_siblings(): {b_tag.find_next_siblings("c")}',end="\n\n")

输出结果
---
b_tag.find_next_sibling(): <c><c class="hello"><div>text2</div></c></c>
b_tag.find_next_siblings(): [<c><c class="hello"><div>text2</div></c></c>, <c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]

find_previous_siblings() 和 find_previous_sibling(): 通过 .previous_siblings 属性对当前tag的前面兄弟tag节点进行迭代, 搜索当前节点前面的兄弟节点，搜索方法的参数使用同find_all。

html_doc = """
              <a><b>text1</b><c><c class="hello"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
              <div data-foo="value">foo!</div>
              """
  soup = BeautifulSoup(html_doc)
  # soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())
  div_tag = soup.c.div

  '''find_previous_siblings() 和 find_previous_sibling(): 通过 .previous_siblings 属性对当前tag的前面解析的兄弟tag节点进行迭代'''
c_tag = soup.c
print(f'c_tag.find_previous_sibling(): {c_tag.find_previous_sibling("b")}')
print(f'c_tag.find_previous_siblings(): {c_tag.find_previous_siblings("b")}',end="\n\n")

输出结果
---
c_tag.find_previous_sibling(): <b>text1</b>
c_tag.find_previous_siblings(): [<b>text1</b>]

find_all_next() 和 find_next()：通过.next_elements属性对当前tag的之后的tag和字符串进行迭代。

html_doc = """
              <a><b>text1</b><c><c class="hello"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
              <div data-foo="value">foo!</div>
              """
  soup = BeautifulSoup(html_doc)
  # soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())
  div_tag = soup.c.div

  '''find_all_next() 和 find_next(): 通过.next_elements属性对当前tag的之后的 tag 和字符串进行迭代'''
print(f'c_tag.find_next(): {c_tag.find_next("text3")}')
print(f'c_tag.find_all_next(): {c_tag.find_all_next("text3")}')
print(f'c_tag.find_all_next(): {c_tag.find_all_next("e")}',end="\n\n")

输出结果
---
c_tag.find_next(): None
c_tag.find_all_next(): []
c_tag.find_all_next(): [<e>text4</e>]

find_all_previous() 和 find_previous(): 通过.previous_elements属性对当前tag的之前的 tag 和字符串进行迭代。

html_doc = """
              <a><b>text1</b><c><c class="hello"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e>text4</e></a>
              <div data-foo="value">foo!</div>
              """
  soup = BeautifulSoup(html_doc)
  # soup = BeautifulSoup(BeautifulSoup(html_doc).prettify())
  div_tag = soup.c.div

  '''find_all_previous() 和 find_previous(): 通过.previous_elements属性对当前tag的之前的 tag 和字符串进行迭代'''
print(f'c_tag.find_previous(): {c_tag.find_previous("text1")}')
print(f'c_tag.find_all_previous(): {c_tag.find_all_previous("text1")}')
print(f'c_tag.find_all_previous(): {c_tag.find_all_previous("b")}',end="\n\n")

输出结果
---
c_tag.find_previous(): None
c_tag.find_all_previous(): []
c_tag.find_all_previous(): [<b>text1</b>]

c）css选择器

对于熟悉CSS选择器语法的人，直接使用css选择器相较于直接使用find_xxx()会比较方便

通过tag标签逐层查找：

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e class="hello">text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# 通过tag标签逐层查找
print(f'soup.select("html a b") : {soup.select("html a b")}',end="\n\n")   #不能写成soup.select("html.a.b")

输出结果
---
soup.select("html a b") : [<b>text1</b>]

找到某个tag标签下的直接子标签：

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e class="hello">text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# 找到某个tag标签下的直接子标签
print(f'soup.select("a > c > c") : {soup.select("a > c > c")}',end="\n\n")

输出结果
---
soup.select("a > c > c") : [<c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c>]

按id查询某个a标签下的直接子标签：

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e class="hello">text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# 按id查询某个a标签下的直接子标签
print(f'soup.select("a > #link3") : {soup.select("a > #link3")}',end="\n\n")

输出结果
---
soup.select("a > #link3") : [<c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]

按class查询：

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e class="hello">text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
# 按class查询某个c标签
print(f'soup.select("c .hello") : {soup.select("c .hello")}')

# 按class查询某个a标签下的直接子标签
print(f'soup.select("a > .hello") : {soup.select("a > .hello")}',end="\n\n")

输出结果
---
soup.select("c .hello") : [<c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c>]
soup.select("a > .hello") : [<e class="hello">text4</e>]

同时用多种CSS选择器查询元素：

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e class="hello">text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)

#同时用多种CSS选择器查询元素
# 分别查找class =.hello和.world的标签，查找为[]
print(f'soup.select(".hello,.world") : {soup.select("#hello,#world")}')
# 分别查找id=link2和link3的标签，，查找多个标签（因为id具有唯一性，而class没有）
print(f'soup.select("#link2,#link3") : {soup.select("#link2,#link3")}',end="\n\n")

输出结果
---
soup.select(".hello,.world") : []
soup.select("#link2,#link3") : [<c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c>, <c class="world" id="link3"><div>text3</div></c>]

通过是否存在某个属性来查找：

html_doc = """
            <a><b>text1</b><c><c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c></c><c class="world" id="link3"><div>text3</div></c><e class="hello">text4</e></a>
            <div data-foo="value">foo!</div>
            """
soup = BeautifulSoup(html_doc)
#通过是否存在某个属性来查找
print(f'soup.select("c[class=hello]") : {soup.select("c[class=hello]")}')

输出结果
---
soup.select("c[class=hello]") : [<c class="hello" id="link2"><div>text2</div></c>]

4）文档修改

a）直接赋值修改

修改tag的名称和属性

'''1、修改tag的名称和属性'''
soup = BeautifulSoup('<b class="boldest">Extremely bold</b>')
tag = soup.b
origin_tag = copy.copy(tag)

tag.name = "blockquote"
tag['class'] = 'verybold'
tag['id'] = 1
print(f"origin_tag : {origin_tag}, tag : {tag}",end="\n\n")

输出结果
---
origin_tag : <b class="boldest">Extremely bold</b>, tag : <blockquote class="verybold" id="1">Extremely bold</blockquote>

通过.string修改tag中的内容

'''2、通过.string修改tag中的内容'''
soup = BeautifulSoup('<b class="boldest">Extremely bold</b>')
tag = soup.b
origin_tag = copy.copy(tag)

tag.string = "Extremely light"
print(f"origin_tag : {origin_tag}, tag : {tag}",end="\n\n")

输出结果
---
origin_tag : <b class="boldest">Extremely bold</b>, tag : <b class="boldest">Extremely light</b>

b）append追加内容（标签/文本）

在tag中追加字符串内容

'''3、向tag中添加内容 append()'''
soup = BeautifulSoup("<a>Foo</a>")
origin_soup = copy.copy(soup)

soup.a.append("Bar")
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"soup.a.contents : {soup.a.contents}")  #a标签有两个直接的子节点（两个NavigableString对象）：['Foo', 'Bar']

#soup.a.append("Bar")等价于 new_str = NavigableString("Bar"), soup.a.append(new_str)
new_str = NavigableString("Tar")
soup.a.append(new_str)
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"soup.a.contents : {soup.a.contents}")  # a标签有两个直接的子节点（两个NavigableString对象）：['Foo', 'Bar']

# soup.a.append("Bar")等价于 soup.a.append(soup.new_string("Nar",NavigableString))，注意soup对象才有new_string方法，tag对象没有
# soup.a.new_string("Nar",NavigableString)   #TypeError: 'NoneType' object is not callable
new_str = soup.new_string("Nar",NavigableString)
soup.a.append(new_str)
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"soup.a.contents : {soup.a.contents}", end="\n\n")  # a标签有两个直接的子节点（两个NavigableString对象）：['Foo', 'Bar']

输出结果
---
origin_soup : <html><body><a>Foo</a></body></html>, soup : <html><body><a>FooBar</a></body></html>
soup.a.contents : ['Foo', 'Bar']
origin_soup : <html><body><a>Foo</a></body></html>, soup : <html><body><a>FooBarTar</a></body></html>
soup.a.contents : ['Foo', 'Bar', 'Tar']
origin_soup : <html><body><a>Foo</a></body></html>, soup : <html><body><a>FooBarTarNar</a></body></html>
soup.a.contents : ['Foo', 'Bar', 'Tar', 'Nar']

在tag中追加注释

'''4、创建一段注释（字符串带<!--xxx-->），再使用append追加到该节点内的尾部：soup.new_string("Nice to see you.", Comment)'''
soup = BeautifulSoup("<a>Foo</a>")
# comment = soup.a.new_string("Nar",Comment)  #TypeError: 'NoneType' object is not callable
comment = soup.new_string("This is a comment",Comment)
soup.a.append(comment)
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"soup.a.contents : {soup.a.contents}", end="\n\n")  # a标签有两个直接的子节点（两个NavigableString对象）：['Foo', 'Bar']

输出结果
---
origin_soup : <html><body><a>Foo</a></body></html>, soup : <html><body><a>Foo<!--This is a comment--></a></body></html>
soup.a.contents : ['Foo', 'This is a comment']

在tag中追加一个tag标签

'''5、BeautifulSoup.new_tag() 创建一个tag，再使用append追加到该节点内的尾部'''
soup = BeautifulSoup("<b></b>")
original_tag = copy.copy(soup.b)
tag = soup.b
new_tag = soup.new_tag("a", href="http://www.example.com")
tag.append(new_tag)
print(f"original_tag : {original_tag}, tag : {tag}")
print(f"tag : {tag.contents}", end="\n\n")  # a标签有两个直接的子节点（两个NavigableString对象）：['Foo', 'Bar']

输出结果
---
original_tag : <b></b>, tag : <b><a href="http://www.example.com"></a></b>
tag : [<a href="http://www.example.com"></a>]

c）insert指定位置插入（标签/文本）

按位置插入到tag标签

'''6、tag.insert() 按位置插入到标签内'''
# Tag.insert() 方法与 Tag.append() 方法类似,区别是不会把新元素添加到父节点 .contents 属性的最后,
# 而是把元素插入到指定的位置.与Python列表总的 .insert() 方法的用法相同
soup = BeautifulSoup("<b>Hello world <i>Ni hao</i></b>")
original_tag = copy.copy(soup.b)
tag = soup.b
tag.insert(1, "Nar_test")
print(f"original_tag : {original_tag}, tag : {tag}")
print(f"original_tag.contents : {original_tag.contents}, tag.contents : {tag.contents}", end="\n\n")

输出结果
---
original_tag : <b>Hello world <i>Ni hao</i></b>, tag : <b>Hello world Nar_test<i>Ni hao</i></b>
original_tag.contents : ['Hello world ', <i>Ni hao</i>], tag.contents : ['Hello world ', 'Nar_test', <i>Ni hao</i>]

insert_before()方法在当前tag或文本节点前插入内容

'''7、insert_before() 方法在当前tag或文本节点前插入内容'''
soup = BeautifulSoup("<a><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a>")
original_soup = copy.copy(soup)
soup.a.b.insert_before("Nar_test")  #在b标签前insert_before
print(f"original_soup : {original_soup}, soup : {soup}")
print(f"original_soup.contents : {original_soup.contents}, soup.contents : {soup.contents}", end="\n\n")

soup = BeautifulSoup("<a><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a>")
original_soup = copy.copy(soup)
# content_str = soup.b.string  #None，因为b标签内还有标签，String必须是最后一层
content_str = soup.a.b.contents[0]  #在b标签内文本前insert_before
content_str.insert_before("Nar_test")  #如果直接使用soup.b.string会报错：'NoneType' object has no attribute 'insert_before'
print(f"original_soup : {original_soup}, soup : {soup}")
print(f"original_soup.contents : {original_soup.contents}, soup.contents : {soup.contents}", end="\n\n")

输出结果
---
original_soup : <html><body><a><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>, soup : <html><body><a>Nar_test<b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>
original_soup.contents : [<html><body><a><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>], soup.contents : [<html><body><a>Nar_test<b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>]  

original_soup : <html><body><a><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>, soup : <html><body><a><b>Nar_testHello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>
original_soup.contents : [<html><body><a><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>], soup.contents : [<html><body><a><b>Nar_testHello world <i>Ni hao</i></b></a></body></html>]

insert_after()方法在当前tag或文本节点后插入内容（同insert_before()）

d）clear & extract & decompose：移除内容/移除标签

Tag.clear()方法移除当前tag内的字符串内容

'''8、Tag.clear() 方法移除当前tag内的字符串内容'''
soup = BeautifulSoup("<b>Hello world <i>Ni hao</i></b>")
origin_soup = copy.copy(soup)
tag = soup.i
tag.clear()  #移除当前tag的内容
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"origin_soup.contents : {origin_soup.contents}, soup.contents : {soup.contents}", end="\n\n")

输出结果
---
origin_soup : <html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>, soup : <html><body><b>Hello world <i></i></b></body></html>
origin_soup.contents : [<html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>], soup.contents : [<html><body><b>Hello world <i></i></b></body></html>]

Tag.extract()方法将当前tag移除文档树，并作为方法结果返回

'''9、PageElement.extract()方法将当前tag移除文档树,并作为方法结果返回'''
soup = BeautifulSoup("<b>Hello world <i>Ni hao</i></b>")
origin_soup = copy.copy(soup)
tag = soup.i
res = tag.extract()  # 移除当前tag节点，返回值为该tag节点
print(f"res : {res}")
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"origin_soup.contents : {origin_soup.contents}, soup.contents : {soup.contents}", end="\n\n")

输出结果
---
res : <i>Ni hao</i>
origin_soup : <html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>, soup : <html><body><b>Hello world </b></body></html>
origin_soup.contents : [<html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>], soup.contents : [<html><body><b>Hello world </b></body></html>]

Tag.decompose()方法将当前节点移除文档树并完全销毁，返回结果为None

'''10、Tag.decompose() 方法将当前节点移除文档树并完全销毁'''
soup = BeautifulSoup("<b>Hello world <i>Ni hao</i></b>")
origin_soup = copy.copy(soup)
tag = soup.i
res = tag.decompose()  # 移除当前tag节点，返回值为None
print(f"res : {res}")
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
print(f"origin_soup.contents : {origin_soup.contents}, soup.contents : {soup.contents}", end="\n\n")

输出结果
---
res : None
origin_soup : <html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>, soup : <html><body><b>Hello world </b></body></html>
origin_soup.contents : [<html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>], soup.contents : [<html><body><b>Hello world </b></body></html>]

e）wrap & unwrap：包装和解包

Tag.replace_with()方法移除文档树中的某段内容,并用新tag或文本节点替代它（标签替换成另一个标签或文本）

'''11、PageElement.replace_with()方法移除文档树中的某段内容,并用新tag或文本节点替代它（标签替换成另一个标签或文本）'''
soup = BeautifulSoup("<b>Hello world <i>Ni hao</i></b>")
origin_soup = copy.copy(soup)
b_tag = soup.b

new_tag = soup.new_tag("c")
new_tag.string = "example.net"
b_tag.i.replace_with(new_tag)
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}", end="\n\n")

输出结果
---
origin_soup : <html><body><b>Hello world <i>Ni hao</i></b></body></html>, soup : <html><body><b>Hello world <c>example.net</c></b></body></html>

Tag.wrap()方法可以对指定的tag元素进行包装,并返回包装后的结果

'''12、PageElement.wrap()方法可以对指定的tag元素进行包装,并返回包装后的结果'''
soup = BeautifulSoup("<p>I wish I was bold.</p>")
origin_soup = copy.copy(soup)
soup.p.string.wrap(soup.new_tag("b"))  #在p标签内的String外, 包装一个<b></b>
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")
# <b>I wish I was bold.</b>
soup.p.wrap(soup.new_tag("div")) #在p标签外，包装一个<div></div>
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}", end="\n\n")

输出结果
---
origin_soup : <html><body><p>I wish I was bold.</p></body></html>, soup : <html><body><p><b>I wish I was bold.</b></p></body></html>
origin_soup : <html><body><p>I wish I was bold.</p></body></html>, soup : <html><body><div><p><b>I wish I was bold.</b></p></div></body></html>

Tag.unwrap()方法与 wrap()方法相反，该方法常被用来进行标记的解包

'''12、Tag.unwrap()方法与 wrap() 方法相反，该方法常被用来进行标记的解包'''
soup = BeautifulSoup("<div><p><a>I wish I was bold.</a></p></div>")
origin_soup = copy.copy(soup)
soup.p.unwrap()  # 移除掉p标签，但是不移除标签内的其他标签或文本
print(f"origin_soup : {origin_soup}, soup : {soup}")

输出结果
---
origin_soup : <html><body><div><p><a>I wish I was bold.</a></p></div></body></html>, soup : <html><body><div><a>I wish I was bold.</a></div></body></html>

3、Selenium基础介绍

参考

Selenium入门指南
Selenium Python Tutorial - GeeksforGeeks
UI自动化告别手动下载驱动（使用WebDriverManager 自动下载管理driver）
Python3 网络爬虫（六）：Python 使用 selenium 模拟登陆淘宝
Jack Cui博客

1）安装浏览器驱动

参考安装浏览器驱动 | Selenium，UI自动化告别手动下载驱动（使用WebDriverManager 自动下载管理driver）

大多数机器会自动更新浏览器, 但不会自动更新驱动程序。为了确保为浏览器提供正确的驱动程序，一种较为灵活的解决方法是通过安装webdriver-manager来实现（也可以手动配置chromedriver.exe驱动的环境变量）。

先安装webdriver-manager第三方库：

pip install webdriver-manager -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

再通过webdriver-manager实现浏览器驱动（Chrome/Edge driver）的自动更新

# selenium 4的写法
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from webdriver_manager.microsoft import EdgeChromiumDriverManager

#自动更新chrome驱动
driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))   
#自动更新Edge驱动
driver = webdriver.Edge(service=ChromeService(EdgeChromiumDriverManager().install()))

2）第一个Selenium脚本

参考编写第一个Selenium脚本 | Selenium

假设要自动化测试的网页是：Web form
要进行的操作是：输入内容到文本框，点击提交，并输出响应结果
Python代码需要完成如下7个步骤的操作：
1. 使用驱动实例开启会话
2. 在浏览器上执行操作, 导航到一个网页
3. 请求浏览器信息（可有可无）
4. 建立等待策略
5. 查找元素，并完成表单填写和提交操作
6. 在响应页面中获取响应结果
7. 结束会话

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from webdriver_manager.microsoft import EdgeChromiumDriverManager
from selenium.webdriver.common.by import By

def test_eight_components(driver):

    #Step1: 使用驱动实例开启会话
    # driver = webdriver.Chrome()
    # driver = webdriver.Edge()
    driver = driver

    #Step2: 在浏览器上执行操作, 导航到一个网页
    driver.get("https://www.selenium.dev/selenium/web/web-form.html")

    #Step3: 请求浏览器信息，包括窗口句柄、浏览器尺寸/位置、cookie、警报等
    title = driver.title
    print(f'title == "Web form" : {title == "Web form"}')

    #Step4: 建立等待策略: 因为我们希望在尝试定位元素之前, 确保该元素位于页面上, 并且在尝试与该元素交互之前, 该元素处于可交互状态.
    # 隐式等待很少是最好的解决方案, 但在这里最容易演示
    driver.implicitly_wait(0.5)   #更多的等待策略参考 https://www.selenium.dev/zh-cn/documentation/webdriver/waits/

    #Step5: 发送命令，查找元素: 大多数Selenium会话中的主要命令都与元素相关, 如果不先找到元素, 就无法与之交互
    text_box = driver.find_element(by=By.NAME, value="my-text")  #Text input
    submit_button = driver.find_element(by=By.CSS_SELECTOR, value="button")  #点击按钮

    #Step6: 操作元素：通常对于一个元素, 只有少数几个操作可以执行
    text_box.send_keys("Selenium")   #模拟文本框输入
    submit_button.click()  #模拟按钮点击

    #Step7: 在响应页面中查找元素并获取元素信息
    message = driver.find_element(by=By.ID, value="message")
    value = message.text
    print(f'title == "Received" : {title == "Web form"}')

    #Step8: 结束会话
    driver.quit()

if __name__ == '__main__':
    # 自动更新驱动 参考https://www.cnblogs.com/bao-yan/p/16480026.html
    # driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  #自动更新chrome驱动
    driver = webdriver.Edge(service=ChromeService(EdgeChromiumDriverManager().install()))  # 自动更新Edge驱动
    test_eight_components(driver=driver)

Note：

如果不想自动打开浏览器，可以使用如下参数option.headless = True设置webdriver对象（参考Python使用Selenium Webdriver爬取网页所有内容）)

from selenium.webdriver import ChromeOptions

option = ChromeOptions()
# 设置浏览器为无头模式，使用过程中不会弹出浏览器页面
option.headless = True
driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()),options=option)  #自动更新chrome驱动

3）常用方法

参考Selenium Python Tutorial - GeeksforGeeks

a）`find_element()`

find_element_by_id()是selenium3的写法，selenium4写法如下：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''selenium3: find_element_by_id()'''
try:
    id_el = driver.find_element(by=By.ID,value="newsFieldWrap")
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f"按元素的ID属性查询元素 - driver.find_element(by=By.ID,value) : {id_el}")
    print(f"查询元素内容 : {id_el.text}",end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按元素的ID属性查询元素 - driver.find_element(by=By.ID,value) : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="7ca2b278-bcaa-4dd6-8b89-7bd9fea46f33")>
查询元素内容 : LINE FRIENDS旗下创意互动品牌COLLER全新上市，探索品牌出圈新范式
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find_element_by_name()是selenium3的写法，selenium4写法如下：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_name()'''
try:
    name_el = driver.find_element(by=By.NAME,value="description")
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f'按元素的name属性查询元素 - driver.find_element(by=By.NAME,value="description") : {name_el}')
    print(f"查询元素内容 : {name_el.text}",end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按元素的name属性查询元素 - driver.find_element(by=By.NAME,value="description") : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="593edc0c-c3d8-43f3-8c70-76ab71339e01")>
查询元素内容 :

find_element_by_xpath()是selenium3的写法，selenium4写法如下：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_xpath()'''
try:
    xpath = '//*[@id="eo-app"]/div[2]/div/div[1]/div[1]/div/div[1]/div[2]/div[1]/a/p' #xpath是基于XML的树状结构，可作为小型的查询语言，在网页中Copy即可
    xpath_el = driver.find_element(by=By.XPATH, value=xpath)
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f"按元素的xpath查询元素 - driver.find_element(by=By.XPATH, value=xpath) : {xpath_el}")
    print(f"查询元素内容 : {xpath_el.text}",end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按元素的xpath查询元素 - driver.find_element(by=By.XPATH, value=xpath) : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="5e158422-da4a-4292-a76c-1f4461b84385")>
查询元素内容 : 比亚迪逆天改命，王传福赌赢了

find_element_by_link_text()是selenium3的写法，selenium4写法如下（注意标签必须是<a></a>的元素，才能成功，参考https://www.jianshu.com/p/9006ba8478e6）：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_link_text()'''
#参考 https://www.jianshu.com/p/9006ba8478e6
try:
    # linkText_el = driver.find_element(by=By.LINK_TEXT, value="行业洞察")
    linkText_el = driver.find_element(by=By.LINK_TEXT, value="消费生活")  #用 find_element_by_link_text 方式定位，标签必须是<a></a>的元素，才能成功。
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f"按a标签的linkText查询 - driver.find_element(by=By.linkText_el, value=linkText_el) : {linkText_el}")
    print(f"查询元素内容 : {linkText_el.text}",end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按a标签的linkText查询 - driver.find_element(by=By.linkText_el, value=linkText_el) : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="36ab6667-de33-44d5-8418-e7b846024970")>
查询元素内容 : 消费生活

find_element_by_partial_link_text()是selenium3的写法，selenium4写法如下：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_partial_link_text()'''
try:
    partial_linkText_el = driver.find_element(by=By.PARTIAL_LINK_TEXT, value="行业")  #标签必须是<a></a>的元素，才能成功
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f"按a标签的PARTIAL_LINK_TEXT查询 - driver.find_element(by=By.PARTIAL_LINK_TEXT, value=partial_linkText_el) : {partial_linkText_el}")
    print(f"查询元素内容 : {partial_linkText_el.text}", end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按a标签的PARTIAL_LINK_TEXT查询 - driver.find_element(by=By.PARTIAL_LINK_TEXT, value=partial_linkText_el) : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="408eeab4-e8ac-4205-8d8d-7b06bfe41c68")>
查询元素内容 : 行业洞察

find_element_by_tag_name()是selenium3的写法，selenium4写法如下：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_tag_name()'''
try:
    tag_el = driver.find_element(by=By.TAG_NAME, value="a")  #标签必须是<a></a>的元素，才能成功
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f"按标签名TAG_NAME查询 - driver.find_element(by=By.TAG_NAME, value='a') : {tag_el}")
    print(f"查询元素内容 : {tag_el}", end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按标签名TAG_NAME查询 - driver.find_element(by=By.TAG_NAME, value='a') : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="9d9ecea3-5da3-453d-a145-17f26ed93282")>
查询元素内容 : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="9d9ecea3-5da3-453d-a145-17f26ed93282")>

find_element_by_class_name()是selenium3的写法，selenium4写法如下（注意对于多个class_name，只能输入一个class_name, 参考https://blog.csdn.net/A_under_taker/article/details/109482165）：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_class_name()'''
#参考 https://blog.csdn.net/A_under_taker/article/details/109482165
try:
    # class_el = driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value="common-new-info eo-bottom-dashed")  #Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":".common-new-info eo-bottom-dashed"} (Session info: chrome=101.0.4951.54)
    class_el = driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value="common-new-info")  #对于多个class_name（比如common-new-info eo-bottom-dashed），只能输入一个class_name,
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f"按元素CLASS_NAME属性查询元素 - driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value="") : {class_el}")
    print(f"查询元素内容 : {class_el.text}", end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按元素CLASS_NAME属性查询元素 - driver.find_element(by=By.CLASS_NAME, value=) : {class_el}
查询元素内容 : 汽车出行
比亚迪逆天改命，王传福赌赢了
2023-02-24 16:26

find_element_by_css_selector()是selenium3的写法，selenium4写法如下（多个属性组合定位参考https://blog.csdn.net/qq_35861801/article/details/108125082）：

driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()))  # 自动更新chrome驱动, 获取浏览器对话实例
driver.get("https://www.iyiou.com/")  #输入网址，发起请求
driver.implicitly_wait(3)  #隐式等待3s

'''find_element_by_css_selector()'''
#参考 https://blog.csdn.net/qq_35861801/article/details/108125082
try:
    #多个属性组合定位
    css_selector_el = driver.find_element(by=By.CSS_SELECTOR, value='div[class="eo-briefing-time"]')  #标签必须是<a></a>的元素，才能成功
    driver.implicitly_wait(3)  # 隐式等待3s
    print(f'按标签名CSS_SELECTOR查询 - driver.find_element(by=By.CSS_SELECTOR, value="div[class="eo-briefing-time"]") : {css_selector_el}')
    print(f"查询元素内容 : {css_selector_el}", end="\n\n")
except Exception as e:
    print(e)

输出结果
---
按标签名CSS_SELECTOR查询 - driver.find_element(by=By.CSS_SELECTOR, value="div[class="eo-briefing-time"]") : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="c6ab1f93-aa24-4c8f-b746-37b7be438644")>
查询元素内容 : <selenium.webdriver.remote.webelement.WebElement (session="7199bfa3f8ef10ab5749f3982ab29123", element="c6ab1f93-aa24-4c8f-b746-37b7be438644")>

b）`find_elements()`

可以一次性查询多个元素并以列表的形式返回，使用方法同find_element()。

c）获取/设置 cookies 或 token

参考python + selenium token登录，python+selenium 通过添加cookies或token解决网页上验证码登录问题

获取并设置cookie：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.implicitly_wait(10)
driver.get("https://www.dydata.io/")  # 镝数聚

#获取cookies
cookies = driver.get_cookies()  #type=list
print(f"cookies = {cookies}")

#添加cookies
for cookie in cookies:
    driver.add_cookie(cookie) #提交所有cookie 

# 将session_id装到cookie中
driver.add_cookie({
    "domain": "www.dydata.io",
    "name": "session_id",
    "value": driver.session_id,
    "path": '/',
    "expires": None
})

获取并设置token：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.implicitly_wait(10)
driver.get("https://www.dydata.io/")  # 镝数聚

#获取token
token = driver.execute_script(f'window.localStorage.getItem("token"')
print(f"token = {token}")

#设置token
token = 'eyJxxxDk54Q'
js = f'window.localStorage.setItem("token", "{token}")'
driver.execute_script(js)
driver.get('https://www.iyiou.com/')  # 网址是登录后的主页网址

d）下拉滚动条

参考

【selenium】下拉滚动条_selenium下拉框滚动条
python+selenium 滚动条/内嵌滚动条循环下滑，判断是否滑到最底部_selenium 判断滑动鼠标到底

4）模拟登录淘宝

参考Python3 网络爬虫（六）：Python 使用 selenium 模拟登陆淘宝，Selenium被检测为爬虫，怎么屏蔽和绕过

a）selenium自动开启新的浏览器（登录失败）

import time
import unittest
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver import ActionChains

# 使用 Selenium 的 ActionChains 方法，拖动滑块至最右边
def slide_action(driver, action_chains, xpath):
    # 点击登录后会出现滑块
    try:
        # 出现验证码，滑动验证
        slider = driver.find_element(By.XPATH, xpath)
        if slider.is_displayed():
            # 拖拽滑块
            action_chains.drag_and_drop_by_offset(slider, 258, 0).perform()
            time.sleep(0.5)
            # 释放滑块，相当于点击拖拽之后的释放鼠标
            action_chains.release().perform()
    except (Exception):
        print('未出现登录验证码')


#参考 https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/106757531
if __name__ == '__main__':

    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("https://www.taobao.com")  #访问淘宝
    driver.implicitly_wait(1) #隐式等待1s

    '''***************************  模拟登录淘宝  *******************************'''
    '''Step1: 模拟登录点击'''
    # 通过xpath查找元素, 并点击登录
    login_xpath = r'//*[@id="J_SiteNavLogin"]/div[1]/div[1]/a[1]'
    # driver.find_element_by_xpath(xpath).click()    # 如果报了AttributeError: ‘WebDriver‘ object has no attribute ‘find_element_by_xpath，
    # 参考https://blog.csdn.net/m0_52818006/article/details/126283288
    driver.find_element(By.XPATH,login_xpath).click()  #模拟登录点击

    '''Step2: 输入用户名和密码'''
    username_xpath = '//*[@id="fm-login-id"]'
    password_xpath = '//*[@id="fm-login-password"]'
    login_click_xpath = '//*[@id="login-form"]/div[4]/button'
    slide_xpath = "//span[contains(@class, 'btn_slide')]"

    driver.find_element(By.XPATH,username_xpath).send_keys("15xxx2230")
    driver.find_element(By.XPATH,password_xpath).send_keys("1046xxx88aA")
    # driver.find_element(By.XPATH,login_click_xpath).click()

    # 使用 Selenium 的 ActionChains 方法，拖动滑块至最右边
    action_chains = ActionChains(driver)

    #selenium会被taobao的指纹识别算法检测到, window.navigator.webdriver=True, 但即使修改了该特征也不能避开指纹识别
    try:
        slide_action(driver, action_chains, slide_xpath)  #可能会在点击前出现滑块
        driver.find_element(By.XPATH,login_click_xpath).click()   #点击登录
        slide_action(driver, action_chains,slide_xpath)  #可能会在点击后出现滑块
        driver.find_element(By.XPATH, login_click_xpath).click()  # 点击登录
    except(Exception):
        print("登录处理出错")
        pass

    time.sleep(10)

在输入完用户名和密码，在点击登录之前，会有一个滑动条，有博主说滑动条可以使用Selenium 的 ActionChains方法来实现，但是我在使用时，虽然能通过xpath能获取到元素，但是在调用action_chains.drag_and_drop_by_offset(slider, 258, 0).perform()时会报错：{ElementNotInteractableException}Message: element not interactable: [object HTMLSpanElement] has no size and location；

而且即使手动滑动滚动条也不能登录，主要原因是taobao有反Selenium爬虫的指纹识别算法，可以检测出当前的调用者是人工的还是selenium，如果是自动调用的，在控制台中window.navigator.webdriver=True，即使修改了该特征也不能避开指纹识别。

上面的代码识别效果如下：
在这里插入图片描述

b）selenium绑定用户开启的浏览器（登录成功）

参考Selenium被检测为爬虫，怎么屏蔽和绕过，Selenium连接已存在的浏览器1 | 技术九柄剑

上面的方法不成功的主要原因是Taobao的反爬虫算法，Taobao可以通过检测浏览器window.navigator.webdriver=True等特征来判断此时是否存在爬虫，通常我们可以使用 sannysoft来检测浏览器是否是由自动化爬虫工具（selenium、puppeter、playwright等）自动开启。

目前较好的解决方法是让selenium连接手动开启的浏览器，不让其自动开启：

首先通过对chrome.exe快捷方式中配置chrome的启动参数，命令如下：
```
chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="C:\selenium\ChromeProfile"
```
配置方式如下：

配置好了远程调试地址127.0.0.1:9222之后，接着使用如下代码让selenium 连接手动打开的浏览器。

import time

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver import ActionChains
from code003_taobao_login_test import slide_action

if __name__ == '__main__':

   sec = 1
   #selenium不通过浏览器驱动自动打开浏览器，而是连接手动打开的浏览器
   chrome_options = Options()
   chrome_options.add_experimental_option("debuggerAddress", "127.0.0.1:9222")   #通过设置参数，让selenium登录手动打开的浏览器
   driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)

   print(driver.title)

   driver.get("https://www.taobao.com")  #访问淘宝
   driver.implicitly_wait(3) #隐式等待3s

   '''***************************  模拟登录淘宝  *******************************'''
   '''Step1: 模拟登录点击'''
   # 通过xpath查找元素, 并点击登录
   login_xpath = r'//*[@id="J_SiteNavLogin"]/div[1]/div[1]/a[1]'
   # driver.find_element_by_xpath(xpath).click()    # 如果报了AttributeError: ‘WebDriver‘ object has no attribute ‘find_element_by_xpath，
   # 参考https://blog.csdn.net/m0_52818006/article/details/126283288
   driver.find_element(By.XPATH,login_xpath).click()
   time.sleep(sec)  #模拟登录点击,注意需要等待一定时间后才可以跳转到登录页面
   # driver.implicitly_wait(1) #隐式等待1s

   '''Step2: 输入用户名和密码'''
   username_xpath = '//*[@id="fm-login-id"]'
   password_xpath = '//*[@id="fm-login-password"]'
   login_click_xpath = '//*[@id="login-form"]/div[4]/button'
   slide_xpath = '//*[@id="nc_1__scale_text"]/span'

   driver.find_element(By.XPATH,username_xpath).send_keys("1560***230")
   time.sleep(sec)

   driver.find_element(By.XPATH,password_xpath).send_keys("104***8aA")
   time.sleep(sec)

   # 使用 Selenium 的 ActionChains 方法，拖动滑块至最右边
   action_chains = ActionChains(driver)
   #selenium会被taobao的指纹识别算法检测到, window.navigator.webdriver=True, 但即使修改了该特征也不能避开指纹识别
   try:
       slide_action(driver, action_chains, slide_xpath)
       time.sleep(sec)  #可能会在点击前出现滑块
       driver.find_element(By.XPATH, login_click_xpath).click()
       time.sleep(sec)   #点击登录
       slide_action(driver, action_chains,slide_xpath)
       time.sleep(sec)  #可能会在点击后出现滑块
       driver.find_element(By.XPATH, login_click_xpath).click()
       time.sleep(sec)  # 点击登录
   except(Exception):
       print("登录处理出错")
       pass

其中使用的slide_action()见4).a)。

上面代码的实现效果如下（前提是需要手动开启浏览器，然后让selenium去连接）：

在这里插入图片描述

会发现手动开启的浏览器在登录账户时并不用滑动滚动条，并且登录成功后，如果不退出账户，下次即使手动关闭了浏览器，selenium再次访问taobao时会自动登录账号，主要原因是手动打开的浏览器中有session_id缓存数据，默认7天后账号登录失效。

5）其他问题

对于多标签页来说，如果在使用driver.find_element(By.XPATH,xpath).click()时，xpath识别不了，抛出selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: no such element: Unable to locate element的错误，其中大概率是当前driver调用的网页窗口并不存在该xpath 或者是当前页面没有完全加载出来，可以通过如下方法来修改，参考selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: no such element: Unable to locate element
```
#driver切换至指定标签页
current_handle = driver.current_window_handle

handles = driver.window_handles  #获取所有处理页，type=list[str]
for handle in handles:
     driver.switch_to.window(handle)
     driver.close  #关闭当前标签页
     time.sleep(1)
     #处理逻辑
     ...

#driver设置隐式等待
time.sleep(1) 或者 driver.implicitly_wait(1)
```
关闭当前标签页：参考Selenium基础之关闭页面和浏览器_selenium关闭浏览器_JaneMiss的博客-CSDN博客

Selenium中有两种关闭浏览器的方式，这两种方式的区别在于：
- close()：关闭当前标签页
```
driver.close()
```
- quite()：关闭浏览器，释放进程。
```
driver.quite()
```
获取当前标签页网址和的html内容：
- 获取当前标签页网址：driver.current_url
- 获取当前标签页html内容（设置延时即可获取动态html）：
```
driver.get("xxx.html")  # up主首页
driver.implicitly_wait(10)  # 搜索等待时间设置长点
html_doc = driver.page_source
```
selenium与BS4的结合：参考selenium和bs4的联合使用

selenium设置不自动开启浏览器：参考Selenium使用ChromeOptions启动参数 - 韩志超 - 博客园文章来源地址https://uudwc.com/A/0n0vW

from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

up_mainPage_url = 'https://space.bilibili.com/1641484091/?spm_id_from=333.999.0.0'# 加载动态网页
option = ChromeOptions()
# 设置浏览器为无头模式，使用过程中不会弹出浏览器页面
option.headless = True
driver = Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()), options=option)  # 自动更新chrome驱动
driver.get(up_mainPage_url)

【Python爬虫】Python爬虫三大基础模块（urllib & BS4 & Selenium）