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====== Python: Beautiful Soup ======

Biblioteca de Python para analizar documentos HTML y XML (incluyendo los que tienen un marcado incorrecto). Se utiliza para el Web scraping.

  * [[https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/|Web oficial]]
  * [[https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/|Documentación]]


===== Instalación =====

<code>
pip install beautifulsoup4
</code>

También es necesario instalar ''requests'' para poder descargar contenido web, añadir cabeceras, etc.

<code>
pip install requests
</code>

===== Uso =====

Pasos:

  - URL a analizar
  - Descarga de la URL con ''requests'' (indicando cabeceras si es necesario).
  - Conversión de la respuesta en un objeto de Beautiful Soup
  - Búsqueda de los datos que queremos (''find()'')
  - Tratamiento del resultado para adaptarlo a nuestro gusto.

Si queremos usar la misma cabecera que la de nuestro navegador, podemos ir a la web http://www.xhaus.com/headers y anotar lo que ponga en ''User-Agent'':

<code python>
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:85.0) Gecko/20100101 Firefox/85.0" 
}
</code>
===== Ejemplos =====

==== Amazon ====

<code python>
import bs4
 
import requests # es el módulo que hará la descarga
 
# Para las webs que no permiten scraping, le hacemos creer que 
# nos estamos conectando con un navegador
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36'}
 
res = requests.get("https://www.amazon.es/dp/B078211KBB/", headers = headers)
 
# Nos aseguramos de que no ha habido errores al descargar la web anterior
res.raise_for_status()
 
soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, "html.parser")

titulo = soup.find("span", attrs={"id": "productTitle"}).string.strip()

try:
    # Precios normales
    precio = soup.find("span", attrs={'id':'priceblock_ourprice'}).string.strip()

except AttributeError:
    # Precios de oferta
    precio = soup.find("span", attrs={'id':'priceblock_dealprice'}).string.strip() 
 
# Se crea un objeto 'BeautifulSoup' donde se podrán hacer búsquedas
# utilizando selectores CSS, por ejemplo:
#elementos = soup.select('html head title')

print(titulo)
print(precio)

# Eliminamos el HTML quedándonos solo con el texto:
#elementos[0].text
 
# Quitamos también saltos de línea y espacios:
#elementos[0].text.strip()
</code>

Otro similar:

<code python>
#! /usr/bin/env python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import smtplib

headers = {
    "User-agent": 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36'}

URL = 'https://www.amazon.es/Raspberry-PI-4B-8GB-RAM/dp/B0899VXM8F/ref=sr_1_6?__mk_es_ES=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&dchild=1&keywords=raspberry+pi&qid=1612905463&sr=8-6'

def amazon():

    page = requests.get(URL, headers=headers)

    soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')

    title = soup.find(id="productTitle").get_text()
    price = soup.find(id="priceblock_ourprice").get_text()
    sep = ','
    con_price = price.split(sep, 1)[0]
    converted_price = int(con_price.replace('.', ''))

    # título y precio
    print(title.strip())
    print(converted_price)

amazon()
</code>
===== Ejemplo 2: leyendo HTML de una web =====

<code python>
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://direccion.web"

result = requests.get(url)

# Contenido de la petición
# print(result.text)

doc = BeautifulSoup(result.text, "html.parser")

# Mostrarlo bien sangrado
# print(doc.prettify())

"""
Buscar por un texto (y aprovechar el resultado para obtener el elemento padre)
Queremos llegar a un precio que comienza por el signo "$"
"""

prices = doc.find_all(text="$")
parent = prices[0].parent
strong = parent.find("strong")
print(strong.string)
</code>

===== Búsquedas =====

  * ''find()'': busca el primer elemento que encuentre
  * ''find_all()'': busca todos los elementos

Podemos buscar más de un elemento a la vez:

<code python>
doc.find_all(["p", "div", "li"])
</code>

Podemos buscar un elemento que tenga cierto texto:

<code python>
doc.find_all(["option"], text="Rojo")
</code>

Buscar atributos de cierto elemento, por ejemplo el atributo ''value'' de la etiqueta ''option'':

<code python>
doc.find_all(["option"], value="rojo")
</code>

Búsqueda por clases CSS:

<code python>
tag = doc.find_all(class_="btn-item")
</code>

<WRAP center round info 60%>
''class'' es una palabra reservada de Python, así que el argumento para buscar por clases lleva un guion bajo, y así diferenciarlo.
</WRAP>

Búsqueda por expresión regular:

<code python>
import re

# Buscar un signo de dólar y lo que venga después
tags = doc.find_all(text=re.compile("\$.*"))
</code>

Limitar los resultados de búsqueda:

<code python>
import re

# Buscar un signo de dólar y lo que venga después
tags = doc.find_all(text=re.compile("\$.*"), limit=1)
</code>

Búsqueda por proximidad en la estructura de árbol, por ejemplo, nodos hermanos, padre y descendientes:

<code python>
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://coinmarketcap.com/"
result = requests.get(url).text
doc = BeautifulSoup(result, "html.parser")

tbody = doc.tbody
trs = tbody.contents

print(trs[1].next_sibling)

# Nodo padre:
print(trs[0].parent)

# Descendientes
print(trs[0].descendants)
#print(trs[0].children)
#print(trs[0].contents)
</code>

Recorrer una tabla buscando precios:

<code python>
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://coinmarketcap.com/"
result = requests.get(url).text
doc = BeautifulSoup(result, "html.parser")

tbody = doc.tbody
trs = tbody.contents

prices = {}

for tr in trs[:10]:
    for td in tr.contents:
        name, price = tr.contents[2:4]
        fixed_name = name.p.string
        fixed_price = price.a.string
        
        prices[fixed_name] = fixed_price
        
print(prices)  
</code>
===== Recursos =====

  * [[https://towardsdatascience.com/top-5-beautiful-soup-functions-7bfe5a693482|Top 5 Beautiful Soup Functions That Will Make Your Life Easier]]
  * [[https://www.youtube.com/watch?v=gRLHr664tXA| Beautiful Soup 4 Tutorial #1 - Web Scraping With Python ]]