Python 如何解析属性？

如何从数据值解析值

<a href="example.com" data-ref="TopRates" data-type="price" data-value="1212749" data-changescale="1" data-market-id="curr_one" data-symbol="curr_one">curr_one</a>

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它将通过以下方式工作：

>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> page = '''<a href="http://example.com" data-ref="TopRates" data-type="price" data-value="1212749" data-changescale="1" data-market-id="curr_one" data-symbol="curr_one">curr_one</a>'''
>>> soup = BeautifulSoup(page, features="html.parser")
>>> a = soup.find('a')
>>> a.attrs
{'data-changescale': '1', 'data-value': '1212749', 'data-market-id': 'curr_one', 'data-type': 'price', 'href': 'http://example.com', 'data-symbol': 'curr_one', 'data-ref': 'TopRates'}
>>> 
>>> a.attrs['data-value']
'1212749'
>>>

>>来自bs4导入组
>>>页码=“”“
>>>soup=BeautifulSoup（第页，features=“html.parser”）
>>>a=汤。查找（'a'）
>>>a.attrs
{'data-changescale'：'1'，'data value'：'1212749'，'data market id'：'curr_one'，'data type'：'price'，'href'：'http://example.com“，”数据符号“：”当前“，”数据引用“：”顶级利率“}
>>> 
>>>a.attrs['data-value']
'1212749'
>>>

使用更快的CSS选择器

from bs4 import BeautifulSoup
data='''<a href="example.com" data-ref="TopRates" data-type="price" data-value="1212749" data-changescale="1" data-market-id="curr_one" data-symbol="curr_one">curr_one</a>'''
soup=BeautifulSoup(data,'html.parser')
print(soup.select_one('a[data-value]')['data-value']) 

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在你的情况下，这应该是有效的

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, features="html.parser")
print(soup.select_one('a[data-value]')['data-value'])

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找到元素后，可以通过以下方式获取属性值：

from bs4 import BeautifulSoup

html = '''<a href="example.com" data-ref="TopRates" data-type="price" data-value="1212749" data-changescale="1" data-market-id="curr_one" data-symbol="curr_one">curr_one</a>'''
soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser")

print (soup.find('a')['data-value'])

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, features="html.parser")
print(soup.select_one('a[data-value]')['data-value'])

from bs4 import BeautifulSoup

html = '''<a href="example.com" data-ref="TopRates" data-type="price" data-value="1212749" data-changescale="1" data-market-id="curr_one" data-symbol="curr_one">curr_one</a>'''
soup = BeautifulSoup(html, features="html.parser")

print (soup.find('a')['data-value'])

1212749