为什么美丽的汤忽略了CDATA

Question

我正在为雅虎天气API (python2.7)使用Beautiful：

url = 'http://weather.yahooapis.com/forecastrss?w=2344116'
page=urllib2.urlopen(url).read()
soup = BeautifulSoup(page)

但在此之后，在解析的url中，没有任何CDATA。为什么美汤忽视了这一点？如何防止忽略CDATA？

在xml中：

<img src="http://l.yimg.com/a/i/us/we/52/11.gif"/>

在已分析的页面中：

​

正如你所看到的，CDATA已经丢失了。

Answer 1

CDATA部分不会被忽略；它只是按照CDATA部分应该被视为文本的方式来处理。

>>> print soup.select('description:nth-of-type(2)')[0].text

<img src="http://l.yimg.com/a/i/us/we/52/11.gif"/><br />
<b>Current Conditions:</b><br />
Light Rain Shower, 59 F<BR />
<BR /><b>Forecast:</b><BR />
Sun - Rain/Wind. High: 63 Low: 57<br />
Mon - Rain/Wind. High: 60 Low: 53<br />
Tue - PM Showers. High: 58 Low: 55<br />
Wed - Mostly Cloudy. High: 64 Low: 57<br />
Thu - Rain. High: 63 Low: 55<br />
<br />
<a href="http://us.rd.yahoo.com/dailynews/rss/weather/Istanbul__TR/*http://weather.yahoo.com/forecast/TUXX0014_f.html">Full Forecast at Yahoo! Weather</a><BR/><BR/>
(provided by <a href="http://www.weather.com" >The Weather Channel</a>)<br/>

您可以将该部分解析为一个单独的页面：

>>> description_soup = BeautifulSoup(soup.select('description:nth-of-type(2)')[0].text)
>>> description_soup.img
<img src="http://l.yimg.com/a/i/us/we/52/11.gif"/>

请注意，由于这是您正在解析的XML，请考虑使用XML模式(需要安装lxml )：

soup = BeautifulSoup(page, 'xml')

或者(更好的)，使用feedparser来解析RSS提要。

Answer 2

你为什么这么想要这些CDATA？从我所看到的情况来看，同样的数据是以一种更结构化的方式向下排列的：

In [28]: soup.findAll('yweather:forecast')
Out[28]: 
[<yweather:forecast day="Sun" date="26 Oct 2014" low="57" high="63" text="Rain/Wind" code="12">
 </yweather:forecast>,
 <yweather:forecast day="Mon" date="27 Oct 2014" low="54" high="61" text="Rain/Wind" code="12">
 </yweather:forecast>,
 <yweather:forecast day="Tue" date="28 Oct 2014" low="56" high="59" text="Rain" code="12">
 </yweather:forecast>,
 <yweather:forecast day="Wed" date="29 Oct 2014" low="57" high="63" text="AM Showers" code="39">
 </yweather:forecast>,
 <yweather:forecast day="Thu" date="30 Oct 2014" low="55" high="62" text="Light Rain" code="11">
 <guid ispermalink="false">TUXX0014_2014_10_30_9_00_EEST</guid>
 </yweather:forecast>]