网页中有用的信息都存在于网页中的文本或者各种不同标签的属性值，为了能获取这些有用的网页信息，可以通过一些查找方法获取文本或者标签属性。
上一篇分享了正则表达式的使用，相信大家对正则也已经有了一定的了解。它可以针对任意字符串做任何的匹配并提取所需信息。
网络爬虫是指一种程序自动获取网页信息的方式，它能够自动化地获取互联网上的数据。通过使用网络爬虫，我们可以方便地获取到网络上的各种数据，例如网页链接、文本、图片、音频、视频等等。
这是小詹关于爬虫的第②篇文章！ 第一篇关于爬虫中介绍了一些基本的术语和简单的操作，这里不重复叙述了，直接放链接，不记得的自己在文章末尾点击前期链接补补~ 本篇开始要进入实操啦，今天第一篇先从简单的爬起~先爬一爬文本格式的数据吧，以小说为例。大致流程为：获取HTML信息，解析HTML信息，将HTML信息中选择感兴趣的保存~ ① 首先上篇还没有说到requests库的使用，这是一个十分强大的库，现列举几个基础方法：（官方中文教程地址：http://docs.python-requests.org/zh_CN/
文章目录 1. python爬虫之BeautifulSoup 1.1. 简介 1.2. 安装 1.3. 创建BeautifulSoup对象 1.4. Tag 1.4.1. 注意： 1.4.2. get 1.4.3. string 1.4.4. get_text() 1.5. 搜索文档树 1.5.1. find_all( name , attrs , recursive , text , **kwargs ) 1.5.2. find( name , attrs , recursive , text , *
一 介绍 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间.你可能在寻找 Beautiful Soup3 的文档,Beautiful Soup 3 目前已经停止开发,官网推荐在现在的项目中使用Beautiful Soup 4, 移植到BS4 #安装 Beautiful Soup pip install beautifulsoup4 #安装
运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime Text 其他工具： Chrome浏览器
上一节我们已经可以获取到网页内容，但是获取到的却是一长串的 html 代码，并不是我们想要的数据。那这一节，我们就来看看怎么去解析这些网页，轻松的拿到我们想要的数据。
本文总结了一些常见的网络爬虫和反爬虫技术，并介绍了一种基于Python的爬虫程序。该爬虫程序可以爬取指定网站的文章内容，并支持对某些网站的反爬虫策略。同时，还介绍了一种基于Web的爬虫程序，该程序可以爬取网站的文章列表，并支持对某些网站的反爬虫策略。
前言 很多时候我们无法直接定位到某个元素，我们可以先定位它的父元素，通过父元素来找子元素就比较容易，简单一点来说就是通过父亲找儿子。 一、子节点 1.以博客园首页的摘要为例：这个tag为起点 2.那么div这个tag就是父节点 3."摘要: 前言 本篇详细。。。"这个string就是上面div的子节点（string通常看成是一个tag的子节点） 4."<a class="c_b_p_desc_readmore" href="http://www.cnblog07
本文中主要介绍的BeautifulSoup4，从简介、安装、解析器使用、语法介绍、遍历文档树、搜索文档树等进行了介绍，能够快速地入门。
在上一篇关于爬虫的博客里，我提到过，整个爬虫分为四个部分，上一篇博客已经完成了前两步，也就是我说的最难的地方，接下来这一步数据解析不是很难，但就是很烦人，但只要你有耐心，一步一步查找、排除就会提取出目标信息，这一步就相当于从接收到的庞大数据中提取出真正想要、有意义的信息，所以对于爬虫来说，应该是很重要的。
爬虫程序，主要是运行在网络中进行数据采集的一种计算机程序，正常的一个爬虫采集数据的过程大致如下：
BeautifulSoup4是爬虫里面需要掌握的一个必备库，通过这个库，将使我们通过requests请求的页面解析变得简单无比，再也不用通过绞尽脑汁的去想如何正则该如何匹配内容了。（一入正则深似海虽然它使用起来效率很高效哈）
BeautifulSoup库用于从HTML或XML文件中提取数据。它可以自动将复杂的HTML文档转换为树形结构，并提供简单的方法来搜索文档中的节点，使得我们可以轻松地遍历和修改HTML文档的内容。广泛用于Web爬虫和数据抽取应用程序中。
许多人喜欢在介绍正则表达式以后才来介绍本篇BeautifulSoup的用法，但是我觉得BeautifulSoup比正则表达式好用，而且容易上手，非常适合小白入门爬虫，并且可以利用学到的这个知识立即去爬取自己想爬的网站，成就感满满的。好了话不多说，立即进入今天的介绍吧。
1、常见的python网页解析工具有：re正则匹配、python自带的html.parser模块、第三方库BeautifulSoup(重点学习)以及lxm库。
官网http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
Python抓取网页方法，任务是批量下载网站上的文件。对于一个刚刚入门python的人来说，在很多细节上都有需要注意的地方，以下就分享一下在初学python过程中遇到的问题及解决方法。
在实际的业务中，我们手头的数据往往难以满足需求，这时我们就需要利用互联网上的资源来获取更多的补充数据，但是很多情况下，有价值的数据往往是没有提供源文件的直接下载渠道的（即所谓的API），这时我们该如何批量获取这些嵌入网页中的信息呢？
简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下：
官网 (opens new window)http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
爬虫一直是Python的一大应用场景，差不多每门语言都可以写爬虫，但是程序员们却独爱Python。之所以偏爱Python就是因为她简洁的语法，我们使用Python可以很简单的写出一个爬虫程序。本篇博客将以Python语言，用几个非常简单的例子带大家入门Python爬虫。
Beautiful Soup 简称 BS4（其中 4 表示版本号）是一个 Python 第三方库，它可以从 HTML 或 XML 文档中快速地提取指定的数据。Beautiful Soup 语法简单，使用方便，并且容易理解，因此您可以快速地学习并掌握它。本节我们讲解 BS4 的基本语法。
Python的一些內建异常： | 异常 | 描述 | | —————– | —————————- | | Exception | 常规错误的基类 | | AttributeError | 对象没有这个属性 | | IOError | 输入/输出操作失败 | | IndexError | 序列中没有此索引(index) | | KeyError | 映射中没有这个键 | | NameError | 未声明/初始化对象 (没有属性) | | SyntaxError | Python 语法错误 | | TypeError | 对类型无效的操作 | | ValueError | 传入无效的参数 | | ZeroDivisionError | 除(或取模)零 (所有数据类型) | 更多可以参考：http://blog.csdn.net/gavin_john/article/details/50738323
需要注意的是，淘宝网站本身有反爬虫机制，所以在使用requests库的get()方法爬取网页信息时，需要加入本地的cookie信息，否则淘宝返回的是一个错误页面，无法获取数据。
与lxml一样，BeautifulSoup也是一个HTML/XML的解析器，主要功能也是如何解析和提取HTML/XML数据。
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 .
《项目实战 | python爬虫概述及实践（一）》中介绍了网络爬虫的定义、分类和基本流程。
arXiv是重要的学术公开网站，也是搜索、浏览和下载学术论文的重要工具。它涵盖的范围非常广，涉及物理学的庞大分支和计算机科学的众多子学科，如数学、统计学、电气工程、定量生物学和经济学等等。
而在解析数据时使用的是 Beautiful Soup 这个库，直译过来就是“靓汤”，这是广东人最喜欢的库。
编程不是科学，而是一门手艺 Python 具有丰富的解析库和简洁的语法，所以很适合写爬虫。这里的爬虫指的是爬取网页的“虫子”。简而言之，爬虫就是模拟浏览器访问网页，然后获取内容的程序。 爬虫工程师是个很重要的岗位。爬虫每天爬取数以亿计的网页，供搜索引擎使用。爬虫工程师们当然不是通过单击鼠标右键并另存的方式来爬取网页的，而会用爬虫“伪装”成真实用户，去请求各个网站，爬取网页信息。 本文选自《Python基础视频教程》一书，每一小节都给出了视频讲解，配合视频微课带你快速入门Python。 ---- （ 正
崔庆才，Python技术控，爬虫博文访问量已过百万。喜欢钻研，热爱生活，乐于分享。个人博客：静觅 | http://cuiqingcai.com/
BeautifulSoup的文档搜索方法有很多，官方文档中重点介绍了两个方法： find() 和 find_all() 下文中的实例，依旧是官网的例子： html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three
The Dormouse's story
Once upon a time there were three
本文记录了我学习的第一个爬虫程序的过程。根据《Python数据分析入门》一书中的提示和代码，对自己的知识进行查漏补缺。
假设windows下安装好了python和pip。 下面用pip安装爬虫库requests
前几天小编连续写了四篇关于Python选择器的文章，分别用正则表达式、BeautifulSoup、Xpath、CSS选择器分别抓取京东网的商品信息。今天小编来给大家总结一下这四个选择器，让大家更加深刻的理解和熟悉Python选择器。
我们学习了正则表达式的相关用法，但是一旦正则写的有问题，可能得到的就不是我们想要的结果了，而且对于一个网页来说，都有一定的特殊的结构和层级关系，而且很多标签都有id或class来对作区分，所以我们借助于它们的结构和属性来提取不也是可以的吗？
本文通过分析Python的第三方库，总结了一些实用的Python第三方库，包括使用正则表达式进行字符串处理、使用Pandas进行数据分析、使用Matplotlib进行数据可视化、使用Requests进行网页抓取、使用BeautifulSoup进行网页解析、使用Scrapy进行爬虫开发、使用TensorFlow进行深度学习等。这些库在工作和学习中都非常实用，可以帮助我们提高工作效率和学习效果。
通过前面的文章，我们已经知道了如何获取网页和下载文件，但是前面我们获取的网页都是未经处理的，冗余的信息太多，无法进行分析和利用
参考连接： https://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/v4.4.0/# http://c.biancheng.net/python_spider/bs4.html
Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。
网页解析完成的是从下载回来的html文件中提取所需数据的方法，一般会用到的方法有:
调度器：相当于一台电脑的CPU，主要负责调度URL管理器、下载器、解析器之间的协调工作。 URL管理器：包括待爬取的URL地址和已爬取的URL地址，防止重复抓取URL和循环抓取URL，实现URL管理器主要用三种方式，通过内存、数据库、缓存数据库来实现。 网页下载器：通过传入一个URL地址来下载网页，将网页转换成一个字符串，网页下载器有urllib2（Python官方基础模块）包括需要登录、代理、和cookie，requests(第三方包) 网页解析器：将一个网页字符串进行解析，可以按照我们的要求来提取出我们有用的信息，也可以根据DOM树的解析方式来解析。网页解析器有正则表达式（直观，将网页转成字符串通过模糊匹配的方式来提取有价值的信息，当文档比较复杂的时候，该方法提取数据的时候就会非常的困难）、html.parser（Python自带的）、beautifulsoup（第三方插件，可以使用Python自带的html.parser进行解析，也可以使用lxml进行解析，相对于其他几种来说要强大一些）、lxml（第三方插件，可以解析 xml 和 HTML），html.parser 和 beautifulsoup 以及 lxml 都是以 DOM 树的方式进行解析的。 应用程序：就是从网页中提取的有用数据组成的一个应用。
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