Beautiful Soup是一个Python的HTML解析框架，我们可以利用它方便的处理HTML和XML文档。Beautiful Soup有3和4两个版本，目前3已经停止开发。所以我们当然还是学习最新的Beautiful Soup 4.如果需要详细文档的话可以参考Beautiful Soup中文文档，这是难得的不是机翻的文档。

解析文档

获取文档

Beautiful Soup只是一个HTML解析库，所以我们如果想解析网上的内容，第一件事情就是把它下载下来。对于不同的网站，可能会对请求进行过滤。糗事百科的网站就对没有UA的请求直接拒绝掉。所以如果我们要爬这样的网站，首先需要把请求伪装成浏览器的样子。具体网站具体分析，经过我测试，糗事百科只要设置了UA就可以爬到内容，对于其他网站，你需要测试一下才能确定什么设置能管用。

有了Request对象还不行，还需要实际发起请求才行。下面代码的最后一句就使用了Python3的urllib库发起了一个请求。urlopen(req)方法返回的是Reponse对象，我们调用它的read()函数获取整个结果字符串。最后调用decode('utf-8')方法将它解码为最终结果，如果不调用这一步，汉字等非ASCII字符就会变成\xXXX这样的转义字符。

import urllib.request as request

user_agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36'
headers = {'User-Agent': user_agent}
req = request.Request('http://www.qiushibaike.com/', headers=headers)

page = request.urlopen(req).read().decode('utf-8')

查询和遍历方法

有了文档字符串，我们就可以开始解析文档了。第一步是建立BeautifulSoup对象，这个对象在bs4模块中。注意在建立对象的时候可以额外指定一个参数，作为实际的HTML解析器。解析器的值可以指定html.parser，这是内置的HTML解析器。更好的选择是使用下面的lxml解析器，不过它需要额外安装一下，我们使用pip install lxml就可以安装。

import bs4

soup = bs4.BeautifulSoup(page, "lxml")

有了BeautifulSoup对象，我们就可以开始解析了。首先先来介绍一下BeautifulSoup的对象种类，常用的有标签（bs4.element.Tag）以及文本（bs4.element.NavigableString）。还有注释等对象，不过不太常用，所以就不介绍了。在标签对象上，我们可以调用一些查找方法例如find_all等等，还有一些属性返回标签的父节点、兄弟节点、直接子节点、所有子节点等。在文本对象上，我们可以调用.string属性获取具体文本。

然后来说说BeautifulSoup的遍历方法。基本所有操作都需要通过BeautifulSoup对象来使用。使用方式主要有两种：

• 一是直接引用属性，就是soup.title这样的，会返回第一个符合条件的节点；
• 二是通过查找方法例如find_all这样的，传入查询条件来查找结果。

再来说说查询条件。查询条件可以是：

• 字符串，会返回对应名称的节点；
• 正则表达式，按照正则表达式匹配；
• 列表，会返回所有匹配列表元素的节点；
• 真值True，会返回所有标签节点，不会返回字符节点；
• 方法，我们可以编写一个方法，按照自己的规则过滤，然后将该方法作为查询条件。

实际例子

爬取糗事百科段子

首先打开糗事百科网站，按F12打开开发人员工具，然后在旁边点击分离按钮把它变成独立窗口，然后切到元素标签并最大化窗口。然后点击那个鼠标按钮，再返回糗事百科页面，并点击一个段子，这样就可以查看段子在HTML文档的什么位置了。

HTML结构

首先分析一下HTML代码，然后我们就可以查找所需的内容了。这里需要说明一下，查询方法返回的是结果集，对结果集遍历可以得到标签或者文本对象。如果调用标签对象的.contents，会返回一个列表，列表内是标签、文本或注释对象。动态语言的优势就是使用灵活，缺点就是没有代码提示。虽然总共代码没几行，但是还是花了我一番功夫。

divs = soup.find_all('div', class_='article block untagged mb15')
for div in divs:
    links = div.find_all('a', href=re.compile(r'/article/\d*'), class_='contentHerf')
    for link in links:
        contents = link.span.contents
        contents = [i for i in contents if not isinstance(i, bs4.element.Tag)]
        print(contents)

上面的代码会输出首页的所有段子。这样我们便实现了半个爬虫。为什么是半个呢？因为一个完整的爬虫可以爬取多个页面，为了简便这里只爬首页，所以只能算半个爬虫。不过如果你想爬取多个页面，代码稍加修改即可实现。