前言
??通过前面章节的介绍，我们对什么是爬虫有了初步的认识，同时对如何爬取网页有了一个大概的了解。从本章起，我们将从理论走向实践，结合实际操作来进一步深化理解。
?由于使用python进行爬虫抓取页面可供使用的工具众多，比如requests、scrapy、PhantomJS、Splash等，并且对于抓取的页面解析的工具也很多。我们这里从最简单的开始，使用requests库和beautifSoup工具进行静态页面抓取和解析。
?等基本功扎实之后，我们可以使用更灵活多变的工具，不仅可以静态抓取，还可以动态抓取；不仅可以抓取单页面，还可以递归深度抓取。同时结合其他的渲染、存储、机器学习等工具，我们可以对数据进行处理、加工、建模、展示。
实战开始
?废话不多说，让我们开始今天的例子，抓取安徒生童话故事中的名篇《丑小鸭》。“工欲善其事，必先利其器”，在开始之前我们需要把准备工作做好，
- 下载pycharm，并安装requests库和beautifSoup。安装结果如下：
安装命令：pip install beautifulsoup4
开始爬虫的第一步，找到含有《丑小鸭》这篇童话故事的链接，我们这里使用的链接是：https://www.ppzuowen.com/book/antushengtonghua/7403.html
?在找到我们的目标链接之后，第二步就是分析网页。分析什么呢？当然是分析我们要爬取的内容在哪里。
?根据我们前面的介绍，我们此次爬虫的目的是爬取丑小鸭这篇课文。根据这一目标，我们需要先来研究网页的构成。那么如何查看网页呢？一般是在浏览器的开发者模式下进行，对于chrome浏览器，我们可以使用快捷键F12进行查看，如图所示：
左边的是网页显示的内容，右边是网页的HTML文档。
通过对右边页面的分析，我们可以观察到，我们需要抓取的页面内容在一个
标签中：
?既然页面找到了，需要抓取的内容的位置也找到了，那么现在我们需要解决的一个问题是：如何使用代码快速的进行目标内容的位置定位？
?在理想的情况下，我们希望这个
标签有一个唯一的属性（通常为id或class），那么我们就可以直接通过这个属性进行位置定位。?但是很遗憾的是，在我们这个目标标签
中，它没有任何属性，更别谈唯一属性了。既然直接访问的愿望落空了，那么只能使用间接的。通常间接的方法有两种：
- 第一种是找跟它相邻的某个可以快速定位的标签，然后再根据这两个标签tag之间的位置关系进行间接访问。在本次操作中，我们很容易找到标签的父标签div拥有唯一的class属性articleContent；
- 第二种方式是一次把所有标签都找出来，然后使用挨个遍历的方式，找到目标的标签。事实上，在实际爬取过程中，这两种方式都有使用。
至于哪个更好，我们会根据实际情况进行分析、选择。在这里我们对两种方式都进行演示。
第一种方式
?我们根据
标签的父标签div拥有唯一的class属性articleContent找到div标签，然后根据父子关系找到p标签，再通过正则表达式对无用内容进行过滤，得到最终结果。# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 一凡
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 正则模块
import re
# 爬取的网页
url = r"https://www.ppzuowen.com/book/antushengtonghua/7403.html"
response = requests.get(url)
response.encoding=None
result = response.text
# 再次封装，获取具体标签内的内容
bs = BeautifulSoup(result, 'html.parser')
psg = bs.select('.articleContent > p')
title = bs.select('title')[0].text.split('_')[0]
txt = ''.join(str(x) for x in psg)
res = re.sub(r'<.*?>', "", txt)
result = res.split("（1844年）")[0]
print('标题：', title)
print('原文：', result)
效果：
实现的代码主要分为两部分：第一部分是页面的抓取，如：
# 爬取的网页链接
url = r"https://www.ppzuowen.com/book/antushengtonghua/7403.html"
response = requests.get(url)
response .encoding=None
result = response .text
print(result)
这部分内容与我们之前在浏览器的开发者模式下看到的HTML源码是一摸一样的。
第二部分是页面的解析。
?我们之前介绍过HTLML页面本质上是一棵DOM树，我们采用树遍历子节点的方式遍历HTML页面中的标签，如：
再次封装，获取具体标签内的内容
bs = BeautifulSoup(result, 'html.parser')
psg = bs.select('.articleContent > p')
?这里先将页面信息转为xml的格式文档（注：HTML文档属于一种特殊类型的xml文档）,然后根据css的语法找到p标签的内容。
第二种方式
我们按照最开始的方式写成的代码是这样的：
# 爬取的网页链接
url=r"https://www.ppzuowen.com/book/antushengtonghua/7403.html"
response = requests.get(url)
response .encoding=None
result = response .text
# 再次封装，获取具体标签内的内容
bs = BeautifulSoup(result,'html.parser')
# 具体标签
print("---------解析后的数据---------------")
# print(bs.span)
a = {}
# 获取已爬取内容中的p签内容
data = bs.find_all('p')
# 循环打印输出
for tmp in data:
print(tmp)
print('********************')
然后我们查看输出的结果却与预期并不相符，是这样的：
?获取的内容是分段的，并且还夹杂很多其他的没用的信息。事实上，这些在实际爬取过程中都是常见的，不是每次爬取都是一步到位，需要不停的调试。
?经过分析，我们可以使用表达式对无用信息进行过滤，同时使用字符串拼接函数进行拼接，得到我们预期的内容。
最终的代码如下：
# 爬取的网页链接
url=r"https://www.ppzuowen.com/book/antushengtonghua/7403.html"
response = requests.get(url)
response .encoding=None
result = r.text
# 再次封装，获取具体标签内的内容
bs = BeautifulSoup(result,'html.parser')
# 具体标签
print("---------解析后的数据---------------")
# print(bs.span)
a = {}
# 获取已爬取内容中的p签内容
data=bs.find_all('p')
result = ' '
# 循环打印输出
for tmp in data:
if '1844年' in tmp.text:
break
result+=tmp.text
print(result)
?以上我们通过两种方式讲解了如何爬取一些简单的网页信息。当然，对于爬取的内容，我们有时不仅是输出，可能还需要进行存储。
通常存储的方式采用的是文件和数据库形式，关于这些内容，我们将在后续进行详细介绍。
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