干了这碗“美丽汤”，网页解析倍儿爽
网页被抓取下来，通常就是str 字符串类型的对象，要从里面寻找信息，最直接的想法就是直接通过字符串的 find 方法和切片操作：
s = '<p>价格：15.7 元</p>'start = s.find('价格：')end = s.find(' 元')print(s[start+3:end]) # 15.7这能应付一些极简单的情况，但只要稍稍复杂一点，这么写就会累死人。更通用的做法是使用正则表达式：
import res = '<p>价格：15.7 元</p>'r = re.search('[\d.]+', s)print(r.group())# 15.7正则表达式是处理文本解析的万金油，什么情况都可以应对。但可惜掌握它需要一定的学习成本，原本我们有一个网页提取的问题，用了正则表达式，现在我们有了两个问题。
HTML 文档本身是结构化的文本，有一定的规则，通过它的结构可以简化信息提取。于是，就有了lxml、pyquery、BeautifulSoup等网页信息提取库。一般我们会用这些库来提取网页信息。其中，lxml 有很高的解析效率，支持 xPath 语法（一种可以在 HTML 中查找信息的规则语法）；pyquery 得名于 jQuery（知名的前端 js 库），可以用类似 jQuery 的语法解析网页。但我们今天要说的，是剩下的这个：BeautifulSoup。
BeautifulSoup（下文简称 bs）翻译成中文就是“美丽的汤”，这个奇特的名字来源于《爱丽丝梦游仙境》（这也是为何在其官网会配上奇怪的插图，以及用《爱丽丝》的片段作为测试文本）。
bs 最大的特点我觉得是简单易用，不像正则和 xPath 需要刻意去记住很多特定语法，尽管那样会效率更高更直接。对大多数 python 使用者来说，好用会比高效更重要。这也是我自己使用并推荐 bs 的主要原因。
接下来介绍点 bs 的基本方法，让你看完就能用起来。考虑到“只收藏不看党”的阅读体验，先给出一个“嫌长不看版”的总结：
随anaconda附带，也可以通过pip安装
指定不同解析器在性能、容错性上会有差异，导致结果也可能不一样
基本使用流程：通过文本初始化 bs 对象->通过 find/find_all 或其他方法检测信息->输出或保存
可以迭代式的查找，比如先定位出一段内容，再其上继续检索
开发时应注意不同方法的返回类型，出错时多看报错、多加输出信息
官方文档很友好，也有中文，推荐阅读
安装
推荐使用pip进行安装（关于 pip 见前文《如何安装 Python 的第三方模块》）：
pip install beautifulsoup4要注意，包名是beautifulsoup4，如果不加上 4，会是老版本也就是 bs3，它是为了兼容性而存在，目前已不推荐。我们这里说 bs，都是指 bs4。
bs4 也可以直接通过安装 anaconda 获得（介绍见前文《我也曾经因安装库而抓狂，直到我遇到了》）。
bs 在使用时需要指定一个“解析器”：
html.parse- python 自带，但容错性不够高，对于一些写得不太规范的网页会丢失部分内容
lxml- 解析速度快，需额外安装
xml- 同属 lxml 库，支持 XML 文档
html5lib- 最好的容错性，但速度稍慢
这里的 lxml 和 html5lib 都需要额外安装，不过如果你用的是 anaconda，都是一并安装好的。
快速上手
我们就用官网上的文档作例子：
html_doc = """<html><head><title>The Dormouse's story</title></head><body><p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>"""使用 bs 的初始化操作，是用文本创建一个 BeautifulSoup 对象，建议手动指定解析器：
from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')获取其中的某个结构化元素及其属性：
soup.title # title 元素# <title>The Dormouse's story</title>
soup.p # 第一个 p 元素# <p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
soup.p['class'] # p 元素的 class 属性# ['title']
soup.p.b # p 元素下的 b 元素# <b>The Dormouse's story</b>
soup.p.parent.name # p 元素的父节点的标签# body并不是所有信息都可以简单地通过结构化获取，通常使用 find 和 find_all 方法进行查找：
soup.find_all('a') # 所有 a 元素# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,# <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>,# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]
soup.find(id='link3') # id 为 link3 的元素# <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</afind 和 find_all 可以有多个搜索条件叠加，比如find('a', id='link3', class_='sister')
find 返回的是一个bs4.element.Tag 对象，这个对象可以进一步进行搜索。如果有多个满足的结果，find只返回第一个；如果没有，返回 None。
find_all 返回的是一个由 bs4.element.Tag 对象组成的 list，不管找到几个或是没找到，都是 list。
输出：
x = soup.find(class_='story')x.get_text() # 仅可见文本内容# 'Once upon a time there were three little sisters; and their names were\nElsie,\nLacie and\nTillie;\nand they lived at the bottom of a well.'x.prettify() # 元素完整内容# '<p class="story">\n Once upon a time there were three little sisters; and their names were\n <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">\n Elsie\n </a>\n ,\n <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">\n Lacie\n </a>\n and\n <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">\n Tillie\n </a>\n ;\nand they lived at the bottom of a well.\n</p>\n'如果你有前端开发经验，对 CSS 选择器很熟悉，bs 也为你提供了相应的方法：
soup.select('html head title')# [<title>The Dormouse's story</title>]soup.select('p > #link1')# [<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>]以上就是 BeautifulSoup 的一个极简上手介绍，对于 bs 能做什么，想必你已有了一个初步认识。如果你要在开发中使用，建议再看下它的官方文档。文档写得很清楚，也有中文版，你只要看了最初的一小部分，就可以在代码中派上用场了。更多的细节可以在使用时进一步搜索具体方法和参数设置。
中文版地址：
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html
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