上一章咱们使用Python实现了一个简单的HTTP请求，瞧着简单，爬虫就是模拟人打开一个个URL浏览一个个网页来爬取数据的，一个成功的HTTP请求，就是一个爬虫的基础。
接下来，咱们以一个实际的例子：爬取百度新闻，来介绍使用BeautifulSoup对HTML进行解析处理。
爬取腾讯新闻
1、寻找数据特征
腾讯新闻的网址URL为：http://news.qq.com/
我们打开网页看看：
我们需要爬取这个页面每一条新闻的标题，鼠标右击一条新闻的标题，选择“审查元素”，出现下图的窗口：
图片中红框的位置就是那一条新闻标题在HTML中的结构、位置和表现形式：
<a target="_blank" class="linkto" href="http://news.qq.com/a/20170104/001280.htm">北京2016年39天重污染 PM2.5仍超国标一倍</a>
它上一级元素为：<em class=”f14 l24″>，再上一级元素为：<div class=”text”>
我们再看另一条新闻的标题，发现它的结构和之前我们分析的新闻标题的结构是一样的：
<div class="text"> <em class="f14 l24"> <a target="_blank" class="linkto" href="http://news.qq.com/a/20170104/000968.htm">台拟将蔡英文贺岁春联“自自冉冉”一词列入辞典 </a> </em> </div>
通过这些信息，我们就可以确定新闻标题在HTML文档中的位置。
接下来，我们开始使用Python对腾讯新闻标题进行爬取
** 2、编写爬取代码
首先上完整的代码
# coding:utf-8
# 引入相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://news.qq.com/"
# 请求腾讯新闻的URL，获取其text文本
wbdata = requests.get(url).text
# 对获取到的文本进行解析
soup = BeautifulSoup(wbdata,\'lxml\')
# 从解析文件中通过select选择器定位指定的元素，返回一个列表
news_titles = soup.select("div.text > em.f14 > a.linkto")
# 对返回的列表进行遍历
for n in news_titles:
# 提取出标题和链接信息
title = n.get_text()
link = n.get("href")
data = {
\'标题\':title,
\'链接\':link
}
print(data)
运行程序，获取到的部分结果为如下所示：
C:\Python34\python.exe H:/python/scrap/scrap_tech_book/scrap_tennetNews.py
{\'标题\': \'2017年首个断崖降级官员曝光 他犯了什么事？\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/002209.htm\'}
{\'标题\': \'湄公河武装执法纪实：队员吃饭都要死死盯着前方\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/007148.htm\'}
{\'标题\': \'河南台前县出台彩礼“指导标准”：总数不得高于6万\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/001693.htm\'}
{\'标题\': \'摆射击摊获刑老太谈上诉原因：怕预订的咸菜浪费了\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/013261.htm\'}
{\'标题\': \'美国联军承认在叙伊有“误伤”：打死*二百*民\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/005283.htm\'}
{\'标题\': \'辽宁黑山企业人员退休先缴四百元：未经省级审批\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/006323.htm\'}
{\'标题\': \'罗布泊遇难者李中华的骨灰回家：身份仍有3大谜团\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/003139.htm\'}
{\'标题\': \'嫌楼上邻居吵，这家人买“震楼神器”反击\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/001582.htm\'}
{\'标题\': \'12岁女孩疑似被弃 因妈妈买不起她的火车票？\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/004622.htm\'}
{\'标题\': \'向美国商务部说“NO” 这家中国民企打赢美国官司\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/000322.htm\'}
{\'标题\': \'台拟将蔡英文贺岁春联“自自冉冉”一词列入辞典\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/000968.htm\'}
{\'标题\': \'新华社：姚明资历经验尚浅 任篮协主席尚有障碍\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/000330.htm\'}
{\'标题\': \'新京报：法院拍卖BB弹玩具枪，自己人也糊涂？\', \'链接\': \'http://news.qq.com/a/20170104/001344.htm\'}
这正是我们所需要的。
虽然代码很简单，但还是做一点点讲解，方便刚刚接触的同学。
3、代码解析
# coding:utf-8
首先，我们定义了文件的编码形式为UTF-8，以避免一些编码错误导致中文乱码。
import requests from bs4 import BeautifulSoup
然后，我们引入了相关的模块，requests用于HTTP请求，BeautifulSoup用于解析HTML响应。
url = "http://news.qq.com/"
设置一个变量url，值为腾讯新闻的URL
wbdata = requests.get(url).text
使用requests.get()对URL发起GET方式的HTTP请求，并使用text()方法获取响应的文本内容，最后将其赋值给变量wbdata。
soup = BeautifulSoup(wbdata,\'lxml\')
使用BeautifulSoup对响应文本wbdata进行解析处理，这里使用的是lxml库，如何没有安装，可以使用Python自带的html.parser，效果也是一样的。
news_titles = soup.select("div.text > em.f14 > a.linkto")
在解析后的文本中，使用select选择器，在文本中选择指定的元素，通常我们还会使用find()和findall()方法来进行元素选择。
这一步返回的为一个列表，列表内的元素为匹配的元素的HTML源码。
for n in news_titles:
# 提取出标题和链接信息
title = n.get_text()
link = n.get("href")
data = {\'标题\':title,\'链接\':link}
print(data)
对结果列表进行遍历，再从遍历的元素中提取出数据，get(“href”)表示获取属性名为“href”的属性值，get_text()表示获取标签的文本信息。
这样，一个简单的腾讯新闻爬虫就完成了，如果对requests模块和BeautifulSoup模块有更加深的学习欲望，可以查看它们的官方文档：
requests官方文档（中文）: http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/
BeautifulSoup文档（中文）:
https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html
原文件的例子现在已提取不出来,现增加一个例子：
#coding:utf-8
# 引入相关模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1097984013_0_1.html"
# 请求URL，获取其text文本
r= requests.get(url)
r.encoding=\'utf-8\'
wbdata =r.text
# 对获取到的文本进行解析
soup = BeautifulSoup(wbdata,\'lxml\')
# 从解析文件中通过select选择器定位指定的元素，返回一个列表
news_titles = soup.select("div.articleCell >p.atc_main > span.atc_title>a")
print(news_titles)
# 对返回的列表进行遍历
for n in news_titles:
# 提取出标题和链接信息
title = n.get_text()
link = n.get("href")
data = {
\'标题\':title,
\'链接\':link
}
print(data)
