在大数据、人工智能时代，我们通常需要从网站中收集我们所需的数据，网络信息的爬取技术已经成为多个行业所需的技能之一。而Python则是目前数据科学项目中最常用的编程语言之一。使用Python与BeautifulSoup可以很容易的进行网页爬取，通过网站爬虫获取信息可以帮助企业或个人节省很多的时间和金钱。学习本文之后，我相信大部分新手都能根据自己的需求来开发出相应的网页爬虫。
基础条件
了解简单的Python编程规则（Python 3.x）了解简单的网页Html标签
如果您是完全的新手也不用担心，通过本文您可以很容易地理解。
安装所需包
首先，您需要先安装好Python 3.x，Python安装包可以从python.org下载，然后我们需要安装requests和beautifulsoup4两个包，安装代码如下：
$ pip install requests $ pip install beautifulsoup4
爬取网页数据
现在我们已经做好了一切准备工作。在本教程中，我们将演示从没被墙的*英文版页面中获取历届美国总统名单。
由下图可知，表格的内容位于class属性为wikitable的table标签下，我们需要了解这些标签信息来获取我们所需内容。
了解网页信息之后，我们就可以编写代码了。首先，我们要导入我们安装的包：
import requests from bs4 import BeautifulSoup
为了获取网页数据我们要使用requests的get()方法：
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Presidents_of_the_United_States" page = requests.get(url)
检查http响应状态，来确保我们能正常获取网页，如果输出状态代码为200则为正常：
print(page.status_code)
现在我们已经获取了网页数据，让我们看看我们得到了什么：
print(page.content)
上面的代码会显示http相应的全部内容，包括html代码和我们需要的文本数据信息。通过使用beautifulsoup的prettify()方法可以将其更美观的展示出来：
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser') print(soup.prettify())
这会将数据按照我们上面“检查”中看到的代码形式展示出来：
接下来我们将使用bs4对象的find方法提取table标签中的数据，此方法返回bs4对象：
tb = soup.find('table', class_='wikitable')
table标签下有很多嵌套标签，通过网页检查中的代码可以发现，我们最终是需要获得title元素中的文本数据，而title元素位于a标签下，a标签位于b标签下，b标签位于table标签下。为了获取所有我们所需的数据，我们需要提取table标签下的所有b标签，然后找到b标签下的所有a标签，为此，我们使用find_all方法来迭代获取所有b标签下的a标签：
for link in tb.find_all('b'):
name = link.find('a')
print(name)
可以看出，这并不是我们所要的最终结果，其中掺杂着html代码，不用担心，我们只需为上面的代码添加get_text()方法，即可提取出所有a标签下title元素的文本信息，代码改动如下：
for link in tb.find_all('b'):
name = link.find('a')
print(name.get_text('title'))
最终获得所有总统的名单如下：
George Washington John Adams Thomas Jefferson James Monroe 。。。