使用之前，还是老规矩，先安装BeautifulSoup库，指令如下：
其中文开发文档：
BeautifulSoup库是一个强大的Python语言的XML和HTML解析库。它提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能。
BeautifulSoup库还能自动将输入的文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。
所以，在使用BeautifulSoup库的过程中，不需要开发中考虑编码的问题，除非你解析的文档，本身就没有指定编码方式，这才需要开发中进行编码处理。
下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的使用规则。
下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的重点知识。
首先，BeautifulSoup库中一个重要的概念就是选择解释器。因为其底层依赖的全是这些解释器，我们有必要认识一下。博主专门列出了一个表格：
从上面表格观察，我们一般爬虫使用lxml HTML解析器即可，不仅速度快，而且兼容性强大，只是需要安装C语言库这一个缺点（不能叫缺点，应该叫麻烦）。
要使用BeautifulSoup库，需要和其他库一样进行导入，但你虽然安装的是beautifulsoup4，但导入的名称并不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：
运行之后，输出文本如下：
基础的用法很简单，这里不在赘述。从现在开始，我们来详细学习BeautifulSoup库的所有重要知识点，第一个就是节点选择器。
所谓节点选择器，就是直接通过节点的名称选择节点，然后再用string属性就可以得到节点内的文本，这种方式获取最快。
比如，基础用法中，我们使用h1直接获取了h1节点，然后通过h1.string即可得到它的文本。但这种用法有一个明显的缺点，就是层次复杂不适合。
所以，我们在使用节点选择器之前，需要将文档缩小。比如一个文档很多很大，但我们获取的内容只在id为blog的p中，那么我们先获取这个p，再在p内部使用节点选择器就非常合适了。
HTML示例代码：
下面的一些示例，我们还是使用这个HTML代码进行节点选择器的讲解。
这里，我们先来教会大家如何获取节点的名称属性以及内容，示例如下：
运行之后，效果如下：
一般来说一个节点的子节点有可能很多，通过上面的方式获取，只能得到第一个。如果要获取一个标签的所有子节点，这里有2种方式。先来看代码：
运行之后，效果如下：
如上面代码所示，我们有2种方式获取所有子节点，一种是通过contents属性，一种是通过children属性，2者遍历的结果都是一样的。
既然能获取直接子节点，那么获取所有子孙节点也是肯定可以的。BeautifulSoup库给我们提供了descendants属性获取子孙节点，示例如下：
运行之后，效果如下：
同样的，在实际的爬虫程序中，我们有时候也需要通过逆向查找父节点，或者查找兄弟节点。
BeautifulSoup库，给我们提供了parent属性获取父节点，同时提供了next_sibling属性获取当前节点的下一个兄弟节点，previous_sibling属性获取上一个兄弟节点。
示例代码如下：
运行之后，效果如下：
对于节点选择器，博主已经介绍了相对于文本内容较少的完全可以这么做。但实际的爬虫爬的网址都是大量的数据，开始使用节点选择器就不合适了。所以，我们要考虑通过方法选择器进行先一步的处理。
find_all()方法主要用于根据节点的名称、属性、文本内容等选择所有符合要求的节点。其完整的定义如下所示：
【实战】还是测试上面的HTML，我们获取name=a，attr={"class":"aaa"}，并且文本等于text="Python板块"板块的节点。
示例代码如下所示：
运行之后，效果如下所示：
find()与find_all()仅差一个all，但结果却有2点不同：
1.find()只查找符合条件的第一个节点，而find_all()是查找符合条件的所有节点2.find()方法返回的是bs4.element.Tag对象，而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet对象
下面，我们来查找上面HTML中的a标签，看看返回结果有何不同，示例如下：
运行之后，效果如下：
首先，我们来了解一下CSS选择器的规则：
1..classname：选取样式名为classname的节点，也就是class属性值是classname的节点2.#idname：选取id属性为idname的节点3.nodename：选取节点名为nodename的节点
一般来说，在BeautifulSoup库中，我们使用函数select()进行CSS选择器的操作。示例如下：
这里，我们选择class等于li1的节点。运行之后，效果如下：
因为，我们需要实现嵌套CSS选择器的用法，但上面的HTML不合适。这里，我们略作修改，仅仅更改
目录:1. PC网页爬虫
2. H5网页爬虫
3. 微信小程序爬虫
4. 手机APP爬虫
爬取超级猩猩的课表，该平台仅提供了微信小程序这一个途径，前面两种针对html网页的爬取方式都不再适用。
采用抓包分析是我们制定方案的第一步。
我用的Mac电脑，fiddler只有一个简化版，所以另找了Charles这个类似的软件。启动Charles的代理，在手机WIFI中设置好对应的代理就可以开抓了。但是，抓到的https包的内容都是乱码，咋办？
Charles中提供了ssl证书，在手机端安装证书即可。推荐使用iPhone，直接安装描述文件即可。Android手机必须使用系统版本在7.0以下的才行，7.0以上还需要反编译什么的，太麻烦了。
很容易的定位到了超级猩猩微信小程序载入课表的后台接口。拿这个URL在浏览器里访问试试，直接返回了json结果！超级猩猩很友好！
提取对应的URL，放到浏览器中验证，也可以支持返回json包，剩下就是分析一下这个json的数据结构，按照需要的方式导出了。
直接通过接口的爬取效率非常高，几秒钟就拉取了全国各个门店的排课，相当舒心。（下图的录屏没有进行加速）
最后一个挑战就是对只有Android/iOS的APP端应用数据的爬取。请看下一章
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经过前面四章的学习，我们已经可以使用Requests库、Beautiful Soup库和Re库，编写基本的Python爬虫程序了。那么这一章就来学习一个专业的网络爬虫框架--Scrapy。没错，是框架，而不是像前面介绍的函数功能库。
Scrapy是一个快速、功能强大的网络爬虫框架。
可能大家还不太了解什么是框架，爬虫框架其实是实现爬虫功能的一个软件结构和功能组件的集合。
简而言之， Scrapy就是一个爬虫程序的半成品，可以帮助用户实现专业的网络爬虫。
使用Scrapy框架，不需要你编写大量的代码，Scrapy已经把大部分工作都做好了，允许你调用几句代码便自动生成爬虫程序，可以节省大量的时间。
当然，框架所生成的代码基本是一致的，如果遇到一些特定的爬虫任务时，就不如自己使用Requests库搭建来的方便了。
PyCharm安装
测试安装：
出现框架版本说明安装成功。
掌握Scrapy爬虫框架的结构是使用好Scrapy的重中之重！
先上图：
整个结构可以简单地概括为： “5+2”结构和3条数据流
5个主要模块（及功能）：
（1）控制所有模块之间的数据流。
（2）可以根据条件触发事件。
（1）根据请求下载网页。
（1）对所有爬取请求进行调度管理。
（1）解析DOWNLOADER返回的响应--response。
（2）产生爬取项--scraped item。
（3）产生额外的爬取请求--request。
（1）以流水线方式处理SPIDER产生的爬取项。
（2）由一组操作顺序组成，类似流水线，每个操作是一个ITEM PIPELINES类型。
（3）清理、检查和查重爬取项中的HTML数据并将数据存储到数据库中。
2个中间键：
（1）对Engine、Scheduler、Downloader之间进行用户可配置的控制。
（2）修改、丢弃、新增请求或响应。
（1）对请求和爬取项进行再处理。
（2）修改、丢弃、新增请求或爬取项。
3条数据流：
（1）：图中数字 1-2
1：Engine从Spider处获得爬取请求--request。
2：Engine将爬取请求转发给Scheduler，用于调度。
（2）：图中数字 3-4-5-6
3：Engine从Scheduler处获得下一个要爬取的请求。
4：Engine将爬取请求通过中间件发送给Downloader。
5：爬取网页后，Downloader形成响应--response，通过中间件发送给Engine。
6：Engine将收到的响应通过中间件发送给Spider处理。
（3）：图中数字 7-8-9
7：Spider处理响应后产生爬取项--scraped item。
8：Engine将爬取项发送给Item Pipelines。
9：Engine将爬取请求发送给Scheduler。
任务处理流程：从Spider的初始爬取请求开始爬取，Engine控制各模块数据流，不间断从Scheduler处获得爬取请求，直至请求为空，最后到Item Pipelines存储数据结束。
作为用户，只需配置好Scrapy框架的Spider和Item Pipelines，也就是数据流的入口与出口，便可完成一个爬虫程序的搭建。Scrapy提供了简单的爬虫命令语句，帮助用户一键配置剩余文件，那我们便来看看有哪些好用的命令吧。
Scrapy采用命令行创建和运行爬虫
PyCharm打开Terminal，启动Scrapy：
Scrapy基本命令行格式：
具体常用命令如下：
下面用一个例子来学习一下命令的使用：
1.建立一个Scrapy爬虫工程，在已启动的Scrapy中继续输入：
执行该命令，系统会在PyCharm的工程文件中自动创建一个工程，命名为pythonDemo。
2.产生一个Scrapy爬虫，以教育部网站为例http://www.moe.gov.cn：
命令生成了一个名为demo的spider，并在Spiders目录下生成文件demo.py。
命令仅用于生成demo.py文件，该文件也可以手动生成。
观察一下demo.py文件：
3.配置产生的spider爬虫，也就是demo.py文件：
4.运行爬虫，爬取网页：
如果爬取成功，会发现在pythonDemo下多了一个t20210816_551472.html的文件，我们所爬取的网页内容都已经写入该文件了。
以上就是Scrapy框架的简单使用了。
Request对象表示一个HTTP请求，由Spider生成，由Downloader执行。
Response对象表示一个HTTP响应，由Downloader生成，有Spider处理。
Item对象表示一个从HTML页面中提取的信息内容，由Spider生成，由Item Pipelines处理。Item类似于字典类型，可以按照字典类型来操作。
