在开始之前，请确保你的电脑上已经安装好了BeautifulSoup库，可以通过在命令行中输入pip install beautifulsoup4来进行安装。
一、数据解析
在爬取之前，我们需要检测下响应状态码是否为200，如果请求失败，我们将爬取不到任何数据：
import requestsre = requests.get()if re.status_code == 200: print(请求成功!)else: print(请求失败!响应状态码为{}.format(re.status_code))
响应状态码为418，我们请求失败了，这是为什么呢？因为豆瓣有反爬虫机制，我们无法通过直接请求服务器来爬取数据，必须在发起请求之前将自己伪装起来。
1.1 反爬虫
反爬虫是网站限制爬虫的一种策略。它并不是禁止爬虫(完全禁止爬虫几乎不可能，也可能误伤正常用户)，而是限制爬虫，让爬虫在网站可接受的范围内爬取数据，不至于导致网站瘫痪无法运行。常见的反爬虫方式有判别身份和IP限制两种，这里我们先介绍前者，后者稍后再提及。
有些网站在识别出爬虫后，会拒绝爬虫进行访问，比如之前提到的豆瓣。那我们怎样做才能不被识别出来呢？在此之前，我们先尝试一下直接爬取：
import requestsre = requests.get()print(re.text)
结果是什么都没有输出，因为豆瓣将我们的爬虫识别了出来并拒绝提供内容。你可能会有疑问，爬虫不是模拟浏览器访问网站、获取网页源代码的吗？为什么就被识别出来了呢？事实上，无论是浏览器还是爬虫，访问网站时都会带上一些信息用于身份识别，而这些信息都被存储在一个叫请求头(request headers)的地方。
服务器会通过请求头里的信息来判别访问者的身份。请求头里的字段有很多，我们暂时只需了解user-agent(用户代理)即可。user-agent里包含了操作系统、浏览器类型、版本等信息，通过修改它我们就能成功地伪装成浏览器并爬取我们想要的数据。
那么如何找到user-agent呢？操作步骤如下：
首先按F12(或Fn+F12)，然后单击上方的Network标签。
此时打开，在Name一列中找到top250并单击。
在右边的Headers中找到Request Headers，User-Agent就在其中。
选中后将其复制下来，我的浏览器的User-Agent是Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36，而requests默认的User-Agent是python-requests/2.24.0。默认的User-Agent和在头上贴着“我是爬虫”的纸条没有什么区别，很容易被服务器识别出来。因此我们需要修改请求头里的user-agent字段内容，将爬虫伪装成浏览器。
我们只需定义一个字典(请求头字段作为键，字段内容作为值)传递给headers参数即可，方法如下：
import requestsheaders = { user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36}re = requests.get(, headers=headers)print(re.text)
这样就能正常输出内容了(结果太长这里不展示)。除了user-agent之外的其他请求头字段也能以同样的方式添加进去，但大部分情况下我们只需要添加user-agent字段即可。当我们加了user-agent字段还是无法获取到数据时，说明该网站还通过别的信息来验证身份，我们可以将请求头里的字段都添加进去再尝试。
1.2 BeautifulSoup 对象
接下来我们将网页源代码解析成BeautifulSoup对象：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupheaders = { user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36}re = requests.get(, headers=headers)soup = BeautifulSoup(re.text, html.parser)
需要注意的是，创建BeautifulSoup对象时需要传入两个参数，第一个参数是要解析的HTML文本，即网站源代码的字符串形式re.text。第二个参数是解析HTML的解析器，html.parser是Python中内置的解析器，较为简单方便。
接下来我们分别打印soup和re.text，观察其内容有无区别：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupheaders = { user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36}re = requests.get(, headers=headers)soup = BeautifulSoup(re.text, html.parser)print(soup)print(re.text)
仔细观察后会发现两次打印的内容完全一样！既然都一样，我们何苦费这么大力将网页源代码解析成BeautifulSoup对象呢？为什么不直接打印re.text呢？
其实，它们只是看上去一样，实际上却属于不同种类。现在尝试用type()函数将re.text和BeautifulSoup对象的类型打印出来对比一下：
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupheaders = { user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.125 Safari/537.36}re = requests.get(, headers=headers)soup = BeautifulSoup(re.text, html.parser)print(type(re.text))soup = BeautifulSoup(re.text, html.parser)print(type(soup))
通过输出结果可以看出，re.text的类型是字符串，而soup的类型是BeautifulSoup对象，它俩是完全不同的东西。相比字符串，BeautifulSoup对象里有很多强大的方法和属性。通过这些方法和属性，我们就能方便快捷地提取出我们所需要的数据。
二、数据提取
BeautifulSoup对象里的方法和属性有很多，我们只学习其中最常用的一些，这些足以应付大多数场景。等你真正的入门后，可以自行学习那些更高阶的知识去解决更复杂的问题。