1.如何定位元素

1.1 直接提取

soup('标签名') 

soup.find('标签名') --直接是值

soup.find_all('标签名') --列表

1.2 CSS定位器

（1）class定位元素

soup.select(div.属性)

（2）id定位

soup.select(div#属性)

（3）嵌套定位

soup.select(div > ul > li)

举例

sentence = soup.select('div.left > div.sons > div.cont')
 #提取出来的tag组成了一个列表，即sentence是一个列表，它里面有50个tag数据
 print(len(sentence))
 print(type(sentence[0]))

2. 如何提取文本

上面方法提取的结果都是tag类型，因此提取文本都是从tag中提取。

tag.get_text()

3. 如何提取属性

tag.get('属性名')

4. 实例

以爬取古诗词网名句栏目前5页（共250句）及其各名句所链接的古诗词原文（5*50=250首）为例
https://so.gushiwen.org/mingju/

import requests
import re
from lxml import etree
from bs4 import BeautifulSoup
import time

#函数1：请求网页
def page_def(url,ua):
    resp = requests.get(url,headers = ua)
    #print("请求状态:%d"%(resp.status_code))
    html = resp.content.decode('utf-8')
    return html

#函数2：解析网页
def info_def(html):
    soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') #html.parser 为解析器
    title = soup('title') 
    #soup.find('标签名') --直接是值
    #soup.find_all('标签名') --列表
    
    sentence = soup.select('div.left > div.sons > div.cont > a:nth-of-type(1)')
    #提取出来的tag组成了一个列表，即sentence是一个列表，它里面有50个tag数据
    poet = soup.select('div.left > div.sons > div.cont > a:nth-of-type(2)')

    sentence_list=[]
    href_list=[]
    for i in range(len(sentence)):
        temp = sentence[i].get_text()+ "---"+poet[i].get_text()
        sentence_list.append(temp)
        href = sentence[i].get('href')
        href_list.append("https://so.gushiwen.org"+href)
    return [href_list,sentence_list]

#函数3：写入文本文件
def txt_def(info_list):
    import json
    with open(r'C:\Users\HP\Desktop\sentence.txt','a',encoding='utf-8') as df:
        for one in info_list[1]:
            df.write(json.dumps(one,ensure_ascii=False)+'\n\n')

#子网页处理函数：进入并解析子网页/请求子网页
def request_sub_page(info_list):
    subpage_urls = info_list[0]
    #print(subpage_urls)
    ua = {'User-Agent':'User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1'}
    sub_html = []
    for url in subpage_urls:
        html = page_def(url,ua)
        sub_html.append(html)
    return sub_html

#子网页处理函数：解析子网页，爬去诗句内容
def sub_page_def(sub_html):
    poem_list=[]
    for html in sub_html:
        soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
        poem = soup.select('div.left > div.sons > div.cont > div.contson')
        poem = poem[0].get_text()
        poem_list.append(poem.strip())
    return poem_list

#子网页处理函数：保存诗句到txt
def sub_page_save(poem_list):
    import json
    with open(r'C:\Users\HP\Desktop\poems.txt','a',encoding='utf-8') as df:
        for one in poem_list:
            df.write(json.dumps(one,ensure_ascii=False)+'\n\n')

if __name__ == '__main__':
    print("**************开始古诗文网站爬虫********************")
    ua = {'User-Agent':'User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1'}
    for i in range(1,6):
        url = 'https://so.gushiwen.org/mingju/default.aspx?p=%d&c=&t='%(i)
        time.sleep(1)
        html = page_def(url,ua)
        info_list = info_def(html)
        txt_def(info_list)
        #print(info_list)
        #开始处理子网页
        print("开始解析第%d"%(i)+"页")
    
        #开始解析名句子网页
        sub_html = request_sub_page(info_list)
        poem_list = sub_page_def(sub_html)
        sub_page_save(poem_list)
        
    print("****************爬取完成***********************")
    print("共爬取%d"%(i*50)+"个古诗词名句，保存在如下路径：C:\\Users\\HP\\Desktop\\sentence.txt")
    print("共爬取%d"%(i*50)+"个古诗词，保存在如下路径：C:\\Users\\HP\\Desktop\\poem.txt")