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本文所属专栏：爬虫方法论 - DaveCui的专栏 - 掘金 (juejin.cn)
专栏记录了我本人在工作室接爬虫单的几个经典的真实案例，干货满满，这可是吃饭的家伙，还不关注一波。

接上篇文章：爬虫入门实战（如何解析一个页面以及构建requests请求） - 掘金 (juejin.cn)

前言

在上篇文章中，我们整个爬虫任务进行了分析，同时也通过一个简单的requests.get()方法获取到了页面源码。

接下来我们要做的就是通过页面源码解析获取到我们想要的数据。（在这里是每个律师的个人界面的链接）

一、beatifulsoup介绍

Beautiful Soup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，简单来说，它能将HTML的标签文件解析成树形结构，然后方便地获取到指定标签的对应属性。
通过Beautiful Soup库，我们可以将指定的class或id值作为参数，来直接获取到对应标签的相关数据。简单来说，就是把html或者xml源代码进行了格式化，方便我们对其中的节点、标签、属性等进行进一步的操作.

我们都知道HTML是一种标签语言，类似一种树形结构，而beatifulsoup则提供了封装好的方法从这些结构中提取出我们想要的资源。

二、实战讲解

库的安装就不讲了，太基础了。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'}
url = "https://www.hklawsoc.org.hk/zh-HK/Serve-the-Public/The-Law-List/Members-with-Practising-Certificate?name=&jur=&sort=1&pageIndex=1#tips"
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.content.decode('utf-8', 'ignore')
my_page = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(type(my_page))# <class 'bs4.BeautifulSoup'>
my_page = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(type(my_page))# <class 'bs4.BeautifulSoup'>

首先通过BeautifulSoup对我们之前获取到的页面源码进行解析，这样就可以通过BeautifulSoup里面的方法对my_page对象进行解构。

三、寻找元素定位

用我们之前讲过的定位方法(F12弹框左上角的小箭头)。在这里我们发现，包含三个律师的信息表的根元素是<table class="responsive">

table下的一个<tr> ...</tr>就代表一行，所以思路很清晰了吧。

通过find方法结合标签和class名称定位整个table
通过find_all方法，找出所有的tr元素

table=my_page.find('table', class_='responsive')
my_tr = table.find_all('tr') #my_tr是个列表
print(len(my_tr)) # 31

这里是31行，注意第一行是表头，不是我们想要的元素，记得跳过。

四、进一步的元素定位

刚才我们找到的是一行元素（包括序号，姓名等），所以我们还要进一步的定位找出我们想要的超链接出来。

超链接是挂在姓名上的，定位姓名

一个tr标签里面有三个td分别代表了，序号，英文名，中文名。

然后那个链接在第二个td的第二个div中，所以思路明确。

tr=my_tr[1]
target_td=tr.find_all('td')[1]
target_a=target_td.find('a')
href=target_a.attrs['href']

这里为什么直接用td的a元素，a元素不是两个嘛。这个自己输出下，应该就明白了。

target_td=tr.find_all('td')[1]
target_a=target_td.find_all('a')
print(target_a)

输出是这样的,仅有一个元素：

[<a href="https://www.hklawsoc.org.hk/zh-HK/Serve-the-Public/The-Law-List/Member-Details?MemId=6726">ABATE DUNCAN ARTHUR WILLIAM</a>]

问题来了，为什么我们F12看到的是两个，而输出却是一个。

这个也是很好理解的。因为前端有很多界面元素都是变化的，可能我们打开页面触及到一些js函数导致界面的变化。而我们直接requests.get到的源码没有经过任何操作。所以如果有问题，最好还是自己输出下。

五、结果：

因为我们不可能只保留超链接，所以我这里处理就是把所有的元素都加进去了。

for tr in my_tr[1:]:
    row = []
    for td in tr.find_all('td'):
        row.append(td.text.replace('\n', ''))
    target_td=tr.find_all('td')[1]
    target_a=target_td.find('a')
    row.append(target_a.attrs['href'].replace('\n', ''))
    print(row)

输出结果如下：

找出个人链接的完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36'}
flag=True
for i in range(1, 11339//30):
    # print(i/(11339//30),end=' ')
    url = "https://www.hklawsoc.org.hk/zh-HK/Serve-the-Public/The-Law-List/Members-with-Practising-Certificate?name=&jur=&sort=1&pageIndex="+str(i)+"#tips"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.content.decode('utf-8', 'ignore')
    my_page = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    print(type(my_page))# <class 'bs4.BeautifulSoup'>
    table=my_page.find('table', class_='responsive')
    my_tr = table.find_all('tr')
    print(len(my_tr)) # 31

    for tr in my_tr[1:]:
        row = []
        for td in tr.find_all('td'):
            row.append(td.text.replace('\n', ''))
        target_td=tr.find_all('td')[1]
        target_a=target_td.find('a')
        row.append(target_a.attrs['href'].replace('\n', ''))
        print(row)

个人总结

beatifulsoup这里我只是根据案例讲了应用，相关的知识点，其实网络也有很多，所以没有详细的讲解。这里可能更加侧重爬虫任务的思路。

目前这个简单的任务就告一段落了，至于之后访问这些爬下来的个人界面的链接获取详细信息，其实和这个思路相差不大，都是分析界面然后find、find_all方法逐级定位元素，通过text、attrs方法搞到具体的文本或者属性。

如果有时间的话，会讲一讲个人信息界面爬取的思路的。因为这个任务是一个同行没有搞好，然后我才能接到的任务。
记住那个两个元素和一个元素的区别，以后爬虫会经常遇到这样问题。甚至你想要的数据因为没有操作导致无法获取到。这也是网站的一个反爬机制，也是我们爬虫的一大难点。当然本专栏后续会更新对应的解决方法的。

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