上一章咱们使用Python实现了一个简单的HTTP请求，瞧着简单，爬虫就是模拟人打开一个个URL浏览一个个网页来爬取数据的，一个成功的HTTP请求，就是一个爬虫的基础。
接下来，咱们以一个实际的例子：爬取百度新闻，来介绍使用BeautifulSoup对HTML进行解析处理。
爬取腾讯新闻
1、寻找数据特征
腾讯新闻的网址URL为：http://news.qq.com/
我们打开网页看看：
我们需要爬取这个页面每一条新闻的标题，鼠标右击一条新闻的标题，选择“审查元素”，出现下图的窗口：
审查元素
图片中红框的位置就是那一条新闻标题在HTML中的结构、位置和表现形式：
它上一级元素为：，再上一级元素为：
我们再看另一条新闻的标题，发现它的结构和之前我们分析的新闻标题的结构是一样的：
通过这些信息，我们就可以确定新闻标题在HTML文档中的位置。
接下来，我们开始使用Python对腾讯新闻标题进行爬取
** 2、编写爬取代码
首先上完整的代码
运行程序，获取到的部分结果为如下所示：
这正是我们所需要的。
虽然代码很简单，但还是做一点点讲解，方便刚刚接触的同学。
3、代码解析
# coding:utf-8
首先，我们定义了文件的编码形式为UTF-8，以避免一些编码错误导致中文乱码。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
然后，我们引入了相关的模块，requests用于HTTP请求，BeautifulSoup用于解析HTML响应。
url = "http://news.qq.com/"
设置一个变量url，值为腾讯新闻的URL
bdata = requests.get(url).text
使用requests.get()对URL发起GET方式的HTTP请求，并使用text()方法获取响应的文本内容，最后将其赋值给变量wbdata。
soup = BeautifulSoup(wbdata,'lxml')
使用BeautifulSoup对响应文本wbdata进行解析处理，这里使用的是lxml库，如何没有安装，可以使用Python自带的html.parser，效果也是一样的。
news_titles = soup.select("div.text > em.f14 > a.linkto")
在解析后的文本中，使用select选择器，在文本中选择指定的元素，通常我们还会使用find()和findall()方法来进行元素选择。
这一步返回的为一个列表，列表内的元素为匹配的元素的HTML源码。
for n in news_titles:
# 提取出标题和链接信息
title = n.get_text()
link = n.get("href")
data = {'标题':title,'链接':link}
print(data)
对结果列表进行遍历，再从遍历的元素中提取出数据，get(“href”)表示获取属性名为“href”的属性值，get_text()表示获取标签的文本信息。
这样，一个简单的腾讯新闻爬虫就完成了，如果对requests模块和BeautifulSoup模块有更加深的学习欲望，可以查看它们的官方文档。
