requests+BeautifulSoup是新手快速抓取网页数据的最轻量组合，先pip安装二者，用requests.get获取响应并检查status_code、设置encoding防乱码，再用BeautifulSoup解析HTML，通过find/find_all或CSS选择器定位元素，最后用get_text()或属性索引提取内容。
想用 Python 快速抓取网页数据？requests + BeautifulSoup 是最轻量、最易上手的组合，适合新手快速跑通第一个爬虫。
安装依赖：两行命令搞定
打开终端或命令行，依次运行：
- pip install requests —— 发起 HTTP 请求，获取网页源码
- pip install beautifulsoup4 —— 解析 HTML，定位并提取目标内容
不需要额外装 lxml（虽然它更快），bs4 默认用 Python 内置的 html.parser 就够用了。
requests 基础：获取网页内容不踩坑
别一上来就写 headers 或 sleep，先确保能拿到页面：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 用 response = requests.get(url) 获取响应
- 检查 response.status_code == 200，不是 200 就别往下解析了
- 加一句 response.encoding = response.apparent_encoding，避免中文乱码
- 简单网站可省略 headers；但遇到反爬时，加一个常见的 User-Agent 就能绕过大部分基础拦截
BeautifulSoup 入门：从找标签到取文本
解析后不是直接“找文字”，而是按 HTML 结构层层定位：
- 用 soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser') 创建解析对象
- 查单个元素：soup.find('div', class_='title')（注意 class_ 下划线）
- 查多个元素：soup.find_all('a', href=True)，返回列表，可遍历
- 取文本用 .get_text()，取属性用 ['href']（如 a 标签的链接）
- 用 CSS 选择器更简洁：soup.select('.news-list li h3 a')，适合熟悉前端的人
实战小例子：抓取豆瓣电影 Top 250 的片名和评分
目标页：https://www.php.cn/link/fe4d301c85d0283539fa913502072ad7（无需登录）
- 每页 25 条，共 10 页，URL 规律是 ?start=0、?start=25…
- 片名在
- 评分在
- 循环请求 + 解析 + 保存为 CSV，50 行内就能完成
真正卡住你的往往不是语法，而是看懂网页结构——右键「查看网页源代码」或用浏览器开发者工具（F12）点选元素，比猜标签高效得多。
