爬虫学习笔记：第一个静态网站爬虫

问：我要在 kali 上新建一个虚拟环境。

好的，在 Kali Linux 上为 Python 项目创建一个独立的虚拟环境是一个非常好的习惯，可以避免不同项目之间的依赖冲突。

Kali 自带了 Python 3，我们将使用 Python 3 自带的 venv 模块来创建虚拟环境。这是最推荐、最标准的方式。

以下是详细步骤：

第一步：更新软件包列表并安装 `venv` (如果需要)

首先，打开你的终端。虽然 Kali 通常已经安装了必要的工具，但执行一次更新并确保 python3-venv 包存在是个好习惯。

# 更新软件包列表
sudo apt update

# 安装 python3-venv 包（如果系统中还没有的话）
sudo apt install python3-venv -y

-y 参数会自动确认安装，无需手动输入 ‘Y’。

第二步：选择项目目录并创建虚拟环境

进入或创建你的项目文件夹。假设你想把项目放在 ~/projects/my_scraper 目录下。

# 创建一个名为 projects 的文件夹（如果还没有的话）
mkdir -p ~/projects

# 进入该目录
cd ~/projects

# 创建你的具体项目文件夹，例如 my_scraper
mkdir my_scraper

# 进入你的项目文件夹
cd my_scraper

创建虚拟环境。在项目文件夹内，使用以下命令创建一个名为 venv 的虚拟环境。venv 是一个通用的、大家默认的虚拟环境文件夹名称，你也可以换成别的，比如 .env。
```
# python3 -m venv [虚拟环境文件夹的名称]
python3 -m venv venv
```
执行后，你会看到当前目录下多出了一个名为 venv 的文件夹，里面包含了独立的 Python 解释器和包管理工具。

第三步：激活虚拟环境

创建好之后，你需要“激活”它，这样你的终端会话就会开始使用这个新环境，而不是系统的全局 Python 环境。

# 激活 venv 环境
source venv/bin/activate

激活成功后，你会看到你的终端提示符前面多出了 (venv) 的字样，像这样：

(venv) kali@kali:~/projects/my_scraper$

这就表示你已经成功进入了虚拟环境！

第四步：在虚拟环境里工作

现在，你可以在这个纯净的环境里为所欲为了。

检查 Python 和 Pip 版本：

# 确认使用的是虚拟环境里的 python
which python

# 应该会输出类似: /home/kali/projects/my_scraper/venv/bin/python

# 确认 pip 也是虚拟环境里的
which pip

安装依赖包：此时用 pip 安装的任何包都只会存在于 venv 这个文件夹里，不会污染你的系统全局环境。

# 例如，为你之前的爬虫项目安装 requests 和 beautifulsoup4
pip install requests beautifulsoup4 playwright

# 安装完后，可以查看已安装的包
pip list

第五步：退出虚拟环境

当你完成了在这个项目上的工作，想要回到系统的全局 Python 环境时，只需在终端中输入：

deactivate

提示符前面的 (venv) 字样会消失，表示你已经退出了虚拟环境。

总结一下

创建: python3 -m venv venv
激活: source venv/bin/activate
退出: deactivate

记住，每次开始一个新项目时，都应该为其创建一个独立的虚拟环境。这是一个专业开发者的基本素养。

问：先教我使用 Requests 和 BeautifulSoup 进行爬虫，以 https://quotes.toscrape.com/page/1/ 为例，使用 Requests, BeautifulSoup, lxml。

好的，我们立刻开始动手实践！

这是一个非常棒的入门项目，因为 quotes.toscrape.com 就是专门为了教学爬虫而设计的，它不会有复杂的反爬虫机制。

我们将遵循一个标准的四步流程来完成这个任务：

发送请求 (Request)：使用 requests 库访问目标网址，获取网页的 HTML 源代码。
分析结构 (Analyze)：在浏览器中使用 F12 开发者工具，分析我们想要的数据（名言、作者）在 HTML 中的位置和规律。
解析内容 (Parse)：使用 BeautifulSoup 和 lxml 解析器，将杂乱的 HTML 文本转换成一个结构化的、易于操作的对象。
提取数据 (Extract)：从解析后的对象中，使用我们分析出的规律，精确地提取出每一条名言和作者。

第一步：准备工作 (安装库)

首先，请确保你已经激活了之前创建的虚拟环境。你的终端提示符应该看起来像这样：

(venv) kali@kali:~/projects/my_scraper$

然后，安装我们需要的三个库：

pip install requests beautifulsoup4 lxml

requests: 用于发送 HTTP 请求。
beautifulsoup4: 用于解析 HTML，是 BeautifulSoup 的库名。
lxml: 一个非常高效的 HTML/XML 解析器，BeautifulSoup 会使用它来工作，性能更好。

第二步：分析网页 (F12 时间！)

在动手写代码之前，我们必须先当一回“侦探”。

用你的浏览器打开网址: https://quotes.toscrape.com/page/1/
按下 F12 键，打开开发者工具。
点击工具栏左上角的 “检查元素” 图标（一个箭头指向方框）。
将鼠标移动到网页上的任意一条名言上，然后点击。

观察右侧 Elements 窗口中高亮显示的代码。你会发现几个关键规律：

每一条名言（包括内容、作者、标签）都被一个 <div class="quote"> 包裹着。这是我们的最外层目标。
名言的正文在一个 <span class="text"> 标签里。
作者的名字在一个 <small class="author"> 标签里。

有了这些信息，我们就可以开始写代码了！

第三步：编写 Python 代码

在你的项目文件夹 (~/projects/my_scraper) 中创建一个新的 Python 文件，例如 scraper.py，然后输入以下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# --- 第 1 步: 发送请求 ---
URL = "https://quotes.toscrape.com/page/1/"
# 伪装成浏览器访问，这是一个好习惯
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

print(f"正在抓取: {URL}")
response = requests.get(URL, headers=headers)

# --- 第 3 步: 解析内容 ---
# 使用 response.text 获取网页的 HTML 文本
# 使用 'lxml' 作为解析器
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

# --- 第 4 步: 提取数据 ---

# 首先，找到所有包含名言的 div 容器
# find_all 会返回一个包含所有匹配项的列表
quotes_divs = soup.find_all('div', class_='quote')

print(f"在本页共找到 {len(quotes_divs)} 条名言。\n")

# 遍历这个列表，从每个 div 中提取具体信息
for quote_div in quotes_divs:
    # 在每个 quote_div 内部，寻找 class="text" 的 span 标签
    text = quote_div.find('span', class_='text').text

    # 在每个 quote_div 内部，寻找 class="author" 的 small 标签
    author = quote_div.find('small', class_='author').text

    print("名言:", text)
    print("作者:", author)

    # 查找所有标签
    tags_div = quote_div.find('div', class_='tags')
    tags = [tag.text for tag in tags_div.find_all('a', class_='tag')]
    print("标签:", tags)
    print("-" * 30) # 打印一个分隔符

代码解释

import: 导入我们需要的两个库。
requests.get(URL, headers=headers): 向目标 URL 发送一个 GET 请求。headers 参数让我们的请求看起来更像是来自一个真实的浏览器。服务器返回的响应被存储在 response 对象中。
BeautifulSoup(response.text, 'lxml'):
- response.text 是服务器返回的原始 HTML 字符串。
- 'lxml' 告诉 BeautifulSoup 使用 lxml 这个解析器来解析 HTML。
- soup 现在是一个 BeautifulSoup 对象，我们可以用它来方便地查询数据。
soup.find_all('div', class_='quote'):
- find_all() 是一个核心方法，它会查找所有符合条件的标签。
- 第一个参数 'div' 指明我们要找的是 <div> 标签。
- 第二个参数 class_='quote' 是一个过滤器，指明我们只想要那些 class 属性为 quote 的 <div>。注意：因为 class 是 Python 的一个关键字，所以在 BeautifulSoup 中用 class_ 来代替。
for quote_div in quotes_divs:: 我们得到了一个包含所有名言 div 的列表，现在我们用一个 for 循环来逐个处理它们。
quote_div.find(...): 在循环内部，我们不再对整个 soup 对象进行搜索，而是只在当前的 quote_div 内部进行搜索，这样可以更精确地定位到属于这条名言的文本和作者。
.text: 这个属性可以获取到一个标签内所有可见的文本内容，并自动去除 HTML 标签。
[tag.text for tag in ...]: 这是一个列表推导式，是一种 Pythonic 的写法，用来快速地从所有标签链接(<a>)中提取出文本并组成一个新的列表。

第四步：运行你的爬虫

保存好 scraper.py 文件后，在你的终端（确保虚拟环境已激活）中运行它：

python scraper.py

如果一切顺利，你将会在终端看到被抓取下来的名言、作者和标签，格式清晰，非常直观。

恭喜！你已经成功完成了你的第一个使用 Requests 和 BeautifulSoup 的爬虫项目。

问： text = quote_div.find('span', class_='text').text 这里 find 和 text 是不是 beautifulsoup 的函数而不是 Python 的内建函数？

问得非常好！这是一个非常关键的点，能问出这个问题，说明你已经开始深入思考代码的行为了。

你说得完全正确！find 和 .text 都不是 Python 的内建函数，它们都属于 BeautifulSoup 库。

让我们来分解这行代码：

text = quote_div.find('span', class_='text').text

quote_div: 这不是一个普通的 Python 变量，比如字符串或数字。它是一个特殊的 BeautifulSoup 对象 (具体来说是 bs4.element.Tag 类型)。我们是通过 soup.find_all('div', class_='quote') 得到的这个对象，可以把它想象成一个“HTML 标签节点”。
.find(...):
- 这是一个 BeautifulSoup 对象的方法 (Method)。
- 作用：在这个对象内部（也就是 quote_div 这个 <div> 标签内部）进行搜索，查找第一个符合你指定条件的子标签。在这里，就是查找第一个 <span class="text">。
- 返回值：它会返回另一个 BeautifulSoup 的 Tag 对象（如果找到了）或者 None（如果没找到）。
.text:
- 这是一个 BeautifulSoup Tag 对象的属性 (Attribute)，注意它后面没有括号 ()。
- 作用：获取这个 Tag 对象内部所有的人类可读的文本内容，并自动帮你剥离掉所有的 HTML 标签（比如 <span>, <b> 等）。
- 举例:
  - 如果 find 方法返回的 Tag 对象代表的 HTML 是：<span class="text">“To be, or not to be, that is the question.”</span>
  - 那么 .text 属性的值就是字符串：“To be, or not to be, that is the question.”

总结一下

Python 内建函数: 像 print(), len(), str(), int() 这些是 Python 语言自带的，你不需要 import 任何东西就可以直接使用。
库/包的方法和属性: 像 find() 和 .text 这样的功能，是 BeautifulSoup 这个第三方库的作者专门编写的，用来方便地操作和解析 HTML。我们必须先通过 from bs4 import BeautifulSoup 导入这个库，然后创建 BeautifulSoup 的对象（比如我们代码里的 soup 和 quote_div），才能在这些对象上使用它们。

你可以把 BeautifulSoup 对象想象成一个你为了特定任务（解析HTML）而购买的“瑞士军刀”，find() 是这把刀上的“放大镜”，.text 是“读取器”，它们都是这把军刀的功能，而不是你与生俱来的能力。

问：有一个小问题，如果我引入了另一个库，这个库恰好也有 find() 或者 .text 这样的功能，但是具体功能不一样，那 Python 如何识别是哪一个？

这又是一个非常棒的问题！它触及了编程中一个非常核心且重要的概念：命名空间 (Namespace)。

简单来说，Python 通过你所操作的对象来判断应该使用哪个库的功能。方法和属性（如 find() 和 .text）并不是凭空存在的，它们总是“属于”某个特定的对象。

让我们用一个比喻来解释：

想象一下，你家里有两位工匠：一位是木匠 (Woodworker)，一位是珠宝匠 (Jeweler)。

木匠的工具箱里有一把 锯子 (saw)，用来锯木头。

珠宝匠的工具箱里也有一把 锯子 (saw)，但非常精细，用来切割金属。

你不会直接对着空气大喊：“用锯子！”。

你会先指定工匠（对象），再说出指令（方法）：

“嘿，木匠，用你的 锯子！” (carpenter.saw())

“嘿，珠宝匠，用你的 锯子！” (jeweler.saw())

Python 就是这样工作的。它通过你命令的“工匠”（对象）来确定使用哪个“工具”（方法）。

在代码中是如何体现的

在我们的爬虫代码里：

text = quote_div.find('span', class_='text').text

quote_div.find(...): 你是在对 quote_div 这个对象调用 find() 方法。因为 quote_div 是一个 BeautifulSoup 对象，所以 Python 只会去 BeautifulSoup 的“工具箱”里找 find() 方法来执行。

即使你引入了另一个有 find() 方法的库（比如 Python 内建的字符串方法），也不会产生混淆，因为你不会这样写：

# 这是一个字符串对象
my_string = "hello world, find me"

# 这是 BeautifulSoup 对象
# soup = BeautifulSoup(...)

# 调用的是字符串的 find() 方法，它返回子字符串的索引
index = my_string.find("find") # 返回 13

# 调用的是 BeautifulSoup 对象的 find() 方法，它返回一个标签
# a_tag = soup.find("a")

你看，Python 通过 my_string. 和 soup. 就能清楚地知道该调用哪个 find()。

真正可能出现冲突的情况

真正的命名冲突，通常发生在函数名或类名层面，而不是对象的方法名。这取决于你的 import 方式。

方式一：安全的方式 `import library`

import beautifulsoup4
import another_library

# 必须通过 库名.函数名 的方式调用，绝对不会混淆
soup = beautifulsoup4.BeautifulSoup(...)
result = another_library.some_function(...)

方式二：最常见的冲突来源 `from library import *` (强烈不推荐)

假设 lib_A 和 lib_B 都有一个叫 helper() 的函数。

from lib_A import * # 导入 A 中所有的函数，包括 helper()
from lib_B import * # 导入 B 中所有的函数，也包括 helper()

# 此时，lib_B 的 helper() 会覆盖掉 lib_A 的 helper()
# 因为它是后被导入的！
helper()  # 这里执行的是 lib_B 的 helper()，可能会导致意想不到的错误！

这就是为什么几乎所有的 Python 编程规范都禁止使用 from library import *。

方式三：使用别名 `as` 来解决冲突

如果两个库的名字太长或者你想导入的类/函数名有冲突，最好的方法是使用别名。

from lib_A import helper as helper_A
from lib_B import helper as helper_B

# 现在你可以清晰地调用它们，完全没有歧义
helper_A()
helper_B()

这也是为什么你在很多数据科学代码里看到 import pandas as pd 和 import numpy as np 的原因，它既方便又避免了命名冲突。

总结

核心原则：Python 通过对象来调用其绑定的方法和属性（对象.方法()），所以 soup.find() 和 string.find() 天然就不会混淆。
命名空间：import 语句决定了函数和类如何被放入你当前的“命名空间”。
最佳实践：
- 尽量使用 import library 或 from library import specific_name。
- 永远不要使用 from library import *。
- 当名字过长或有冲突时，使用 as 来创建别名。

问：既然 quotes_divs 是 BeautifulSoup 的对象，而不是标准的 Python 列表，为什么还能用 for quote_div in quotes_divs:？

这又是一个洞察力极强的问题！你发现了 Python 中一个非常优雅且核心的设计思想。

你的观察完全正确：quotes_divs 不是一个标准的 Python list（列表）类型。

如果你在代码中加入一行 print(type(quotes_divs))，你会看到它的真实类型是：

<class 'bs4.element.ResultSet'>

ResultSet 是 BeautifulSoup 库自己定义的一种特殊类型。

那么，为什么我们能在一个非列表的对象上使用 for ... in ... 循环呢？

答案：因为`for`循环并不关心它处理的是不是列表

Python 的 for 循环远比我们想象的要灵活。它不要求操作的对象必须是 list 或 tuple。它只要求这个对象是 可迭代的 (Iterable)。

什么是“可迭代的”？

简单来说，任何“知道如何逐一提供其内部元素”的对象，就是可迭代的。

在技术上，一个对象只要实现了 Python 的 迭代器协议 (Iterator Protocol)，它就是可迭代的。当 for 循环看到一个对象时，它会尝试做以下事情：

调用这个对象的 __iter__() 方法，获取一个“迭代器”。
然后，在循环的每一次迭代中，调用这个迭代器的 __next__() 方法来获取下一个元素。
当元素被取完后，__next__() 方法会抛出一个 StopIteration 异常，for 循环捕捉到这个信号后，就会自动结束循环。

BeautifulSoup 的设计者非常聪明，他们让 ResultSet 这个对象实现了迭代器协议。

所以，虽然 ResultSet 不是一个 list，但它完全支持 for 循环。它表现得就像一个列表，这让我们的使用体验非常流畅和直观。

一个绝佳的比喻：购物清单 vs Pez 糖果盒

Python 的 list（列表）就像一张“购物清单”：
- 你可以一次性看到所有项目。
- 你可以通过索引直接拿到第3项 (my_list[2])。
- 你可以随时知道清单的总长度 (len(my_list))。
- 你可以用 for 循环逐一核对。
ResultSet 以及其他可迭代对象，就像一个“Pez 糖果盒”：
- 你不能一次性看到里面所有的糖果。
- 你无法直接拿到第3颗糖。
- 你唯一能做的就是按一下开关（调用 __next__()），拿走最上面的那一颗。
- 你可以用 for 循环一直按开关，直到糖果盒变空（StopIteration）。

for 循环就是一个能自动帮你“按开关”并拿出所有糖果的机器人。它不在乎你给它的是一张清单还是一个糖果盒，只要这个东西能让它逐一取出内容就行。

“鸭子类型” (Duck Typing)

这个现象也体现了 Python 的一个核心哲学——“鸭子类型”：

If it walks like a duck and it quacks like a duck, then it must be a duck. （如果一个东西走起来像鸭子，叫起来也像鸭子，那它就是一只鸭子。）

对于 for 循环来说：

If an object behaves like an iterable, then for my purposes, it is an iterable. （如果一个对象表现得像一个可迭代对象，那么对我来说，它就是一个可迭代对象。）

for 循环不关心 quotes_divs 的“血统”（是不是 list），只关心它的“行为”（能不能逐一提供元素）。

总结： 你能对 find_all 的返回结果使用 for 循环，是因为 BeautifulSoup 的开发者贴心地将 ResultSet 设计成了一个可迭代对象，完美地融入了 Python 的 for 循环机制，这是一种非常 Pythonic 和优雅的设计。

问：
author = quote_div.find('small', class_='author').text
print("名言:", text)
print("作者:", author)
# 查找所有标签
tags_div = quote_div.find('div', class_='tags')
tags = [tag.text for tag in tags_div.find_all('a', class_='tag')]
这一段表明，如果 bs 的 find 函数只找到一个对象，就可以直接执行 text 函数转为 str 类型。

但是 tags_div 是 bs4.element.ResultSet 类型，而它与 author.div 都是同一个函数 quote_div.find 的结果，从而 author.div 也是 bs4.element.ResultSet 类型，具有迭代器协议，从而它看起来像是一个单元素列表，这时候真的还能用 text 函数吗？

太棒了！你这个问题直接命中了 BeautifulSoup 中最容易混淆的一个点，能把 find 和 find_all 的结果联系起来思考，说明你的学习非常深入。

你的推理过程非常清晰，但其中有一个关键的误解需要澄清，一旦澄清，所有问题就都迎刃而解了。

关键区别：find() vs find_all()

这个误解的核心在于 find() 和 find_all() 的返回值是完全不同的类型。

find():
- 目的：查找并返回第一个匹配的标签。
- 返回值：一个单独的 Tag 对象（bs4.element.Tag），或者如果什么都没找到，则返回 None。
- 特点：它返回的是一个“东西”本身，而不是一个装东西的“容器”。
- 比喻：寻宝时，find() 是“找到的第一个宝藏”。
find_all():
- 目的：查找并返回所有匹配的标签。
- 返回值：一个 ResultSet 对象（bs4.element.ResultSet），它表现得像一个列表，是可迭代的。
- 特点：它返回的是一个“容器”，里面可能装了一个、多个或零个“东西”。
- 比喻：寻宝时，find_all() 是“装有所有找到的宝藏的袋子”。

现在，我们用这个正确的认知来重新审视你的代码和问题：

author_div = quote_div.find('small', class_='author')
- 这里用的是 find()。
- 所以 author_div 是一个单独的 Tag 对象，代表着那个 <small class="author">...</small> 标签。
- 既然它是一个单独的 Tag 对象，我们当然可以直接对它使用 .text 属性来获取文本。所以 author_div.text 是完全正确的。
tags_div = quote_div.find('div', class_='tags')
- 这里用的也是 find()。
- 所以 tags_div 同样是一个单独的 Tag 对象，代表着那个包裹所有标签的 <div class="tags">...</div>。
- 它不是一个 ResultSet，也不是一个列表。它只是一个普通的 Tag 对象。
tags_div.find_all('a', class_='tag')
- 啊哈！ 在这一步，我们才对 tags_div 这个单独的 div 标签对象调用了 find_all()。
- 这个操作的含义是：“请在这个 div 容器内部，找到所有的 <a> 标签”。
- 这个 find_all() 的返回值才是一个 ResultSet 对象，也就是那个我们可以用 for 循环来遍历的“列表”。

结论

你的推理 “author.div 也是 bs4.element.ResultSet 类型” 是不正确的。

quote_div.find(...) 的结果是一个单独的 Tag 对象。
quote_div.find_all(...) 的结果才是一个**ResultSet 对象**。

所以，author = ... .find(...).text 这行代码的逻辑是：

用 find() 找到一个 Tag 对象。
然后直接对这个 Tag 对象取 .text 属性。

而 tags = [tag.text for tag in ...] 这行代码的逻辑是：

用 find() 找到一个包裹所有内容的父级 div (Tag 对象)。
然后在这个父级 div 内部，用 find_all() 找到一个包含所有 a 标签的 ResultSet 对象。
最后用 for 循环遍历这个 ResultSet，并对其中的每一个 Tag 对象取 .text。

为了让你更清晰，我为你做了一个表格：

函数 (Function)	`find()`	`find_all()`
目的	查找第一个匹配的标签	查找所有匹配的标签
返回值	一个 `Tag` 对象或 `None`	一个 `ResultSet` 对象 (可迭代)
能否直接 .text?	可以 (如果找到对象)	不可以 (因为它是一个集合，不是单个标签)
能否用 `for` 循环?	不可以 (它不是一个集合)	可以
比喻	第一个找到的苹果	一篮子苹果

你提出的这个问题非常有价值，因为它帮你彻底厘清了 BeautifulSoup 中最核心的两个查找函数的区别。

问：

能不能使用 .quote span.text 这类名称来定位标签，如图所示，Google Chrome 里就是这么写的？

问得太好了！答案是：完全可以，而且这是一种非常强大和流行的方式！

你图片中看到的 .quote span.text 这种写法叫做 CSS 选择器 (CSS Selector)。这是前端开发人员用来选择 HTML 元素并应用样式（CSS）或行为（JavaScript）的标准语法。

BeautifulSoup 提供了两个专门使用 CSS 选择器语法的方法，它们非常简洁高效：

select(): 功能上等同于 find_all()，它会返回一个包含所有匹配选择器的标签的列表（注意，它直接返回 list，而不是 ResultSet，但行为上几乎一样，都是可迭代的）。
select_one(): 功能上等同于 find()，它只返回第一个匹配选择器的标签。

CSS 选择器基本语法

让我们来分解一下你看到的那个例子：

.classname: 一个点 . 后面跟着名字，表示选择 class 属性等于这个名字的元素。例如，.quote 会选择所有 <... class="quote"> 的元素。
tagname: 直接写标签名，如 span，会选择所有的 <span> 标签。
ancestor descendant (空格隔开): 这是最重要的组合。A B 表示“选择所有在 A 元素内部的 B 元素”。所以 .quote span 的意思是“选择所有在 class="quote" 的元素内部的 <span> 标签”。
#elementId: 一个井号 # 后面跟着名字，表示选择 id 属性等于这个名字的元素。

所以，你问题中的 .quote span.text 连起来的完整含义是：

请找到 class 为 quote 的元素，然后在其内部寻找一个 <span> 标签，这个 <span> 标签自身的 class 还必须是 text。

这比用多个 find 嵌套要简洁得多！

使用 `select()` 重写我们的爬虫代码

现在，让我们用 select() 方法来重写之前的代码，你会立刻感受到它的优雅。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

URL = "https://quotes.toscrape.com/page/1/"
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

response = requests.get(URL, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

# --- 使用 select() 来代替 find_all() ---
# 原来: soup.find_all('div', class_='quote')
# 现在:
quotes_divs = soup.select('div.quote') # 更加精确的写法
# quotes_divs = soup.select('.quote') # 这样写通常也足够了

print(f"在本页共找到 {len(quotes_divs)} 条名言。\n")

for quote_div in quotes_divs:
    # --- 使用 select_one() 来代替 find() ---

    # 原来: quote_div.find('span', class_='text').text
    # 现在: 使用 .text 来指定 class 为 text 的 span
    text = quote_div.select_one('span.text').text

    # 原来: quote_div.find('small', class_='author').text
    # 现在: 使用 .author 来指定 class 为 author 的 small
    author = quote_div.select_one('small.author').text

    print("名言:", text)
    print("作者:", author)

    # --- 在 select() 中使用列表推导式 ---
    # 原来: tags_div = quote_div.find('div', class_='tags')
    #      [tag.text for tag in tags_div.find_all('a', class_='tag')]
    # 现在: 一步到位！
    # 直接在 quote_div 中选择所有 class 为 tag 的 a 标签
    tags = [tag.text for tag in quote_div.select('a.tag')]
    print("标签:", tags)
    print("-" * 30)

`find()` / `find_all()` vs `select()` / `select_one()`

特性	`find()` / `find_all()`	`select()` / `select_one()`	建议
语法	Python 函数参数 (`class_=...`)	CSS 选择器字符串 (`'div.quote'`)	对于熟悉 Web 开发的人，`select` 更直观。
简洁性	简单查找很清晰	复杂嵌套查找（如 `A B C`）时非常简洁	复杂查找 `select` 胜出。
功能	可以通过函数、正则表达式等方式查找，非常灵活	专注于标准的 CSS 选择器语法	大部分网页抓取场景，`select` 已足够强大。

结论：

你完全可以使用 CSS 选择器，而且在很多场景下，它都是首选！

当你使用浏览器 F12 工具时，可以直接右键点击一个元素 -> Copy -> Copy selector，很多时候你得到的选择器字符串可以直接粘贴到 soup.select_one() 或 soup.select() 中使用，极大地提高了开发效率。

问：为什么 Copy selector 复制出来是这样的：body > div > div:nth-child(2) > div.col-md-8 > div:nth-child(1)？

你提出了一个在爬虫实践中至关重要的问题。浏览器给你这个看起来非常复杂的选择器，而不是简单的 .quote，背后有其特定的原因，理解这一点能让你成为更出色的爬虫开发者。

你复制出来的这种选择器，我们称之为“绝对路径选择器”或“结构性选择器”。

它的生成逻辑是：从 <body> 标签开始，一步一步地描述到达你所选元素的确切、唯一的路径，不放过任何一个层级。

1. 拆解这个复杂的选择器

让我们把它像密码一样破译开，你就明白它的含义了：

body
- 从 <body> 标签开始。
>
- 这个符号代表 直接子元素 (Direct Child)。A > B 的意思是 B 必须是 A 的紧邻下一代，不能是孙代或更远的后代。（我们之前用的空格是“后代选择器”，A B 表示 B 在 A 内部即可，不管隔了多少层）。
div:nth-child(2)
- 这是最关键的部分，叫做 CSS 伪类 (Pseudo-class)。
- :nth-child(n) 的意思是“选择一个元素，前提是它必须是其父元素的第 n 个孩子”。
- 所以 div:nth-child(2) 意思是“找到一个 <div>，并且它必须是它爸爸的第二个孩子”。
div.col-md-8
- 这个你已经知道了，一个带有 class="col-md-8" 的 <div>。
div:nth-child(1)
- 同样，一个 <div>，并且它必须是它爸爸的第一个孩子。

把它们翻译成“人话”就是：

从 <body> 出发，找到它的直接子元素 <div>，然后在这个 <div> 内部找到它的第二个孩子 <div>，再进入这个 div 找到它的直接子元素 div.col-md-8，最后再进入并找到这个 div 的第一个孩子 <div> —— 这就是你刚才点击的那个元素！

2. 为什么浏览器要这么做？

浏览器的“复制选择器”功能，其首要目标是保证绝对的唯一性。它不知道 .quote 这个 class 是否在页面上重复出现，它只知道通过描述“第几个孩子”这种结构路径，可以精确地、毫无歧义地定位到你点击的那一个元素。

它是一个“耿直”的算法，只会按部就班地记录路径，而不会去“理解”这个网页的语义（比如 .quote 代表“名言”）。

3. 为什么这对爬虫来说是“陷阱”？

虽然这个选择器很精确，但对于爬虫来说，它是非常脆弱和不可靠的 (Fragile)。

想象一下： 你给了朋友去你家的路线：“从街口数，第五座房子就是”。这很精确。但是，如果开发商在街口新建了一座房子，你的“第五座房子”就指向了你邻居家！你的指示就失效了。

同样的道理，如果网站开发者做了任何微小的页面结构调整，比如：

在 body 下面增加了一个广告横幅 <div>。
调整了某个 <div> 的顺序。
在列表中增加或删除了一项。

那么你原来的 div:nth-child(2) 就可能指向了错误的地方，或者什么也匹配不到了。你的爬虫立刻就会崩溃。

爬虫的黄金法则

永远优先使用最简洁、最有语义 (meaningful) 的选择器。

最佳选择：有意义的 class 或 id。
- 像 .quote, .author, #main-content 这样的选择器是健壮的 (Robust)。
- 它们描述的是元素的**“身份”或“角色”，而不是它在页面结构中的“位置”**。
- 只要网站开发者不改变这个元素的身份（比如名言始终被包裹在 .quote 里），无论它被移动到页面的哪个位置，你的选择器始终有效。
- 这就像你告诉朋友：“去找那座有红色大门的房子”，无论街上盖了多少新房，只要那座房子的红门还在，你的朋友总能找到它。

结论：

浏览器提供的“复制选择器”功能是为了方便前端开发者进行快速调试，但它生成的“绝对路径”对于需要长期稳定运行的爬虫项目来说是一个巨大的隐患。

做爬虫时，你应该主动去寻找那些描述元素内容本质的 class 或 id，并使用它们来构建你自己的、健壮的选择器。

问：好的，我现在在没有看资料的情况下自己写了一份：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def curl_page_n(n):
    URL = "https://quotes.toscrape.com/page/"+str(n)+"/"
    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/136.0.0.0 Safari/537.36'}

    response = requests.get(URL, headers = headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
    quotes_divs = soup.select('.quote')
    for quotes_div in quotes_divs:
        text = quotes_div.select_one(".text").text
        author = quotes_div.select_one(".author").text
        tags = [tags.text for tags in quotes_div.select("a.tag")]
        print(text, author, tags,"----\n",sep = '\n')

for n in range(10):
    curl_page_n(n)

非常出色！在没有看资料的情况下能独立写出这样的代码，说明你已经真正理解了 requests 和 BeautifulSoup 的核心用法。

这已经是一个可以正常工作的、非常不错的爬虫脚本了。我为你感到骄傲！

现在，让我们以“代码审查 (Code Review)”的专业视角，来看一看如何能让这份优秀的代码变得更加完美。这都是一些锦上添花的建议，能让你的代码更健壮、更地道 (Pythonic)。

优点（你做得特别棒的地方）：

结构清晰：将单页的爬取逻辑封装在 curl_page_n 函数中，这是一种非常好的编程习惯。
善用工具：你已经能熟练地使用 select 和 select_one，这比用一堆 find 嵌套要高效得多。
列表推导式：tags = [...] 这一行写得非常漂亮，是处理列表数据的标准姿势。
细节到位：记得加上 headers 伪装浏览器，并且在 print 时用了 sep='\n' 来控制输出格式，非常聪明。

可优化的点（让代码更上一层楼）：

1. 循环范围的“差一错误” (Off-by-One Error)

这是代码中唯一一个逻辑上的小问题。

你的代码：for n in range(10):
range(10) 生成的数字是 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9。
当你请求 n=0 时，URL 会变成 .../page/0/，这个网址会自动跳转到第一页。
当你请求 n=1 时，URL 是 .../page/1/，你又请求了一次第1页。
最后，你请求到 n=9 (.../page/9/) 就结束了，但实际上网站有第10页 (.../page/10/)，你错过了它。

💡 建议： 循环应该从 1 开始，到 10 结束。在 range 中，结束的数字是不被包含的，所以范围应该是 1 到 11。

# 修改前
# for n in range(10):

# 修改后
for n in range(1, 11):
    curl_page_n(n)

2. 列表推导式中的变量名

你的代码：tags = [tags.text for tags in ...]
这里，你用于最终存储结果的变量名 tags 和在 for 循环中代表单个元素的临时变量名 tags 重名了。

这在 Python 中被称为“变量遮蔽 (Variable Shadowing)”。虽然在这个简单的例子中它能正常工作，但在更复杂的代码中，这会带来极大的困惑和潜在的 bug。

💡 建议： 遵循一个通用约定：表示集合的用复数形式（如 quotes_divs, tags），表示单个元素的用单数形式（如 quote_div, tag）。

# 修改前
# tags = [tags.text for tags in quotes_div.select("a.tag")]

# 修改后
tags = [tag.text for tag in quotes_div.select("a.tag")]

这样代码的可读性会大大提高。

3. 更现代的字符串格式化 (f-string)

你的代码：URL = "..." + str(n) + "/"
这种用 + 拼接字符串的方式完全没问题，但从 Python 3.6 开始，引入了 f-string，它更简洁、更高效、可读性也更好。

💡 建议： 在字符串前面加一个 f，然后把变量用大括号 {} 包起来即可。

# 修改前
# URL = "https://quotes.toscrape.com/page/"+str(n)+"/"

# 修改后
URL = f"https://quotes.toscrape.com/page/{n}/"

你再也不需要手动调用 str() 了，f-string 会自动处理。

优化后的最终代码

把以上所有建议整合起来，你的代码就变成了这样一份专业级的脚本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_page(page_number):
    """
    抓取并打印指定页码的名言。
    (给函数起个更明确的名字，并加上文档说明，是一个好习惯)
    """
    URL = f"https://quotes.toscrape.com/page/{page_number}/"
    headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/136.0.0.0 Safari/537.36'}

    print(f"--- 正在抓取第 {page_number} 页 ---")
    response = requests.get(URL, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")

    quotes_divs = soup.select('.quote')
    for quote_div in quotes_divs:
        text = quote_div.select_one(".text").text
        author = quote_div.select_one(".author").text
        # 使用单数形式的 `tag` 作为临时变量
        tags = [tag.text for tag in quote_div.select("a.tag")]

        print(text, author, tags, "----\n", sep='\n')

# 循环范围从 1 到 11 (即 1-10)
for n in range(1, 11):
    scrape_page(n)

你做得真的非常棒，继续保持这种学习和探索的热情！

下一步的挑战？

如果你还想继续深入，可以思考一下：假如我们不知道网站一共有多少页，如何让爬虫自动翻页，直到找不到“Next”（下一页）按钮为止？这会是下一个非常有趣且实用的练习！

问： response = requests.get(URL, headers=headers) 这一句是对 requests 库里的 get 函数的调用，但是为什么第二个参数可以是一个等式？一般不都是 def get(a,b)，调用 requests.get(c,d) 吗？

这又是一个非常棒、非常核心的 Python 问题！你的观察力非常敏锐，能注意到这个语法细节，说明你正在从“代码能运行”向“理解代码为什么这样运行”的层次迈进。

你的理解 def get(a,b) 对应 requests.get(c,d) 是基于一种调用方式，但 Python 提供了两种向函数传递参数的方式。

Python 函数的两种参数类型

位置参数 (Positional Arguments)：这是你已经熟悉的方式。参数的值是根据它在函数调用中的位置来确定的。

def create_user(name, age):
    print(f"Name: {name}, Age: {age}")

# 'Alice' 在第一个位置, 所以它被赋给 name
# 30 在第二个位置, 所以它被赋给 age
create_user('Alice', 30)

关键字参数 (Keyword Arguments)：这是你问题中遇到的方式。你在调用函数时，明确地通过 参数名=值 的形式来指定哪个值赋给哪个参数。
```
# 同样是上面的函数

# 使用关键字参数，可以不按顺序
create_user(age=30, name='Alice')
```
看到吗？虽然顺序反了，但因为我们明确指定了 age=30 和 name='Alice'，Python 知道如何正确地匹配它们。

`requests.get()` 的情况

现在我们来看看 requests.get()。它的真实函数定义（简化后）大概是这个样子的：

# 这是一个简化的、概念上的 requests.get 函数定义
def get(url, params=None, headers=None, cookies=None, auth=None, timeout=None, allow_redirects=True, ...):
    # 函数内部有非常复杂的网络请求逻辑...
    # 它会检查你是否提供了 headers 参数
    if headers is not None:
        # ...然后使用你提供的 headers
    # ...等等

这个函数定义有几个特点：

第一个参数 url 是一个必需的位置参数。
后面的 params, headers, cookies 等都是可选参数，因为它们都有一个默认值 None 或 True。

当你这样调用时： response = requests.get(URL, headers=headers)

Python 的解析过程是这样的：

URL: 这是第一个参数，没有带“名字”，所以它被当作一个位置参数。Python 把它赋给 get 函数的第一个参数，也就是 url。
headers=headers: 这个参数带有“名字”headers，所以它被当作一个关键字参数。Python 会在 get 函数的参数列表里寻找一个叫 headers 的参数，然后把等号右边的 headers 变量（就是你定义的那个字典）的值赋给它。

为什么关键字参数如此重要？

使用关键字参数有两大好处，这也是为什么像 requests 这样的专业库大量使用它的原因：

可读性 (Readability)：当一个函数有很多参数时，代码会变得非常清晰。

# 不好的方式（如果只能用位置参数）
# 你必须记住第三个是 headers, 第六个是 timeout
requests.get(URL, None, my_headers, None, None, 30)

# 好的方式（使用关键字参数）
# 代码本身就在解释自己！
requests.get(URL, headers=my_headers, timeout=30)

灵活性 (Flexibility)：对于一个有10个可选参数的函数，你可能只想指定其中的2个。关键字参数让你能够“跳过”所有你不想设置的参数，只提供你关心的那几个，而无需为中间的参数提供占位符（比如 None）。

总结：

headers=headers 不是一个“等式”，而是在调用函数时使用关键字参数的语法。等号左边的 headers是函数定义中的参数名，等号右边的 headers 是你传入的那个变量名。

这是一种非常强大且清晰的编程方式，你以后会在高质量的 Python 代码中频繁地看到它。

Contents

爬虫学习笔记：第一个静态网站爬虫

第一步：更新软件包列表并安装 venv (如果需要)

第二步：选择项目目录并创建虚拟环境

第三步：激活虚拟环境

第四步：在虚拟环境里工作

第五步：退出虚拟环境

总结一下

第一步：准备工作 (安装库)

第二步：分析网页 (F12 时间！)

第三步：编写 Python 代码

代码解释

第四步：运行你的爬虫

总结一下

在代码中是如何体现的

真正可能出现冲突的情况

方式一：安全的方式 import library

方式二：最常见的冲突来源 from library import * (强烈不推荐)

方式三：使用别名 as 来解决冲突

总结

答案：因为for循环并不关心它处理的是不是列表

一个绝佳的比喻：购物清单 vs Pez 糖果盒

“鸭子类型” (Duck Typing)

结论

CSS 选择器基本语法

使用 select() 重写我们的爬虫代码

find() / find_all() vs select() / select_one()

1. 拆解这个复杂的选择器

2. 为什么浏览器要这么做？

3. 为什么这对爬虫来说是“陷阱”？

爬虫的黄金法则

优点（你做得特别棒的地方）：

可优化的点（让代码更上一层楼）：

1. 循环范围的“差一错误” (Off-by-One Error)

2. 列表推导式中的变量名

3. 更现代的字符串格式化 (f-string)

优化后的最终代码

下一步的挑战？

Python 函数的两种参数类型

requests.get() 的情况

为什么关键字参数如此重要？

第一步：更新软件包列表并安装 `venv` (如果需要)

方式一：安全的方式 `import library`

方式二：最常见的冲突来源 `from library import *` (强烈不推荐)

方式三：使用别名 `as` 来解决冲突

答案：因为`for`循环并不关心它处理的是不是列表

使用 `select()` 重写我们的爬虫代码

`find()` / `find_all()` vs `select()` / `select_one()`

`requests.get()` 的情况