来源：微信公众号（ID：BigDataDigest）
大数据文摘作品
编译 | 元元、康璐
网络上的信息是任何人穷极一生也无法全部了解的。你需要的或许不是简单的获得信息，而是一个可以收集，整理，分析信息，并且具有拓展性的方法。
你需要网页抓取（Web scraping）技术。
网页抓取可以自动提取网站上的数据信息，并把这些信息用一种容易理解的格式呈现出来。网页抓取应用广泛， 在本教程中我们将重点讲解它在金融市场领域的运用。
如果你是个投资达人，每天查找收盘价一定是个烦心事，更不用提数据来源于多个网站的时候。我们可以用代码写一个网络爬虫 (web scraper) 来帮助我们自动从网站获取股指信息，从而大大简化数据提取过程。
我们开始吧。
我们采用Python进行网页数据抓取，并采用简单强大的BeautifulSoup 库完成分析。
- 对于Mac用户来说， OS X操作系统已经预先安装好Python。您需要打开终端并输入python –version。您应该可以看到python的版本为2.7.x。
- 对于Windows用户而言，请由官方网站安装Python。
下一步，我们需要利用pip命令获取BeautifulSoup 库。Pip 是Python中管理库和包的工具。
在终端中输入：
注意：如果您不能运行上面的命令，在每行前面加上sudo 再试试。
基础知识在学习代码之前，让我们先来了解HTML的基础知识和网页抓取的基本规则。
标签如果你已经充分理解HTML标签，请跳过这一部分
这就是HTML网页的基本语法。
每一对<tag>标签内包含网页的一段代码：
1. <!DOCTYPE html>: HTML 文件必须以文件类型声明开头
2. HTML文件包含在<html>和<html/>标签之间
3. 元（meta）和脚本（script）声明包含在<head>和</head>标签之间
4. 网站上可见的部分包含在<body>和</body>标签之间
5. <h1>和<h6>标签之间的部分为网站标题
6. <p>标签用于定义段落
其他有用的标签还有：<a>是超链接的标签，<table>是表格的标签，<tr>是表格行的标签，<td>是表格列的标签。
并且，HTML标签常常带有标识码(id) 或类(class)属性，标识码用来唯一的识别某个HTML标签，并且标识码的值在整个HTML文件中是唯一的。类属性可以定义同类HTML标签相同的样式。我们可以利用标识码和类来帮助我们定位想要的数据。
如果您想了解关于HTML标签，标识码和类的更多内容，请参考W3Schools 出品的教程。
网络抓取规则1. 在您进行网络抓取时，你应该查看网站的条款和条件。请仔细阅读数据合法使用声明。通常情况下，您抓取的数据不能商用。
2. 您的程序不要过于频繁的向网站发出数据请求（也被称为垃圾请求），这种做法可能会使网站崩溃。请确保您的程序行为合理(也就是说和人类的行为相似)。对一个网站每秒进行一次数据请求是比较好的做法。
3. 网站的布局随时间不断变化，所以请您确保时常重新访问网站，如果需要的话，修改抓取代码。
查看页面让我们以Bloomberg Quote网站的其中一页为例。
作为一个关注股票市场的投资人，我们想要从这一页得到股指名称（标准普尔500指数）和价格。首先，右键点击打开浏览器的检查器(inspector)，查看网页。
请尝试把光标放在股指价格上，你应该可以看到价格周围的蓝色方块，如果你点击这个方块，就可以选中浏览器控制台相应的HTML代码。
从结果可以看出，价格信息包含在好几层HTML标签中：<div> → <div> → <div>.
同样的，如果你把光标放在名称“标准普尔指数“上，并点击，可以看到控制台里这个信息包含在标签< iv>及< h1>之内。
现在我们知道如何依靠类标签找到我们需要的数据了。
学习代码现在我们知道所需数据的位置，我们可以开始写代码构建我们的网络爬虫了。现在请打开您的文字编辑工具！
首先我们要导入我们要用的各种库。
# 导入各种库
import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
然后，我们定义一个变量(quote_page)并赋值为网站的网址链接。
# 赋值网站链接
quote_page = ‘http://www.bloomberg.com/quote/SPX:IND’
接着，利用Python的urllib2库获取方才定义的网址quote_page的 HTML网页信息。
# 检索网站并获取html代码，存入变量”page”中
page = urllib2.urlopen(quote_page)
最后,我们把网页解析为 BeautifulSoup格式，以便我们用BeautifulSoup 库来分析网页。
# 用 beautifulSoup 解析HTML代码并存入变量“soup”中`
soup = BeautifulSoup(page, ‘html.parser’)
现在我们有了包含整个网页的HTML代码的变量soup。我们就从soup开始着手提取信息。
别忘了我们的数据存储在特有的层次中。BeautifulSoup库中的find()函数可以帮助我们进入不同的层次提取内容。我们需要的HTML类“名称”在整个网页中是独一无二的，因此我们可以简单的查找<div>
# 获取“名称”类的<div>代码段落并提取相应值
name_box = soup.find(‘h1’, attrs={‘class’: ‘name’})
在我们得到标签之后，我们可以用name_box的text属性获取相应值
name = name_box.text.strip() # strip() 函数用于去除前后空格
print name
采用相似的方法，我们可以得到股指价格数据。
# 获取股指价格数据
price_box = soup.find(‘div’, attrs={‘class’:’price’})
price = price_box.text
print price
当你运行程序时，应该可以看到程序输出当前的标普500指数的价格。
导出Excel CSV格式数据我们已经学会如何获取数据，现在来学习如何存储数据了。Excel逗号隔开的数据格式（CSV）不失为一个好选择。这样我们就可以在Excel中打开数据文件进行查看和进一步处理。
在此之前，我们需要导入Python的csv模块和datetime模块。Datetime模块用于获取数据记录时间。请将下面几行代码插入您的导入代码部分。
import csv
from datetime import datetime
在您代码的最下方，加上把数据写入CSV文件的代码。
# 以“添加”模式打开一个csv文件, 以保证文件原有信息不被覆盖
with open(‘index.csv’, ‘a’) as csv_file:
writer = csv.writer(csv_file)
writer.writerow([name, price, datetime.now()])
现在如果运行程序，您应该可以导出一个index.csv文件。您可以在Excel中打开文件，看到里面有如图所示的一行数据。
所以如果您每天都运行这个程序，您就可以很简单的获取标准普尔指数价格，不需要像之前一样在网站上翻找。
更进一步（高级用法）多个股指
抓取一个股指信息对您来说不够，对吗？我们可以试试同时提取多个股指信息。首先，我们需要修改quote_page，把它定义为网址的数组。
quote_page = [‘http://www.bloomberg.com/quote/SPX:IND’, ‘http://www.bloomberg.com/quote/CCMP:IND’]
然后我们把数据提取部分代码改成一个for循环。这个循环可以一一处理网址，并以元组(tuple)类型把所有数据存入变量data.
# for 循环
data = []
for pg in quote_page:
# 检索网站并返回HTML代码，存入变量‘page’
page = urllib2.urlopen(pg)
# 用 beautifulSoup 解析HTML代码并存入变量 `soup`
soup = BeautifulSoup(page, ‘html.parser’)
# 获取“名称”类的<div>代码段落并提取相应值
name_box = soup.find(‘h1’, attrs={‘class’: ‘name’})
name = name_box.text.strip() # strip() is used to remove starting and trailing
# 获取股指价格数据
price_box = soup.find(‘div’, attrs={‘class’:’price’})
price = price_box.text
# 用元组类型存储数据
data.append((name, price))
并且，修改保存部分以便一行行保存数据
# 以“添加”模式打开一个csv文件, 以保证文件原有信息不被覆盖
with open(‘index.csv’, ‘a’) as csv_file:
writer = csv.writer(csv_file)
# for 循环
for name, price in data:
writer.writerow([name, price, datetime.now()])
重新运行程序，您应该可以同时提取两个股指价格信息了！
高级抓取技术BeautifulSoup 库使用简单，能很好的完成小量的网站抓取。但是如果您对大量的抓取信息感兴趣，您可以考虑其他方法：
1. 强大的Python数据抓取框架Scrapy。
2. 您可以试试把一些公共应用程序接口(Application programming interface, API) 整合入您的代码。这个获取数据的方法远比网页抓取高效。举个例子来说，您可以试试Facebook Graph API，这个应用程序接口可以帮助您获取脸书网站上不显示的隐藏信息。
3. 如果数据量过大，您可以考虑使用类似MySQL的数据库后端来存储数据。
采取“别重复”方法
DRY是“别重复你做过的事”的英文简写。您可以尝试像链接中的这个人一样把日常的工作自动化。同时您还可以考虑其他有趣的项目，比如说掌握您的脸书好友的上线时间（当然在征得他们同意的情况下），或者获取某个论坛的讲座主题列表来尝试自然语言处理（这是目前人工智能的热门话题）！
原文链接：https://medium.freecodecamp.org/how-to-scrape-websites-with-python-and-beautifulsoup-5946935d93fe
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