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，直播，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 = [‘:IND', ‘: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。