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from bs4 import BeautifulSoup
>>> soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")    #用html解釋器對得到的html文本進行解析
>>> tr = soup.find(attrs={"id":"places_area__row"})
>>> tr
Area: 244,820 square kilometres
>>> td = tr.find(attrs={"class":"w2p_fw"})
>>> td
244,820 square kilometres
>>> area = td.text
>>> print(area)
244,820 square kilometres

3. Lxml

Lxml 是基于這一XML解析庫的封裝，該模塊使用C語言編寫c 抓取網頁數據，解析速度比更快。經過書中比較分析得出的結論c 抓取網頁數據，爬取網頁后抓取數據的一般的步驟為：先解析網頁源碼（用這3種方法中的lxml），再選擇抓取數據（css選擇器）

#先解析網頁源碼（lxml）示例
import lxml.html
broken_html = "
Area
Population
"
tree = lxml.html.fromstring(broken_html)  #解析已經完成
fixed_html = lxml.html.tostring(tree, pretty_print=True)  
print(fixed_html)
#output
#b'
\n
Area
\n
Population
\n
\n'

#解析網頁源碼（lxml）后使用css選擇器提取目標信息
import lxml.html
import cssselect
html = download("http://example.webscraping.com/view/Aland-Islands-2") #下載網頁
html = str(html)
tree = lxml.html.fromstring(html)  #解析已經完成
td = tree.cssselect("tr#places_area__row > td.w2p_fw")[0]  #選擇id="plac..."名為tr的標簽下的，class="w2p..."名為td的標簽中[0]元素
area = td.text_content()   #目標信息area值為td標簽中的text信息
print(area)

以上三種方法性能對比與結論：