此学习笔记整理于 Ryan Mitchell Web Scraping with Python- Collecting Data from the Modern Web (2015) Chapter 2 Advanced HTML Parsing
首先说明下我为什么要用这本书，因为这本书并不是入门书籍。那么我是不是小白呢！肯定是，那么为什么不用入门书籍呢？原因在于我之前自学过Python，然后断了，然后再学，然后再断。所以就选了这本，硬着来吧。
一，来，说一个函数吧。findAll
findAll(tag, attributes, recursive, text, limit, keywords)
第一个参数，tag。即上图中的span，string或者list （string就是文本，list就是列表，都是Python中的单元，可以查下看下就行，不查也行，字面意思，可能有些语法问题，暂时也不用知道吧）
第二个参数，attributes。即上图中的class=‘red’。dictionary （dictionary就是字典，key和value，即有键和值（键可以理解为索引），class是键，red是值）
第三个参数，recursive。我们打开的html形式的内容类似树状结构。如下图。这个参数就是问你是否要深挖结构，如果不深挖，就是大的树枝，如果深挖，set it true，就是大树枝挖完后还要挖大树枝上面的小树枝。例如，span下面如果还有一个低层级的span。当然了我也不知道有没有这样的结构，只是理解。默认值是True，深挖，毕竟是findAll。
第四个参数，text。作者说不常用，就是找对应的text。可以算出来对应的text在page里面出现了几次。findAll（text='XX'）
第五个参数，limit，就是找几个吧。
第六个参数，keywords.直接上attributes我的理解，class=‘red’。作者说了，一般不用keywords，因为class是Python的保留词，虽然也可以加一个小横线class_=‘red’来用，但是也可以用 findAll（“”，{“class”:"red"）来替代findAll（class_='red'）。作者又说了，keywords可以帮我们进一步refine我们的内容，进一步筛选。
findAll是根据名字和属性attributes来确定tags的。
ok，函数说完。
下面的是如何根据位置来确定需要的tag的。
主要的就是两点，父子关系，后代和姐妹关系。children & parent,descendants and siblings。
在兄弟姐妹关系上，跳过了第一个，因为是next_siblings.同样的还有next_sibling。单数的兄弟姐妹
还有就是previous_sibling and previous_siblings。
二，正则表达式
先来一个笑话吧
Let’s say you have a problem, and you decide to solve it with regular expressions. Well, now you have two problems。
但我觉得，既然决定了要学Python，so, the only thing we have to fear is fear itself. 如果有一天我停更了，真是啪啪打脸啊。
举个栗子
下面有几个规则：
1，a至少写1遍，开头
2，后面正好跟了5个b
3，后面跟了偶数个c
4，最后d可选结尾。
感觉很直观吧！ok，rewrite in regular expression. regex
aa*bbbbb(cc)*(d | )
a 一个a
a* 若干个a，从0开始计数
（cc）这样的组合cc
（cc）* 这样的如何若干次
d | d or nothing
(d | )这样的组合
完成！
三，结合
需要加载re import re
\. 表示.
\/ 表示/
../img/gifts/imgXX.jpg (XX表示一位数或者两位数或者多位数）
四，lambda表达式
lambda表达式省去了定义函数的麻烦，直接用！findAll支持lambda表达式，但是！有一个前提，这个lambda的参数是tag，返回值是逻辑值boolean。
举个栗子
P.S.：没能上车的小伙伴欢迎留言，如果我会我直接回答你！如果不会，我谷歌后回答你！如果要加我微信，不行。
