如何在Python中利用requests库获取网页的HTML源码，并通过BeautifulSoup解析提取特定标记语言中的数据？

在Python中，使用requests库获取网页HTML源码并解析提取特定数据是一个常见的爬虫任务。为了掌握这一技巧，推荐参考这本教程：《Python网络爬虫入门到进阶教程：含案例与源码分析》。该教程将带你从基础到进阶一步步掌握网络爬虫的核心技术。

参考资源链接：[Python网络爬虫入门到进阶教程：含案例与源码分析](https://wenku.csdn.net/doc/gz0q23a3n3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装requests和BeautifulSoup库，可以通过pip命令安装：

pip install requests beautifulsoup4

接着，使用requests库发起GET请求来获取网页内容：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = '***'
response = requests.get(url)

在获取响应后，确认请求是否成功，并提取响应内容中的HTML源码：

if response.status_code == 200:
    html_content = response.text

然后，使用BeautifulSoup库解析HTML源码：

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

通过BeautifulSoup，你可以很方便地定位和提取HTML中的特定数据。例如，如果你想提取所有的a标签（链接）：

links = soup.find_all('a')
for link in links:
    href = link.get('href')
    print(href)

以上代码段将输出该页面中所有a标签的href属性值，即链接地址。除了链接，BeautifulSoup还可以用来提取其他多种类型的标签和属性，甚至可以根据标签的id、class、text内容等进行筛选。

掌握了requests和BeautifulSoup库的使用后，你可以灵活地抓取和解析网页中的数据。为了进一步提高你的网络爬虫技能，推荐深入学习《Python网络爬虫入门到进阶教程：含案例与源码分析》中的高级内容，包括多线程爬取、反爬虫策略应对以及数据存储等技巧。通过实践案例和源代码分析，你将能够更加熟练地应用这些技术，解决更加复杂的数据抓取问题。

参考资源链接：[Python网络爬虫入门到进阶教程：含案例与源码分析](https://wenku.csdn.net/doc/gz0q23a3n3?spm=1055.2569.3001.10343)