以网易新闻为例介绍获取子网页文本内容过程中，开发者工具定位文本内容的过程。 请求子网页的网站资源，并将其转换为bs4能够解析的格式。 通过打印子网页标题，检验是否转换成功 获取子网页的文本内容，并保存到本地的文本文档中(每个新闻一个文本文档)

当开发者想要从网易新闻这样的网站抓取子网页的内容时，通常会按照以下步骤利用Python库如BeautifulSoup和requests来操作：

1. **发起请求并获取HTML内容**：首先，使用requests库向目标URL发送HTTP GET请求，获取子网页的HTML源码。例如：

import requests
url = 'https://news.163.com/subpage.html' # 替换为你想抓取的具体子网页地址
response = requests.get(url)
html_content = response.text

2. **解析HTML内容**：将响应内容`html_content`传递给BeautifulSoup库，创建一个BeautifulSoup对象以便解析。由于BeautifulSoup擅长处理HTML文档，它能识别出元素、属性以及嵌套结构：

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml') # 使用合适的解析器

3. **定位所需文本**：通过BeautifulSoup提供的方法找到特定标签内的文本内容，比如文章标题可以定位在`<h1>`或`<title>`标签内：

title_tag = soup.find('h1') or soup.find('title')
if title_tag:
    title_text = title_tag.get_text()
    print("Title:", title_text) # 打印标题以验证解析是否成功
else:
    print("Failed to find the title tag.")

4. **提取并保存内容**：找到所有需要的文字后，可以遍历整个页面结构，提取相关的段落、文章正文等，然后逐条写入到本地的文本文档中，每篇新闻对应一个文件。例如，对于每篇文章，可以这样做：

with open(f'{title_text.replace("/", "_")}.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    article_content = soup.get_text() # 获取整个页面的文本
    f.write(article_content)