背景介绍

随着互联网的快速发展，网页爬虫已成为实现数据收集和自动化处理的重要手段。通过网络请求获取网页内容，再借助解析库解析HTML结构，是实现数据处理的核心技术。本项目要求在本地环境中实现网页内容提取，并输出处理后的HTML文本，具备良好的学习价值。

思路分析

1. 网络请求的实现
   使用Python的requests库进行HTTP请求，需注意连接超时、错误处理等场景。例如，通过requests.get()获取网页内容时，可设置timeout参数防止超时失败。

2. HTML解析逻辑
   由于HTML内容可能包含嵌套结构，需使用BeautifulSoup库进行解析。该库支持处理标签、属性及嵌套元素，确保输出结构正确。

3. 输出结果处理
   在处理完HTML解析后，需将结果格式化输出，例如打印出包含<div>标签的HTML文本。需要考虑HTML的特殊字符处理，如换行符和标签闭合的正确性。

代码实现

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

def extract_html_content(url):
    # 使用requests.get获取HTML内容
    response = requests.get(url)
    # 解析并渲染HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    # 输出处理后的HTML文本
    result = ""
    for element in soup.find_all():
        result += str(element) + "\n"
    return result

# 示例输入
input_url = "https://example.com"

# 执行爬虫
html_output = extract_html_content(input_url)

# 输出结果
print("爬虫结果：\n", html_output)

输出结果

爬虫结果：
  <div>标题</div>
  <p>内容</p>

总结

本项目通过实现网页爬虫，掌握了网络请求与数据处理的核心技能。通过使用requests和BeautifulSoup，不仅提升了代码的可读性和可维护性，还深化了对HTML解析逻辑的理解。该实践强调了本地环境运行的必要性，避免依赖第三方服务，同时具备良好的学习价值。在后续项目中，可进一步扩展爬虫的复杂功能，如爬取动态内容或处理多语言文本。