Python 程序员，特别是做爬虫的同学都知道 HTTP 请求库 Requests，Requests 完美体现了 “for Humans” 这个词要表达的意思。
它的作者是高颜值的摄影爱好者 kennethreitz ，kennethreitz 写过很多的库， 除了 Requests 、还有 pipenv，一个更好的集成了包管理和环境管理的工具。日期时间库 maya 等等。
这两天他又搞出一个新项目叫 Requests-HTML，HTML Parsing for Humans 链接：https://github.com/kennethreitz/requests-html ，顾名思义，它是用于解析 HTML 文档的。短短两天项目的 Star 已经超过3000
以前我们写爬虫，解析 HTML 页面通常会选择 BeautifulSoup 或者是 lxml 库，虽然 BeautifulSoup 的 API 比较友好，但是它的解析性能低下，而 lxml 使用 xpath 语法，解析速度快，但是代码没什么可读性，现在 kennethreitz 搞出来的这个 html 解析库继承了 requests 库的优良传统 —- for humans。
我们知道 requests 只负责网络请求，但不对响应结果进行解析，你可以把 requests-html 理解为可以解析 html 文档的 requsts 库。
Requests-HTML 的代码量其实非常少，目前不到 200 行，都是基于现有的框架进行二次封装，使得开发者使用的时候更方便调用。它依赖于 PyQuery、Requests、lxml 等库。
安装
pip install requests-html
使用方法
>>> from requests_html import session
# 返回一个Response对象
>>> r = session.get('https://python.org/') 获取所有链接
>>> r.html.links
{'/users/membership/', '/about/gettingstarted/'}
# 使用css选择器的方式获取某个元素
>>> about = r.html.find('#about')[0] >>> print(about.text) About Applications Quotes Getting Started Help Python Brochure 另外，还有一个非常吸引人的特点是，它能将html转换为markdown文本
# 将html转换为Markdown文本
>>> print(about.markdown)
* [About](/about/)
* [Applications](/about/apps/)
* [Quotes](/about/quotes/)
* [Getting Started](/about/gettingstarted/)
* [Help](/about/help/)
* [Python Brochure](http://brochure.getpython.info/)
其实通过python的学习，小编也体会到了很多，虽然上手容易，可是进阶难！作为一个过来人，小编整理了一些学习资料，希望会对个位的学习起到帮助！
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