要使用BeautifulSoup處理HTML中的Schema.org數據，首先需要導入BeautifulSoup庫并解析HTML內容。然后，可以通過BeautifulSoup的find_all方法找到所有包含Schema.org數據的標簽，例如使用“itemprop”屬性來識別Schema.org標記的元素。接著，可以提取需要的數據并進行進一步處理。
以下是一個簡單的示例代碼，演示如何使用BeautifulSoup處理HTML中的Schema.org數據：
from bs4 import BeautifulSoup
# 假設html是包含Schema.org數據的HTML內容
html = """
<html>
<head>
<title>Example Page</title>
</head>
<body>
<div itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
<span itemprop="name">John Doe</span>
<span itemprop="jobTitle">Software Engineer</span>
<span itemprop="address" itemscope itemtype="http://schema.org/PostalAddress">
<span itemprop="streetAddress">123 Main Street</span>
<span itemprop="addressLocality">Anytown</span>
<span itemprop="addressRegion">NY</span>
</span>
</div>
</body>
</html>
"""
# 使用BeautifulSoup解析HTML內容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 找到所有包含Schema.org數據的標簽
schema_tags = soup.find_all(attrs={"itemscope": True})
# 提取需要的數據
for tag in schema_tags:
name = tag.find(attrs={"itemprop": "name"})
job_title = tag.find(attrs={"itemprop": "jobTitle"})
address = tag.find(attrs={"itemprop": "address"})
print("Name:", name.text)
print("Job Title:", job_title.text)
print("Street Address:", address.find(attrs={"itemprop": "streetAddress"}).text)
print("Locality:", address.find(attrs={"itemprop": "addressLocality"}).text)
print("Region:", address.find(attrs={"itemprop": "addressRegion"}).text)
在上面的示例中，我們首先導入BeautifulSoup庫并解析包含Schema.org數據的HTML內容。然后，找到所有包含Schema.org數據的標簽，并提取名稱、職位和地址等信息。最后，打印提取的數據。通過這種方式，您可以使用BeautifulSoup輕松處理HTML中的Schema.org數據。
