Python爬虫解析网页的4种方式实例及原理解析

这篇文章主要介绍了Python爬虫解析网页的4种方式实例及原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

用Python写爬虫工具在现在是一种司空见惯的事情，每个人都希望能够写一段程序去互联网上扒一点资料下来，用于数据分析或者干点别的事情。"text-align: center">"text-align: center">"text-align: center">"htmlcode">

rl = 'https://www.douban.com/group/491607/'headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:71.0) Gecko/20100101 Firefox/71.0"}response = requests.get(url=url,headers=headers).content.decode('utf-8') 

正则的好处是编写麻烦，理解不容易，但是匹配效率很高，不过时至今日有太多现成的HTMl内容解析库之后，我个人不太建议再手动用正则来对内容进行匹配了，费时费力。

主要解析代码:

re_div = r'<table\s+class=\"olt\">[\W|\w]+</table>'pattern = re.compile(re_div)content = re.findall(pattern, str(response))re_link = r'<a .*?>(.*"<a.*", str(content), re.I|re.S|re.M) 

2: requests-html

这个库其实是我个人最喜欢的库，作则是编写requests库的网红程序员 Kenneth Reitz，他在requests的基础上加上了对html内容的解析，就变成了requests-html这个库了。

下面我们来看看范例：

"text-align: left">我喜欢用requests-html来解析内容的原因是因为作者依据帮我高度封装过了，连请求返回内容的编码格式转换也自动做了，完全可以让我的代码逻辑简单直接，更专注于解析工作本身。

主要解析代码:

links = response.html.find('table.olt', first=True).find('a') 

安装途径: pip install requests-html

3: BeautifulSoup

大名鼎鼎的 BeautifulSoup库，出来有些年头了，在Pyhton的HTML解析库里属于重量级的库，其实我评价它的重量是指比较臃肿，大而全。

还是来先看看代码。

"htmlcode">

soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')links = soup.findAll("table", {"class": "olt"})[0].findAll('a') 

BeautifulSoup解析内容同样需要将请求和解析分开，从代码清晰程度来讲还将就，不过在做复杂的解析时代码略显繁琐，总体来讲可以用，看个人喜好吧。

安装途径: pip install beautifulsoup4

4: lxml的XPath

lxml这个库同时 支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，解析效率挺高，不过我们需要熟悉它的一些规则语法才能使用，例如下图这些规则。

"htmlcode">

content = doc.xpath("//table[@class='olt']/tr/td/a") 

"text-align: left">如上图，XPath的解析语法稍显复杂，不过熟悉了语法的话也不失为一种优秀的解析手段，因为。

安装途径: pip install lxml

四种方式总结

正则表达式匹配不推荐，因为已经有很多现成的库可以直接用，不需要我们去大量定义正则表达式，还没法复用，在此仅作参考了解。

BeautifulSoup是基于DOM的方式，简单的说就是会在解析时把整个网页内容加载到DOM树里，内存开销和耗时都比较高，处理海量内容时不建议使用。不过BeautifulSoup不需要结构清晰的网页内容，因为它可以直接find到我们想要的标签，如果对于一些HTML结构不清晰的网页，它比较适合。

XPath是基于SAX的机制来解析，不会像BeautifulSoup去加载整个内容到DOM里，而是基于事件驱动的方式来解析内容，更加轻巧。不过XPath要求网页结构需要清晰，而且开发难度比DOM解析的方式高一点，推荐在需要解析效率时使用。

requests-html 是比较新的一个库，高度封装且源码清晰，它直接整合了大量解析时繁琐复杂的操作，同时支持DOM解析和XPath解析两种方式，灵活方便，这是我目前用得较多的一个库。

除了以上介绍到几种网页内容解析方式之外还有很多解析手段，在此不一一进行介绍了。

写一个爬虫，最重要的两点就是如何抓取数据，如何解析数据，我们要活学活用，在不同的时候利用最有效的工具去完成我们的目的。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。