Python解析HTML有五种常用方法:一、BeautifulSoup(易用,容错强);二、lxml(高性能,支持XPath);三、PyQuery(jQuery语法,可读性好);四、正则表达式(轻量,适用于简单固定结构);五、html.parser(内置,需手动处理事件)。

如果您需要从HTML文档中提取结构化数据,Python提供了多种库来解析HTML内容。以下是几种常用且有效的解析方法:
BeautifulSoup是一个专为解析HTML和XML设计的Python库,它能自动处理不规范的HTML标签,并提供简洁的API来定位和提取元素。
1、安装库:运行命令 pip install beautifulsoup4。
2、导入模块:在Python脚本中写入 from bs4 import BeautifulSoup。
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3、加载HTML内容:使用 BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') 创建解析对象。
4、查找元素:调用 soup.find('tag_name') 或 soup.find_all('div', class_='example') 提取目标节点。
5、获取文本:对结果对象调用 .get_text() 方法提取纯文本内容。
lxml是基于libxml2和libxslt的高性能XML/HTML解析库,支持XPath和CSS选择器,解析速度显著优于BeautifulSoup。
1、安装库:运行命令 pip install lxml。
2、导入模块:在Python脚本中写入 from lxml import html。
3、解析HTML字符串:使用 tree = html.fromstring(html_content) 构建文档树。
4、执行XPath查询:调用 tree.xpath('//div[@class="content"]/text()') 获取匹配文本节点。
5、提取属性值:使用 tree.xpath('//a/@href') 提取所有链接的href属性。
PyQuery提供类似jQuery的选择器语法,适合熟悉前端开发的用户快速上手,底层依赖lxml,兼顾可读性与性能。
1、安装库:运行命令 pip install pyquery。
2、导入模块:在Python脚本中写入 from pyquery import PyQuery as pq。
本文档主要讲述的是使用JSON进行网络数据交换传输;JSON(JavaScript ObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,非常适合于服务器与客户端的交互。JSON采用与编程语言无关的文本格式,但是也使用了类C语言的习惯,这些特性使JSON成为理想的数据交换格式。 和 XML 一样,JSON 也是基于纯文本的数据格式。由于 JSON 天生是为 JavaScript 准备的,因此,JSON的数据格式非常简单,您可以用 JSON 传输一个简单的 St
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3、加载HTML:使用 doc = pq(html_content) 初始化PyQuery对象。
4、选择元素:调用 doc('div.title') 选取所有class为title的div元素。
5、链式提取:使用 doc('span.price').text().strip() 直接获取并清理文本内容。
对于格式高度固定、结构极其简单的HTML片段,可直接使用re模块进行轻量级匹配,避免引入额外依赖。
1、导入模块:在Python脚本中写入 import re。
2、编写匹配模式:定义如 r'
3、执行搜索:调用 re.search(pattern, html_content) 获取第一个匹配结果。
4、提取分组:使用 match.group(1) 获取括号内捕获的内容。
5、处理多匹配:改用 re.findall(pattern, html_content) 获取全部匹配项列表。
Python内置的html.parser模块无需安装第三方依赖,适用于基础解析任务,但需手动实现Handler类处理事件流。
1、导入模块:在Python脚本中写入 from html.parser import HTMLParser。
2、定义解析器类:继承 HTMLParser 并重写 handle_starttag()、handle_data() 等方法。
3、初始化解析器:创建实例 parser = MyHTMLParser()。
4、馈送HTML:调用 parser.feed(html_content) 启动解析过程。
5、访问结果:在自定义Handler中通过实例变量收集解析后的数据。
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