Python爬蟲支持的網頁解析技術有哪些？

了解了網頁的數據和結構以后，我們可以借助網頁解析器（用于解析網頁的工具）從網頁中解析和提取出有價值的數據，或者是新的URL列表，過程如圖1所示。為此，Python支持一些解析網頁的技術，分別為正則表達式、XPath、Beautiful Soup和JSONPath，其中：

針對文本的解析，有正則表達式；

針對HTML/XML的解析，有XPath、Beautiful Soup、正則表達式；

針對JSON的解析，有JSONPath。

圖1 解析網頁的示意圖

那么，這幾種技術有什么區(qū)別呢？

正則表達式基于文本的特征來匹配或查找指定的數據，它可以處理任何格式的字符串文檔，類似于模糊匹配的效果。

XPath和Beautiful Soup基于HTML/XML文檔的層次結構來確定到達指定節(jié)點的路徑，所以它們更適合處理層級比較明顯的數據。

JSONPath專門用于JSON文檔的數據解析。

針對不同的網頁解析技術，Python分別提供了不同的模塊或者庫來支持。其中，re模塊支持正則表達式語法的使用，lxml庫支持XPath語法的使用，json模塊支持JSONPath語法的使用。此外，Beautiful Soup本身就是一個Python庫，官方推薦使用beautifulsoup4進行開發(fā)。

正則表達式、XPath和Beautiful Soup都能實現網頁的解析，那么實際開發(fā)中應該如何選擇呢？接下來，通過一張表來比較一下re、lxml和beautifulsoup4的性能，如表1所示。

表1 解析工具的性能比較

此外，lxml只能局部遍歷樹結構，而beautifulsoup4是載入整個文檔，并轉換成整個樹結構。因此，beautifulsoup4需要花費更多的時間和內存，性能會稍低于lxml。

通過表1中對三種技術的比較，大家在實際開發(fā)中可根據具體情況選擇適合自己的技術。

猜你喜歡：

Python爬蟲難學嗎？學會需要多久？

網絡爬蟲獲取數據的5種方式【Python爬蟲】

多線程爬蟲是什么？多線程爬蟲流程分析    

黑馬程序員Python培訓