4 个最佳 Python HTML 解析器

无论是为项目提取数据，还是仅仅需要理解网页内容，工具箱中拥有合适的工具都是必不可少的。让我们来看看一些最好的 HTML 解析器，看看它们如何让你的生活变得更轻松。

解析 HTML 通常是处理网络数据的关键步骤。无论您是要进行网络搜刮、处理文档还是处理 HTML 数据，选择正确的 HTML 解析器都能大大提高效率和易用性。让我们来探讨一下目前最好的 HTML 解析器，深入了解它们的功能、用例和实际示例，帮助您决定哪款最适合您的需求。

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是 Python 中最流行的 HTML 解析库之一。它以简单易用著称，是初学者和专家的最佳选择。通过该库，您可以浏览、搜索和修改解析树，这对刮擦网页内容非常有用。

优点

用户界面友好，易于学习。
支持解析 HTML 和 XML 文档。
优雅地处理格式不佳的 HTML。
与 lxml 集成，提高性能。

缺点

比其他一些图书馆慢，尤其是在处理大型文档时。

示例用例：

from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = """
<html><head><title>睡鼠的故事</title></head>
<body><p class="title"><b>睡鼠的故事</b></p>
<p class="story">从前，有三个小姐妹，她们的名字是
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">埃尔西</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">拉西</a> 和
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">蒂莉</a>;
他们住在井底。</p>
<p class="story">...</p>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(html_doc、 html.parser)
print(soup.title)
print(soup.a)

html5lib

html5lib 是一个遵循 HTML5 解析算法的纯 Python 库。它的设计目的是处理 HTML5 的古怪和奇特之处，因此在处理并不总是遵循旧 HTML 标准的现代网站时，它是一个不错的选择。

优点

严格遵守 HTML5 规范。
能解析几乎所有类型的 HTML，甚至是畸形 HTML。
生成标准 DOM 树结构，与许多其他库兼容。

缺点

与 lxml 相比速度较慢。
输出树更为复杂，在某些任务中可能更难处理。

示例用例：

import html5lib
html = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>测试</title></head>
<body><p>你好，世界</p></body>
</html>
"""
解析器 = html5lib.HTMLParser(strict=True)
tree = parser.parse(html)
print(tree.getElementsByTagName('title')[0].firstChild.nodeValue)

lxml

lxml 是另一个用于处理 XML 和 HTML 文档的强大库。它以高性能而著称，当你需要更快的速度时，可以用它来替代 BeautifulSoup。

优点

由于其基于 C 语言的实现，速度极快。
支持 XPath，可实现强大的查询功能。
以同样的效率处理 XML 和 HTML 解析。

缺点

与 BeautifulSoup 相比，需要更多的设置和了解。
初学者的学习曲线可能会比较陡峭。

示例用例：

from lxml import etree
html = """
<html>
<head><title>测试</title></head>
<body><p>你好，世界</p></body>
</html>
"""
parser = etree.HTMLParser()
tree = etree.fromstring(html, parser)
print（tree.findtext('.//title'))

PyQuery

PyQuery 是一个独特的库，允许您在 Python 中使用类似 jQuery 的语法。如果您熟悉 jQuery 并希望在 Python 项目中使用类似的功能，那么 PyQuery 将是您的得力助手。

优点

类似于 jQuery 的语法，使网络开发人员使用起来更加直观。
它建立在 lxml 的基础上，因此非常快速高效。
支持用于查询元素的 CSS 选择器。

缺点

与其他图书馆相比，社区规模较小，文献较少。
对于没有网络开发背景的 Python 开发人员来说，类似 jQuery 的语法可能不太熟悉。

示例用例：

from pyquery import PyQuery as pq

html = """
<html>
  <head><title>测试</title></head>
  <body><p>你好，世界</p></body>
</html>
"""

d = pq(html)
print(d('title').text())