CodeRoadMap
路线图学习路径文章题库资源社区

浏览

首页路线图学习路径知识库题库文章资源社区我的学习
CodeRoadMap

中文编程学习导航:路线图、讲义与题库,进度可同步。

路线图学习路径文章题库社区

© 2026 CodeRoadMap

津ICP备2026012044号-1|coderoadmap@126.com
首页/Python 100 天/62.用Python解析HTML页面-2

课程目录

  1. 0101.初识Python
  2. 0202.第一个Python程序
  3. 0303.Python语言中的变量
  4. 0404.Python语言中的运算符
  5. 0505.分支结构
  6. 0606.循环结构
  7. 0707.分支和循环结构实战
  8. 0808.常用数据结构之列表-1
  9. 0909.常用数据结构之列表-2
  10. 1010.常用数据结构之元组
  11. 1111.常用数据结构之字符串
  12. 1212.常用数据结构之集合
  13. 1313.常用数据结构之字典
  14. 1414.函数和模块
  15. 1515.函数应用实战
  16. 1616.函数使用进阶
  17. 1717.函数高级应用
  18. 1818.面向对象编程入门
  19. 1919.面向对象编程进阶
  20. 2020.面向对象编程应用
  21. 2121.文件读写和异常处理
  22. 2222.对象的序列化和反序列化
  23. 2323.Python读写CSV文件
  24. 2424.Python读写Excel文件-1
  25. 2525.Python读写Excel文件-2
  26. 2626.Python操作Word和PowerPoint文件
  27. 2727.Python操作PDF文件
  28. 2828.Python处理图像
  29. 2929.Python发送邮件和短信
  30. 3030.正则表达式的应用
  31. 3131.Python语言进阶
  32. 3232-33.Web前端入门
  33. 3334-35.玩转Linux操作系统
  34. 3436.关系型数据库和MySQL概述
  35. 3537.SQL详解之DDL
  36. 3638.SQL详解之DML
  37. 3739.SQL详解之DQL
  38. 3840.SQL详解之DCL
  39. 3941.MySQL新特性
  40. 4042.视图、函数和过程
  41. 4143.索引
  42. 4244.Python接入MySQL数据库
  43. 4345.Hive实战
  44. 4446.Django快速上手
  45. 4547.深入模型
  46. 4648.静态资源和Ajax请求
  47. 4749.Cookie和Session
  48. 4850.制作报表
  49. 4951.日志和调试工具栏
  50. 5052.中间件的应用
  51. 5153.前后端分离开发入门
  52. 5254.RESTful架构和DRF入门
  53. 5355.RESTful架构和DRF进阶
  54. 5456.使用缓存
  55. 5557.接入三方平台
  56. 5658.异步任务和定时任务
  57. 5759.单元测试
  58. 5860.项目上线
  59. 5961.网络数据采集概述
  60. 6062.用Python获取网络资源-1
  61. 6162.用Python解析HTML页面-2
  62. 6263.并发编程在爬虫中的应用
  63. 6363.Python中的并发编程-1
  64. 6463.Python中的并发编程-2
  65. 6563.Python中的并发编程-3
  66. 6664.使用Selenium抓取网页动态内容
  67. 6765.爬虫框架Scrapy简介
  68. 6866.数据分析概述
  69. 6967.环境准备
  70. 7068.NumPy的应用-1
  71. 7169.NumPy的应用-2
  72. 7270.NumPy的应用-3
  73. 7371.NumPy的应用-4
  74. 7472.深入浅出pandas-1
  75. 7573.深入浅出pandas-2
  76. 7674.深入浅出pandas-3
  77. 7775.深入浅出pandas-4
  78. 7876.深入浅出pandas-5
  79. 7977.深入浅出pandas-6
  80. 8078.数据可视化-1
  81. 8179.数据可视化-2
  82. 8280.数据可视化-3
  83. 8381.浅谈机器学习
  84. 8482.k最近邻算法
  85. 8583.决策树和随机森林
  86. 8684.朴素贝叶斯算法
  87. 8785.回归模型
  88. 8886.K-Means聚类算法
  89. 8987.集成学习算法
  90. 9088.神经网络模型
  91. 9189.自然语言处理入门
  92. 9290.机器学习实战
  93. 9391.团队项目开发的问题和解决方案
  94. 9492.Docker容器技术详解
  95. 9593.MySQL性能优化
  96. 9694.网络API接口设计
  97. 9795.使用Django开发商业项目
  98. 9896.软件测试和自动化测试
  99. 9997.电商网站技术要点剖析
  100. 10098.项目部署上线和性能调优
  101. 10199.面试中的公共问题
  102. 102100.补充内容
第 61 课1 天

62.用Python解析HTML页面-2

在前面的课程中,我们讲到了使用request三方库获取网络资源,还介绍了一些前端的基础知识。接下来,我们继续探索如何解析 HTML 代码,从页面中提取出有用的信

课程内容

用Python解析HTML页面

在前面的课程中,我们讲到了使用request三方库获取网络资源,还介绍了一些前端的基础知识。接下来,我们继续探索如何解析 HTML 代码,从页面中提取出有用的信息。之前,我们尝试过用正则表达式的捕获组操作提取页面内容,但是写出一个正确的正则表达式也是一件让人头疼的事情。为了解决这个问题,我们得先深入的了解一下 HTML 页面的结构,并在此基础上研究另外的解析页面的方法。

HTML 页面的结构

我们在浏览器中打开任意一个网站,然后通过鼠标右键菜单,选择“显示网页源代码”菜单项,就可以看到网页对应的 HTML 代码。

代码的第1行是文档类型声明,第2行的<html>标签是整个页面根标签的开始标签,最后一行是根标签的结束标签</html>。<html>标签下面有两个子标签<head>和<body>,放在<body>标签下的内容会显示在浏览器窗口中,这部分内容是网页的主体;放在<head>标签下的内容不会显示在浏览器窗口中,但是却包含了页面重要的元信息,通常称之为网页的头部。HTML 页面大致的代码结构如下所示。

<!doctype html>
<html>
    <head>
        <!-- 页面的元信息,如字符编码、标题、关键字、媒体查询等 -->
    </head>
    <body>
        <!-- 页面的主体,显示在浏览器窗口中的内容 -->
    </body>
</html>

标签、层叠样式表(CSS)、JavaScript 是构成 HTML 页面的三要素,其中标签用来承载页面要显示的内容,CSS 负责对页面的渲染,而 JavaScript 用来控制页面的交互式行为。要实现 HTML 页面的解析,可以使用 XPath 的语法,它原本是 XML 的一种查询语法,可以根据 HTML 标签的层次结构提取标签中的内容或标签属性;此外,也可以使用 CSS 选择器来定位页面元素,就跟用 CSS 渲染页面元素是同样的道理。

XPath 解析

XPath 是在 XML(eXtensible Markup Language)文档中查找信息的一种语法,XML 跟 HTML 类似也是一种用标签承载数据的标签语言,不同之处在于 XML 的标签是可扩展的,可以自定义的,而且 XML 对语法有更严格的要求。XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或者节点集,这里所说的节点包括元素、属性、文本、命名空间、处理指令、注释、根节点等。下面我们通过一个例子来说明如何使用 XPath 对页面进行解析。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<bookstore>
    <book>
      <title lang="eng">Harry Potter</title>
      <price>29.99</price>
    </book>
    <book>
      <title lang="zh">Learning XML</title>
      <price>39.95</price>
    </book>
</bookstore>

对于上面的 XML 文件,我们可以用如下所示的 XPath 语法获取文档中的节点。

路径表达式结果
/bookstore选取根元素 bookstore。注意:假如路径起始于正斜杠( / ),则此路径始终代表到某元素的绝对路径!
//book选取所有 book 子元素,而不管它们在文档中的位置。
//@lang选取名为 lang 的所有属性。
/bookstore/book[1]选取属于 bookstore 子元素的第一个 book 元素。
/bookstore/book[last()]选取属于 bookstore 子元素的最后一个 book 元素。
/bookstore/book[last()-1]选取属于 bookstore 子元素的倒数第二个 book 元素。
/bookstore/book[position()<3]选取最前面的两个属于 bookstore 元素的子元素的 book 元素。
//title[@lang]选取所有拥有名为 lang 的属性的 title 元素。
//title[@lang='eng']选取所有 title 元素,且这些元素拥有值为 eng 的 lang 属性。
/bookstore/book[price>35.00]选取 bookstore 元素的所有 book 元素,且其中的 price 元素的值须大于 35.00。
/bookstore/book[price>35.00]/title选取 bookstore 元素中的 book 元素的所有 title 元素,且其中的 price 元素的值须大于 35.00。

XPath还支持通配符用法,如下所示。

路径表达式结果
/bookstore/*选取 bookstore 元素的所有子元素。
//*选取文档中的所有元素。
//title[@*]选取所有带有属性的 title 元素。

如果要选取多个节点,可以使用如下所示的方法。

路径表达式结果
//book/title | //book/price选取 book 元素的所有 title 和 price 元素。
//title | //price选取文档中的所有 title 和 price 元素。
/bookstore/book/title | //price选取属于 bookstore 元素的 book 元素的所有 title 元素,以及文档中所有的 price 元素。

说明:上面的例子来自于“菜鸟教程”网站上的 XPath 教程,有兴趣的读者可以自行阅读原文。

当然,如果不理解或不熟悉 XPath 语法,可以在浏览器的开发者工具中按照如下所示的方法查看元素的 XPath 语法,下图是在 Chrome 浏览器的开发者工具中查看豆瓣网电影详情信息中影片标题的 XPath 语法。

实现 XPath 解析需要三方库lxml 的支持,可以使用下面的命令安装lxml。

pip install lxml

下面我们用 XPath 解析方式改写之前获取豆瓣电影 Top250的代码,如下所示。

from lxml import etree
import requests

for page in range(1, 11):
    resp = requests.get(
        url=f'https://movie.douban.com/top250?start={(page - 1) * 25}',
        headers={'User-Agent': 'BaiduSpider'}
    )
    tree = etree.HTML(resp.text)
    # 通过XPath语法从页面中提取电影标题
    title_spans = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li/div/div[2]/div[1]/a/span[1]')
    # 通过XPath语法从页面中提取电影评分
    rank_spans = tree.xpath('//*[@id="content"]/div/div[1]/ol/li[1]/div/div[2]/div[2]/div/span[2]')
    for title_span, rank_span in zip(title_spans, rank_spans):
        print(title_span.text, rank_span.text)

CSS 选择器解析

对于熟悉 CSS 选择器和 JavaScript 的开发者来说,通过 CSS 选择器获取页面元素可能是更为简单的选择,因为浏览器中运行的 JavaScript 本身就可以document对象的querySelector()和querySelectorAll()方法基于 CSS 选择器获取页面元素。在 Python 中,我们可以利用三方库beautifulsoup4或pyquery来做同样的事情。Beautiful Soup 可以用来解析 HTML 和 XML 文档,修复含有未闭合标签等错误的文档,通过为待解析的页面在内存中创建一棵树结构,实现对从页面中提取数据操作的封装。可以用下面的命令来安装 Beautiful Soup。

pip install beautifulsoup4

下面是使用bs4改写的获取豆瓣电影Top250电影名称的代码。

import bs4
import requests

for page in range(1, 11):
    resp = requests.get(
        url=f'https://movie.douban.com/top250?start={(page - 1) * 25}',
        headers={'User-Agent': 'BaiduSpider'}
    )
    # 创建BeautifulSoup对象
    soup = bs4.BeautifulSoup(resp.text, 'lxml')
    # 通过CSS选择器从页面中提取包含电影标题的span标签
    title_spans = soup.select('div.info > div.hd > a > span:nth-child(1)')
    # 通过CSS选择器从页面中提取包含电影评分的span标签
    rank_spans = soup.select('div.info > div.bd > div > span.rating_num')
    for title_span, rank_span in zip(title_spans, rank_spans):
        print(title_span.text, rank_span.text)

关于 BeautifulSoup 更多的知识,可以参考它的官方文档。

总结

下面我们对三种解析方式做一个简单比较。

解析方式对应的模块速度使用难度
正则表达式解析re快困难
XPath 解析lxml快一般
CSS 选择器解析bs4或pyquery不确定简单
← 上一课62.用Python获取网络资源-1下一课 →63.并发编程在爬虫中的应用