


Bolehkah Kami Menggunakan XPath dengan BeautifulSoup untuk Mengikis Web?
Bolehkah Kami Menggunakan XPath dengan BeautifulSoup?
BeautifulSoup, pakej Python yang popular, berfungsi sebagai alat yang berkesan untuk mengikis web, menawarkan set fungsi yang mantap untuk mengekstrak data daripada dokumen HTML. Walau bagaimanapun, keupayaannya tertumpu terutamanya pada penghuraian dan manipulasi HTML, dan ia tidak mempunyai sokongan asli untuk ekspresi XPath.
Alternatif: Memanfaatkan lxml untuk Kefungsian XPath
Nasib baik, terdapat penyelesaian alternatif untuk menggabungkan XPath ke dalam proses mengikis anda. Pustaka lxml menyediakan suite komprehensif alat penghuraian XML dan HTML, termasuk sokongan XPath. Untuk menyepadukan lxml ke dalam aliran kerja BeautifulSoup anda, ikuti langkah berikut:
- Pasang lxml: Gunakan pengurus pakej pilihan anda (mis., pip atau conda) untuk memasang lxml.
- Menghuraikan HTML ke dalam pokok lxml: Gunakan kaedah etree.parse() untuk menukar dokumen HTML anda kepada pokok lxml. Pokok ini berfungsi sebagai asas untuk carian XPath seterusnya.
- Gunakan xpath() untuk melaksanakan pertanyaan XPath: Manfaatkan kaedah .xpath() objek pokok untuk melaksanakan ungkapan XPath dan dapatkan semula elemen yang dikehendaki daripada dokumen.
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan lxml untuk pertanyaan XPath:
import lxml.etree from urllib.request import urlopen url = "http://www.example.com/servlet/av/ResultTemplate=AVResult.html" response = urlopen(url) htmlparser = lxml.etree.HTMLParser() tree = lxml.etree.parse(response, htmlparser) result = tree.xpath("//td[@class='empformbody']")
Kebimbangan Keserasian
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa penghurai HTML lxml dan penghurai HTML BeautifulSoup mempunyai kekuatan dan batasan yang unik. Walaupun lxml menawarkan sokongan XPath, penghurai HTMLnya mungkin tidak selembut BeautifulSoup apabila mengendalikan HTML yang cacat. Untuk keserasian optimum, anda boleh menggunakan BeautifulSoup untuk menghuraikan dokumen HTML dan kemudian menukar objek BeautifulSoup yang terhasil kepada pepohon lxml.
Kesimpulan
Walaupun BeautifulSoup tidak menyokong XPath secara langsung, menggunakan perpustakaan lxml bersama BeautifulSoup menawarkan penyelesaian yang mantap untuk memasukkan pertanyaan XPath ke dalam aliran kerja mengikis anda. Ini membolehkan anda memanfaatkan kuasa ungkapan XPath untuk mengekstrak data dengan tepat daripada dokumen HTML.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Kami Menggunakan XPath dengan BeautifulSoup untuk Mengikis Web?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
