Python爬虫:scrapy利用html5lib解析不规范的html文本

简介: Python爬虫:scrapy利用html5lib解析不规范的html文本

问题

当爬取表格(table) 的内容时,发现用 xpath helper 获取正常,程序却解析不到


在chrome、火狐测试都有这个情况。出现这种原因是因为浏览器会对html文本进行一定的规范化

scrapy 使用的解析器是 lxml ,下面使用lxml解析,只是函数表达不一样,xpath和css选择器的语法一样


安装解析器

pip install beautifulsoup4 lxml html5lib

下面例子中html文本<tr>标签只有闭合标签,没有起始标签


# -*- coding: utf-8 -*-
from lxml import etree
text = """
<table>
    <td>姓名</td><td>年龄</td></tr>
    <td>龙泽啦啦</td><td>23</td></tr>
    <td>餐巾空</td><td>25</td></tr>
</table>
"""
html = etree.HTML(text)
name = html.xpath("//table/tr[1]/td[1]/text()")
print(name)
# []

看到输出结果为空列表,lxml无法正确解析出不规范的标签


解决

思路:


利用 BeautifulSoup 和 html5lib 先将不规范的html文本转为规范的文本再进行解析

image.png

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(text, "html5lib")
print(soup.prettify())
"""
<html><head></head><body><table>
<tbody>
    <tr><td>姓名</td><td>年龄</td></tr>
    <tr><td>龙泽啦啦</td><td>23</td></tr>
    <tr><td>餐巾空</td><td>25</td></tr>
</tbody>
</table></body></html>
"""
html = etree.HTML(soup.prettify())
name = html.xpath("//tbody/tr[1]/td[1]/text()")
print(name)
# ['\n      姓名\n     ']

看到被 html5lib 解析后的html文本变得规范了,自动补全了标签。最后再解析就没问题了


说明:


参考:


scrapy关于tbody标签的问题
Beautiful Soup 4.2.0 文档
prettify() 方法将Beautiful Soup的文档树格式化后以Unicode编码输出
相关文章
|
2天前
|
前端开发 UED
HTML 文本格式化
HTML 文本格式化
|
3天前
|
数据采集 存储 C++
单线程 vs 多进程:Python网络爬虫效率对比
本文探讨了Python网络爬虫中的单线程与多进程应用。单线程爬虫实现简单,但处理速度慢,无法充分利用多核CPU。而多进程爬虫通过并行处理提高效率,更适合现代多核架构。代码示例展示了如何使用代理IP实现单线程和多进程爬虫,显示了多进程在效率上的优势。实际使用时还需考虑代理稳定性和反爬策略。
单线程 vs 多进程:Python网络爬虫效率对比
|
3天前
|
搜索推荐 SEO
HTML文本格式化标签的深入解析与应用
HTML文本格式化标签的深入解析与应用
|
4天前
|
数据采集 存储 中间件
Python高效爬虫——scrapy介绍与使用
Scrapy是一个快速且高效的网页抓取框架,用于抓取网站并从中提取结构化数据。它可用于多种用途,从数据挖掘到监控和自动化测试。 相比于自己通过requests等模块开发爬虫,scrapy能极大的提高开发效率,包括且不限于以下原因: 1. 它是一个异步框架,并且能通过配置调节并发量,还可以针对域名或ip进行精准控制 2. 内置了xpath等提取器,方便提取结构化数据 3. 有爬虫中间件和下载中间件,可以轻松地添加、修改或删除请求和响应的处理逻辑,从而增强了框架的可扩展性 4. 通过管道方式存储数据,更加方便快捷的开发各种数据储存方式
|
4天前
|
数据采集 XML 前端开发
Python爬虫:BeautifulSoup
这篇内容介绍了Python中BeautifulSoup库的安装和使用。首先,通过在命令行输入`pip install bs4`进行安装,或使用清华源加速。接着讲解BeautifulSoup的基本概念,它是一个用于数据解析的工具,便于处理HTML和XML文档。与正则表达式不同,BeautifulSoup提供更方便的方式来查找和操作标签及其属性。 文章详细阐述了BeautifulSoup的两个主要方法:`find`和`find_all`。`find`方法用于查找单个指定标签,可结合属性字典进行精确选择;`find_all`则返回所有匹配标签的列表。通过这些方法,可以方便地遍历和提取网页元素。
14 0
|
17天前
|
数据采集 存储 数据处理
Scrapy:Python网络爬虫框架的利器
在当今信息时代,网络数据已成为企业和个人获取信息的重要途径。而Python网络爬虫框架Scrapy则成为了网络爬虫工程师的必备工具。本文将介绍Scrapy的概念与实践,以及其在数据采集和处理过程中的应用。
26 1
|
17天前
|
数据采集 调度 Python
Scrapy爬虫中合理使用time.sleep和Request
Scrapy爬虫中合理使用time.sleep和Request
|
17天前
|
数据采集 中间件 Python
Scrapy爬虫:利用代理服务器爬取热门网站数据
Scrapy爬虫:利用代理服务器爬取热门网站数据
|
17天前
|
数据采集 存储 中间件
【专栏】随着技术发展,Scrapy将在网络爬虫领域持续发挥关键作用
【4月更文挑战第27天】Scrapy是Python的高效爬虫框架,以其异步处理、多线程和中间件机制提升爬取效率。它的灵活性体现在可定制化组件、支持多种数据库存储及与Selenium、BeautifulSoup等工具集成。Scrapy易于扩展,允许自定义下载器和解析器。在实践中,涉及项目配置、Spider类编写、数据抓取、存储与分析。面对动态网页和反爬机制,Scrapy可通过Selenium等工具应对,但需注意法规与道德规范。随着技术发展,Scrapy将在网络爬虫领域持续发挥关键作用。
|
17天前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫面试:requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
【4月更文挑战第19天】本文聚焦于Python爬虫面试中的核心库——requests、BeautifulSoup和Scrapy。讲解了它们的常见问题、易错点及应对策略。对于requests,强调了异常处理、代理设置和请求重试;BeautifulSoup部分提到选择器使用、动态内容处理和解析效率优化;而Scrapy则关注项目架构、数据存储和分布式爬虫。通过实例代码,帮助读者深化理解并提升面试表现。
30 0