lxml

简介: 【8月更文挑战第15天】

lxml 是一个 Python 库,它提供了对 XML 和 HTML 的高效处理能力。lxml 以其易用性、高性能和对标准的支持而广受好评。它支持 XPath 和 XSLT 标准,并且可以与 BeautifulSoup 库一起使用,以提供更快的解析速度。

以下是 lxml 的一些关键特性:

  • 支持 XML 和 HTML 的解析。
  • 提供了类似 DOM 和 SAX 的接口。
  • 支持 XPath 表达式,可以方便地查询和遍历文档。
  • 支持 XSLT 转换,可以用于将 XML 文档转换为其他格式。
  • 比 Python 标准库中的解析器更快。

要使用 lxml,你需要先安装它,通常使用 pip

pip install lxml

以下是一些使用 lxml 的代码示例:

  1. 解析 HTML

    from lxml import html
    
    url = 'http://www.example.com'
    response = requests.get(url)
    tree = html.fromstring(response.content)
    print(tree.xpath('//title/text()')[0])  # 获取页面标题
    
  2. 使用 XPath 表达式

    # 获取所有的链接
    links = tree.xpath('//a/@href')
    for link in links:
        print(link)
    
  3. 解析 XML

    from lxml import etree
    
    xml_data = """<root>
                    <element attribute="value">Text</element>
                  </root>"""
    tree = etree.fromstring(xml_data)
    print(tree.xpath('//root/element/@attribute')[0])  # 获取属性
    
  4. 修改和创建 XML/HTML 文档

    # 创建一个新的HTML文档
    new_doc = html.Html()
    body = html.Body()
    new_doc.html.append(body)
    p = html.P('Hello, World!')
    body.append(p)
    print(new_doc)
    
  5. 保存解析后的文档

    with open('output.html', 'wb') as f:
        f.write(etree.tostring(tree, pretty_print=True))
    
  6. 使用 BeautifulSouplxml

    from bs4 import BeautifulSoup
    
    soup = BeautifulSoup(some_html, 'lxml')
    print(soup.prettify())  # 使用lxml解析器格式化HTML
    
  7. 异常处理

    from lxml import etree
    
    try:
        tree = etree.fromstring(bad_xml_data)
    except etree.XMLSyntaxError as e:
        print("XML 语法错误:", e)
    

lxml 库是 Python 中处理 XML 和 HT

目录
相关文章
|
9月前
|
存储 人工智能 Java
一文彻底搞定C语言中的二维数组
本文详细介绍了C语言中的多维数组,包括二维和三维数组的定义、初始化方式、内存布局及遍历方法。通过具体示例讲解了多种赋值技巧,并强调了数组在内存中按行存放的特点。希望这些内容能帮助你在编程路上不断成长!君志所向,一往无前!
554 1
一文彻底搞定C语言中的二维数组
|
11月前
|
数据采集 前端开发 物联网
【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
本文介绍了一个基于多模态大模型的医疗图像诊断项目。项目旨在通过训练一个医疗领域的多模态大模型,提高医生处理医学图像的效率,辅助诊断和治疗。作者以家中老人的脑部CT为例,展示了如何利用MedTrinity-25M数据集训练模型,经过数据准备、环境搭建、模型训练及微调、最终验证等步骤,成功使模型能够识别CT图像并给出具体的诊断意见,与专业医生的诊断结果高度吻合。
20483 162
【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
|
人工智能 自然语言处理 自动驾驶
深入理解ChatGPT:下一代人工智能助手的开发与应用
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了ChatGPT的技术原理、开发技巧和应用场景,展示了其在语言理解和生成方面的强大能力。文章介绍了基于Transformer的架构、预训练与微调技术,以及如何定制化开发、确保安全性和支持多语言。通过实用工具如GPT-3 API和Fine-tuning as a Service,开发者可以轻松集成ChatGPT。未来,ChatGPT有望在智能家居、自动驾驶等领域发挥更大作用,推动人工智能技术的发展。
|
SQL 监控 关系型数据库
使用SQL语句查询操作耗时的技巧与方法
在数据库管理和优化过程中,了解SQL查询操作的耗时是至关重要的
1644 0
|
SQL 数据挖掘 关系型数据库
性能碾压pandas、polars的数据分析神器来了
性能碾压pandas、polars的数据分析神器来了
557 2
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
多头注意力机制介绍
【10月更文挑战第4天】
|
机器学习/深度学习 编解码 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:图像超分辨率与去噪
【7月更文挑战第17天】 使用Python实现深度学习模型:图像超分辨率与去噪
402 4
|
算法 定位技术 vr&ar
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
3535 0
一文了解PnP算法,python opencv中的cv2.solvePnP()的使用,以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达
|
运维 Linux Docker
Docker详解(十三)——Docker容器的内存和磁盘I/O限制配置
Docker详解(十三)——Docker容器的内存和磁盘I/O限制配置
1192 1