Python?HTML解析：BeautifulSoup，Lxml，XPath使用教程
更新時間：2025年06月21日 16:02:10 作者：碼農老何
文章介紹Python中HTML解析工具BeautifulSoup,lxml,XPath的使用,對比其優(yōu)缺點,通過網頁提取小工具示例展示數據抓取方法,并探討結合智能技術提取摘要、關鍵詞的可能及后續(xù)學習方向
想要精找到數據卻不知從何下手？這篇文章將帶你了解 Python 中進行 HTML 解析的常用工具，還會通過一個【網頁提取小工具】的例子，看看如何將這些技術應用起來，并簡單探討一下結合智能技術自動提取正文、生成摘要和關鍵詞的可能性。
告別手動復制粘貼：用CSS選擇器與XPath高效提取網頁數據
不管怎么說，先睹為快
工具效果圖：
工具簡單流程圖
為什么需要專門的HTML解析庫？只用正則表達式不夠嗎？
想象一下，你需要從好幾個競爭對手的網站上快速抓取產品介紹，或者想從新聞網站提取最新的科技動態(tài)標題和鏈接。
我們拿到的網頁源碼，通常是類似下面這樣的 HTML 結構：
<html>
<head><title>最新新聞</title></head>
<body>
<div class="news-list">
<article><h2><a href="/news/1" rel="external nofollow" >標題一</a></h2><p>摘要...</p></article>
<article><h2><a href="/news/2" rel="external nofollow" >標題二</a></h2><p>摘要...</p></article>
</div>
</body>
</html>如果直接用正則表達式來提取這些信息，你可能會發(fā)現一些麻煩：
- 容易失效：網站稍微調整一下頁面結構，寫好的正則表達式可能就用不了了，維護起來比較頭疼。
- 寫起來復雜：對于層層嵌套或者結構比較亂的 HTML，編寫和調試正則表達式本身就挺花時間的。
- 功能有限：正則表達式不太擅長處理標簽之間的層級關系，比如找到某個元素的父元素或兄弟元素。
小結： 網頁越來越復雜，只靠正則表達式來提取數據，往往效率不高，而且不夠穩(wěn)定。這時候，我們就需要更專業(yè)的工具了。
HTML解析庫就是為此而生的。它們能理解 HTML 的文檔結構（也就是 DOM，文檔對象模型），把源碼解析成一個樹狀的對象。這樣，我們就能用更可靠、更方便的方式來找到并拿出我們想要的東西。
在 Python 里，比較常用的 HTML 解析庫有這么幾個：
BeautifulSoup(BS4)：它的接口設計得比較友好，學起來相對容易，適合新手入門和快速做一些小工具。lxml：它是基于 C 語言庫構建的，解析速度通常更快，處理不規(guī)范 HTML 的能力也比較強（容錯性好），還支持 XPath 這種強大的查詢語言。適合處理大型或者結構復雜的文檔，或者對性能要求比較高的場景。
其他選擇：
html.parser: Python 自帶的，不用額外安裝，但速度和容錯性一般。html5lib: 據說最接近瀏覽器的解析方式，容錯性最好，但相應地，速度會慢一些。
怎么選呢？
- 入門或者大部分情況：推薦試試
BeautifulSoup結合lxml解析器。這樣既能利用BeautifulSoup的易用性，也能獲得不錯的性能。 - 追求更好的性能或需要處理復雜查詢：可以直接上手
lxml。
接下來，咱們先從 BeautifulSoup 開始，看看怎么用它來解析 HTML。
BeautifulSoup：上手簡單的HTML解析
BeautifulSoup (我們常叫它 BS4) 的設計初衷就是讓 HTML 解析這事兒變得簡單明了。
1. 安裝和準備
# 安裝 BS4 和推薦搭配使用的 lxml 解析器 pip install beautifulsoup4 lxml
在 Python 代碼里這么用：
from bs4 import BeautifulSoup import requests # 用于獲取網頁內容 # 示例 HTML (實際通常來自 requests 獲取的 response.text) html_doc = """ <html><head><title>一個簡單的例子</title></head> <body> <p class="title"><b>加粗標題</b></p> <p class="story">這是一個段落... <a rel="external nofollow" class="sister" id="link1">鏈接1</a>, <a rel="external nofollow" class="sister" id="link2">鏈接2</a> and <a rel="external nofollow" class="sister" id="link3">鏈接3</a>; 開始了新的故事.</p> <p class="data">...</p> </body></html> """ # 初始化 BeautifulSoup 對象，告訴它我們想用 'lxml' 這個解析器 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml')
2. 按標簽名訪問
如果 HTML 結構比較簡單，可以直接用點 (.) 加上標簽名來訪問第一個匹配到的標簽：
print(soup.title) # 輸出: <title>一個簡單的例子</title> print(soup.title.name) # 輸出: 'title' (標簽名) print(soup.title.string) # 輸出: '一個簡單的例子' (標簽內文本) print(soup.p) # 輸出: <p class="title"><b>加粗標題</b></p> (找到的第一個 p 標簽)
3. 用 find() 和 find_all() 精確查找 (常用方法)
這是最常用的查找方式了，可以根據標簽名、CSS 類名、ID、甚至其他屬性來找。
find('tag', class_='css_class', id='id_val', attrs={'attr': 'value'}): 查找第一個符合條件的標簽，找到就返回那個標簽對象，找不到就返回None。find_all(...): 查找所有符合條件的標簽，返回一個列表（這個列表可能是空的）。還可以用limit=N來限制最多找多少個。
舉個例子： 假設我們要提取所有 CSS 類是 product-title 的 h2 標簽里的文字。
# 查找所有 class='product-title' 的 h2 標簽
product_titles = soup.find_all('h2', class_='product-title')
# 遍歷結果列表
for title in product_titles:
# 使用 .get_text(strip=True) 獲取純文本，更穩(wěn)妥
print(title.get_text(strip=True))注意一個小細節(jié)：class vs class_
因為 class 在 Python 里是個關鍵字（用來定義類），所以在 find 或 find_all 里按 CSS 類名查找時，參數名叫 class_ (后面多了個下劃線)。當然，你也可以用 attrs 字典來指定：soup.find_all('a', attrs={'class': 'sister'})。
4. 用 CSS 選擇器 select() (簡潔又強大)
如果你熟悉 CSS，那 select() 方法會讓你感覺很親切。它的語法和 CSS 選擇器幾乎一樣。
- 標簽名:
select('p') - 類名:
select('.product-title') - ID:
select('#main-content') - 子元素:
select('div.article > h2')(找div下直接的h2子元素) - 后代元素:
select('div#news-list article')(找div下所有層級的article元素) - 屬性:
select('a[target="_blank"]')(找target屬性是_blank的a標簽)
舉個例子： 提取新聞列表（假設是 div.news-list）里所有文章標題（在 h2 里的鏈接 a）。
# 使用 CSS 選擇器定位
news_links = soup.select('div.news-list h2 a')
for link in news_links:
# link.string 獲取文本, link['href'] 獲取 href 屬性
print(f"標題: {link.string.strip()}, 鏈接: {link['href']}")
5. 提取文本和屬性
找到目標標簽后，我們通常關心的是里面的文字內容，或者是它的某個屬性值（比如鏈接的 href）。
獲取文本:
.string: 這個屬性比較"挑剔"，只有當標簽里沒有其他嵌套標簽，純粹是文本時才好用，否則可能返回None。.get_text(): (推薦使用) 這個方法能獲取標簽內所有的文本內容，包括所有子標簽里的。strip=True: 參數設為True可以去掉文本開頭和結尾的空白字符（像空格、換行符）。separator='sep': 如果標簽內有多段文本（比如被<br>分隔），可以用這個參數指定一個分隔符把它們連接起來。
獲取屬性:
tag['attr_name']: 像訪問字典一樣用方括號加屬性名。但如果這個屬性不存在，代碼會報錯。tag.get('attr_name'): (推薦使用) 這個方法更安全，如果屬性不存在，它會返回None，而不是報錯。
舉個例子： 獲取頁面上所有鏈接的文字和 URL。
all_links = soup.find_all('a')
for link in all_links:
link_text = link.get_text(strip=True)
link_url = link.get('href') # 用 get() 好處是，萬一這個 a 標簽沒有 href 屬性也不會出錯
if link_url: # 最好判斷一下確實拿到了 URL 再打印
print(f"鏈接文字: {link_text}, URL: {link_url}")6. 在節(jié)點間導航 (遍歷DOM樹)
有時候，我們找到了一個節(jié)點，還需要找它的父節(jié)點、子節(jié)點或者旁邊的兄弟節(jié)點。
.contents/.children: 獲取直接子節(jié)點的列表 / 迭代器。.descendants: 獲取所有后代節(jié)點（包括文字節(jié)點）的迭代器。.parent/.parents: 獲取直接父節(jié)點 / 所有祖先節(jié)點的迭代器。.next_sibling/.previous_sibling: 獲取下一個/上一個兄弟節(jié)點。注意，這可能拿到的是兩個標簽之間的空白文本節(jié)點，不一定是標簽。.next_siblings/.previous_siblings: 獲取后面/前面所有兄弟節(jié)點的迭代器。.find_next_sibling(s)()/.find_previous_sibling(s)(): (比較實用) 這組方法可以查找符合條件的下一個/上一個標簽兄弟，能幫你跳過那些文本節(jié)點。
舉個例子： 找到標題標簽后，想找它后面緊跟著的價格標簽（假設是個 span）。
# 假設 title_tag 是已找到的標題標簽
# 查找其后第一個 class='price' 的 span 兄弟標簽
price_tag = title_tag.find_next_sibling('span', class_='price')
if price_tag:
print(f"價格是: {price_tag.get_text(strip=True)}")一個參數 recursive=False:
在用 find_all() 等查找方法時，可以加上 recursive=False 這個參數。它的意思是只查找當前標簽的直接子節(jié)點，不再往更深層級的后代節(jié)點里查找。
lxml：追求速度和 XPath 的選擇
lxml 這個庫以速度快和解析能力強而出名，特別適合處理那些很大或者結構很復雜的 HTML/XML 文檔。
1. 安裝和基本使用
pip install lxml
from lxml import etree
# 直接解析 HTML 字符串，lxml 會嘗試修復不規(guī)范的 HTML
tree = etree.HTML(html_doc) # html_doc 是之前的示例
# 也可以從文件或網絡響應解析
# tree = etree.HTML(response.text)
# parser = etree.HTMLParser(encoding='utf-8') # 指定編碼
# tree = etree.parse('your_page.html', parser)2. XPath：一種強大的節(jié)點選擇語言
XPath 提供了一套靈活的語法規(guī)則，讓你可以在文檔樹里精確地定位到想要的節(jié)點。
常用的語法規(guī)則：
/: 從根節(jié)點開始選。//: 從文檔中任意位置開始查找（這個最常用）。 比如//div就是找所有的 div 元素。.: 代表當前節(jié)點。..: 代表父節(jié)點。tag_name: 選擇指定標簽名的節(jié)點。 比如a就是找所有 a 標簽。@attr_name: 選擇屬性。 比如//@href就是找所有 href 屬性。*: 通配符，匹配任何元素節(jié)點。[@attr='value']: 根據屬性值精確匹配。 比如//a[@id='link1']就是找 id 等于 ‘link1’ 的 a 標簽。[contains(@attr, 'substr')]: 檢查屬性值是否包含某個子字符串。 比如//div[contains(@class, 'article')]找 class 包含 ‘article’ 的 div。[starts-with(@attr, 'prefix')]: 檢查屬性值是否以某個前綴開頭。[N]: 選擇第 N 個匹配的元素（注意：XPath 的索引是從 1 開始算的，不是 0！）。 比如//ul/li[1]找 ul 下的第一個 li。text(): 獲取節(jié)點的文本內容。 比如//p/text()獲取 p 標簽直接包含的文本。|: 表示"或"邏輯，可以合并多個路徑的結果。 比如//h2/text() | //h3/text()同時獲取 h2 和 h3 的文本。
用 XPath 試試（還是用前面的 html_doc）：
# 獲取 class='story' 的 p 下面第一個 a 標簽的文本
first_link_text = tree.xpath('//p[@class="story"]/a[1]/text()') # a[1] 指的是第一個 a 標簽
print(first_link_text[0])XPath 的一些優(yōu)點：
- 軸（Axis）選擇: 能支持更復雜的節(jié)點關系定位，比如找前面的兄弟節(jié)點、祖先節(jié)點等等，比 CSS 選擇器更靈活。
- 內置函數: 提供了一些有用的函數，像
count()計數,sum()求和,contains()判斷包含,normalize-space()清理空白字符等。
3. lxml 其實也支持 CSS 選擇器
lxml 借助一個叫 cssselect 的庫，也提供了對 CSS 選擇器的支持。你需要先安裝它：pip install cssselect。
# 使用 .cssselect() 方法
link1_css_lxml = tree.cssselect('a#link1')
print(link1_css_lxml[0].text) # Element 對象有 .text 屬性
story_links_css_lxml = tree.cssselect('p.story a.sister')
print(f"CSS 選擇器找到 {len(story_links_css_lxml)} 個 sister 鏈接")XPath 和 CSS 選擇器怎么選？
- 學習難度: 一般認為 CSS 選擇器更容易上手。
- 功能: XPath 功能更強大，特別是在處理復雜的路徑、條件判斷或者需要利用軸選擇的時候。
- 性能 (在 lxml 內部): 兩者性能通常差不多，有時候 XPath 甚至可能更快一點。
建議： 先掌握好 CSS 選擇器，它能搞定大部分場景。如果遇到 CSS 選擇器處理起來很麻煩或者實現不了的需求，再考慮用 XPath。
組合與比較：BeautifulSoup + lxml 是個好搭檔嗎？
把 BeautifulSoup 相對友好的接口和 lxml 的高速解析能力結合起來，確實是個常見的做法，能在開發(fā)效率和運行速度之間取得不錯的平衡。
# 指定 lxml 作為 BS4 的解析器 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'lxml') # 然后就可以照常使用 soup.find, soup.select 這些 BS4 的方法了
性能特點大概是這樣：
- 速度: 通常情況下，直接用
lxml最快 >BS4+lxml組合 >BS4+html.parser(Python自帶)。處理大文件時，lxml的速度優(yōu)勢會更明顯。 - 內存:
lxml通常也更節(jié)省內存。 - 易用性:
BeautifulSoup的 API 設計更符合 Python 的習慣，學起來感覺更順手一些。 - 容錯性:
lxml和html5lib在處理不太規(guī)范的 HTML 代碼時，表現比較好，不容易出錯。
怎么選比較合適？
- 寫一些日常腳本、教學演示、或者快速搭個原型: 用
BeautifulSoup+lxml這個組合挺好，開發(fā)體驗不錯，性能也足夠用了。 - 開發(fā)大規(guī)模爬蟲、或者對性能要求比較高的應用: 可以優(yōu)先考慮直接使用
lxml。 - 需要處理非常不規(guī)范、甚至可以說是"臟"的 HTML: 可以試試
BeautifulSoup+html5lib這個組合，它的容錯性最好。
動手試試：一個簡單的【網頁提取小工具】
現在，咱們把前面學到的東西用起來，做一個簡單的【網頁提取小工具】。
這個小工具有啥用？
- 學習研究： 比如快速扒某個網頁的主要文字內容，或者看看文獻摘要。
- 信息收集： 從一些報告、資訊網站抓取文本，做初步的摘要和關鍵詞提取。
- 內容輔助： 找資料時，快速獲取網頁主體內容，幫助提煉重點。
核心功能（可以考慮后續(xù)擴展）：
- 輸入一個網址（URL），嘗試提取出頁面的主要文本內容。
- 生成一個簡單的摘要（比如就提取前幾句話）。
- 提取一些關鍵詞（比如基于詞頻統(tǒng)計）。
- (擴展思路：可以對接外部的智能處理服務，做得更智能)
技術選型： Python + Flask (做個簡單的網頁界面) + requests (獲取網頁) + BeautifulSoup/lxml (解析HTML) + （可選的智能接口）
界面大概長這樣：
一個簡單的頁面，有個輸入框讓你填網址，一個提交按鈕，下面顯示提取結果（比如原文預覽、摘要、關鍵詞）。
核心代碼邏輯 (用 Flask + BeautifulSoup 舉例，并標注了可擴展的地方):
# --- codes/web_content_extractor/app.py ---
# (代碼和之前版本差不多，這里重點看邏輯和注釋)
# ... Flask 初始化和模板渲染設置 ...
# ... 可以先定義簡單的摘要和關鍵詞提取函數 (simple_summarizer, simple_keyword_extractor) ...
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
result = None
error = None
if request.method == 'POST':
url = request.form.get('url')
if url:
# 模擬瀏覽器發(fā)請求，加個 User-Agent 通常是個好習慣
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) # 設置超時防止卡死
response.raise_for_status() # 如果請求失敗 (例如 404, 500)，這里會拋出異常
# 嘗試讓 requests 自動檢測編碼，或者根據情況手動指定 response.encoding = 'utf-8'
response.encoding = response.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 用 lxml 解析器
# --- 提取主要內容的邏輯 ---
# 這部分是難點，沒有完美通用的方法，通常需要嘗試多種策略
main_content_html = None
# 策略1: 嘗試查找常見的表示主要內容的標簽或類名
# (這些選擇器是經驗性的，可能需要根據目標網站調整)
content_selectors = ['article', 'main', '.content', '#main', '.post-body', '.entry-content', '.article-content']
for selector in content_selectors:
content_element = soup.select_one(selector) # select_one 找到第一個匹配的
if content_element:
# 簡單判斷下內容長度，避免選中一個空標簽或無關的小區(qū)域
if len(content_element.get_text(strip=True)) > 100: # 閾值可以調整
main_content_html = content_element
print(f"策略1命中: {selector}")
break
# 策略2: 如果策略1沒找到，嘗試清理掉干擾元素（導航、頁腳、廣告等），然后用 body
if not main_content_html:
print("嘗試策略2: 清理通用模塊...")
# 創(chuàng)建一個副本進行清理操作，以免影響原始 soup 對象
soup_for_cleaning = BeautifulSoup(str(soup), 'lxml')
# 要移除的元素選擇器列表 (根據常見情況列出，可能需要補充)
elements_to_remove = ['script', 'style', 'header', 'footer', 'nav', '.sidebar', '.ads', '.comment', '#comments', '.related-posts']
for selector in elements_to_remove:
try:
for tag in soup_for_cleaning.select(selector):
tag.decompose() # decompose() 會將標簽及其內容從樹中移除
except Exception as e:
# select 找不到元素不會報錯，但其他操作可能出錯
print(f"清理 {selector} 時可能出錯: {e}") # 記錄下日志或打印出來
# 清理后，假設 body 里剩下的主要是正文
if soup_for_cleaning.body:
main_content_html = soup_for_cleaning.body
else:
# 如果連 body 都沒有，那就沒辦法了
main_content_html = soup_for_cleaning # 退而求其次
# 從選中的 HTML 塊中提取純文本
main_text = "未能有效提取內容。"
if main_content_html:
# get_text 獲取所有文本，用換行符分隔，并去除首尾空白
raw_text = main_content_html.get_text(separator='\n', strip=True)
# 清理多余的空行
main_text = re.sub(r'\n\s*\n+', '\n', raw_text)
# --- 擴展點：對接外部智能處理服務 ---
# 如果有條件，可以在這里把提取到的 main_text 發(fā)送給外部 API
# 比如：
# summary = call_external_summary_api(main_text)
# keywords = call_external_keyword_api(main_text)
# 目前，我們先用之前定義的簡單版本
summary = simple_summarizer(main_text) # 假設有這個函數
keywords = simple_keyword_extractor(main_text) # 假設有這個函數
result = {
'url': url,
# 只顯示部分內容作為預覽，避免頁面過長
'content': main_text[:1000] + "... (預覽)" if len(main_text) > 1000 else main_text,
'summary': summary,
'keywords': keywords
}
except requests.exceptions.Timeout:
error = "請求超時，目標網站可能響應慢或無法訪問。"
except requests.exceptions.RequestException as e:
error = f"請求網頁時出錯: {e}"
except Exception as e:
error = f"處理過程中發(fā)生錯誤: {type(e).__name__} - {e}"
# 最好在后臺記錄詳細錯誤日志
app.logger.error(f"處理 URL {url} 出錯: {e}", exc_info=True)
else:
error = "請輸入一個網址。"
# 把結果傳給 HTML 模板去顯示
return render_template('index.html', result=result, error=error)
# ... Flask 應用的啟動代碼 ...(其他相關文件如 index.html, requirements.txt, README.md 的內容也需要相應調整，這里重點展示了 app.py 的核心邏輯和思考過程)
探索更智能的處理：從提取到理解
上面這個代碼只是搭了個基礎架子，更有意思的地方在于，它可以作為一個起點，去對接各種文本處理的 API 服務：
- 更好的摘要: 不再是簡單取前幾句，而是調用專門的摘要服務，傳入
main_text和要求（比如"請將這段文字總結為150字左右的核心觀點"）。 - 更準的關鍵詞: 同樣，調用關鍵詞提取服務，讓它從
main_text中找出最相關的幾個詞。 - 還能做什么:
- 情感判斷：分析提取出來的評論是好評還是差評。
- 內容分類：自動判斷文章屬于哪個領域（科技、體育、娛樂等）。
- 內容改寫/生成：基于提取的內容，進行二次創(chuàng)作。
- 信息問答：針對提取出來的長篇內容，回答用戶提出的相關問題。
安全提醒：API 密鑰要放好
如果你調用的服務需要 API Key（訪問憑證），千萬別直接寫在代碼里。推薦用 .env 文件來管理：
- 安裝
python-dotenv庫:pip install python-dotenv - 在項目根目錄下創(chuàng)建一個名為
.env的文件，里面寫YOUR_API_KEY='你的密鑰' - 在 Python 代碼里加載：
import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 加載 .env 文件中的環(huán)境變量 api_key = os.getenv('YOUR_API_KEY') # 從環(huán)境變量讀取 # 然后用 api_key 去調用服務- 記得把
.env文件添加到.gitignore里，避免上傳到代碼倉庫。
運行和測試：
按照 README.md 文件里的說明（如果還沒有，需要創(chuàng)建一個），在你的電腦上把這個小工具跑起來（通常是運行 python app.py），然后在瀏覽器里打開 http://127.0.0.1:5000 (或者 Flask 啟動時提示的地址)，輸入一些不同的網頁鏈接試試看效果。
注意： 這個工具僅用于學習，請勿用于非法用途。
本次代碼未傳倉庫，想要學習，請評論區(qū)交流
總結：HTML解析是處理網頁數據的基礎
通過這篇文章，我們一起了解了 Python 里常用的 HTML 解析庫 BeautifulSoup 和 lxml，熟悉了 CSS 選擇器和 XPath 這兩種定位元素的方法，還動手嘗試做了一個簡單的【網頁提取小工具】，并探討了結合外部智能服務提升功能的可能性。
接下來可以學點啥？
- 處理動態(tài)加載的網頁： 很多網頁內容是用 JavaScript 渲染出來的，只用
requests拿不到?？梢粤私庀?Selenium、Playwright 這些可以模擬瀏覽器行為的工具。 - 更高級的選擇器技巧： 深入學習 XPath 的軸（axis）、函數，以及 CSS 的一些高級用法。
- 爬蟲框架： 如果需要做更復雜的爬蟲項目，可以了解下 Scrapy 這樣的專業(yè)框架。
- 反爬蟲和應對： 網站會有各種反爬措施，需要學習如何偽裝 User-Agent、使用代理 IP、處理 Cookie、識別驗證碼等。
- 異步爬蟲： 為了提高爬取效率，可以研究下用
asyncio配合aiohttp來實現異步并發(fā)請求。
n 里常用的 HTML 解析庫 BeautifulSoup 和 lxml，熟悉了 CSS 選擇器和 XPath 這兩種定位元素的方法，還動手嘗試做了一個簡單的【網頁提取小工具】，并探討了結合外部智能服務提升功能的可能性。
接下來可以學點啥？
- 處理動態(tài)加載的網頁： 很多網頁內容是用 JavaScript 渲染出來的，只用
requests拿不到?？梢粤私庀?Selenium、Playwright 這些可以模擬瀏覽器行為的工具。 - 更高級的選擇器技巧： 深入學習 XPath 的軸（axis）、函數，以及 CSS 的一些高級用法。
- 爬蟲框架： 如果需要做更復雜的爬蟲項目，可以了解下 Scrapy 這樣的專業(yè)框架。
- 反爬蟲和應對： 網站會有各種反爬措施，需要學習如何偽裝 User-Agent、使用代理 IP、處理 Cookie、識別驗證碼等。
- 異步爬蟲： 為了提高爬取效率，可以研究下用
asyncio配合aiohttp來實現異步并發(fā)請求。
到此這篇關于Python HTML解析：BeautifulSoup，Lxml，XPath使用教程的文章就介紹到這了,更多相關Python HTML解析：BeautifulSoup，Lxml，XPath內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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