Xpath提取HTML源码复用到BS4

pandas导入JSON与HTML数据的实战指南 在数据分析工程中,数据导入是建模前的关键环节,其本质是将非结构化或半结构化数据(如JSON、HTML)可靠地转换为结构化DataFrame。理解pandas的read_json()与read_html()底层解析逻辑——包括orient参数对JSON嵌套结构的映射影响、read_html()仅识别标准<table>标签的限制,是规避‘幽灵列’‘空列表’等典型故障的基础。结合json_normalize()扁平化嵌套、meta字段关联、errors='ignore'容错机制,以及HTML源码检查、动态渲染识别 阅读详情

Xpath确实是一个很方便的工具

在Xpath与BS4复用的时候,需要先用XPATH定位出HTML的某一块内容,然后再用BS4解析,这里放出源码

from lxml import html,etree
import html as HTML
from bs4 import BeautifulSoup

text = """
    <body>
        <div id="aa">aa啊</div>
        <div id="ab">ab啊</div>
        <div id="ac">ac啊</div>
    </body>
    """
#先创建etree
selector= etree.HTML(text)
#Xpath先定位
content=selector.xpath('//div[@id="aa" or @id="ac"]')
print(content)
#xpath给的是列表,需要循环
for i in content:
    i = html.tostring(i)
    i = str(i, encoding = "utf-8")
    print(i)
    #转str后发现不是中文,自带库重命名为大写避开etree的小写html库
    i = HTML.unescape(i)
    print(i)
    #将转化完成的content扔进bs4,可以正常工作了
    soup = BeautifulSoup(i,'lxml')
    print(soup.find_all('div'))
影刀RPA | 攻克小红书虚拟列表采集难题,从报错到稳定运行的实战解析 本文详细解析了使用影刀RPA攻克小红书虚拟列表采集难题的实战经验,从报错分析到稳定运行的完整解决方案。通过对比虚拟列表与懒加载的技术差异,提供了包括无限循环滚动、字典去重、HTML源码解析等核心方法,并总结了六大避坑指南,帮助用户高效稳定地采集小红书数据。 阅读详情

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