掌握Web数据抓取：BeautifulSoup与lxml的应用与比较

原创于 2025-05-09 14:19:36 发布 · 257 阅读

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#BeautifulSoup #lxml #数据抓取 #性能比较 #回调函数

背景简介

在《Web数据抓取》一书中，作者探讨了多种从网页中提取数据的技术。在本章中，我们将深入学习两个强大的库：BeautifulSoup和lxml，它们各自有着独特的优势和应用场景。

BeautifulSoup与lxml的使用

BeautifulSoup是一个Python库，用于解析HTML和XML文档。它能够自动补全缺失的引号和闭合标签，使得不规范的HTML文档成为可以操作的结构化数据。例如，通过 find() 和 find_all() 方法，我们可以轻松定位到特定的HTML元素。而lxml则是一个基于libxml2的XML解析库，其Python封装版本提供了更为快速和强大的处理能力。

BeautifulSoup的实践

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html) # html为下载的网页源代码
ul = soup.find('ul', attrs={'class':'country'})

通过上述代码，我们可以使用BeautifulSoup定位到网页中的 <ul> 标签，其class属性为 country 。在解析不完整或不规范的HTML时，BeautifulSoup表现得十分出色。

lxml的实践

import lxml.html
tree = lxml.html.fromstring(broken_html) # broken_html为不完整的HTML字符串

lxml同样能够正确解析HTML，例如能够处理缺失的引号和闭合标签。与BeautifulSoup不同的是，lxml在性能上更胜一筹。

BeautifulSoup与lxml的性能比较

在性能测试中，我们比较了使用正则表达式、BeautifulSoup和lxml抓取同一网页数据的效率。结果显示，lxml的执行速度最快，而BeautifulSoup则相对较慢。这归因于lxml和正则表达式模块是用C语言编写的，而BeautifulSoup是纯Python实现。

数据抓取的集成与优化

将数据抓取功能集成到链接爬虫中，可以有效地重用爬虫代码以抓取多个网站的数据。通过添加一个 scrape_callback 参数，我们可以定义一个回调函数，该函数在网页下载后被调用，从而实现对数据的抓取和进一步的处理。

def scrape_callback(url, html):
    tree = lxml.html.fromstring(html)
    row = [tree.cssselect('table > tr#places_%s__row > td.w2p_fw' % field)[0].text_content() for field in FIELDS]
    print url, row

在上述代码中，我们定义了一个简单的回调函数，用于抓取和打印国家数据。