【Python爬虫必看】lxml库实战指南:5分钟教你玩转HTML/XML解析|附豆瓣电影爬虫案例

大家好,我是唐叔。今天给大家带来Python中一个高效实用的库——lxml。作为爬虫老司机,我可以负责任地说,这是处理HTML/XML解析最趁手的工具之一。下面就从实战角度带大家掌握这个利器。

一、lxml库是什么?

lxml是Python中一个功能强大且高性能的HTML/XML解析库,底层用C语言实现,结合了libxml2libxslt的优点。相比标准库自带的xml.etree,它的速度更快、内存效率更高,而且提供了更友好的API。

pip install lxml  # 安装命令

二、为什么选择lxml?

  1. 性能卓越:比BeautifulSoup快很多(特别是处理大文件时)
  2. XPath支持:完整的XPath 1.0实现
  3. 兼容性好:自动处理混乱的HTML标签
  4. 功能全面:支持XML解析、XSLT转换等

三、核心操作指南

1. 解析HTML/XML

from lxml import etree

# 从字符串解析
html = "<div><p>Hello</p><p>World</p></div>"
tree = etree.HTML(html)  # 自动补全缺失标签

# 从文件解析
with open("test.html", "rb") as f:
    tree = etree.parse(f)

2. XPath数据提取(重点!)

# 获取所有p标签文本
p_texts = tree.xpath("//p/text()")  # ['Hello', 'World']

# 获取带属性的元素
div_class = tree.xpath("//div[@class='content']")

# 获取第2个p标签
second_p = tree.xpath("//p[2]")

3. 元素操作

# 修改元素文本
p = tree.xpath("//p")[0]
p.text = "New Text"

# 添加子元素
new_p = etree.Element("p")
new_p.text = "Python"
tree.getroot().append(new_p)

# 删除元素
parent = p.getparent()
parent.remove(p)

4. 输出处理结果

# 序列化为字节串
print(etree.tostring(tree, encoding="utf-8").decode())

# 美化输出
print(etree.tostring(tree, pretty_print=True).decode())

四、典型使用场景

  1. 网页爬虫开发:快速提取结构化数据
  2. XML数据处理:配置文件解析、API响应处理
  3. 网页清洗:修复不规范的HTML代码
  4. 数据转换:XSLT样式表转换

五、实战案例:爬取豆瓣电影Top250

下面我们用一个完整案例演示lxml的实际应用:

import requests
from lxml import etree

def scrape_douban_top250():
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
    }
    url = "https://movie.douban.com/top250"

    response = requests.get(url, headers=headers)
    tree = etree.HTML(response.text)

    movies = []
    for item in tree.xpath('//div[@class="item"]'):
        title = item.xpath('.//span[@class="title"]/text()')[0]
        rating = item.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()')[0]
        quote = item.xpath('.//span[@class="inq"]/text()')[0] if item.xpath('.//span[@class="inq"]') else ""

        movies.append({
            "title": title,
            "rating": rating,
            "quote": quote
        })

    return movies

if __name__ == "__main__":
    movies = scrape_douban_top250()
    for i, movie in enumerate(movies[:5], 1):
        print(f"{i}. {movie['title']} 评分:{movie['rating']} 短评:{movie['quote']}")

输出示例:

1. 肖申克的救赎 评分:9.7 短评:希望让人自由。
2. 霸王别姬 评分:9.6 短评:风华绝代。
3. 阿甘正传 评分:9.5 短评:一部美国近现代史。
4. 这个杀手不太冷 评分:9.4 短评:怪蜀黍和小萝莉不得不说的故事。
5. 泰坦尼克号 评分:9.4 短评:失去的才是永恒的。

六、避坑指南

  1. 编码问题:建议统一使用UTF-8编码处理
  2. XPath性能:复杂的XPath表达式会影响性能
  3. 异常处理:网络请求和解析时添加try-catch
  4. 反爬应对:合理设置请求头和使用代理

七、总结

lxml凭借其出色的性能和丰富的功能,成为Python数据处理领域的瑞士军刀。特别是它的XPath支持,让数据提取变得异常简单。通过本文的讲解和实战案例,相信你已经掌握了基本用法。

老规矩,代码要自己动手敲才能真正掌握。遇到问题欢迎在评论区交流,我是唐叔,我们下期见!


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### 大模型中的PrefillDecode过程 #### Prefill 过程 在大模型处理输入序列时,Prefill 阶段负责初始化计环境并执行初步的前向传播操作。此阶段的主要任务是对给定提示词(Prompt)进行编码,并生成初始隐藏状态表示。具体来说: - 对于每个新请求,系统会先加载预训练好的权重参数。 - 接着将用户提供的文本转换成对应的token ID列表形式。 - 使用Transformer架构下的自注意机制来捕捉上下文依赖关系[^1]。 ```python def prefill(prompt_tokens, model_weights): hidden_states = initialize_hidden_state(model_weights) attention_outputs = apply_self_attention(hidden_states, prompt_tokens) return attention_outputs ``` #### Decode 过程 当完成Prefill之后进入Decode环节,在这个过程中主要关注如何高效地逐个生成后续Token直到满足特定条件为止。为了加速解码速度通常采用如下策略: - 缓存已计过的Key/Value矩阵以减少重复运量。 - 利用Vulkan或CUDA等硬件特性来进行批量并行化处理。 - 实施Beam Search提高最终输出的质量而非单纯贪心选取最高概率项[^3]。 ```python def decode(current_token_id, cached_kv_matrices, beam_width=5): next_probabilities = compute_next_token_probs( current_token_id, cached_kv_matrices ) top_k_candidates = select_top_k(next_probabilities, k=beam_width) best_sequence = find_best_path(top_k_candidates) return best_sequence ``` 通过上述方法可以在保持较高精度的同时显著提升推理效率,使得大规模语言模型能够更加实时响应用户的查询需求[^2]。
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