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Python网页解析需先理解HTML树结构，含标签、属性、文本三要素；常用工具包括BeautifulSoup（入门首选）、lxml+xpath（精准定位）、Requests-HTML（简单动态）、Selenium（强交互）；解析前须检查源码、找稳定标识、确认编码与状态码。

Python网页解析的核心是理解HTML结构，再用合适的工具精准提取目标内容。不搞清页面怎么组织，写再多代码也容易抓错或漏数据。

HTML结构的关键组成部分

网页本质是嵌套的标签树，主要分三块：

• 标签（Tag）：如、
  、，定义内容类型和层级关系
• 属性（Attribute）：如class="item"、id="header"、href="..."，提供识别与定位依据
• 文本（Text）与子节点：标签内部的可读文字，或嵌套的其他标签，构成实际信息载体

常用解析库与对应使用场景

选对工具能省一半力气：

• BeautifulSoup（bs4）：适合静态页面，语法直观，支持多种解析器（html.parser、lxml），推荐新手入门
• lxml + xpath：速度快、表达力强，适合结构清晰、需精确路径定位的页面（如带固定class或层级的列表）
• Requests-HTML：内置JavaScript渲染支持，适合简单动态内容（但复杂交互仍需Selenium）
• Selenium：真正模拟浏览器，适用于登录、滚动加载、点击触发内容等强交互场景

解析前必做的三件事

跳过这步，后面容易白忙活：

• 用浏览器“检查元素”看真实HTML源码（右键→查看网页源代码 / 检查），注意区分服务端返回和JS动态生成的内容
• 找稳定标识：优先用id，其次class，避免依赖无意义的标签顺序（如第3个）
• 确认编码与响应状态：用response.encoding或response.apparent_encoding避免乱码；检查response.status_code == 200

典型解析流程示例（以bs4为例）

从请求到提取，四步闭环：

• 用requests.get(url)获取HTML文本
• 用BeautifulSoup(html, 'lxml')创建解析对象（推荐lxml解析器，比默认html.parser更容错）
• 用soup.find()或soup.select()定位目标区域（前者适合单个元素，后者支持CSS选择器，更灵活）
• 用.get_text()取纯文本，或.get('href')取属性值，避免直接访问.text导致空白/换行干扰