在学习爬虫的时候我们往往有这样的需求——我只需要HTML文本中的一部分内容。这时候我们只需要使用python解析html文本然后继续使用python提取HTML文本中的部分内容就可以实现这样的需求。然而市面上的HTML/XML解析器还是很多的，那么不同的解析器应该怎么用呢？效率对比又如何？接下来这篇文章告诉你python解析HTML文本用哪个方法比较好。
假设我们需要从各种网页中提取全文，并且要剥离所有HTML标记。通常，默认解决方案是使用BeautifulSoup软件包中的get_text方法，该方法内部使用lxml。这是一个经过充分测试的解决方案，但是在处理成千上万个HTML文档时可能会非常慢。
通过用selectolax替换BeautifulSoup，您几乎可以免费获得5-30倍的加速！
这是一个简单的基准测试，可分析commoncrawl(`处理NLP问题时，有时您需要获得大量的文本集。互联网是文本的最大来源，但是不幸的是，从任意HTML页面提取文本是一项艰巨而痛苦的任务。
假设我们需要从各种网页中提取全文，并且要剥离所有HTML标记。通常，默认解决方案是使用BeautifulSoup软件包中的get_text方法，该方法内部使用lxml。这是一个经过充分测试的解决方案，但是在处理成千上万个HTML文档时可能会非常慢。
通过用selectolax替换BeautifulSoup，您几乎可以免费获得5-30倍的加速！这是一个简单的基准测试，可分析commoncrawl(https://commoncrawl.org/)的10,000个HTML页面：
#coding:utf-8 fromtimeimporttime importwarc frombs4importBeautifulSoup fromselectolax.parserimportHTMLParser defget_text_bs(html): tree=BeautifulSoup(html,'lxml') body=tree.body ifbodyisNone: returnNone fortaginbody.select('script'): tag.decompose() fortaginbody.select('style'): tag.decompose() text=body.get_text(separator=' ') returntext defget_text_selectolax(html): tree=HTMLParser(html) iftree.bodyisNone: returnNone fortagintree.css('script'): tag.decompose() fortagintree.css('style'): tag.decompose() text=tree.body.text(separator=' ') returntext defread_doc(record,parser=get_text_selectolax): url=record.url text=None ifurl: payload=record.payload.read() header,html=payload.split(b' ',maxsplit=1) html=html.strip() iflen(html)>0: text=parser(html) returnurl,text defprocess_warc(file_name,parser,limit=10000): warc_file=warc.open(file_name,'rb') t0=time() n_documents=0 fori,recordinenumerate(warc_file): url,doc=read_doc(record,parser) ifnotdocornoturl: continue n_documents+=1 ifi>limit: break warc_file.close() print('Parser:%s'%parser.__name__) print('Parsingtook%ssecondsandproduced%sdocuments '%(time()-t0,n_documents))>>>!wgethttps://commoncrawl.s3.amazonaws.com/crawl-data/CC-MAIN-2018-05/segments/1516084886237.6/warc/CC-MAIN-20180116070444-20180116090444-00000.warc.gz >>>file_name="CC-MAIN-20180116070444-20180116090444-00000.warc.gz" >>>process_warc(file_name,get_text_selectolax,10000) Parser:get_text_selectolax Parsingtook16.170367002487183secondsandproduced3317documents >>>process_warc(file_name,get_text_bs,10000) Parser:get_text_bs Parsingtook432.6902508735657secondsandproduced3283documents显然，这并不是对某些事物进行基准测试的最佳方法，但是它提供了一个想法，即selectolax有时比lxml快30倍。
selectolax最适合将HTML剥离为纯文本。如果我有10,000多个HTML片段，需要将它们作为纯文本索引到Elasticsearch中。（Elasticsearch有一个html_strip文本过滤器，但这不是我想要/不需要在此上下文中使用的过滤器）。事实证明，以这种规模将HTML剥离为纯文本实际上是非常低效的。那么，最有效的方法是什么？
PyQuery
frompyqueryimportPyQueryaspq text=pq(html).text()selectolax
fromselectolax.parserimportHTMLParser text=HTMLParser(html).text()正则表达式
importre regex=re.compile(r'<.*?>') text=clean_regex.sub('',html)结果
我编写了一个脚本来计算时间，该脚本遍历包含HTML片段的10,000个文件。注意！这些片段不是完整的<html>文档（带有<head>和<body>等），只是HTML的一小部分。平均大小为10,314字节（中位数为5138字节）。结果如下：
pyquery SUM:18.61seconds MEAN:1.8633ms MEDIAN:1.0554ms selectolax SUM:3.08seconds MEAN:0.3149ms MEDIAN:0.1621ms regex SUM:1.64seconds MEAN:0.1613ms MEDIAN:0.0881ms我已经运行了很多次，结果非常稳定。重点是：selectolax比PyQuery快7倍。
正则表达式好用？真的吗？
对于最基本的HTML Blob，它可能工作得很好。实际上，如果HTML是<p> Foo＆amp; Bar </ p>，我希望纯文本转换应该是Foo＆Bar，而不是Foo＆amp; bar。
更重要的一点是，PyQuery和selectolax支持非常特定但对我的用例很重要的内容。在继续之前，我需要删除某些标签（及其内容）。例如：
<h4class="warning">Thisshouldgetstripped.</h4> <p>Pleasekeep.</p> <div>Thisshouldalsogetstripped.</div>正则表达式永远无法做到这一点。
2.0 版本
因此，我的要求可能会发生变化，但基本上，我想删除某些标签。例如：<div class =“ warning”> 、 <div class =“ hidden”> 和 <div style =“ display：none”>。因此，让我们实现一下：
PyQuery
frompyqueryimportPyQueryaspq _display_none_regex=re.compile(r'display:s*none') doc=pq(html) doc.remove('div.warning,div.hidden') fordivindoc('div[style]').items(): style_value=div.attr('style') if_display_none_regex.search(style_value): div.remove() text=doc.text()selectolax
fromselectolax.parserimportHTMLParser _display_none_regex=re.compile(r'display:s*none') tree=HTMLParser(html) fortagintree.css('div.warning,div.hidden'): tag.decompose() fortagintree.css('div[style]'): style_value=tag.attributes['style'] ifstyle_valueand_display_none_regex.search(style_value): tag.decompose() text=tree.body.text()这实际上有效。当我现在为10,000个片段运行相同的基准时，新结果如下：
pyquery SUM:21.70seconds MEAN:2.1701ms MEDIAN:1.3989ms selectolax SUM:3.59seconds MEAN:0.3589ms MEDIAN:0.2184ms regex Skip同样，selectolax击败PyQuery约6倍。
结论
正则表达式速度快，但功能弱。selectolax的效率令人印象深刻。
以上就是python解析html文本的方法的详细介绍，更多关于python 的HTML解析方法可以关注或者查看请关注W3Cschool往期精彩文章！
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