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悠悠楠杉

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搜索到 2 篇与 的结果
2025-12-10

从HTML中精准提取与分离P标签和Table标签的实战指南
从HTML中精准提取与分离P标签和Table标签的实战指南
正文：在网页抓取或内容分析时，经常需要从HTML中分离出特定标签（如<p>段落和<table>表格）。但HTML结构复杂，直接字符串匹配容易出错。本文将分享两种可靠方法：正则表达式和DOM解析，并对比其优缺点。一、正则表达式：快速但需谨慎正则适合简单场景，但需注意HTML嵌套问题。以下代码提取所有P标签内容：html import re html = """ 这是第一段表格内容这是第二段 """ # 提取P标签（非贪婪模式） p_tags = re.findall(r'(.*?)', html, re.DOTALL) print("提取的P标签：", p_tags) # 提取Table标签 tables = re.findall(r'(.*?)', html, re.DOTALL) print("提取的Table标签：", tables) 注意点：1. .*?表示非贪婪匹配，避免跨标签捕获；2. re.DOTALL让.匹配换行符；3. 正则无法完美处理嵌套标签（如<table>内嵌另一个<...
2025年12月10日
27 阅读
0 评论
2025-11-16

Python爬虫怎样抓取表格数据
Python爬虫怎样抓取表格数据
当我们打开一个包含表格的网页时，浏览器会将HTML代码渲染成可视化的表格。而Python爬虫的任务，就是从原始HTML中识别出这些<table>标签，并将其内容准确地转化为结构化数据。实现这一过程的核心思路是：发送HTTP请求获取网页源码 → 解析HTML文档 → 定位目标表格 → 提取行列数据 → 转换为可用格式（如DataFrame）。首先，我们需要安装必要的依赖库。最常用的组合是requests用于发起网络请求，BeautifulSoup用于解析HTML，以及pandas用于数据整理与导出。通过命令pip install requests beautifulsoup4 pandas lxml即可完成安装。其中lxml作为解析器，性能优于内置的html.parser，尤其适合处理复杂的表格结构。以抓取某统计局发布的季度GDP数据表为例，我们先用requests获取页面内容：python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pdurl = "https://example.co...
2025年11月16日
36 阅读
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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