Python解析html出错

自然是文件编码的问题，文件读取utf-8格式，建议使用codecs模块,不用安装，直接import就行，使用fp = codecs.open(filename,'r','utf-8')读取utf-8编码文件，python自带的open是默认gbk的。此外，建议文件都使用utf-8格式，gbk实在是windows的遗留问题，utf-8本来可以一统天下，就是windows一直不改，才使得windows下文件编码一直很麻烦。

Python 中可以进行网页解析的库有很多，常见的有 BeautifulSoup 和 lxml 等。在网上玩爬虫的文章通常都是介绍 BeautifulSoup 这个库，我平常也是常用这个库，最近用 Xpath 用得比较多，使用 BeautifulSoup 就不大习惯，很久之前就知道 Reitz 大神出了一个叫 Requests-HTML 的库，一直没有兴趣看，这回可算歹着机会用一下了。

使用 pip install requests-html 安装，上手和 Reitz 的其他库一样，轻松简单：

这个库是在 requests 库上实现的，r 得到的结果是 Response 对象下面的一个子类，多个一个 html 的属性。所以 requests 库的响应对象可以进行什么 *** 作，这个 r 也都可以。如果需要解析网页，直接获取响应对象的 html 属性：

不得不膜拜 Reitz 大神太会组装技术了。实际上 HTMLSession 是继承自 requests.Session 这个核心类，然后将 requests.Session 类里的 requests 方法改写，返回自己的一个 HTMLResponse 对象，这个类又是继承自 requests.Response,只是多加了一个 _from_response 的方法来构造实例：

之后在 HTMLResponse 里定义属性方法 html，就可以通过 html 属性访问了,实现也就是组装 PyQuery 来干。核心的解析类也大多是使用 PyQuery 和 lxml 来做解析，简化了名称，挺讨巧的。

元素定位可以选择两种方式：

方法名非常简单，符合 Python 优雅的风格，这里不妨对这两种方式简单的说明：

定位到元素以后势必要获取元素里面的内容和属性相关数据，获取文本：

获取元素的属性：

还可以通过模式来匹配对应的内容：

这个功能看起来比较鸡肋，可以深入研究优化一下，说不定能在 github 上混个提交。

除了一些基础 *** 作，这个库还提供了一些人性化的 *** 作。比如一键获取网页的所有超链接，这对于整站爬虫应该是个福音，URL 管理比较方便：

内容页面通常都是分页的，一次抓取不了太多，这个库可以获取分页信息：

结果如下：

通过迭代器实现了智能发现分页，这个迭代器里面会用一个叫 _next 的方法，贴一段源码感受下：

通过查找 a 标签里面是否含有指定的文本来判断是不是有下一页，通常我们的下一页都会通过 下一页 或者 加载更多 来引导，他就是利用这个标志来进行判断。默认的以列表形式存在全局： ['next','more','older'] 。我个人认为这种方式非常不灵活，几乎没有扩展性。 感兴趣的可以往 github 上提交代码优化。

也许是考虑到了现在 js 的一些异步加载，这个库支持 js 运行时，官方说明如下：

使用非常简单，直接调用以下方法：

第一次使用的时候会下载 Chromium，不过国内你懂的，自己想办法去下吧，就不要等它自己下载了。render 函数可以使用 js 脚本来 *** 作页面，滚动 *** 作单独做了参数。这对于上拉加载等新式页面是非常友好的。

顶级 read_html() 函数可以接受 HTML 字符串、文件或URL，并将 HTML 表解析为 pandas DataFrames 列表。

注意 ：即使 HTML 内容中仅包含一个表， read_html 也会返回 DataFrame 对象的列表

让我们看几个例子

读入 banklist.html 文件的内容，并将其作为字符串传递给 read_html

如果愿意，您甚至可以传入 StringIO 的实例

读取 URL 并匹配包含特定文本的表

指定一个标题行(默认情况下 <th> 或 <td> 位于 <thead> 中的元素用于形成列索引，如果 <thead> 中包含多个行，那么创建一个多索引)

指定索引列

指定要跳过的行数：

使用列表指定要跳过的行数（ range 函数也适用）

指定一个 HTML 属性

指定应转换为 NaN 的值

指定是否保持默认的 NaN 值集

可以为列指定转换器。这对于具有前导零的数字文本数据很有用。

默认情况下，将数字列转换为数字类型，并且前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串

组合上面的选项

读取 to_html 的输出（会损失浮点数的精度）

当只提供了一个解析器时，如果解析失败， lxml 解析器会抛出异常，最好的方式是指定一个解析器列表

但是，如果安装了 bs4 和 html5lib 并传入 None 或 ['lxml'，'bs4'] ，则解析很可能会成功。

DataFrame 对象有一个实例方法 to_html ，它将 DataFrame 的内容呈现为 html 表格。

函数参数与上面描述的方法 to_string 相同。

columns 参数将限制显示的列

float_format 参数控制浮点值的精度

bold_rows 默认情况下将使行标签加粗，但你可以关闭它

classes 参数提供了给 HTML 表 设置 CSS 类的能力。

请注意，这些类附加到现有的 dataframe 类之后

render_links 参数提供了向包含 url 的单元格添加超链接的能力

最后， escape 参数允许您控制 HTML 结果中是否转义了 "<" 、 ">" 和 "&" 字符（默认情况下为 True ）。

因此，要获得没有转义字符的 HTML ，请传递 escape=False

转义

不转义

在某些浏览器上这两个 HTML 表可能并不会显示出差异。

在顶级 pandas io 函数 read_html 中，用于解析 HTML 表的库存在一些问题

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