Python中如何解析HTML

本篇文章给大家分享的是有关Python中如何解析HTML，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

这是一个典型的图像标签：

<img src="images/edit_shapes.png" ALT="Edit examples" ALIGN=left>

我对 src= 之后的***组引号之间的部分很感兴趣。 在寻找了一些解决方案后，我找到一个名为 BeautifulSoup 的 Python 模块。 脚本的核心部分如下所示：

soup = BeautifulSoup(all_text, 'html.parser')match = soup.findAll("img")if len(match) > 0:    for m in match:        imagelist.append(str(m))

我们可以使用这个 findAll 方法来挖出图片标签。 这是一小部分输出：

<img src="images/pdf-form-ht3.png"/><img src="images/pdf-form-ht4.png"/><img src="images/pdf-form-ht5.png"/><img src="images/pdf-form-ht6.png"/><img align="middle" alt="GSview - Advanced Options Panel" src="images/gsadv1.png" title="GSview - Advanced Options Panel"/><img align="middle" alt="Scribus External Tools Preferences" src="images/gsadv2.png" title="Scribus External Tools Preferences"/>

到现在为止还挺好。我原以为下一步就可以搞定了，但是当我在脚本中尝试了一些字符串方法时，它返回了有关标记的错误而不是字符串的错误。 我将输出保存到一个文件中，并在 KWrite 中进行编辑。 KWrite 的一个好处是你可以使用正则表达式（regex）来做“查找和替换”操作，所以我可以用 \n<img 替换 <img，这样可以看得更清楚。 KWrite 的另一个好处是，如果你用正则表达式做了一个不明智的选择，你还可以撤消。

但我认为，肯定有比这更好的东西，所以我转而使用正则表达式，或者更具体地说 Python 的 re 模块。 这个新脚本的相关部分如下所示：

match = re.findall(r'src="(.*)/>', all_text)if len(match)>0:    for m in match:        imagelist.append(m)

它的一小部分输出如下所示：

images/cmcanvas.png" title="Context Menu for the document canvas" alt="Context Menu for the document canvas" /></td></tr></table><br images/eps-imp1.png" title="EPS preview in a file dialog" alt="EPS preview in a file dialog" images/eps-imp5.png" title="Colors imported from an EPS file" alt="Colors imported from an EPS file" images/eps-imp4.png" title="EPS font substitution" alt="EPS font substitution" images/eps-imp2.png" title="EPS import progress" alt="EPS import progress" images/eps-imp3.png" title="Bitmap conversion failure" alt="Bitmap conversion failure"

乍一看，它看起来与上面的输出类似，并且附带有去除图像的标签部分的好处，但是有令人费解的是还夹杂着表格标签和其他内容。 我认为这涉及到这个正则表达式 src="(.*)/>，这被称为贪婪，意味着它不一定停止在遇到 /> 的***个实例。我应该补充一点，我也尝试过 src="(.*)"，这真的没有什么更好的效果，我不是一个正则表达式专家（只是做了这个），找了各种方法来改进这一点但是并没什么用。

做了一系列的事情之后，甚至尝试了 Perl 的 HTML::Parser 模块，最终我试图将这与我为 Scribus 编写的一些脚本进行比较，这些脚本逐个字符的分析文本内容，然后采取一些行动。 为了最终目的，我终于想出了所有这些方法，并且完全不需要正则表达式或 HTML 解析器。 让我们回到展示的那个 img 标签的例子。

<img src="images/edit_shapes.png" ALT="Edit examples" ALIGN=left>

我决定回到 src= 这一块。 一种方法是等待 s 出现，然后看下一个字符是否是 r，下一个是 c，下一个是否 =。 如果是这样，那就匹配上了！ 那么两个双引号之间的内容就是我所需要的。 这种方法的问题在于需要连续识别上面这样的结构。 一种查看代表一行 HTML 文本的字符串的方法是：

for c in all_text:

但是这个逻辑太乱了，以至于不能持续匹配到前面的 c，还有之前的字符，更之前的字符，更更之前的字符。

***，我决定专注于 = 并使用索引方法，以便我可以轻松地引用字符串中的任何先前或将来的字符。 这里是搜索部分：

    index = 3    while index < linelength:        if (all_text[index] == '='):            if (all_text[index-3] == 's') and (all_text[index-2] == 'r') and (all_text[index-1] == 'c'):                imagefound(all_text, imagelist, index)                index += 1            else:                index += 1        else:            index += 1

我用第四个字符开始搜索（索引从 0 开始），所以我在下面没有出现索引错误，并且实际上，在每一行的第四个字符之前不会有等号。 ***个测试是看字符串中是否出现了 =，如果没有，我们就会前进。 如果我们确实看到一个等号，那么我们会看前三个字符是否是 s、r 和 c。 如果全都匹配了，就调用函数 imagefound：

def imagefound(all_text, imagelist, index):    end = 0    index += 2    newimage = ''    while end == 0:        if (all_text[index] != '"'):            newimage = newimage + all_text[index]            index += 1        else:            newimage = newimage + '\n'            imagelist.append(newimage)            end = 1            return

我们给函数发送当前索引，它代表着 =。 我们知道下一个字符将会是 "，所以我们跳过两个字符，并开始向名为 newimage 的控制字符串添加字符，直到我们发现下一个 "，此时我们完成了一次匹配。 我们将字符串加一个换行符（\n）添加到列表 imagelist 中并返回（return），请记住，在剩余的这个 HTML 字符串中可能会有更多图片标签，所以我们马上回到搜索循环中。

以下是我们的输出现在的样子：

images/text-frame-link.pngimages/text-frame-unlink.pngimages/gimpoptions1.pngimages/gimpoptions3.pngimages/gimpoptions2.pngimages/fontpref3.pngimages/font-subst.pngimages/fontpref2.pngimages/fontpref1.pngimages/dtp-studio.png

啊，干净多了，而这只花费几秒钟的时间。 我本可以将索引前移 7 步来剪切 images/ 部分，但我更愿意把这个部分保存下来，以确保我没有剪切掉图像文件名的***个字母，这很容易用 KWrite 编辑成功 —— 你甚至不需要正则表达式。 做完这些并保存文件后，下一步就是运行我编写的另一个脚本 sortlist.py：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8  -*-# sortlist.py import os imagelist = []for line in open('/tmp/imagelist_parse4.txt').xreadlines():    imagelist.append(line) imagelist.sort() outfile = open('/tmp/imagelist_parse4_sorted.txt', 'w')outfile.writelines(imagelist)outfile.close()

这会读取文件内容，并存储为列表，对其排序，然后另存为另一个文件。 之后，我可以做到以下几点：

ls /home/gregp/development/Scribus15x/doc/en/images/*.png > '/tmp/actual_images.txt'

然后我需要在该文件上运行 sortlist.py，因为 ls 方法的排序与 Python 不同。 我原本可以在这些文件上运行比较脚本，但我更愿意以可视方式进行操作。 ***，我成功找到了 42 个图像，这些图像没有来自文档的 HTML 引用。

这是我的完整解析脚本：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8  -*-# parseimg4.py import os def imagefound(all_text, imagelist, index):    end = 0    index += 2    newimage = ''    while end == 0:        if (all_text[index] != '"'):            newimage = newimage + all_text[index]            index += 1        else:            newimage = newimage + '\n'            imagelist.append(newimage)            end = 1            return htmlnames = []imagelist = []tempstring = ''filenames = os.listdir('/home/gregp/development/Scribus15x/doc/en/')for name in filenames:    if name.endswith('.html'):        htmlnames.append(name)#print htmlnamesfor htmlfile in htmlnames:    all_text = open('/home/gregp/development/Scribus15x/doc/en/' + htmlfile).read()    linelength = len(all_text)    index = 3    while index < linelength:        if (all_text[index] == '='):            if (all_text[index-3] == 's') and (all_text[index-2] == 'r') and(all_text[index-1] == 'c'):                imagefound(all_text, imagelist, index)                index += 1            else:                index += 1        else:            index += 1 outfile = open('/tmp/imagelist_parse4.txt', 'w')outfile.writelines(imagelist)outfile.close()imageno = len(imagelist)print str(imageno) + " images were found and saved"

脚本名称为 parseimg4.py，这并不能真实反映我陆续编写的脚本数量（包括微调的和大改的以及丢弃并重新开始写的）。 请注意，我已经对这些目录和文件名进行了硬编码，但是很容易变得通用化，让用户输入这些信息。 同样，因为它们是工作脚本，所以我将输出发送到 /tmp 目录，所以一旦重新启动系统，它们就会消失。

这不是故事的结尾，因为下一个问题是：僵尸 HTML 文件怎么办？ 任何未使用的文件都可能会引用图像，不能被前面的方法所找出。 我们有一个 menu.xml 文件作为联机手册的目录，但我还需要考虑 TOC（LCTT 译注：TOC 是 table of contents 的缩写）中列出的某些文件可能引用了不在 TOC 中的文件，是的，我确实找到了一些这样的文件。

以上就是Python中如何解析HTML，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。