python爬虫还在用BeautifulSoup？你有更好的选择！

1.前言

1.1 抓取网页

本文将举例说明抓取网页数据的三种方式：正则表达式、BeautifulSoup、lxml。
获取网页内容所用代码详情请参照Python网络爬虫-你的第一个爬虫。利用该代码获取抓取整个网页。

import requests


def download(url, num_retries=2, user_agent='wswp', proxies=None):
    '''下载一个指定的URL并返回网页内容
        参数：
            url(str): URL
        关键字参数：
            user_agent(str):用户代理（默认值：wswp）
            proxies（dict）： 代理（字典）: 键：‘http’'https'
            值：字符串（‘http(s)://IP’）
            num_retries(int):如果有5xx错误就重试（默认：2）
            #5xx服务器错误，表示服务器无法完成明显有效的请求。
            #https://zh.wikipedia.org/wiki/HTTP%E7%8A%B6%E6%80%81%E7%A0%81
    '''
    print('==========================================')
    print('Downloading:', url)
    headers = {'User-Agent': user_agent} #头部设置，默认头部有时候会被网页反扒而出错
    try:
        resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies) #简单粗暴，.get(url)
        html = resp.text #获取网页内容，字符串形式
        if resp.status_code >= 400: #异常处理，4xx客户端错误 返回None
            print('Download error:', resp.text)
            html = None
            if num_retries and 500 <= resp.status_code < 600:
                # 5类错误
                return download(url, num_retries - 1)#如果有服务器错误就重试两次

    except requests.exceptions.RequestException as e: #其他错误，正常报错
        print('Download error:', e)
        html = None
    return html #返回html

1.2 爬取目标

爬取http://example.webscraping.com/places/default/view/Australia-14网页中所有显示内容。

分析网页结构可以看出，所有内容都在标签

中，以area为例可以看出，area的值在：

根据这个结构，我们用不同的方式来表达，就可以抓取到所有想要的数据了。

7,686,850 square kilometres

#正则表达式：
re.search(r'.*?(.*?)').groups()[0] # .*?表示任意非换行值，（）是分组，可用于输出。
#BeautifulSoup
soup.find('table').find('tr', id='places_area__row').find('td', class_="w2p_fw").text
#lxml_css selector
tree.cssselect('table > tr#places_area__row > td.w2p_fw' )[0].text_content()
#lxml_xpath
tree.xpath('//tr[@id="places_area__row"]/td[@class="w2p_fw"]' )[0].text_content()

Chrome 浏览器可以方便的复制出各种表达方式：

有了以上的download函数和不同的表达式，我们就可以用三种不同的方法来抓取数据了。

2.不同方式抓取数据

2.1 正则表达式爬取网页

正则表达式不管在python还是其他语言都有很好的应用，用简单的规定符号来表达不同的字符串组成形式，简洁又高效。学习正则表达式很有必要。https://docs.python.org/3/howto/regex.html。 python内置正则表达式，无需额外安装。

import re


targets = ('area', 'population', 'iso', 'country', 'capital', 'continent',
           'tld', 'currency_code', 'currency_name', 'phone', 'postal_code_format',
           'postal_code_regex', 'languages', 'neighbours')

def re_scraper(html):
    results = {}
    for target in targets:
        results[target] = re.search(r'.*?(.*?)'
                                    % target, html).groups()[0]
    return results

2.2BeautifulSoup抓取数据

BeautifulSoup用法可见python 网络爬虫 - BeautifulSoup 爬取网络数据
代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup


targets = ('area', 'population', 'iso', 'country', 'capital', 'continent',
           'tld', 'currency_code', 'currency_name', 'phone', 'postal_code_format',
           'postal_code_regex', 'languages', 'neighbours')

def bs_scraper(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    results = {}
    for target in targets:
        results[target] = soup.find('table').find('tr', id='places_%s__row' % target) \
            .find('td', class_="w2p_fw").text
    return results

2.3 lxml 抓取数据

from lxml.html import fromstring


def lxml_scraper(html):
    tree = fromstring(html)
    results = {}
    for target in targets:
        results[target] = tree.cssselect('table > tr#places_%s__row > td.w2p_fw' % target)[0].text_content()
    return results


def lxml_xpath_scraper(html):
    tree = fromstring(html)
    results = {}
    for target in targets:
        results[target] = tree.xpath('//tr[@id="places_%s__row"]/td[@class="w2p_fw"]' % target)[0].text_content()
    return results

2.4 运行结果

scrapers = [('re', re_scraper), ('bs',bs_scraper), ('lxml', lxml_scraper), ('lxml_xpath',lxml_xpath_scraper)]
html = download('http://example.webscraping.com/places/default/view/Australia-14')
for name, scraper in scrapers:
    print(name,"=================================================================")
    result = scraper(html)
    print(result)

==========================================
Downloading: http://example.webscraping.com/places/default/view/Australia-14
re =================================================================
{'area': '7,686,850 square kilometres', 'population': '21,515,754', 'iso': 'AU', 'country': 'Australia', 'capital': 'Canberra', 'continent': 'OC', 'tld': '.au', 'currency_code': 'AUD', 'currency_name': 'Dollar', 'phone': '61', 'postal_code_format': '####', 'postal_code_regex': '^(\\d{4})$', 'languages': 'en-AU', 'neighbours': '
 
'}
bs =================================================================
{'area': '7,686,850 square kilometres', 'population': '21,515,754', 'iso': 'AU', 'country': 'Australia', 'capital': 'Canberra', 'continent': 'OC', 'tld': '.au', 'currency_code': 'AUD', 'currency_name': 'Dollar', 'phone': '61', 'postal_code_format': '####', 'postal_code_regex': '^(\\d{4})$', 'languages': 'en-AU', 'neighbours': ' '}
lxml =================================================================
{'area': '7,686,850 square kilometres', 'population': '21,515,754', 'iso': 'AU', 'country': 'Australia', 'capital': 'Canberra', 'continent': 'OC', 'tld': '.au', 'currency_code': 'AUD', 'currency_name': 'Dollar', 'phone': '61', 'postal_code_format': '####', 'postal_code_regex': '^(\\d{4})$', 'languages': 'en-AU', 'neighbours': ' '}
lxml_xpath =================================================================
{'area': '7,686,850 square kilometres', 'population': '21,515,754', 'iso': 'AU', 'country': 'Australia', 'capital': 'Canberra', 'continent': 'OC', 'tld': '.au', 'currency_code': 'AUD', 'currency_name': 'Dollar', 'phone': '61', 'postal_code_format': '####', 'postal_code_regex': '^(\\d{4})$', 'languages': 'en-AU', 'neighbours': ' '}

从结果可以看出正则表达式在某些地方返回多余元素，而不是纯粹的文本。这是因为这些地方的网页结构和别的地方不同，因此正则表达式不能完全覆盖一样的内容，如有的地方包含链接和图片。而BeautifulSoup和lxml有专门的提取文本函数，因此不会有类似错误。

既然有三种不同的抓取方式，那有什么区别？应用场合如何？该如何选择呢？

3. 爬虫性能对比

上面的爬虫由于爬取数据量有限，因此无法对比它们的性能。接下来将对比它们爬取大量数据时的性能。

目标：爬取网页所有显示内容，重复1000次，比较不同爬虫的爬取时间。
准备：导入网页爬取函数download,导入所有爬虫。

开始coding：

import time
import re
from chp2_all_scrapers import re_scraper, bs_scraper, lxml_scraper, lxml_xpath_scraper
from chp1_download import download

num_iterations = 1000  # 每个爬虫测试1000次
html = download('http://example.webscraping.com/places/default/view/Australia-14')

scrapers = [('re', re_scraper), ('bs', bs_scraper), ('lxml', lxml_scraper),
            ('lxml_xpath', lxml_xpath_scraper)]

for name, scraper in scrapers:
    start_time = time.time()
    for i in range(num_iterations):
        if scraper == re_scraper:
            re.purge() #清除缓存，保证公平性
        result = scraper(html)
        # 检测结果是否为想要的
        assert result['area'] == '7,686,850 square kilometres'
    end_time = time.time()
    print("=================================================================")
    print('%s: %.2f seconds' % (name, end_time - start_time))

注意：re.purge() 是为了清除缓存。因为正则表达式默认情况下会缓存搜索，需要对其清除以保证公平性。如果不清除缓存，后面的999次都是在作弊，结果惊人！

运行结果：

Downloading: http://example.webscraping.com/places/default/view/Australia-14
=================================================================
re: 2.40 seconds
=================================================================
bs: 18.49 seconds
=================================================================
lxml: 3.82 seconds
=================================================================
lxml_xpath: 1.53 seconds

Process finished with exit code 0

#作弊结果
Downloading: http://example.webscraping.com/places/default/view/Australia-14
=================================================================
re: 0.19 seconds
=================================================================
bs: 18.12 seconds
=================================================================
lxml: 3.43 seconds
=================================================================
lxml_xpath: 1.50 seconds

Process finished with exit code 0

从结果可以明显看出正则表达式和lxml的性能差不多，采用xpath性能最佳，BeautifulSoup性能最差！ 因为BeautifulSoup是纯python写的而lxml是c写的，性能可见一斑。

绝大部分网上教程都在使用BeautifulSoup写爬虫，这是因为BeautifulSoup可读性更高，更加人性，而css selector 和xpath需要学习他们特有的表达方式，但是绝对值得学习的。性能提高不止十倍（相对）！

4.结论

爬取方式	性能	易用性	易安装性
正则表达式	快	难	内置
BeautifulSoup	慢	易	易
lxml	快	易	偏难

因此在爬取少量数据时，BeautifulSoup可以胜任，而且易读性高，但是大量数据采集时就建议使用lxml。