Python爬虫之三种网页抓取方法性能比较

本文转载自：

https://blog.csdn.net/oscer2016/article/details/70209144

下面我们将介绍三种抓取网页数据的方法，首先是正则表达式，然后是流行的 BeautifulSoup 模块，最后是强大的 lxml 模块。

1. 正则表达式

  如果你对正则表达式还不熟悉，或是需要一些提示时，可以查阅Regular Expression HOWTO 获得完整介绍。

  当我们使用正则表达式抓取国家面积数据时，首先要尝试匹配元素中的内容，如下所示:

>>> import re
>>> import urllib2
>>> url = 'http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239'
>>> html = urllib2.urlopen(url).read()
>>> re.findall('(.*?)', html)
['', '244,820 square kilometres', '62,348,447', 'GB', 'United Kingdom', 'London', 'EU', '.uk', 'GBP', 'Pound', '44', '@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA', '^(([A-Z]\\d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]\\d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\\d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\\d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]\\d[A-Z]\\d[A-Z]{2})|([A-Z]{2}\\d[A-Z]\\d[A-Z]{2})|(GIR0AA))$', 'en-GB,cy-GB,gd', '
IE 
']
>>> 

   从上述结果看出，多个国家属性都使用了< td class=”w2p_fw” >标签。要想分离出面积属性，我们可以只选择其中的第二个元素，如下所示:

>>> re.findall('(.*?)', html)[1]
'244,820 square kilometres'

   虽然现在可以使用这个方案，但是如果网页发生变化，该方案很可能就会失效。比如表格发生了变化，去除了第二行中的国土面积数据。如果我们只在现在抓取数据，就可以忽略这种未来可能发生的变化。但是，如果我们希望未来还能再次抓取该数据，就需要给出更加健壮的解决方案，从而尽可能避免这种布局变化所带来的影响。想要该正则表达式更加健壮，我们可以将其父元素< tr >也加入进来。由于该元素具有ID属性，所以应该是唯一的。

>>> re.findall('Area: (.*?)', html)
['244,820 square kilometres']

  这个迭代版本看起来更好一些，但是网页更新还有很多其他方式，同样可以让该正则表达式无法满足。比如，将双引号变为单引号，< td >标签之间添加多余的空格，或是变更area_label等。下面是尝试支持这些可能性的改进版本。

>>> re.findall('.*?(.*?)',html)['244,820 square kilometres']

  虽然该正则表达式更容易适应未来变化，但又存在难以构造、可读性差的问题。此外，还有一些微小的布局变化也会使该正则表达式无法满足，比如在< td >标签里添加title属性。 
  从本例中可以看出，正则表达式为我们提供了抓取数据的快捷方式，但是，该方法过于脆弱，容易在网页更新后出现问题。幸好还有一些更好的解决方案，后期将会介绍。

2. Beautiful Soup

  Beautiful Soup是一个非常流行的 Python 模块。该模块可以解析网页，并提供定位内容的便捷接口。如果你还没有安装该模块，可以使用下面的命令安装其最新版本(需要先安装 pip，请自行百度):

pip install beautifulsoup4

•  

  使用 Beautiful Soup 的第一步是将已下载的 HTML 内容解析为 soup 文档。由于大多数网页都不具备良好的 HTML格式，因此 Beautiful Soup 需要对其实际格式进行确定。例如，在下面这个简单网页的列表中，存在属性值两侧引号缺失和标签未闭合的问题。

    
Area
    
Population

  如果 Population 列表项被解析为 Area 列表项的子元素，而不是并列的两个列表项的话，我们在抓取时就会得到错误的结果。下面让我们看一下 Beautiful Soup 是如何处理的。

>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> broken_html = '
Area
Population
'
>>> # parse the HTML
>>> soup = BeautifulSoup(broken_html, 'html.parser')
>>> fixed_html = soup.prettify()
>>> print fixed_html

 

  Area
  

   Population
  
 

  从上面的执行结果中可以看出，Beautiful Soup 能够正确解析缺失的引号并闭合标签。现在可以使用 find() 和 find_all() 方法来定位我们需要的元素了。

>>> ul = soup.find('ul', attrs={'class':'country'})
>>> ul.find('li') # return just the first match
Area
Population
>>> ul.find_all('li') # return all matches
[
Area
Population
, 
Population
]

Note: 由于不同版本的Python内置库的容错能力有所区别，可能处理结果和上述有所不同，具体请参考: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/#installing-a-parser。想了解全部方法和参数，可以查阅 Beautiful Soup 的 官方文档

  下面是使用该方法抽取示例国家面积数据的完整代码。

>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> import urllib2
>>> url = 'http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239'
>>> html = urllib2.urlopen(url).read()
>>> # locate the area row
>>> tr = soup.find(attrs={'id':'places_area__row'})
>>> # locate the area tag
>>> td = tr.find(attrs={'class':'w2p_fw'})
>>> area = td.text # extract the text from this tag
>>> print area
244,820 square kilometres

  这段代码虽然比正则表达式的代码更加复杂，但更容易构造和理解。而且，像多余的空格和标签属性这种布局上的小变化，我们也无需再担心了。

3. Lxml

  Lxml 是基于 libxml2 这一 XML 解析库的 Python 封装。该模块使用 C语言 编写，解析速度比 Beautiful Soup 更快，不过安装过程也更为复杂。最新的安装说明可以参考 http://lxml.de/installation.html .**

  和 Beautiful Soup 一样，使用 lxml 模块的第一步也是将有可能不合法的 HTML 解析为统一格式。下面是使用该模块解析一个不完整 HTML 的例子:

>>> import lxml.html
>>> broken_html = '
Area
Population
'
>>> # parse the HTML
>>> tree = lxml.html.fromstring(broken_html)
>>> fixed_html = lxml.html.tostring(tree, pretty_print=True)
>>> print fixed_html

Area
Population

  同样地，lxml 也可以正确解析属性两侧缺失的引号，并闭合标签，不过该模块没有额外添加 < html > 和 < body > 标签。

  解析完输入内容之后，进入选择元素的步骤，此时 lxml 有几种不同的方法，比如 XPath 选择器和类似 Beautiful Soup 的 find() 方法。不过，后续我们将使用 CSS 选择器，因为它更加简洁，并且能够在解析动态内容时得以复用。此外，一些拥有 jQuery 选择器相关经验的读者会对其更加熟悉。

  下面是使用 lxml 的 CSS 选择器抽取面积数据的示例代码:

>>> import urllib2
>>> import lxml.html
>>> url = 'http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239'
>>> html = urllib2.urlopen(url).read()
>>> tree = lxml.html.fromstring(html)
>>> td = tree.cssselect('tr#places_area__row > td.w2p_fw')[0] # *行代码
>>> area = td.text_content()
>>> print area
244,820 square kilometres

   *行代码首先会找到 ID 为 places_area__row 的表格行元素，然后选择 class 为 w2p_fw 的表格数据子标签。

   CSS 选择器表示选择元素所使用的模式，下面是一些常用的选择器示例:

选择所有标签: *
选择  标签: a
选择所有 class="link" 的元素: .link
选择 class="link" 的  标签: a.link
选择 id="home" 的  标签: a#home
选择父元素为  标签的所有  子标签: a > span
选择  标签内部的所有  标签: a span 
选择 title 属性为"Home"的所有  标签: a[title=Home]

   W3C 已提出 CSS3 规范，其网址为 https://www.w3.org/TR/2011/REC-css3-selectors-20110929/

  Lxml 已经实现了大部分 CSS3 属性，其不支持的功能可以参见: https://cssselect.readthedocs.io/en/latest/ .

Note: lxml在内部的实现中，实际上是将 CSS 选择器转换为等价的 XPath 选择器。

4. 性能对比

   在以下这段代码中，每个爬虫都会执行 1000 次，每次执行都会检查抓取结果是否正确，然后打印总用时。

# -*- coding: utf-8 -*-

import csv
import time
import urllib2
import re
import timeit
from bs4 import BeautifulSoup
import lxml.html

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


def regex_scraper(html):
    results = {}
    for field in FIELDS:
        results[field] = re.search('.*?(.*?)'.format(field), html).groups()[0]
    return results


def beautiful_soup_scraper(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') 
    results = {}
    for field in FIELDS:
        results[field] = soup.find('table').find('tr', id='places_{}__row'.format(field)).find('td', class_='w2p_fw').text
    return results


def lxml_scraper(html):
    tree = lxml.html.fromstring(html)
    results = {}
    for field in FIELDS:
        results[field] = tree.cssselect('table > tr#places_{}__row > td.w2p_fw'.format(field))[0].text_content()
    return results


def main():
    times = {}
    html = urllib2.urlopen('http://example.webscraping.com/view/United-Kingdom-239').read()
    NUM_ITERATIONS = 1000 # number of times to test each scraper
    for name, scraper in ('Regular expressions', regex_scraper), ('Beautiful Soup', beautiful_soup_scraper), ('Lxml', lxml_scraper):
        times[name] = []
        # record start time of scrape
        start = time.time()
        for i in range(NUM_ITERATIONS):
            if scraper == regex_scraper:
                # the regular expression module will cache results
                # so need to purge this cache for meaningful timings
                re.purge()     # *行代码
            result = scraper(html)

            # check scraped result is as expected
            assert(result['area'] == '244,820 square kilometres')
            times[name].append(time.time() - start)
        # record end time of scrape and output the total
        end = time.time()
        print '{}: {:.2f} seconds'.format(name, end - start)

    writer = csv.writer(open('times.csv', 'w'))
    header = sorted(times.keys())
    writer.writerow(header)
    for row in zip(*[times[scraper] for scraper in header]):
        writer.writerow(row)

if __name__ == '__main__':
    main()

   注意，我们在 *行代码 中调用了 re.purge() 方法。默认情况下，正则表达式会缓存搜索结果，为了公平起见，我们需要使用该方法清除缓存。

下面是我的电脑运行该脚本的结果:

   由于硬件条件的区别，不同电脑的执行结果也会存在一定差异。不过，每种方法之间的相对差异应当是相当的。从结果中可以看出，在抓取我们的示例网页时，Beautiful Soup 比其他两种方法慢了超过 7 倍之多。实际上这一结果是符合预期的，因为 lxml 和正则表达式模块都是 C 语言编写的，而 Beautiful Soup 则是纯 Python 编写的。一个有趣的事实是，lxml 表现的和正则表达式差不多好。由于 lxml 在搜索元素之前，必须将输入解析为内部格式，因此会产生额外的开销。而当抓取同一网页的多个特征时，这种初始化解析产生的开销就会降低，lxml 也就更具竞争力，所以说，lxml 是一个强大的模块。

5. 总结

三种网页抓取方法优缺点:
 

抓取方法	性能	使用难度	安装难度
正则表达式	快	困难	简单(内置模块)
Beautiful Soup	慢	简单	简单(纯Python)
Lxml	快	简单	相对困难

   如果你的爬虫瓶颈是下载网页，而不是抽取数据的话，那么使用较慢的方法（如 Beautiful Soup）也不成问题。正则表达式在一次性抽取中非常有用，此外还可以避免解析整个网页带来的开销，如果只需抓取少量数据，并且想要避免额外依赖的话，那么正则表达式可能更加适合。不过，通常情况下，lxml 是抓取数据的最好选择，这是因为它不仅速度快，功能也更加丰富，而正则表达式和 Beautiful Soup只在某些特定场景下有用。