Python 语言在解析网页方面非常流行。现成的库和框架（如 BeautifulSoup或 Scrapy 。自动化工具（如 Selenium）可让您控制浏览器并检索页面内容，也有助于完成这项任务。38;margin-bottom:0pt;margin-top:0pt;" dir="ltr">下面是使用 BeautifulSoup 对提供天气信息的网站进行简单解析的示例：
导入请求
从 bs4 导入 BeautifulSoup
# 天气页面的 URL
url = 'https://www.example.com/weather'
# 向页面发送 GET 请求
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200：
# 解析页面的 HTML 代码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 查找包含天气信息的类元素
weather_info = soup.find('div', class_='weather-info')
# 检索必要的天气数据
temperature = weather_info.find('span', class_='temperature').text
condition = weather_info.find('span', class_='condition').text
# 打印结果
print("Temperature:", temperature)
print("Error retrieving weather data:", condition)
else：
print("Ошибка при получении данных о погоде.")下面是一个使用 Scrapy 解析新闻网站标题的示例：
创建新项目： scrapy startproject news_parser创建一个用于解析新闻的 spider（"spider "是决定访问哪些页面、从每个页面获取哪些数据以及如何处理这些数据的类的名称）。打开 news_parser/spiders/news_spider.py 文件，并添加以下代码： 导入 scrapy
class NewsSpider(scrapy.Spider)：
name = "news
start_urls = ['https://example.com/news']
def parse(self, response)：
# 提取新闻标题
news_titles = response.css('h2.news-title::text').getall()
# 返回结果
for title in news_titles：
yield {
title': title
}在我们项目的 news_parser 目录中，执行将启动蜘蛛的命令：scrapy crawl news -o news_titles.json解析网站的基本工具有各种程序、浏览器扩展、云服务和库可用于创建自己的解析器。最流行的有 ParseHub, Scraper API, Octoparse, Netpeak Spider, 以及上述 Python 库 BeautifulSoup 和 Scrapy 。
另外，让我们重点介绍以下流行的解析工具：
Google 表格.您可以使用 Google 表来 函数或使用 Google Apps 脚本解析数据。 使用 IMPORTHTML 函数: 将此函数粘贴到 Google 表格单元格中。指定页面的 URL 和要提取的数据类型（如 "表格"）。该函数将自动提取数据并将其放入表格中。
使用 Google 应用脚本: 在 Google 表中创建脚本。指定提取数据的网页 URL。脚本将自动从 HTML 表格中提取数据并将其放入表格中。
Power Query.Microsoft Excel 的 Power Query 插件允许您从各种来源（包括网站）提取数据，并具有转换和处理这些数据的功能。Node.js (JavaScript) 基于 Node.js 的解析器。由于 Javascript 的流行，Node.js 也正在成为创建解析器的流行平台，不过与 Python 相比，Node.js 的解析器数量并不多。这些平台包括 Cheerio，这是一个用于服务器端数据分析的 JavaScript 库。它允许您选择和操作网页元素，使数据解析和分析过程变得方便高效。38;margin-bottom:0pt;margin-top:0pt;" dir="ltr">Zennoposter也能完美处理解析任务，结合 CapMonster 云验证码遍历服务，您还可以快速克服验证码障碍。
解析器的运行算法在使用程序时，用户指定必要的输入数据和要解析的页面列表。但解析器本身是如何工作的呢？让我们来分析一下它的基本工作原理：
解析器借助 HTTP-request 加载所需页面的 HTML 代码。 将提取的数据处理成方便的格式（如 JSON）。例如 JSON）。 数据保存到文件或数据库中。 如何避免在解析网站时被阻止的提示许多网站都限制通过解析从中提取任何信息。要绕过这些限制，您可以使用以下方法：
限制查询速度。不要在短时间内进行过多的查询。限制查询次数，以免您的程序给服务器带来过多负载。使用代理。使用优质代理服务器更改您的 IP 地址，并通过不同来源分发请求。检查 robots.txt 文件。txt 文件。通过该文件，您可以了解哪些网页可以被解析，哪些不能。请求缓存 - 用于提高速度、减少服务器负载和保存数据。更改用户代理和其他标题。模拟不同的平台和浏览器。更改 user-agent 可让您隐藏自己的活动，像正常人一样发出请求。 使用服务绕过验证码。如何在解析网站时绕过验证码