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数据解析（Data Parsing）完全指南：网页爬取中的解析技术
当人们听到”网页爬取”这个词时，他们想到的是从网页上拉取数据。但他们不知道的是，大部分工作量不在于下载网页，而在于提取你需要的特定数据——这就是数据解析的用武之地。下载网页只需发送一个 HTTP GET 请求即可，但根据你需要的数据类型，从页面中提取数据可能会变得非常困难，尤其是在网页缺乏结构的情况下。
即使是结构化的页面，如果数据不嵌入特定的 HTML 标签而是与其他大段文本混在一起，也很难提取。比如电话号码、邮箱和家庭地址——如何从那些数据不位于特定标签中的在线论坛里解析出来？如果你对网页爬取有一点了解，你会知道这是整个过程中最困难的任务之一。但困难不代表做不到。
什么是数据解析？
数据解析这个词在计算机科学中应用广泛。对于做网页爬取和屏幕爬取的人而言，数据解析是从大段文本（可能是网页、PDF、文本文件甚至地图）中提取所需数据的过程。不同人不同背景看待它的方式不尽相同。
数据解析技术
解析 HTML 文档
最常被解析的文档是网页。大多数做网页爬取的人需要解析 HTML 文件。有两种选择：使用库或使用正则表达式。
使用解析库
最简单的方式是使用解析库。解析库将文档处理成 DOM 结构，让你可以通过标签、class 和 ID 等 CSS 选择器来访问数据。大多数解析库可免费使用，即使是商业用途。根据编程语言选择：
- Python：BeautifulSoup（纯解析库，最简单）；Scrapy（爬取框架，内置解析功能）
- JavaScript：语言本身可操作 DOM，也可用 Cheerio
- Java：JSoup
- C#：AngleSharp
使用正则表达式
当你需要从非结构化的文本中提取邮箱、电话号码和地址等数据时，正则表达式（regex）是不二之选。因为解析库无法只挑出这些特定模式的数据。大多数编程语言都支持正则表达式，且模式是一致的。参考：regexr.com。
解析 PDF 文档
许多企业有从 PDF 中提取数据的需求。Python 开发者可使用 PyPDF2 或 PDFQuery。其他语言也有各自对应的工具。
解析纯文本文件
当需要从无结构的 .txt 文件中提取数据时，必须使用正则表达式。
总结
数据解析和获取文档本身同等重要。如今你有丰富的选项可以选择。对于结构化 HTML 文档，解析库是最简单的方式；对于非结构化文本中提取特定模式的数据，正则表达式是最佳工具。相关：Python 爬虫入门教程。
