Python爬虫：解析HTML表格数据

本文介绍如何使用Python和Beautiful Soup库解析嵌套在Div和Span标签内的HTML表格数据。即使HTML结构并非标准表格格式，该方法也能有效提取数据。通过示例代码，演示了如何定位包含数据的Div元素，并利用文本分割技术将数据整理成表头和行数据列表，方便后续数据处理和分析。 文章适用于需要从复杂HTML结构中提取表格数据的Python开发者，关键词：Python, BeautifulSoup, HTML解析, 数据提取, 表格数据, Div, Span。

利用Python高效提取HTML表格数据，即使数据被Div和Span标签分割！

以下HTML代码展示了一个由Div和Span标签嵌套的表格结构：

    6033......09-11 16:01
  </div>
</div>
"""

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 获取表头
headers = soup.find('div', class_='dheader').text.split()

# 获取表格数据
rows = []
for row_div in soup.find_all('div', class_='articleh normal_post'):
    rows.append(row_div.text.split())

# 打印结果 (可选，根据实际需求调整输出格式)
print("表头:", headers)
print("表格数据:", rows)

这段代码首先使用BeautifulSoup解析HTML，然后分别提取表头和表格数据。需要注意的是，由于示例HTML中数据并非严格的表格结构，代码根据空格分割文本内容来模拟表格数据。 实际应用中，需要根据目标HTML的具体结构调整数据提取逻辑。 提取后的数据存储在headers和rows列表中，方便后续处理和使用。

今天关于《Python爬虫：解析HTML表格数据》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！