Python解析HTML库：哪个更适合你的爬虫项目？

做网页抓取时，总绕不开解析HTML这一步。比如你想从电商网站扒拉商品价格，或者从新闻站收集标题，光靠requests拿到页面源码还不够，得把结构理清楚，这时候就得靠Python的HTML解析库。

最常用的几个工具

提到解析HTML，很多人第一反应是BeautifulSoup。它就像厨房里的万能刀，简单好用，适合新手。配合lxml或html5lib解析器，能轻松定位标签、提取文本。写个几行代码就能从一堆杂乱的HTML里捞出想要的内容。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('h1').get_text()

但如果你处理的是动态加载的页面，比如内容靠JavaScript渲染出来的，BeautifulSoup就有点力不从心了。这时候有人会转向Selenium，但它启动浏览器太重，资源消耗大。折中方案是用PyQuery，语法类似jQuery，写起来顺手，特别适合习惯前端开发的人。

性能更猛的选择

当你要处理成千上万个页面时，速度就成了关键。lxml虽然API不太友好，但它是C写的，解析速度比纯Python实现快得多。很多大型爬虫框架底层都用它打底。直接用XPath也能精准定位节点，尤其在结构稳定的页面上效率很高。

from lxml import html
import requests

tree = html.fromstring(response.text)
prices = tree.xpath('//div[@class="price"]/text()')

还有一个越来越火的库叫selectolax，基于modest引擎，不仅快，还支持修改DOM树。实测在某些场景下比lxml还快一截，内存占用也低，适合做高并发的数据采集任务。

别忘了现代玩法

现在不少网站用React、Vue这类框架渲染，原始HTML里几乎没数据。这时候得考虑用Playwright或Puppeteer的Python版，等页面跑完JS再抓内容。虽然慢一点，但能拿到真实用户看到的东西。

也有走捷径的办法——查接口。很多前端页面其实通过API拉数据，F12打开网络面板经常能发现JSON接口。这种情况下根本不用解析HTML，直接调接口更省事。

怎么选看实际需求

小项目、学习阶段用BeautifulSoup完全够用；追求速度和稳定性上lxml；喜欢简洁语法试试PyQuery；大规模采集可以看看selectolax；遇到复杂动态页面再祭出Playwright这套重武器。没有银弹，只有合不合适。