这篇文章给大家分享的是有关数据提取时用xpath还是正则表达式呢的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
xpath和正则表达式是数据提取时最常用的两种方法，究竟用哪个好呢？
测试代码如下所示，实验目标是同一HTML文档，分别使用webscrpaing库中的xpath，lxml库中的xpath以及正则表达式提取100次，统计各方法的用时：
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# coding: utf-8
# xpath_speed_test.py
import re
import time
from lxml import etree
from webscraping import common, download, xpath
TEST_TIMES = 100
def test():
url = 'http://hotels.ctrip.com/international/washington26363'
html = download.Download().get(url)
html = common.to_unicode(html)
# 测试webscraping库的xpath提取速度
start_time = time.time()
for i in range(TEST_TIMES):
for hid, hprice in zip(xpath.search(html, '//div[@class="hlist_item"]/@id'), xpath.search(html, '//div[@class="hlist_item_price"]/span')):
#print hid, hprice
pass
end_time = time.time()
webscraping_xpath_time_used = end_time - start_time
print '"webscraping.xpath" time used: {} seconds.'.format(webscraping_xpath_time_used)
# 测试lxml库xpath提取速度
start_time = time.time()
for i in range(TEST_TIMES):
root = etree.HTML(html)
for hlist_div in root.xpath('//div[@class="hlist_item"]'):
hid = hlist_div.get('id')
hprice = hlist_div.xpath('.//div[@class="hlist_item_price"]/span')[].text
#print hid, hprice
pass
end_time = time.time()
lxml_time_used = end_time - start_time
print '"lxml" time used: {} seconds.'.format(lxml_time_used)
# 测试正则表达式的速度
start_time = time.time()
for i in range(TEST_TIMES):
for hid, hprice in zip(re.compile(r'class="hlist_item" id="(\d+)"').findall(html), re.compile(r'
#print hid, hprice
pass
end_time = time.time()
re_time_used = end_time - start_time
print '"re" time used: {} seconds.'.format(re_time_used)
if __name__ == '__main__':
test()
运行结果如下：
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"webscraping.xpath" time used: 100.677000046 seconds.
"lxml" time used: 2.09100008011 seconds.
"re" time used: 0.138999938965 seconds.
结果很震撼：
正则表达式只用了0.14秒；
lxml的xpath用了2.1秒；
webscraping的xpath用了101秒！
由于xpath简单而且灵活，我们在爬虫开发的时候一般都会选，但是通过这个实验发现它的效率远低于正则表达式，尤其是webscrpaing库中的xpath速度更是慢得恐怖。
因此，在我们的爬虫开发过程中，应该选正则表达式，如果用正则表达式实在难于实现，再考虑xpath，另外，在使用xpath的时候一定要选用高效的库，比如lxml。特别是在数据量特别大的时候，效率显得尤为重要。
感谢各位的阅读！关于“数据提取时用xpath还是正则表达式呢”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！