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如何在 Python 网页抓取中解析 HTML 图标语义并动态添加正负号标识

碧海醫心

碧海醫心

发布时间:2025-12-29 14:34:02

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来源于php中文网

原创

如何在 Python 网页抓取中解析 HTML 图标语义并动态添加正负号标识

本文介绍如何利用 beautifulsoup 解析 wikipedia 表格中通过绿色/红色三角图标(含 title 属性)隐含的“增长方向”语义,并将其转化为显式的 `+` 或 `-` 符号,从而准确提取营收增长率的正负含义。

在网页抓取实践中,许多数据并非以纯文本形式呈现,而是借助 HTML 元素(如 如何在 Python 网页抓取中解析 HTML 图标语义并动态添加正负号标识 中的 title 或 CSS 类)传递语义信息。Wikipedia 的“营收增长率”列正是典型场景:它用带 title="Increase" 或 title="Decrease" 的 包裹三角图标,而实际数值文本却未携带符号。直接调用 .text.strip() 会丢失这一关键逻辑,导致所有增长率都显示为正值。

要正确还原正负含义,核心思路是:定位承载语义的 HTML 节点 → 提取其语义属性(如 title)→ 根据条件修改对应单元格内容

以下是一个健壮、可复用的解决方案:

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import requests

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_companies_in_the_United_States_by_revenue'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 定位所有含 title 属性的 span 的父 td(即营收增长率所在单元格)
for td in soup.select('td:has(span[title])'):
    try:
        # 获取嵌套 span 的 title 值(注意层级:td > span > span)
        title = td.find('span').find('span')['title']
        text_value = td.get_text(strip=True)

        if title == 'Increase':
            new_content = f'+ {text_value}'
        elif title == 'Decrease':
            new_content = f'- {text_value}'
        else:
            new_content = text_value  # 保底:未知 title 不修改

        # 替换整个 td 内容(保留结构,仅更新文本与符号)
        td.replace_with(BeautifulSoup(f'{new_content}', 'html.parser'))
    except (AttributeError, KeyError, TypeError):
        # 容错:跳过结构异常的单元格(如缺失 span 或 title)
        continue

# 使用 pandas 读取已修正的 HTML 表格(推荐索引为 1,因首表常为导航栏)
df = pd.read_html(str(soup))[1]
print(df[['Name', 'Revenue growth']].head())

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  • soup.select('td:has(span[title])') 是精准定位的关键:CSS 选择器 :has() 可筛选出包含带 title 属性 ,避免遍历全部单元格。
  • 注意 DOM 结构:Wikipedia 实际使用 td > span > span 嵌套,因此需 td.find('span').find('span')['title'],而非直接查 img(原问题中图标已由 SVG 替代,alt 属性不可靠)。
  • 使用 replace_with() + BeautifulSoup(..., 'html.parser') 确保新内容被正确解析为 HTML 节点,避免字符串拼接引发的转义或结构破坏。
  • 异常处理(try/except)必不可少:网页结构可能随编辑变动,忽略个别失败项比中断整个流程更鲁棒。
  • 最终交由 pandas.read_html() 解析,既简洁又自动处理表头、类型推断等细节,远胜手动构建列表。
  • ⚠️ 注意事项:

    • 不要依赖 img[alt] —— 当前 Wikipedia 已将三角图标改为 inline SVG,alt 属性常为空或缺失;title 属性才是稳定语义源。
    • 避免在循环中直接修改 row_data 后再调用 data.text:此时 DOM 已变更,原始 .text 可能失效。应先提取语义,再统一替换。
    • 若需进一步清洗(如去除空格、转换为浮点数),建议在 pandas 加载后使用 df['Revenue growth'].str.extract(r'([+-])\s*(\d+\.\d+)%') 进行结构化解析。

    该方法不仅适用于 Wikipedia,也适用于任何通过 HTML 属性传递业务语义的表格场景——真正实现“让代码读懂网页的潜台词”。

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