Python数据处理有哪些库？三个库的优劣对比

在使用python的爬虫脚本将一个网页的数据抓取回来的时候，数据都是非常复杂冗余的。想要获取指定的数据那就必须对数据进行清洗处理操作，本文就会介绍三个数据处理库的使用方法和他们之间的差异。

一、BeautifulSoup库

这个库是专门用于对HTML格式的返回数据进行解析处理的处理，提供了对HTML的树状格式进行解析的方法和获取指定标签内的数据的方法，使用方法如下所示：

# 导入BeautifulSoup库的bs4方法
from bs4 import BeautifulSoup
# 实例化一个处理html格式数据的soup对象
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
# 获取段落标签p中的文本内容
info = soup.find(attrs={'p'}).text
# 获取标题并输出
data = soup.find(attrs={'id':title}).textprint(data)

二、lxml库

lxml库的作用是对xml格式的数据进行解析，除此之外他还可以对具有节点结构的任意数据进行处理，也可以对html格式数据处理，示例如下：

from lxml import etree
# 实例化解析对象
selector = etree.HTML(url)
# 使用xpath获取数据
print(country.text)survey_select = selector.xpath('//*[@id="wzneirong"]/p')

三、正则表达式

正则表达式可以用于任意格式数据的数据处理，它提供了几乎包含了所有数据进行匹配的方法。方法之间还可以自行组合使用，扩展性非常好，使用方法如下：

import re
# 使用filadll方法匹配数据，join方法拼接数据
data = re.findall('(.*?)', page_content)
info = ''.join(data)print(country[0],info)

总的来说，正则表达式和lxml库的效率快但是使用比较复杂，BeautifulSoup库的使用方法简单，但是运行的速度不快。

以上就是python数据处理三个库的使用方法介绍和效率难度对比了。