1. 正则表达式 (Regular Expressions)
正则表达式是一种强大的文本匹配工具，适用于简单到中等复杂的HTML结构数据提取。
它通过模式匹配来查找和提取文本中的特定序列，适合提取如链接、邮箱地址等有固定格式的数据。
缺点是对复杂HTML结构的处理能力有限，编写和维护较为困难。
2. BeautifulSoup
BeautifulSoup是一个Python库，用于解析HTML和XML文档，提供了简单而灵活的API来搜索和操作这些文档。
支持多种解析器，包括Python的标准库解析器和更快的第三方解析器如lxml。
适合处理结构不规则或复杂的网页，易于理解和使用。
3. lxml
基于C的Python库，提供高性能的XML和HTML解析。
提供XPath支持，解析速度快，对于大规模数据处理尤其有效。
能自动修正HTML代码，优化输出格式，适合需要高效处理和格式化HTML的场景。
4. XPath
XPath是一种在XML文档中查找信息的语言，也可用于HTML文档。
通过路径表达式来选取节点或节点集，非常适合定位和提取特定的HTML元素。
相较于正则表达式，XPath能更精确地处理XML/HTML结构，但学习曲线较陡峭。
5. JSONPath
当网页数据以JSON格式提供时，JSONPath用于提取JSON对象中的数据，类似于XPath。
对于现代API和动态网页中嵌入的JSON数据提取非常有用。
简化了处理嵌套和数组结构的JSON数据。
6. CSS选择器 (CSS Selectors)
通过Python的库如BeautifulSoup或PyQuery，可以使用CSS选择器来定位HTML元素。
这种方法直观且与前端开发者的技能相匹配，适合基于样式选择元素。
7. Selenium
虽主要用于浏览器自动化，但也可用于解析动态加载的内容。
当页面元素通过JavaScript动态生成时，Selenium可以直接与浏览器交互，获取渲染后的HTML。
相对资源消耗大，速度慢，但对处理交互式网页非常有效。
每种技术都有其适用场景和限制，开发者通常会根据数据的复杂度、网页的动态性以及个人偏好来选择合适的解析方法。在实际应用中，这些技术有时会结合使用，以达到最佳的解析效果。
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