Python 程式設計師，特別是做爬蟲的同學都知道 HTTP 請求庫 Requests，Requests 完美體現了 “for Humans” 這個詞要表達的意思。

它的作者是高顏值的攝影愛好者 kennethreitz ，kennethreitz 寫過很多的庫， 除了 Requests 、還有 pipenv，一個更好的集成了包管理和環境管理的工具。日期時間庫 maya 等等。

這兩天他又搞出一個新專案叫 Requests-HTML，HTML Parsing for Humans 連結：https://github.com/kennethreitz/requests-html ，顧名思義，它是用於解析 HTML 文件的。短短兩天專案的 Star 已經超過3000

以前我們寫爬蟲，解析 HTML 頁面通常會選擇 BeautifulSoup 或者是 lxml 庫，雖然 BeautifulSoup 的 API 比較友好，但是它的解析效能低下，而 lxml 使用 xpath 語法，解析速度快，但是程式碼沒什麼可讀性，現在 kennethreitz 搞出來的這個 html 解析庫繼承了 requests 庫的優良傳統 —- for humans。

我們知道 requests 只負責網路請求，但不對響應結果進行解析，你可以把 requests-html 理解為可以解析 html 文件的 requsts 庫。

Requests-HTML 的程式碼量其實非常少，目前不到 200 行，都是基於現有的框架進行二次封裝，使得開發者使用的時候更方便呼叫。它依賴於 PyQuery、Requests、lxml 等庫。

安裝

pip install requests-html

使用方法

>>> from requests_html import session

# 返回一個Response物件
>>> r = session.get('https://python.org/')

# 獲取所有連結
>>> r.html.links
{'/users/membership/', '/about/gettingstarted/'}

# 使用css選擇器的方式獲取某個元素
>>> about = r.html.find('#about')[0]

>>>
 
 print(about.text)
About
Applications
Quotes
Getting Started
Help
Python Brochure

另外，還有一個非常吸引人的特點是，它能將html轉換為markdown文字

# 將html轉換為Markdown文字
>>> print(about.markdown)

* [About](/about/)

  * [Applications](/about/apps/)
  * [Quotes](/about/quotes/)
  * [Getting Started](/about/gettingstarted/)
  * [Help](/about/help/)
  * [Python Brochure](http://brochure.getpython.info/)

更多使用方法可以參考文件：https://github.com/kennethreitz/requests-html

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