抓取下网页代码之后，下一步就是从网页中提取信息，提取信息的方式有多种多样，可以使用正则来提取，但是写起来会相对比较繁琐。在这里还有许多强大的解析库，如 LXML、BeautifulSoup、PyQuery 等等，提供了非常强大的解析方法，如 XPath 解析、CSS 选择器解析等等，利用它们我们可以高效便捷地从从网页中提取出有效信息。
本节我们就来介绍一下这些库的安装过程。
1.2.1 LXML的安装
LXML 是 Python 的一个解析库，支持 HTML 和 XML 的解析，支持 XPath 解析方式，而且解析效率非常高。
1. 相关链接
- 官方网站：http://lxml.de
- GitHub：https://github.com/lxml/lxml
- PyPi：https://pypi.python.org/pypi/...
2. Mac下的安装
pip3?install?lxml如果产生错误，可以执行如下命令将必要的类库安装：
xcode-select?--install
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎之后再重新运行 Pip 安装就没有问题了。
LXML 是一个非常重要的库，后面的 BeautifulSoup、Scrapy 框架都需要用到此库，所以请一定安装成功。
3. 验证安装
安装完成之后，可以在 Python 命令行下测试。
$ python3
>>> import lxml如果没有错误报出，则证明库已经安装好了。
1.2.2 BeautifulSoup的安装
BeautifulSoup 是 Python 的一个 HTML 或 XML 的解析库，我们可以用它来方便地从网页中提取数据，它拥有强大的 API 和多样的解析方式，本节我们了解下它的安装方式。
1. 相关链接
- 官方文档：https://www.crummy.com/softwa...
- 中文文档：https://www.crummy.com/softwa...
- PyPi：https://pypi.python.org/pypi/...
2. 准备工作
BeautifulSoup 的 HTML 和 XML 解析器是依赖于 LXML 库的，所以在此之前请确保已经成功安装好了 LXML 库，具体的安装方式参见上节。
3. Pip 安装
目前 BeautifulSoup 的最新版本是 4.x 版本，之前的版本已经停止开发了，推荐使用 Pip 来安装，安装命令如下：
pip3?install?beautifulsoup4命令执行完毕之后即可完成安装。
4. 验证安装
安装完成之后可以运行下方的代码验证一下。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(‘<p>Hello</p>‘, ‘lxml‘)
print(soup.p.string)运行结果：
Hello如果运行结果一致则证明安装成功。
注意在这里我们虽然安装的是 beautifulsoup4 这个包，但是在引入的时候是引入的 bs4，这是因为这个包源代码本身的库文件夹名称就是 bs4，所以安装完成之后，这个库文件夹就被移入到我们本机 Python3 的 lib 库里，所以识别到的库文件名称就叫做 bs4，所以我们引入的时候就引入 bs4 这个包。
因此，包本身的名称和我们使用时导入的包的名称并不一定是一致的。
1.2.3 PyQuery的安装
PyQuery 同样是一个强大的网页解析工具，它提供了和 jQuery 类似的语法来解析 HTML 文档，支持 CSS 选择器，使用非常方便，本节我们了解下它的安装方式。
1. 相关链接
- GitHub：https://github.com/gawel/pyquery
- PyPi：https://pypi.python.org/pypi/...
- 官方文档：http://pyquery.readthedocs.io
2. Pip安装
pip3 install pyquery3. 验证安装
安装完成之后，可以在 Python 命令行下测试。
$ python3
>>> import pyquery如果没有错误报出，则证明库已经安装好了。
1.2.4 Tesserocr的安装
爬虫过程中难免会遇到各种各样的验证码，而大多数验证码还是图形验证码，这时候我们可以直接用 OCR 来识别。
1. OCR
OCR，即 Optical Character Recognition，光学字符识别。是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。那么对于图形验证码来说，它都是一些不规则的字符，但是这些字符确实是由字符稍加扭曲变换得到的内容。
例如这样的验证码，如图 1-22 和 1-23 所示：
图 1-22 验证码
图 1-23 验证码
对于这种验证码，我们便可以使用 OCR 技术来将其转化为电子文本，然后爬虫将识别结果提交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
Tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库，但其实是对 Tesseract 做的一层 Python API 封装，所以它的核心是 Tesseract，所以在安装 Tesserocr 之前我们需要先安装 Tesseract，本节我们来了解下它们的安装方式。
2. 相关链接
- Tesserocr GitHub：https://github.com/sirfz/tess...
- Tesserocr PyPi：https://pypi.python.org/pypi/...
- Tesseract下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim....
- Tesseract GitHub：https://github.com/tesseract-...
- Tesseract 语言包：https://github.com/tesseract-...
- Tesseract 文档：https://github.com/tesseract-...
3. Mac下的安装
Mac 下首先使用 Homebrew 安装 Imagemagick 和 Tesseract 库：
brew install imagemagick
brew install tesseract
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎接下来再安装 Tesserocr 即可：
pip3?install?tesserocr pillow这样我们便完成了 Tesserocr 的安装。
4. 验证安装
接下来我们可以使用 Tesseract 和 Tesserocr 来分别进行测试。
下面我们以如下的图片为样例进行测试，如图 1-26 所示：
图 1-26 测试样例
图片链接为：https://raw.githubusercontent...，可以直接保存或下载。
我们首先用命令行进行测试，将图片下载保存为 image.png，然后用 Tesseract 命令行测试，命令如下：
tesseract?image.png?result?-l?eng?&&?cat?result.txt运行结果：
Tesseract Open Source OCR Engine v3.05.01 with Leptonica
Python3WebSpider我们调用了 tesseract 命令，第一个参数为图片名称，第二个参数 result 为结果保存的目标文件名称，-l 指定使用的语言包，在此使用 eng 英文，然后再用 cat 命令将结果输出。
第二行的运行结果便是图片的识别结果，Python3WebSpider。
我们可以看到这时已经成功将图片文字转为电子文本了。
然后我们还可以利用 Python 代码来测试，这里就需要借助于 Tesserocr 库了，测试代码如下：
import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open(‘image.png‘)
print(tesserocr.image_to_text(image))如果在运行期间python3闪退，出现下面错误：
!strcmp(locale,?"C"):Error:Assert?failed:in?file baseapi.cpp, line?209就需要这样运行了：
import locale locale.setlocale(locale.LC_ALL,‘C‘) import tesserocr from PIL import Image image = Image.open(‘image.png‘) print(tesserocr.image_to_text(image))
在这里我们首先利用 Image 读取了图片文件，然后调用了 tesserocr 的 image_to_text() 方法，再将将其识别结果输出。
运行结果：
Python3WebSpider另外我们还可以直接调用 file_to_text() 方法，也可以达到同样的效果：
import tesserocr
print(tesserocr.file_to_text(‘image.png‘))
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎运行结果：
Python3WebSpider如果成功输出结果，则证明 Tesseract 和 Tesserocr 都已经安装成功。
原文地址：https://blog.51cto.com/14445003/2424614