html5lib使用，html5 li

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怎么h5+写的app变为流应用的步骤

页面设计我们看到的app都一个个页面，每个页面功能不同。首先是产品经理通过调研整理需求，然后将需求整理成页面(可以使用墨刀等网页制作)，然后在交给UI人员进行专业设计和美化，最后将设计图打包给开发人员。

页面设计我们看到的app都是页面，每个页面都有不同的功能。首先产品经理通过调研整理需求，然后把需求整理成页面(可以用墨刀等网页制作)，然后交给UI人员进行专业的设计美化，最后把设计图打包给开发者。

)全局加载：在H5封面出来之前一次性加载全部内容。在查看H5过程中不会出现卡顿的现象，用户体验流畅，不过加载时间过程，当文件过大时，在加载时应提醒用户注意流量。 2)优先加载：按照内容的重要程度，先将主要部分加载出来，再加载次要的部分。

可见一个有料的H5页面大家很愿意分享的。H5在技术层面有很大优势，微信H5页面中触摸、pinch、滑动、陀螺仪，辅之以文字、图片、动画、声音，对人的视觉和听觉冲击更大。

一个有互动的H5（不是易企秀和MAKA之类的）。大概如下：前期沟通了解需求。

1、urllib-网络库(stdlib) 。 requests-网络库。 grab-网络库(基于py curl) 。 py curl-网络库(绑定libcurl) 。 urllib 3-Python HTTP库，安全连接池、支持文件post 、可用性高。 httplib 2-网络库。

2、Python下的爬虫库，一般分为3类。抓取类 urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。

3、请求库 requests requests 类库是第三方库，比 Python 自带的 urllib 类库使用方便和 selenium 利用它执行浏览器动作，模拟操作。 chromedriver 安装chromedriver来驱动chrome。

4、requests requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章一起看看Python之Requests库，大家可以去看一下。

5、requests 这个库是爬虫最常用的一个库 Selenium Selenium 是一个自动化测试工具，利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作对于一些用JS做谊染的页面来说，这种抓取方式是非常有效的。

安装成功后，如图所示：解析器是一种帮我们结构化网页内容的工具，通过解析器，我们可以得到结构化的数据，而不是单纯的字符，方便我们解析和查找数据。BeautifulSoup 的解析器有 html.parse，html5lib，lxml 等。

读取HTML 依赖于lxml模块，请安装它。对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。

Python-Goose Goose最早是用Java写得，后来用Scala重写，是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写，依靠了Beautiful Soup。给定一个文章的URL，获取文章的标题和内容很便利，用起来非常nice。

在 Python 中，我们将使用一个名为靓汤（Beautiful Soup）的模块对 HTML 数据进行分析。你可以借助 pip 之类的安装程序安装之，运行如下代码即可：pip install beautifulsoup4 或者，你也可以根据源码进行构建。

●cssselect：解析DOM树和CSS选择器。●pyquery：解析DOM树和jQuery选择器。●BeautifulSoup：低效HTML/ XML处理库，纯Python实现。●html5lib：根据WHATWG规范生成HTML/ XML文档的DOM。该规范被用在现在所有的浏览器上。

爬虫解析方法分为：正则解析、xpath解析、bs4解析。正则表达式直接对html字符串进行解析（最快）。xpath和bs4需要通过lxml和bs4对其进行解析成html页面才能提取数据。

可以。bs4可以做简单的渲染处理，所以前端渲染可以用bs4解析。bs4全名BeautifulSoup，是编写 python爬虫常用库之一，主要用来解析html标签。

爬取网页数据，需要一些工具，比如requests，正则表达式，bs4等，解析网页首推bs4啊，可以通过标签和节点抓取数据。

提取信息获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。

python爬虫项目实战：爬取糗事百科用户的所有信息，包括用户名、性别、年龄、内容等等。

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