好的，经过一番艰苦的挖掘，我觉得我找到了一个很好的解决方案–与R匹配。如果您正在查看上面的链接Dog
Breeds中提供的HTML ，并且正在运行该链接的网络驱动程序，则可以运行以下代码：
tbl =driver.find_element_by_xpath("//html/body/main/article/section[2]/div/article/table").get_attribute('outerHTML')df = pd.read_html(tbl)
然后，仅需几行代码，您就会看到一个非常漂亮的数据框：
In [145]: df Out[145]: [ 0 1 2 3 0 BREED 2015 2014 2013.0 1 Retrievers(Labrador) 1 1 1.0 2 German Shepherd Dogs 2 2 2.0 3 Retrievers (Golden) 3 33.0 4 Bulldogs 4 4 5.0 5 Beagles 5 5 4.0
我觉得这比处理标记，创建字典和遍历博客所建议的每一行数据要容易得多。这可能不是最正确的处理方式，我是Python的新手，但它可以快速完成工作。我希望这可以帮助一些网络爬虫。
