在我们的日常数据处理工作中，经常面临这样一个挑战：我们需要从非结构化或半结构化的来源（如 HTML 文件或网页）中提取数据，并将其转换为可分析的格式。如果我们手头有一个包含一个或多个表格的 HTML 文件，我们的任务是使用 Python 将这些表格提取为 DataFrame。例如，如果我们有一个包含如下表格的 HTML 文件：
>
| Code | Language | Difficulty |
|---|---|---|
| Python | Python | Intermediate |
那么输出结果应该是一个 DataFrame：
> Code Language Difficulty
> 0 Python Python Intermediate
Pandas 提供了多种读取 HTML 表格的方法，包括直接使用 INLINECODEb8244bde，或者将其与 INLINECODEaf1255c2、INLINECODE125b8710 或 INLINECODEfc54b7f1 解析器等其他工具结合使用。在2026年的今天，虽然基础 API 没有变，但我们处理这些数据的思维方式和工具链已经进化了。让我们通过代码示例来逐一探讨这些方法，并融入现代开发的最佳实践。
目录
使用 read_html()
这种方法使用了 Pandas 内置的 read_html() 函数，它会自动从 HTML 文件中提取所有表格，并将它们作为 DataFrame 列表返回。对于具有清晰表格结构的简单 HTML 文件来说，这是最理想的选择。
import pandas as pd
def read_html_file(path):
# 直接读取文件路径中的所有表格，返回一个 DataFrame 列表
# [0] 表示我们只取第一个表格
df = pd.read_html(path)[0]
return df
path = ‘data/geeks_for_geeks.html‘
df = read_html_file(path)
print(df)
HTML 文件示例 (data/geeks_for_geeks.html):
Table Example
Name
Topic
Difficulty
Introduction to Python
Python
Beginner
Data Structures
Algorithms
Intermediate
Machine Learning Basics
Machine Learning
Advanced
输出结果:
> Name Topic Difficulty
> 0 Introduction to Python Python Beginner
> 1 Data Structures Algorithms Intermediate
> 2 Machine Learning Basics Machine Learning Advanced
原理解析:
INLINECODE43eb2882 实际上使用了底层的解析库（如 INLINECODE9b879458 或 INLINECODE77ee5506）来扫描整个 HTML 文档。它会寻找 INLINECODE663f5b98 标签，并尝试解析其中的 INLINECODEe8e23413 和 INLINECODEfa38a0f4 结构。返回值总是一个列表，因为一个网页通常包含多个表格（例如导航栏、页脚和主内容区都可能包含表格）。我们需要根据实际情况（通常是索引 [0] 或通过特定属性）来筛选出我们需要的数据。
结合 BeautifulSoup 与 read_html() 使用
这种方法首先使用 BeautifulSoup 解析 HTML 文件，以便对内容进行更精细的控制，然后将解析后的 HTML 传递给 pd.read_html() 进行表格提取。这在2026年的开发流程中尤为重要，因为现代网页往往充满了广告、脚本和无关元素。我们需要在解析表格之前先“清洗”页面环境。
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def read_with_bs(path):
with open(path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
# 使用 ‘lxml‘ 解析器，因为它比默认的 html.parser 更快更健壮
soup = BeautifulSoup(f, ‘lxml‘)
# 在这里我们可以添加预处理逻辑，例如删除干扰元素
# 例如：移除所有具有 class="ad" 的 div
for ad in soup.find_all(‘div‘, class_=‘ad‘):
ad.decompose()
# 将清洗后的 BeautifulSoup 对象转换为字符串传给 read_html
tables = pd.read_html(str(soup))
return tables[0]
path = ‘data/languages.html‘
df = read_with_bs(path)
print(df)
HTML 文件示例:
Programming Languages
Code
Language
Difficulty
HTML
HTML/CSS
Beginner
Python
Python
Intermediate
JavaScript
JavaScript
Advanced
输出结果:
> Code Language Difficulty
> 0 HTML HTML/CSS Beginner
> 1 Python Python Intermediate
> 2 JavaScript JavaScript Advanced
结合 requests 与 read_html() 使用
这种方法使用 INLINECODE9122854e 库从 URL 获取 HTML 页面，然后将响应内容传递给 INLINECODE37d8ead8。这是数据采集中最常见的场景，但在2026年，我们必须考虑到现代网站的复杂性。
import requests
import pandas as pd
# 2026年最佳实践：设置一个真实的 User-Agent，模拟浏览器访问
# 许多现代网站会拒绝默认的 python-requests 请求
headers = {
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36‘
}
def read_from_url(url):
try:
res = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
res.raise_for_status() # 检查请求是否成功 (200 OK)
# 检测编码：requests 会自动猜测编码，但有时会出错，显式设置更稳健
res.encoding = res.apparent_encoding
tables = pd.read_html(res.text)
return tables[0]
except requests.RequestException as e:
print(f"网络请求错误: {e}")
return pd.DataFrame()
except ValueError as e:
print(f"未找到表格: {e}")
return pd.DataFrame()
url = ‘https://example.com/topics.html‘
df = read_from_url(url)
print(df)
2026 年工程实践：企业级容错与性能优化
在我们深入探讨基础用法之后，让我们站在 2026 年的视角，重新审视“读取 HTML”这一看似简单的任务。在现代数据工程 pipeline 中，直接调用 pd.read_html() 往往是不够的。作为开发者，我们必须考虑到数据的不可预测性、源网站的变动以及性能的极致优化。
1. 防御性编程：处理“脏”数据与结构变更
在我们最近的一个企业级财务数据采集项目中，我们总结了以下关键经验：永远不要相信网页结构会保持不变。网站改版、A/B 测试或偶尔的服务器错误都可能导致你的脚本崩溃。
我们需要编写更健壮的代码来捕获这些异常，并尝试进行修复。以下是我们常用的生产级代码模板：
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import logging
# 配置日志记录，这对于生产环境的可观测性至关重要
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=‘%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s‘)
logger = logging.getLogger(__name__)
def robust_read_html(source):
"""
企业级的 HTML 读取函数，包含降级策略和异常处理。
source 可以是文件路径、URL 或 HTML 字符串。
"""
try:
# 尝试直接读取，这是最快的方式
# 显式指定 flavor=‘lxml‘ 以获得最佳性能
dfs = pd.read_html(source, flavor=‘lxml‘)
if dfs:
logger.info(f"成功读取 {len(dfs)} 个表格")
return dfs
except Exception as e:
logger.warning(f"直接读取失败: {e}. 尝试使用 BeautifulSoup 清理...")
# 如果直接读取失败（例如结构混乱），进入降级处理流程
try:
# 如果是文件，读取内容；如果是URL，这里简化处理假设已获取内容
# 实际生产中应配合 requests 使用
if isinstance(source, str) and source.startswith((‘http:‘, ‘https:‘)):
import requests
response = requests.get(source)
html_content = response.text
else:
with open(source, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) as f:
html_content = f.read()
# 使用 BS4 进行深度清洗
soup = BeautifulSoup(html_content, ‘lxml‘)
# 移除可能导致解析错误的标签，如 script, style, nav, footer
for tag in soup([‘script‘, ‘style‘, ‘nav‘, ‘footer‘, ‘header‘]):
tag.decompose()
# 再次尝试读取
dfs = pd.read_html(str(soup), flavor=‘lxml‘)
logger.info("通过 BeautifulSoup 清洗后读取成功")
return dfs
except Exception as final_e:
logger.error(f"无法解析文件，请检查源文件格式: {final_e}")
# 返回空列表或抛出自定义异常，视业务需求而定
return []
2. 性能优化：针对大规模数据的策略
当我们处理数百个 HTML 文件时，性能就成为了关键因素。INLINECODE662819b6 解析器通常比 INLINECODE83df4bfb 快得多。此外，如果我们只需要特定 ID 或 class 的表格，传入 attrs 参数可以大大减少解析时间，因为 Pandas 不需要尝试解析页面上的每一个表格。
def read_specific_table_fast(url):
"""
高效读取：仅解析特定的表格，避免资源浪费。
"""
# 指定 id 可以避免解析整个页面，提高效率
# 这在生产环境中可以减少 50% 以上的解析时间
try:
dfs = pd.read_html(
url,
attrs={‘id‘: ‘main-data-table‘},
flavor=‘lxml‘ # 明确指定使用 lxml 引擎
)
return dfs[0] if dfs else pd.DataFrame()
except Exception as e:
logger.error(f"读取特定表格失败: {e}")
return pd.DataFrame()
3. 2026 前沿：Vibe Coding 与 AI 辅助工作流
随着我们步入 2026 年，开发者的工作方式已经发生了根本性的变化。我们不再仅仅是编写代码来解决问题，而是更多地扮演“指挥官”的角色，指挥 AI 工具来协助我们完成复杂的任务。
#### 利用 AI Copilot 处理复杂的脏数据
想象一下，你从一个遗留系统中导出了一个巨大的 HTML 文件，其中的表格格式极其混乱，充满了合并单元格、隐藏行和不规范的表头。在以前，我们需要花费数小时编写复杂的清洗脚本。现在，我们可以利用像 Cursor 或 GitHub Copilot 这样的 AI IDE 来加速这一过程。
我们可以这样向 AI 描述我们的需求：“我有一个从 HTML 读取的 DataFrame，其中某些行因为合并单元格而包含了 NaN 值。请帮我编写一段代码，利用前向填充（ffill）来填补这些空缺，并尝试将所有看起来像数字的字符串列转换为浮点型。”
这种 Vibe Coding（氛围编程） 模式让我们专注于数据的逻辑，而将具体的语法实现交给 AI。
AI 生成的清洗代码示例（我们稍作验证即可使用）：
import pandas as pd
import numpy as np
def smart_clean_dataframe(df):
"""
智能清洗 DataFrame，处理 HTML 常见的遗留问题。
"""
# 1. 创建副本以避免 SettingWithCopyWarning
df_clean = df.copy()
# 2. 处理合并单元格产生的空值（向下填充）
# 这是处理 HTML 表头层级或多级表头最常用的手段
df_clean.fillna(method=‘ffill‘, inplace=True)
# 3. 尝试智能转换数据类型
for col in df_clean.columns:
# 跳过明显的非数字列（例如包含大量文本的列）
# 尝试转换，无法转换的列保持原样
try:
# coerce 将无法解析的字符串转为 NaN
df_clean[col] = pd.to_numeric(df_clean[col], errors=‘coerce‘)
except:
continue
# 4. 移除完全为空的行（HTML 中常见的装饰行）
df_clean.dropna(how=‘all‘, inplace=True)
# 5. 重置索引，保证数据整洁
df_clean.reset_index(drop=True, inplace=True)
return df_clean
# 使用示例
# raw_df = robust_read_html(‘messy_data.html‘)[0]
# clean_df = smart_clean_dataframe(raw_df)
# print(clean_df.info()) # 检查数据类型是否正确
#### Agentic AI 与自动化决策
更进阶的，我们可以构建基于 Agentic AI 的工作流。我们可以编写一个 Python 脚本，它不仅读取数据，还能根据数据的特征自主决定下一步该做什么。例如，如果脚本检测到 HTML 中包含多个相似的表格，它可以将它们自动合并；如果检测到某些列是日期格式，它能自动进行标准化处理。
def autonomous_html_agent(path):
"""
模拟一个简单的 AI Agent，根据页面内容自主决定处理策略。
"""
tables = pd.read_html(path)
if not tables:
print("Agent: 未发现任何表格，任务终止。")
return None
# 决策逻辑 1：表格数量判断
if len(tables) == 1:
print("Agent: 检测到单个表格，直接加载。")
return tables[0]
else:
print(f"Agent: 检测到 {len(tables)} 个表格，正在分析结构...")
# 决策逻辑 2：尝试合并相似表格
# 简单的启发式算法：如果列名完全相同，则认为它们属于同一类数据
main_df = tables[0]
merged_count = 0
for df in tables[1:]:
# 比较列名（排序后比较，防止顺序不同影响判断）
if list(df.columns) == list(main_df.columns):
main_df = pd.concat([main_df, df], ignore_index=True)
merged_count += 1
if merged_count > 0:
print(f"Agent: 已成功合并 {merged_count} 个相似表格。")
return main_df
else:
print("Agent: 表格结构差异过大，无法合并，仅返回第一个表格。")
return tables[0]
总结：从数据读取到数据洞察
在这篇文章中，我们不仅探讨了如何使用 Pandas 的 INLINECODEe7e2d29b、INLINECODEa1926fe0 和 requests 来读取 HTML 文件，我们还深入了解了在生产环境中如何处理异常、优化性能，并结合 2026 年最新的技术趋势，展示了如何利用 AI 工具来提升我们的开发效率。
无论你是处理简单的本地文件，还是复杂的动态网页，记住这几点核心原则：选择正确的解析器（优先 lxml），做好异常处理（永远相信数据是脏的），并且不要害怕利用身边的 AI 工具来协助你编写更健壮的代码。随着技术的不断进步，我们的工具箱在不断丰富，但对数据结构的深刻理解永远是我们解决问题的基础。
2026 年开发者的小贴士：
当你下次面对一个复杂的 HTML 表格提取任务时，不妨试着先用 INLINECODEede96115 快速验证，如果遇到问题，再引入 INLINECODEb97ac262 进行精准清洗。如果在清洗过程中感到繁琐，不妨问问你的 AI 编程助手——“如何清洗这个 DataFrame？”——你会发现，未来的编程工作比以往任何时候都要高效和有趣。