SwiftSoup项目中的选择器(Selector)使用指南
2025-06-11 19:49:30作者:谭伦延
背景介绍
SwiftSoup是一个用Swift编写的HTML解析库,它移植自著名的Java库jsoup。在HTML解析过程中,选择器(Selector)是一个非常重要的功能,它允许开发者通过CSS选择器语法快速定位和提取HTML文档中的元素。
选择器文档的演变
在SwiftSoup的早期版本中,选择器的使用文档是直接包含在README文件中的。但在后续更新中,这部分内容被移除了。这主要是因为SwiftSoup是从jsoup翻译而来,而原始的选择器文档并非开源内容。
当前解决方案
目前开发者可以通过以下两种方式获取选择器的完整文档:
-
官方Cookbook:包含了选择器语法的详细说明和使用示例,涵盖了基本选择器、组合选择器、属性选择器等常见用法。
-
API文档:详细列出了所有可用的选择器方法及其参数说明,这是项目MIT许可证的一部分。
选择器的基本用法
虽然具体文档需要参考外部资源,但选择器在SwiftSoup中的基本使用方式如下:
let html = "<html><head><title>First parse</title></head><body><p>Parsed HTML into a doc.</p></body></html>"
let doc = try SwiftSoup.parse(html)
let elements = try doc.select("p") // 使用CSS选择器
常见选择器类型
- 标签选择器:通过HTML标签名选择元素,如
"div"、"p"等 - 类选择器:通过class属性选择,如
".classname" - ID选择器:通过id属性选择,如
"#idname" - 属性选择器:通过属性选择,如
"[href]"或"[width=500]" - 组合选择器:可以组合使用上述选择器,如
"div.content > p.intro"
最佳实践建议
- 对于复杂的选择器表达式,建议先在小段HTML上测试
- 优先使用更具体的选择器以提高性能
- 考虑使用链式调用组合多个简单选择器
- 处理可能不存在的元素时使用
try?避免异常
未来展望
随着SwiftSoup社区的成长,期待能有更多原创的Swift-specific选择器使用文档和示例出现,这将极大地方便Swift开发者使用这个强大的HTML解析库。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210