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隨著人們對數(shù)據(jù)的需求不斷增加，數(shù)據(jù)爬取技術(shù)也變得越來越重要。在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常會遇到需要從網(wǎng)頁中獲取表格數(shù)據(jù)并進(jìn)行特定操作的情境，而Python可以輕松實(shí)現(xiàn)這一需求。本文將結(jié)合Python的相關(guān)庫和實(shí)例，探討的不同方法和應(yīng)用。
一、Python庫介紹
1. Beautiful Soup庫
Beautiful Soup作為Python庫的其中一種，主要是針對解析HTML和XML文檔所設(shè)計(jì)的。其優(yōu)點(diǎn)在于不需要像正則表達(dá)式一樣寫很復(fù)雜的代碼，而可以比較迅速地對復(fù)雜的HTML和XML文檔進(jìn)行解析。開發(fā)者可以通過Beautiful Soup來找到文檔中的特定內(nèi)容、標(biāo)簽、甚至是屬性，并提取出它們以供分析和操作。
2. Pandas庫
Pandas是Python中的數(shù)據(jù)分析庫。它的主要作用是用于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，可以非常快速地開展數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、整合、變換和聚合等操作，并支持多種數(shù)據(jù)格式，包括 CSV、Excel、SQL和HTML等。同時(shí)在處理數(shù)據(jù)上，Pandas庫比Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)處理模塊效率更高，而且使用起來更加方便。
3. Requests庫
Requests庫是Python中處理HTTP請求的庫，我們通過它構(gòu)建HTTP請求，可以模擬瀏覽器的行為，從而得到網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。通過Requests庫獲取的返回?cái)?shù)據(jù)可以是HTML頁面、ON數(shù)據(jù)、圖片、視頻等等。
二、 Python實(shí)現(xiàn)表格爬取
在Python中，實(shí)現(xiàn)表格爬取需要用到Beautiful Soup庫和Pandas庫。下面將介紹如何通過Python來實(shí)現(xiàn)表格爬取:
1. 導(dǎo)入庫
在Python中，需要先導(dǎo)入使用的庫。導(dǎo)入Beautiful Soup庫和Pandas庫的代碼如下：
“`
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import requests
“`
2. 獲取網(wǎng)頁信息
獲取表格數(shù)據(jù)首先需要獲取相應(yīng)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。在這里，我們可以通過Requests庫來獲取網(wǎng)頁，獲取網(wǎng)頁信息的代碼如下：
“`
url = “https://www.runoob.com/html/html-tables.html”
r = requests.get(url)
“`
其中，url是要爬取的網(wǎng)頁地址。r是Requests庫返回的網(wǎng)頁內(nèi)容，包括網(wǎng)頁源代碼和各種返回的狀態(tài)碼等信息。為了檢查我們得到的結(jié)果是否正確，您可以打印出返回的結(jié)果。
“`
print(r.text[:1000])
“`
3. 解析網(wǎng)頁
通過Beautiful Soup庫的解析，可以將HTML文件中的每個(gè)標(biāo)簽都用對象的方式表示出來，以供后續(xù)訪問或挖掘。請看下面的代碼片段。
“`
soup = BeautifulSoup(r.text, ‘html.parser’)
“`
在這里，我們使用BeautifulSoup庫將網(wǎng)頁內(nèi)容解析成一個(gè)樹形結(jié)構(gòu)的對象，這個(gè)對象中含有HTML文檔的所有標(biāo)簽，并通過樹形結(jié)構(gòu)的形式呈現(xiàn)出來。
下面我們可以找到表格的標(biāo)簽，把標(biāo)簽提取出來，再用Pandas庫創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于存儲數(shù)據(jù)。
“`
table = soup.find(‘table’, attrs={‘class’: ‘reference’})
data = []
for tr in table.find_all(‘tr’):
t_row = []
for td in tr.find_all(‘td’):
t_row.append(td.text.strip())
data.append(t_row)
df = pd.DataFrame(data, columns=[“A”, “B”, …,”R”])
“`
在上述代碼中，表格的頂級標(biāo)簽是
| 。 每個(gè) | 元素中的文本信息，即為我們要獲得的表格數(shù)據(jù)，將其追加到存儲表格數(shù)據(jù)的列表（data）里。在把表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)框（DataFrame）的過程中，我們還選擇了填充表頭。 到這里，已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)的存儲和處理。如果需要將爬取的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫或其他格式的文件中，您可以使用其他Python庫進(jìn)行操作。 三、應(yīng)用案例 下面給大家介紹通過Python實(shí)現(xiàn)從網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例。我們將從指定的數(shù)據(jù)源爬取一張網(wǎng)頁中的表格數(shù)據(jù)，并將獲取到數(shù)據(jù)顯示在Python庫中。 1. 爬取百度百科Python頁面中的Python技術(shù)棧圖 Python官網(wǎng)提供了一張Python技術(shù)棧圖可以讓使用Python的開發(fā)者更好地了解這門語言的使用?？赡芎芏嗳艘呀?jīng)看過這張圖，但是它的來源并不是很了解。 以下是用Python庫爬取Python官網(wǎng)上的Python技術(shù)棧圖并顯示在Python庫中的代碼： “` import requests from bs4 import BeautifulSoup import io from PIL import Image url = ‘https://www.python.org/’ headers={ ‘User-Agent’:’Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/58.0.3029.110Safari/537.36′} response = requests.get(url, headers=headers) result = response.text soup = BeautifulSoup(result, ‘lxml’) class_tech = [] for div in soup.find_all(“div”, {‘class’: ‘sh-spinner-border loading-spin’}): div.decompose() for img in soup.find_all(‘img’): if img[‘a(chǎn)lt’] == ‘python software foundation’: if ‘https:’ not in img[‘src’]: imgurl = ‘https://python.org’ + img[‘src’] else: imgurl = img[‘src’] print(imgurl) response = requests.get(imgurl, headers=headers) img = Image.open(io.BytesIO(response.content)) img.show() “` 2. 爬取某個(gè)國家疫情數(shù)據(jù) 由于新冠肺炎疫情影響，各大和組織紛紛公布了相關(guān)疫情數(shù)據(jù)，以方便科學(xué)家和普通民眾了解和防控疫情。Python可以快速地收集和分析這些數(shù)據(jù)，并提取出有用的信息。 以下是一個(gè)從世界衛(wèi)生組織網(wǎng)站獲取疫情數(shù)據(jù)的代碼示例： “` import pandas as pd import requests from bs4 import BeautifulSoup # 下載疫情網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，并讀取表格 coronavirus_url = “https://covid19.who.int/table” r = requests.get(coronavirus_url) soup = BeautifulSoup(r.content, ‘html.parser’) tables=soup.find_all(‘table’) table=tables[0] # 將表格處理為DataFrame格式 data = [] rows = table.find_all(‘tr’) for tr in rows: cols = tr.find_all(‘td’) cols = [ele.text.strip() for ele in cols] data.append([ele for ele in cols if ele]) # 輸出表格 df = pd.DataFrame(data) print(df) “` 注意：由于疫情數(shù)據(jù)動態(tài)更新,可能在爬取時(shí)結(jié)果并不是最新數(shù)據(jù)。建議結(jié)合多個(gè)數(shù)據(jù)源和爬蟲可動態(tài)更新的策略確認(rèn)數(shù)據(jù)。 四、 成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián)為您提供網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)及定制高端網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)！ 怎么用python爬取相關(guān)數(shù)據(jù)以下代碼運(yùn)行通過： import requests from bs4 import BeautifulSoup import os headers = { ‘User-Agent’: “Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) “ “Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1”} ## 瀏覽器請求頭（大部分網(wǎng)站沒有這個(gè)請求頭會報(bào)錯(cuò)） all_url = ‘ start_html = requests.get(all_url, headers=headers) ## 使用 requests 中的 get 方法來獲取培擾 all_url 的內(nèi)容 headers 為請求頭 print(start_html.text) ## 打印 start_html ## concent 是二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，下載圖片、視頻、音頻、等多媒體內(nèi)容時(shí)使用 concent ## 敏含打印網(wǎng)頁內(nèi)容時(shí)使用 text 運(yùn)行橋中笑效果： python爬取表格數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于python爬取表格數(shù)據(jù)庫,Python實(shí)現(xiàn)表格數(shù)據(jù)庫爬取技術(shù),怎么用python爬取相關(guān)數(shù)據(jù)的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。 數(shù)據(jù)庫運(yùn)維技術(shù)服務(wù) ? Python實(shí)現(xiàn)表格數(shù)據(jù)庫爬取技術(shù) (python爬取表格數(shù)據(jù)庫) 管理員 普通分享到： 相關(guān)推薦
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文章標(biāo)題：Python實(shí)現(xiàn)表格數(shù)據(jù)庫爬取技術(shù)(python爬取表格數(shù)據(jù)庫)
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