Python实现表格数据库爬取技术 (python爬取表格数据库)

2023-2-10

随着人们对数据的需求不断增加，数据爬取技术也变得越来越重要。在实际应用中，经常会遇到需要从网页中获取表格数据并进行特定操作的情境，而Python可以轻松实现这一需求。本文将结合Python的相关库和实例，探讨的不同方法和应用。

一、Python库介绍

1. Beautiful Soup库

Beautiful Soup作为Python库的其中一种，主要是针对解析HTML和XML文档所设计的。其优点在于不需要像正则表达式一样写很复杂的代码，而可以比较迅速地对复杂的HTML和XML文档进行解析。开发者可以通过Beautiful Soup来找到文档中的特定内容、标签、甚至是属性，并提取出它们以供分析和操作。

2. Pandas库

Pandas是Python中的数据分析库。它的主要作用是用于数据处理和数据分析，可以非常快速地开展数据的导入、整合、变换和聚合等操作，并支持多种数据格式，包括 CSV、Excel、SQL和HTML等。同时在处理数据上，Pandas库比Python内置的数据处理模块效率更高，而且使用起来更加方便。

3. Requests库

Requests库是Python中处理HTTP请求的库，我们通过它构建HTTP请求，可以模拟浏览器的行为，从而得到网页数据。通过Requests库获取的返回数据可以是HTML页面、ON数据、图片、视频等等。

二、 Python实现表格爬取

在Python中，实现表格爬取需要用到Beautiful Soup库和Pandas库。下面将介绍如何通过Python来实现表格爬取:

1. 导入库

在Python中，需要先导入使用的库。导入Beautiful Soup库和Pandas库的代码如下：

“`

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

import requests

“`

2. 获取网页信息

获取表格数据首先需要获取相应的网页数据。在这里，我们可以通过Requests库来获取网页，获取网页信息的代码如下：

“`

url = “https://www.runoob.com/html/html-tables.html”

r = requests.get(url)

“`

其中，url是要爬取的网页地址。r是Requests库返回的网页内容，包括网页源代码和各种返回的状态码等信息。为了检查我们得到的结果是否正确，您可以打印出返回的结果。

“`

print(r.text[:1000])

“`

3. 解析网页

通过Beautiful Soup库的解析，可以将HTML文件中的每个标签都用对象的方式表示出来，以供后续访问或挖掘。请看下面的代码片段。

“`

soup = BeautifulSoup(r.text, ‘html.parser’)

“`

在这里，我们使用BeautifulSoup库将网页内容解析成一个树形结构的对象，这个对象中含有HTML文档的所有标签，并通过树形结构的形式呈现出来。

下面我们可以找到表格的标签，把标签提取出来，再用Pandas库创建一个数据结构用于存储数据。

“`

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”])

“`

在上述代码中，表格的顶级标签是

，并且其class属性等于”reference”。通过find_all()方法，我们获得了表格中所有的

标签，然后再去分别获取每个
中的所有

。

每个

元素中的文本信息，即为我们要获得的表格数据，将其追加到存储表格数据的列表（data）里。在把表格数据转化为数据框（DataFrame）的过程中，我们还选择了填充表头。

到这里，已经完成了数据的存储和处理。如果需要将爬取的数据存储到数据库或其他格式的文件中，您可以使用其他Python库进行操作。

三、应用案例

下面给大家介绍通过Python实现从网站爬取数据的应用案例。我们将从指定的数据源爬取一张网页中的表格数据，并将获取到数据显示在Python库中。

1. 爬取百度百科Python页面中的Python技术栈图

Python官网提供了一张Python技术栈图可以让使用Python的开发者更好地了解这门语言的使用。可能很多人已经看过这张图，但是它的来源并不是很了解。

以下是用Python库爬取Python官网上的Python技术栈图并显示在Python库中的代码：

“`

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[‘alt’] == ‘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. 爬取某个国家疫情数据

由于新冠肺炎疫情影响，各大和组织纷纷公布了相关疫情数据，以方便科学家和普通民众了解和防控疫情。Python可以快速地收集和分析这些数据，并提取出有用的信息。

以下是一个从世界卫生组织网站获取疫情数据的代码示例：

“`

import pandas as pd

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 下载疫情网页数据，并读取表格

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]

# 将表格处理为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])

# 输出表格

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

“`

注意：由于疫情数据动态更新,可能在爬取时结果并不是最新数据。建议结合多个数据源和爬虫可动态更新的策略确认数据。

四、

相关问题拓展阅读：

怎么用python爬取相关数据

怎么用python爬取相关数据

以下代码运行通过：

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”}

## 浏览器请求头（大部分网站没有这个请求头会报错）

all_url = ‘

start_html = requests.get(all_url, headers=headers)

## 使用 requests 中的 get 方法来获取培扰 all_url 的内容 headers 为请求头

print(start_html.text)

## 打印 start_html

## concent 是二进制的数据，下载图片、视频、音频、等多媒体内容时使用 concent

## 敏含打印网页内容时使用 text

运行桥中笑效果：

python爬取表格数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python爬取表格数据库,Python实现表格数据库爬取技术,怎么用python爬取相关数据的信息别忘了在本站进行查找喔。

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作者：后浪云

链接：https://www.idc.net/help/131892/

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THE END

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