Python实现表格数据库爬取技术 (python爬取表格数据库)
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
| 。
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、 相关推荐
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