1896-2021历届奥运会奖牌动态排序动画（Python数据采集）

阅读本文大约需要 5 分钟

摘 要

通过前4篇数据分析文章的讲解，本周开始OF要为大家带来数据分析的实战。实战的选材呢，OF是随机选取的，如果大家有什么想要分析的难题，可以私信沟通。

本来想从网上直接下一份历届奥运会的奖牌数据进行动态呈现（包括1896-2021各届、年份、国家/地区、金牌、银牌、铜牌、合计、排名），说来也奇怪，在网上竟然找不到能满足这些条件的，最多能找到1896-2012的数据，但是也不全。没办法了，只能自己去爬虫采集数据啦，当然建议大家有现成数据的还是不要花费这时间去爬虫，既烧脑细胞（得自己找规律），还不安全，万一被限制自由了呢？当然，本文我们要学习的内容只是为了学习，不涉及商业机密，也不违法。

主要内容：Excel 办公自动化和数据分析

适用人群：办公室职员 / Python 初学者 / 有志从事数据分析工作的人员

准备内容：Anaconda-Spyder；requests、re、Pandas、BeautifulSoup(bs4)库

一、数据采集

1、寻找数据源和构思

我们先看看能在网上找到什么样的数据，寻找数据源的原则：尽量多的满足我们的需求。

OF找到了一个网站，这里有第一届至第三十届的数据，奖牌榜也比较齐全。但是呢，部分数据并不规则，比如：

1）大部分是下图这样的

2）一部分是这样的

3）还有个别是这样的

另外，每个页面网址的变化部分竟然没有规律可言。

为了能向大家介绍更多的知识点，加大些数据采集的难度，就选取该网站作为数据源吧。咱先别急着写程序，先做一件重要的事，构思下怎样才能把历届奥运会的数据整理完全？

a、对第1）种大部分数据的情况，先爬取下来，输出到excel（1）；

b、对第2）种小部分数据的情况，也先爬取下来，输出到另一个excel（2）；

c、对第3）种个别的，还有第31-32届的数据，算了，别折腾了，手动复制粘贴到excel（3）吧。

d、最后把这3个excel合并到一个excel，进行数据处理吧。

思路是有了，如何解决网址没有规律的问题呢？想了下，没有规律就把所有网址爬下来保存在一个excel上，然后一个个模拟访问再获取数据吧。

2、获取历届奥运会的网址

首先，OF先介绍下爬虫的步骤：

1）获取url； 2）下载网页内容； 3）解析网页内容；4）寻找需要的内容并保存。

1）获取url：http://www.no1story.com/html/category/11644-1.htm

总共有两页，第一页是11644-1，第二页是11644-2，其他都是一样的，该网址可以拆分为3部分

url_begin = 'http://www.no1story.com/html/category/11644-'
i = 1
url_end = '.htm'
url = url_begin+str(i)+url_end

2）下载网页内容：写个getHTMLText函数获取

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
def getHTMLText(url):
    '''
    此函数用于获取网页的html文档
    '''
    try:
        #获取服务器的响应内容，并设置最大请求时间为6秒
        res = requests.get(url, headers=headers, timeout = 6)
        #判断返回状态码是否为200
        res.raise_for_status()
        #设置该html文档可能的编码
        res.encoding = res.apparent_encoding
        #返回网页HTML代码
        return res.text
    except:
        return '产生异常'

3）解析网页内容

for i in range(1,3):
      url = url_begin+str(i)+url_end
      demo = getHTMLText(url)
      #解析HTML代码
      soup = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')

4）寻找需要的内容并保存：这里有个re.compile正则表达式的知识，大家可以学下

    newlist=[]
    for i in range(1,3):
      url = url_begin+str(i)+url_end
      demo = getHTMLText(url)
      #解析HTML代码
      soup = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
      #模糊搜索HTML代码的所有包含href属性的标签
      a_labels = soup.find_all('a', attrs={'href': re.compile(r"/html/report/(\s\w+)?")})      
      #获取所有标签中的href对应的值，即超链接      
      for a in a_labels:         
          newlist.append(a.get('href'))
    #删除重复的网址
    newlist2 = pd.DataFrame(newlist).drop_duplicates()
    #将网址导出到excel
    newlist2.to_excel("./data/test.xlsx")

完整代码如下：

import requests, re
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
def getHTMLText(url):
    '''
    此函数用于获取网页的html文档
    '''
    try:
        #获取服务器的响应内容，并设置最大请求时间为6秒
        res = requests.get(url, headers=headers, timeout = 6)
        #判断返回状态码是否为200
        res.raise_for_status()
        #设置该html文档可能的编码
        res.encoding = res.apparent_encoding
        #返回网页HTML代码
        return res.text
    except:
        return '产生异常'
def main():
    #目标网页，这个可以换成一个你喜欢的网站
    url_begin = 'http://www.no1story.com/html/category/11644-'
    url_end = '.htm'
    newlist=[]
    for i in range(1,3):
      url = url_begin+str(i)+url_end
      demo = getHTMLText(url)
      #解析HTML代码
      soup = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
      #模糊搜索HTML代码的所有包含href属性的标签
      a_labels = soup.find_all('a', attrs={'href': re.compile(r"/html/report/(\s\w+)?")})
      #获取所有标签中的href对应的值，即超链接      
      for a in a_labels:         
          newlist.append(a.get('href'))
    #删除重复的网址
    newlist2 = pd.DataFrame(newlist).drop_duplicates()
    #将网址导出到excel
    newlist2.to_excel("./data/test.xlsx")
  
main()

生成的excel内容，截取了部分如下：

3、获取某届奥运会的数据

因为篇幅的原因，OF以获取第1）种大部分情况的数据为例

获取网页的表格数据，可以理解为获取标签内的内容，一般我们用find_all()来获取符合条件的解析内容，在循环获取历届数据前，我们先用一个网址进行调试。

import requests,re
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
#请求headers 模拟谷歌浏览器访问
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
def getHTMLText(url):
    try:
        #获取服务器的响应内容，并设置最大请求时间为6秒
        res = requests.get(url, headers=headers, timeout = 6)
        #判断返回状态码是否为200
        res.raise_for_status()
        #设置该html文档可能的编码
        res.encoding = res.apparent_encoding
        #返回网页HTML代码
        return res.text
    except:
        return '产生异常'


#读取新建的excel来存放获取的数据
olympic = pd.ExcelWriter("./data/Olympic2.xlsx")
#用其中一个网址进行测试
url = "http://www.no1story.com/html/report/5437-1.htm"
demo = getHTMLText(url)
#解析HTML代码
bs = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
# 获取表格内容并按['名次','国家','金牌','银牌','铜牌']导出到excel
content = bs.find_all('td',attrs={'style':True})
data_list_content = [] #定义一个空列表
for data in content:
    data_list_content.append(data.text.strip()) #获取标签的内容去掉两边空格并添加到列表里
#语句new_list = [example[i] for example in dataSet]作用为： 将dataSet中的数据按行依次放入example中，然后取得example中的example[i]元素，放入列表new_list中
new_list = [data_list_content[i:i + 5] for i in range(0, len(data_list_content), 5)]
df1 = pd.DataFrame(new_list)
#设置列顺序
df1.columns=['名次','国家','金牌','银牌','铜牌']
df1.to_excel(olympic,sheet_name='initial')
olympic.close()

截至目前，少了一个最重要的年份，我们看一下这个网页，其中有一行标明了年份：“1960年第十七届罗马奥运会上，各国排名情况如下”，还有标题中标明了第几届奥运会“第十七届罗马奥运会各国奖牌榜”。我们用正则表达式先获得这两行数据：

title_rule = re.compile("第+\w+奥运会各国奖牌榜\B")
year_rule =  re.compile("(.*)年")
title = bs.find(text=title_rule)
year = bs.find(text=year_rule) 

OF将常用的正则表达式列下：

但我们想要的年份（如1996），标题（如第二十六届亚特兰大奥运会），一般在re.compile()后，我们在使用re.search(匹配成功返回一个匹配的对象，否则返回None)或re.match()来获取想要的内容。

title_rule = re.compile("第+\w+奥运会各国\B")
year_rule =  re.compile("(.*)年")
title = bs.find(text=title_rule)
year = bs.find(text=year_rule) 
title1 = re.search('(.*?)各国', title, re.X).group(1).strip()
year1 = re.search('(.*?)年(.*?)奥运会', year, re.X).group(1).strip()

然后，我们需要把title1,year1赋给df1，新增两个列名['标题']，['年份']

df1['标题'] = ''
df1['年份'] = ''
df1.loc[:, '标题'] = title1
df1.loc[:, '年份'] = year1

4、获取历届奥运会的数据

获取某届可以的话，我们就可以写循环语句，来获取历届奥运会的数据。不过，写循环的时候要注意：

1）因为有部分网页re.compile(标题title和年份year)时，可能获取到的是None，所以在获取title1,year1前要做个判断；

2）循环的目的是将历届奥运会的数据合并到一个DataFrame中，所以需要用到concat函数，df1作为被合并的DataFrame，d2作为每次循环获取的新DataFrame，通过循环将df2合并至df1。

完整代码如下：

import requests,re
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
#请求headers 模拟谷歌浏览器访问
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36'
}
def getHTMLText(url):
    '''
    此函数用于获取网页的html文档
    '''
    try:
        #获取服务器的响应内容，并设置最大请求时间为6秒
        res = requests.get(url, headers=headers, timeout = 6)
        #判断返回状态码是否为200
        res.raise_for_status()
        #设置该html文档可能的编码
        res.encoding = res.apparent_encoding
        #返回网页HTML代码
        return res.text
    except:
        return '产生异常'
def main():       
    df = pd.read_excel("./data/test.xlsx")
    url_begin = 'http://www.no1story.com'
    olympic = pd.ExcelWriter("./data/Olympic2.xlsx")
    df1 = pd.DataFrame()    
    for a in df[0]:
      url = url_begin+str(a)
      demo = getHTMLText(url)
      #解析HTML代码
      bs = BeautifulSoup(demo, 'html.parser')
      #获取数据
      title_rule = re.compile("第+\w+奥运会各国")
      year_rule =  re.compile("(.*)年(.*?)奥运会")
      title = bs.find(text=title_rule)
      year = bs.find(text=year_rule)     
      if(str(title)!="None" and str(year)!="None"):
        title1 = re.search('(.*?)各国', str(title), re.X).group(1).strip()
        year1 = re.search('(.*?)年(.*?)奥运会', str(year), re.X).group(1).strip()      
        # 表格内容处理
        content = bs.find_all('td',attrs={'style':True})   
        data_list_content = [] #定义一个空列表
        for data in content:
          data_list_content.append(data.text.strip()) #获取标签的内容去掉两边空格并添加到列表里
        #语句new_list = [example[i] for example in dataSet]作用为： 将dataSet中的数据按行依次放入example中，然后取得example中的example[i]元素，放入列表new_list中
        new_list = [data_list_content[i:i + 5] for i in range(0, len(data_list_content), 5)]
        df2 = pd.DataFrame(new_list)   
        df2['标题'] = ''
        df2['年份'] = ''
        df2.loc[:, '标题'] = title1
        df2.loc[:, '年份'] = year1
        df1 = pd.concat([df1,df2])
        print(df1)     
    df1.columns=['名次','国家','金牌','银牌','铜牌','标题','年份']
    df1.to_excel(olympic,sheet_name='Second')
    olympic.close()


main()

输出结果

结 语

今天，OF为大家介绍了如何进行爬虫获取网页数据。因为本篇文章的知识点还挺多的，今天就写到这里，希望初学者们好好体会下思路，将复杂的事项拆分成一个个步骤，这样一点点的积累起来就能把项目做成功。在写python程序前，先构思下步骤，再根据步骤一个个完成。接下来的2篇文章，将会有更多的知识点，先把数据采集这部分的内容好好消化下吧。

1、数据采集-爬虫；（本篇文章）

2、数据处理-数据清洗；

3、数据动态排序。

---

• 若有读者对选材和内容有任何建议，请随时评论或私信我，只要是好的建议，OF一定不会辜负大家，会有惊喜送上。

• 若学员对知识点有疑问或想学习更有用的知识，也请随时评论或私信我，请相信OF的诚意，一定会努力帮助大家发现-解决问题，提高自身的核心竞争力。