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0 基础知识
table类型的表格网页结构
read_html()函数
1 快速抓取法
2 完整爬虫抓取法
3 小结
常见的各种官网都有这样一种情况：
网站中很多表格 ，我们想对这些表格进行整理汇总 、或者是筛选 ，或者是处理分析 。
于是我们需要考虑：如何将网页表格数据使用python保存为Excel文件？
如果需要抓的表格很少或只需要抓一次，那么推荐快速抓取法 [引文1]。
如果页数比较多，推荐完整爬虫抓取法 [引文2]。解析函数用了BeautifulSoup和css选择器，这种方法定位提取表格所在的id为#myTable04的table代码段，更为准确。
0 基础知识
table类型的表格网页结构
一般情况下，网页的表格数据主要是在标签中，类型的表格网页结构大致如下：
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
简单解释上文出现的几种标签含义：
: 定义表格
: 定义表格的页眉
: 定义表格的主体
: 定义表格的行
: 定义表格的表头
: 定义表格单元
使用pandas的read_html()方法就可以读取标签中的内容。
read_html()函数
pandas. read_html( io,
match= '.+' ,
flavor= None ,
header= None ,
index_col= None ,
skiprows= None ,
attrs= None ,
parse_dates= False ,
tupleize_cols= None ,
thousands= ', ' ,
encoding= None ,
decimal= '.' ,
converters= None ,
na_values= None ,
keep_default_na= True ,
displayed_only= True )
常用的参数：
io:可以是url、html文本、本地文件等
flavor：解析器；
header：标题行；
skiprows：跳过的行；
attrs：属性，比如 attrs = {‘id’: ‘table’}；
parse_dates：解析日期
注意：返回的结果是DataFrame 组成的list 。
1 快速抓取法
1.1 思路
这里以NBA Player Salaries - 2020-2021为例，具体步骤如下：
step0：查看网页元素。 在目标网页中，右键“审查元素”，发现是类型的网页结构，可以用read_html()抓取。step1：确定抓取数据量和网页类型。 表数据共14页，数据量不大；且1-14页的网址只有page的变化，属于静态网页。step2：代码思路。 核心思路：使用pandas库中的read_html()函数，采用快速抓取法 完成网页表格数据的收集。建立空白DataFrame结构 - 建立爬取网址合集urls - 依次爬取每一页的表格数据并append - 导出最终数据到csv。1.2 代码
import pandas as pd
df= pd. DataFrame( )
url_ori= 'http://www.espn.com/nba/salaries/_/page/'
urls= [ url_ori+ str ( i) for i in range ( 1 , 15 ) ]
for i, url in enumerate ( urls) :
print ( i+ 1 )
df= df. append( pd. read_html( url) , ignore_index= True )
df. shape
df= df[ df[ 0 ] != 'RK' ] [ [ 1 , 2 , 3 ] ] . reset_index( drop= True )
df. to_csv( r'd:/desktop/NBA Player Salaries-2020-2021.csv' , header= [ 'NAME' , 'TEAM' , 'SALARY' ] , index= False )
2 完整爬虫抓取法
2.1 思路
这里以中商情报网为例，具体步骤如下：
step0：查看网页元素。 在目标网页中，右键“审查元素”，发现是类型的网页结构，可以用read_html()抓取。 step1：确定抓取数据量和网页类型。 表数据共208页，数据量较大；且1-208页的网址只有pageNum的变化，属于静态网页。
step2：代码思路。 核心思路：使用pandas库中的read_html()函数，采用完整爬虫抓取法 完成网页表格数据的收集。将整个爬取分为网页提取、内容解析、数据存储等步骤，依次建立相应的函数 - 主函数建立空白DataFrame结构 - 依次爬取每一页的表格数据并append - 导出最终数据到csv。
2.2 代码
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import etree
from urllib. parse import urlencode
import time
start_time = time. time( )
def get_one_page ( i) :
try :
headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' }
paras = {
'reportTime' : '2017-12-31' ,
'pageNum' : i
}
url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode( paras)
response = requests. get( url, headers = headers)
if response. status_code == 200 :
return response. text
return None
except RequestException:
print ( '爬取失败' )
def parse_one_page ( html) :
soup = BeautifulSoup( html, 'lxml' )
content = soup. select( '#myTable04' ) [ 0 ]
tbl = pd. read_html( content. prettify( ) , header = 0 ) [ 0 ]
tbl. rename( columns = { '序号' : 'serial_number' ,
'股票代码' : 'stock_code' ,
'股票简称' : 'stock_abbre' ,
'公司名称' : 'company_name' ,
'省份' : 'province' ,
'城市' : 'city' ,
'主营业务收入(201712)' : 'main_bussiness_income' ,
'净利润(201712)' : 'net_profit' ,
'员工人数' : 'employees' ,
'上市日期' : 'listing_date' ,
'招股书' : 'zhaogushu' ,
'公司财报' : 'financial_report' ,
'行业分类' : 'industry_classification' ,
'产品类型' : 'industry_type' ,
'主营业务' : 'main_business' } , inplace = True )
return tbl
def write_to_csv ( df) :
df. to_csv( r'd:\desktop\test.csv' , index= False )
def main ( page) :
df= pd. DataFrame( )
for i in range ( 1 , page) :
html = get_one_page( i)
tbl = parse_one_page( html)
df= df. append( tbl)
write_to_csv( df)
if __name__== '__main__' :
n= 3
main( n+ 1 )
endtime = time. time( ) - start_time
print ( '程序爬了{}页的表格数据，运行了{:.2f}秒' . format ( n, endtime) )
3 小结
最后，需说明不是所有表格都可以用这种方法爬取 。
比如这个网站中的表格，表面是看起来是表格，但在html中不是前面的table格式，而是list列表格式。这种表格则不适用read_html爬取。得用其他的方法，比如selenium。
引自：
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3213213333332132
java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。
面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。
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1、面向对象
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/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
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JEP 122: Remove the Permanent Generation
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Created 2010/8/15
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正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
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171815164
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1. 下载macvim
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java二分法查找
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蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
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Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
spring memcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包：
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍：
1） 工具类
2
如何学习编程
lampcy
java 编程 C++ c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法，使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数，每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码 配置 spring4 quartz2.x 定时任务
前言：这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多，所以，只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念：
JobDetail——处理类
Trigger——触发器，指定触发时间，必须要有JobDetail属性，即触发对象
Scheduler——调度器，组织处理类和触发器，配置方式一般只需指定触发
Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。
1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数
2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round
