Python爬取html表格数据

Pathon爬取网页中的表格数据

导入库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd

构造参数信息

1. 构造url
2. 设置headers信息（非必要）
3. 如果爬取的页面有很多，可考虑将要爬取的url地址构造成一个列表，然后在后面的爬取程序中进行循环

url = "https://*****2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo[areaId]=71731&areaInfo[areaType]=2&date[year]=2022&date[month]=3"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.5112.102 Safari/537.36 Edg/104.0.1293.63',
        'Host':'lishi.tianqi.com',
        'Accept-Encoding': "gzip, deflate",
        'Connection': "keep-alive",
        'cache-control': "no-cache"} 

爬取网页

• 分析页面内容
• 爬取页面内容
• 解析爬取结果
• 处理爬取结果

可考虑将爬取的多个页面的数据存放在一个列表中，然后再进行遍历

r = requests.request('GET',url)
print(r.encoding)  
print(r.apparent_encoding)  
# r.encoding是根据http header推测出的编码方式,如果没有header,默认为ISO-8859-1。
# r.apparent_encoding是根据内容分析出来的编码方式,用这个代替r.encoding可以解析出中文。
# 可以在发送request请求前，先设置响应的编码方式。
# 如：r.encoding = "utf-8" 或"iso-8859-1"或"ascii"或"unicode-escape"

处理爬取内容

#encode()方法是字符串类型数据编码为字节型数据
#decode（）方法是将字节型数据解码为字符型数据。
print(type(r.text))
print(type(r.content))
html_text = r.content.decode('unicode-escape')
html_text=html_text.replace("\/","/")
print(html_text)

解析爬取内容

soup = bs(html_text,'html.parser')
print(soup.prettify())

history_table=soup.find("table",{"class":"history-table"})
history_table

tr_all = history_table.find_all("tr")
print(tr_all[1])

2022-03-01 周二
7°
-2°
多云~晴
东北风1级
107 轻度 

th_all=tr_all[0].find_all("th")
columns_name=list(thx.string for thx in th_all)
print(columns_name)

['日期', '最高温', '最低温', '天气', '风力风向', '空气质量指数']

td_all=tr_all[1].find_all('td')
td_all[5].text

'107 轻度'

data=[]
for trx in tr_all:
    temp=[]
    td_all=trx.find_all("td")
    for tdx in td_all:
        temp.append(tdx.text)
    data.append(temp) if len(temp)>0 else 0        
data[0:5]

[['2022-03-01 周二', '7°', '-2°', '多云~晴', '东北风1级', '107 轻度'],
 ['2022-03-02 周三', '9°', '0°', '多云', '东北风1级', '86 良'],
 ['2022-03-03 周四', '8°', '0°', '阴~多云', '东北风1级', '74 良'],
 ['2022-03-04 周五', '11°', '1°', '多云', '东北风1级', '69 良'],
 ['2022-03-05 周六', '10°', '1°', '阴~多云', '北风1级', '80 良']]

pandas处理数据

df=pd.DataFrame(data,columns=columns_name)
df.head()

	日期	最高温	最低温	天气	风力风向	空气质量指数
0	2022-03-01 周二	7°	-2°	多云~晴	东北风1级	107 轻度
1	2022-03-02 周三	9°	0°	多云	东北风1级	86 良
2	2022-03-03 周四	8°	0°	阴~多云	东北风1级	74 良
3	2022-03-04 周五	11°	1°	多云	东北风1级	69 良
4	2022-03-05 周六	10°	1°	阴~多云	北风1级	80 良

保存结果

df.to_excel("./data/qianqi202203.xlsx",encoding='utf_8')