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這篇文章主要介紹了Pandas函數如何自動爬取Web圖表,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
介紹一個非常實用且神奇的函數-read_html()
,它可免去寫爬蟲的煩惱,自動幫你抓取靜態網頁中的表格。
簡單用法:pandas.read_html(url)
主要參數:
只需要傳入url,就可以抓取網頁中的所有表格,抓取表格后存到列表,列表中的每一個表格都是dataframe格式。
我們先簡單抓取天天基金網的基金凈值表格,目標url:http://fund.eastmoney.com/fund.html
可以看到上面html里是table表格數據,剛好適合抓取。
import pandas as pd
url = "http://fund.eastmoney.com/fund.html"
data = pd.read_html(url,attrs = {'id': 'oTable'})
# 查看表格數量
tablenum = len(data)
print(tablenum)
輸出:1
通過'id': 'oTable'的篩選后,只有一個表格,我們直接爬取到了基金凈值表。
data[1]
但這里只爬取了第一頁的數據表,因為天天基金網基金凈值數據每一頁的url是相同的,所以read_html()函數無法獲取其他頁的表格,這可能運用了ajax動態加載技術來防止爬蟲。
?一般來說,一個爬蟲對象的數據一次展現不完全時,就要多次展示,網站的處理辦法有兩種:
1、下一個頁面的url和上一個頁面的url不同,即每個頁面的url是不同的,一般是是序號累加,處理方法是將所有的html頁面下載至本地,從而拿到所有數據;(天天基金網顯示不是這種類型) 2、下一個頁面的url和上一個頁面的url相同,即展示所有數據的url是一樣的,這樣的話網頁上一般會有“下一頁”或“輸入框”與“確認”按鈕,處理方法是將代碼中觸發“下一頁”或“輸入框”與“確認”按鈕點擊事件來實現翻頁,從而拿到所有數據。(天天基金網是這種類型)
?
剛只是簡單地使用了read_html()
獲取web表格的功能,它還有更加復雜的用法,需要了解其參數含義。
pandas.read_html(
io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True
)
「io:」 str, path object 或 file-like objectURL,file-like對象或包含HTML的原始字符串。請注意,lxml僅接受http,ftp和文件url協議。如果您的網址以'https'您可以嘗試刪除's'。
「match:」 str 或 compiled regular expression, 可選參數將返回包含與該正則表達式或字符串匹配的文本的表集。除非HTML非常簡單,否則您可能需要在此處傳遞非空字符串。默認為“。+”(匹配任何非空字符串)。默認值將返回頁面上包含的所有表。此值轉換為正則表達式,以便Beautiful Soup和lxml之間具有一致的行為。
「flavor:」 str 或 None要使用的解析引擎。‘bs4’和‘html5lib’彼此同義,它們都是為了向后兼容。默認值None嘗試使用lxml解析,如果失敗,它會重新出現bs4+html5lib。
「header:」 int 或 list-like 或 None, 可選參數該行(或MultiIndex)用于創建列標題。
「index_col:」 int 或 list-like 或 None, 可選參數用于創建索引的列(或列列表)。
「skiprows:」 int 或 list-like 或 slice 或 None, 可選參數解析列整數后要跳過的行數。從0開始。如果給出整數序列或切片,將跳過該序列索引的行。請注意,單個元素序列的意思是“跳過第n行”,而整數的意思是“跳過n行”。
「attrs:」 dict 或 None, 可選參數這是屬性的詞典,您可以傳遞該屬性以用于標識HTML中的表。在傳遞給lxml或Beautiful Soup之前,不會檢查它們的有效性。但是,這些屬性必須是有效的HTML表屬性才能正常工作。例如, attrs = {'id': 'table'} 是有效的屬性字典,因為‘id’ HTML標記屬性是任何HTML標記的有效HTML屬性,這個文件。attrs = {'asdf': 'table'} 不是有效的屬性字典,因為‘asdf’即使是有效的XML屬性,也不是有效的HTML屬性。可以找到有效的HTML 4.01表屬性這里。可以找到HTML 5規范的工作草案這里。它包含有關現代Web表屬性的最新信息。
「parse_dates:」 bool, 可選參數參考read_csv()更多細節。
「thousands:」 str, 可選參數用來解析成千上萬個分隔符。默認為','。
「encoding:」 str 或 None, 可選參數用于解碼網頁的編碼。默認為NoneNone
保留先前的編碼行為,這取決于基礎解析器庫(例如,解析器庫將嘗試使用文檔提供的編碼)。
「decimal:」 str, 默認為 ‘.’可以識別為小數點的字符(例如,對于歐洲數據,請使用“,”)。
「converters:」 dict, 默認為 None用于在某些列中轉換值的函數的字典。鍵可以是整數或列標簽,值是采用一個輸入參數,單元格(而非列)內容并返回轉換后內容的函數。
「na_values:」 iterable, 默認為 None自定義NA值。
「keep_default_na:」 bool, 默認為 True如果指定了na_values并且keep_default_na為False,則默認的NaN值將被覆蓋,否則將附加它們。
「displayed_only:」 bool, 默認為 True是否應解析具有“display:none”的元素。
最后, read_html() 僅支持靜態網頁解析,你可以通過其他方法獲取動態頁面加載后response.text 傳入 read_html() 再獲取表格數據。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“Pandas函數如何自動爬取Web圖表”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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