文章目录
- 一、简介
- 二、原理
- 三、爬取实战
- 实例1
- 实例2
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一、简介
一般的爬虫套路无非是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据等步骤。构造请求主要用到requests库，定位提取数据用的比较多的有xpath和正则匹配。一个完整的爬虫，代码量少则几十行，多则百来行，对于新手来说学习成本还是比较高的。
谈及pandas的read.xxx系列的函数，常用的读取数据方法为：pd.read_csv() 和 pd.read_excel()，而 pd.read_html() 这个方法虽然少用，但它的功能非常强大，特别是用于抓取Table表格型数据时，简直是个神器。无需掌握正则表达式或者xpath等工具，短短的几行代码就可以将网页数据快速抓取下来并保存到本地。
二、原理
pandas适合抓取Table表格型数据，先了解一下具有Table表格型数据结构的网页，举例如下：
用Chrome浏览器查看网页HTML结构，会发现Table表格型数据有一些共同点，大致的网页结构如下表示。
<table class="..." id="..." ...>
...
<tbody>
<tr>
<td>...</td>
</tr>
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
...
<tr>...</tr>
<tr>...</tr>
</tbody>
</table>- 1
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网页具有以上结构，我们可以尝试用pandas的 pd.read_html() 方法来直接获取数据。
pd.read_html() 的一些主要参数
- io：接收网址、文件、字符串
- header：指定列名所在的行
- encoding：The encoding used to decode the web page
- attrs：传递一个字典，用其中的属性筛选出特定的表格
- parse_dates：解析日期
三、爬取实战
实例1
爬取2019年成都空气质量数据(12页数据)，目标URL：http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html
import pandas as pd dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)- 1
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9行代码搞定，爬取速度也很快。
查看保存下来的数据
实例2
抓取新浪财经基金重仓股数据(25页数据)，URL：http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p=25
import pandas as pd df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)- 1
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6行代码搞定，爬取速度也很快。
查看保存下来的数据：
之后在爬取一些小型数据时，只要遇到这种Table表格型数据，就可以先试试 pd.read_html() 大法。
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