Python项目实战：福布斯系列之数据采集

时间：2024-03-08 21:28:36

1 数据采集概述

开始一个数据分析项目，首先需要做的就是get到原始数据，获得原始数据的方法有多种途径。比如：

  1. 获取数据集（dataset）文件
  2. 使用爬虫采集数据
  3. 直接获得excel、csv及其他数据文件
  4. 其他途径…

本次福布斯系列数据分析项目实战，数据采集方面，主要数据来源于使用爬虫进行数据采集，同时也辅助其他数据进行对比。

本文主要是介绍使用爬虫进行数据采集的思路和步骤。

本次采集的福布斯全球上市企业2000强排行榜数据，涉及年份从2007年到2017年，跨越10多年。

本次采集的目标网站，是多个网页，但多个网页的分布结构都有所不同，虽然思路和步骤都差不多，但需要分开来编写，分别采集。

2 数据采集步骤

数据采集大体分为几步：

  1. 目标主网页内容的Download
  2. 主网页上数据的采集
  3. 主网页上其他分发页面网站链接的采集
  4. 各分发网页数据的download与采集
  5. 将采集的数据保存

涉及到的python库包括，requests、BeautifulSoup以及csv。 下面以采集某年的数据为案例，来描述下数据采集的步骤。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

2.1 数据Download模块

主要是基于 requests，代码如下：

def download(url):
    headers = {\'User-Agent\':\'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.115 Safari/537.36\'}
    response = requests.get(url,headers=headers)
    # print(response.status_code)
    return response.text

这个模块会在主网页数据下载，以及各个分页面数据下载时使用，是一个比较通用的模块。

2.2 主网页上数据的采集

主网页的页面结构，主要分为两个部分，一类是包含其他页面数据的网页链接，一类是主网页上的公司数据列表，以表格形式在网页上显示。

用BeautifulSoup可以把这些数据解析出来。 代码模块如下：

  • 解析主网页上的公司数据列表信息
def get_content_first_page(html, year):
    \'\'\'
    获取排名在1-100的公司列表，且包含表头
    \'\'\'
    soup = BeautifulSoup(html, \'lxml\')
    body = soup.body
    body_content = body.find(\'div\', {\'id\': \'bodyContent\'})
    tables = body_content.find_all(\'table\', {\'class\': \'XXXXtable\'})

    # tables一共有3个，最后一个才是我们想要的
    trs = tables[-1].find_all(\'tr\')

    # 获取表头名称
    # trs[1], 这里跟其他年份不一样
    row_title = [item.text.strip() for item in trs[1].find_all(\'th\')]
    row_title.insert(0, \'年份\')

    rank_list = []
    rank_list.append(row_title)
    for i, tr in enumerate(trs):
        if i == 0 or i == 1:
            continue
        tds = tr.find_all(\'td\')

        # 获取公司排名及列表
        row = [ item.text.strip() for item in tds]
        row.insert(0, year)
        rank_list.append(row)
    return rank_list
  • 解析主网页上其他页面的网页链接
def get_page_urls(html):
    \'\'\'
    获取排名在101-2000的公司的网页链接
    \'\'\'
    soup = BeautifulSoup(html, \'lxml\')
    body = soup.body
    body_content = body.find(\'div\', {\'id\': \'bodyContent\'})
    label_div = body_content.find(\'div\', {\'align\':\'center\'})
    label_a = label_div.find(\'p\').find(\'b\').find_all(\'a\')

    page_urls = [\'basic_url\' + item.get(\'href\') for item in label_a]
    return page_urls

2.3 各个分发页面上的数据采集

步骤也是 网页页面下载 和表格类数据爬取。 代码内容跟主网页页面类似，只是细节上有些差异，这里就不作赘述了。

2.4 数据存储

采集的数据，最后保存到csv文件中。模块代码如下：

def save_data_to_csv_file(data, file_name):
    \'\'\'
    保存数据到csv文件中
    \'\'\'
    with open(file_name, \'a\', errors=\'ignore\', newline=\'\') as f:
        f_csv = csv.writer(f)
        f_csv.writerows(data)

2.5 数据采集主函数

def get_forbes_global_year_2007(year=2007):
    url = \'url\'
    html = download(url)
    # print(html)

    data_first_page = get_content_first_page(html, year)
    # print(data_first_page)
    save_data_to_csv_file(data_first_page, \'forbes_\'+str(year)+\'.csv\')

    page_urls = get_page_urls(html)
    # print(page_urls)

    for url in page_urls:
        html = download(url)
        data_other_page = get_content_other_page(html, year)
        # print(data_other_page)
        print(\'saving data ...\', url)
        save_data_to_csv_file(data_other_page, \'forbes_\'+str(year)+\'.csv\')

if __name__ == \'__main__\':

    # get data from Forbes Global 2000 in Year 2009
    get_forbes_global_year_2007()

3 总结

本文只介绍了数据采集的思路与各个模块，并没有提供目标网页的链接， 一方面由于原始网页的数据信息比较杂乱，采集的时候需要写多个采集程序，另外一方面，由于我们的重点在于后续的数据分析部分，希望不要着重于数据爬取。

在后续的分析过程中，我们会来查看数据的结构、数据完整性及相关信息，欢迎关注微信公众号（ID：PyDataRoad）。

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