1.如何将网页数据自动采集到表格中

Comming Soon! Python&Stata数据分析课寒假工作坊我们最想要的数据格式就是表数据，但这表格并不是excel文件，而是存在于网页上的表数据。比如本教程实验网站

2.网页抓取表格数据

一般遇到这种数据，最简单的方法就是复制粘贴，但是当复制粘贴格式混乱粘贴工作量太多 就需要写爬虫帮我们处理这件事情。但是常见的爬虫教程没有详细教大家怎么处理这种网址，今天我就简单说下办法。审查网页

3.网页内容批量采集

我们可以发现视图(平常肉眼所见)与html(图片下方的html)的一一对应对关系html中有标签网页种的table表

4.网页表格数据采集器

..................

5.表格自动采集数据

...............先来简单解释一下上文出现的几种标签含义： : 定义表格

6.自动采集网页数据

 : 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 : 定义表格单元看到table这样的表格数据，我们可以利用pandas模块里的read_html函数方便快捷地抓取下来。

7.excel 网址 获取数据 批量

爬虫思路寻找表格网页对应的url的网址规律试图对某一个表格网页url进行访问定位到所想要的table部分,得到 ...字符串table_str使用pd.readhtml(table

8.网页表格数据采集助手

str),得到一个df循环2-4，得到的dfs(存放多个df的列表)多个df合并为新的alldf(alldf为dataframe)结果保存到csv文件中， alldf.to_csv(filename)实战

9.批量采集网页图片

1. 网址规律先尝试点击翻页，看看网址栏中url变化

10.提取网页表格数据

我们很幸运的发现网址前后有变化http:ditionhttp:所以网址规律http://s.as2. 尝试对任意页面(page2)进行访问尝试对第二页进行访问，只要肉眼见到 和 html中的数据 对应上，就证明访问是正常的。

这里用 深圳市特力(集团)股份有限公司来验证这次很幸运，因为requests.get(url)访问时并没有伪装成浏览器，网站也没有封锁这个python爬虫。我们继续3. 定位table数据

如图，F12打开开发者工具， 我们定位到 id=myTable04的tablefrom bs4 BeautifulSouppandasas pdbsObj =BeautifulSoup(resp.text。

)table = bsObj.find(table,{id:myTable04})tableRun

id="myTable04">序号股票代码股票简称公司名称省份3. table_str2dataframe

使用pd.readhtml(tablestr)将table字符串变为dataframetable_str= str(table)df = pd.read_html(table_str)dfRun[序号股票代码

股票简称公司名称省份城市主营业务收入(201909)净利润(201909) \02125特力A 深圳市特力(集团)股份有限公司深圳市罗湖区4.26亿6541.11万12226飞亚达A 飞亚达(集团)股份有限公司

深圳市南山区27.40亿1.79亿22327深圳能源深圳能源集团股份有限公司深圳市福田区157.80亿19.40亿32428国药一致国药集团一致药业股份有限公司深圳市福田区388.76亿11.27亿425

29深深房A 深圳经济特区房地产(集团)股份有限公司深圳市罗湖区19.03亿4.40亿员工人数上市日期招股书公司财报行业分类 \03371993-06-21--NaN汽车销售151621993-06-03

--NaN珠宝首饰266491993-09-03--NaN火电3248211993-08-09--NaN医药商业419541993-09-15--NaN房地产开发产品类型 \0主营业务:汽车销售、汽车检测维修及配件销售、物业租赁及服务

1主营业务:主要从事钟表及其零配件的设计、开发、制造、销售和维修业务，包括"飞亚达"表的产品经...2主营业务:各种常规能源和新能源的开发、生产、购销,以及城市固体废物处理、城市燃气供应和废水处理等3主营业务:药品的研发、生产，中西成药、中药材、生物制品、生化药

品、保健品、医疗器械的批发销售...4主营业务:商品住宅销售、物业租赁及管理服务、酒店客房服务，以及建筑安装装修服务主营业务0汽车销售、汽车检测维修及配件销售、物业租赁及服务1主要从事钟表及其零配件的设计、开发、制造、销售和维修业务，包括

"飞亚达"表的产品经营和世界名...2各种常规能源和新能源的开发、生产、购销,以及城市固体废物处理、城市燃气供应和废水处理等3药品的研发、生产，中西成药、中药材、生物制品、生化药品、保健品、医疗器械的批发销售和连锁零售。

4商品住宅销售、物业租赁及管理服务、酒店客房服务，以及建筑安装装修服务]跟我们设想的不太一样，结果不是dataframe应该有的样子经过谷歌和百度，解决办法如下df = pd.read_html(str

(table))[0]df.head()

4. 完整代码重复操作根据url规律，对多个表格url网页进行批量访问重复之前对操作，得到dfs（存放多个df的列表）将dfs转化为名为alldf的dataframe，并alldf.to_csv requests

pandas as pdfrom bs4 BeautifulSoup#伪装为浏览器headers ={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_1) AppleWebKit/537.36

(KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.88 Safari/537.36"}#df列表容器，存放每个表格dfdfs =[]#一共有185个页面，这里仅仅就前10页进行

测试=forpagein range(1,11):print(page) url =.format(pageNum=page) resp = requests.get(url, headers=headers

)#定位table，得到table字符串 bsObj =BeautifulSoup(resp.text) table_str = str(bsObj.find(table,{id:myTable04}))

df =pd.read_html(table_str)[0] dfs.append(df)#将dfs转为alldf，注意dfs是列表，而alldf是dataframealldf = pd.concat

(dfs)#输出为csvalldf.to_csv(data.csv)123456789105. 采集结果

参数学习pandas.read_html(io,header=None,skiprows=None,attrs=None,parse_dates=False,encoding=None,converters

=None)常用的参数：io: 实际上io这个位置不仅可以是table字符串，还可以是表格的url、表格的html文本、或者本地文件等；但建议爬在本案例中用table_str而不是url网址不接受https，尝试去掉s后爬去。

header：标题所在的行数；skiprows：跳过的行；attrs：表格属性，对指定复合attrs值的表格进行解析，比如attrs={‘id’:‘xxx’}解析id为xxx的tableparse_dates：是否解析日期，默认不解析

encoding: 文件编码格式，常见的有 utf-8、 gbk等，默认为Noneconverters: 字典格式，指定某一列按照某一类型数据去处理如converters={股票代码: str}，对股票代码这一列按照字符串(而不是数字)方式处理。

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