新奇!pandas爬虫?

本文主要是介绍新奇!pandas爬虫?，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

众所周知，一般的爬虫套路无非是构造请求、解析网页、提取要素、存储数据等步骤。构造请求主要用到requests库，提取要素用的比较多的有xpath、bs4、css和re。一个完整的爬虫，代码量少则几十行，多则几百行，对于新手来说学习成本还是比较高的。

那么，有没有什么方法只用几行代码就能爬下所需数据呢？

答案是pandas。

自从知道了这个神器，尝试了多个网页数据爬取，屡战屡胜，简直不能再舒服！这家伙也太适合初学爬虫的小伙伴玩耍了吧！

定义

pandas中的pd.read_html()这个函数，功能非常强大，可以轻松实现抓取Table表格型数据。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抓取下来。

原理

Table表格型数据网页结构

pandas适合抓取Table表格型数据，那么咱们首先得知道什么样的网页具有Table表格型数据结构(有html基础的大佬可自行跳过这一part)。

我们先来看个简单的例子。（快捷键F12可快速查看网页的HTML结构）

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从以上网站可以看出，数据存储在一个table表格中，thread为表头，tbody为表格数据，tbody中的一个tr对应表中的一行，一个td对应一个表中元素。

我们再来看一个例子：

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只要网页具有以上结构，你就可以尝试用pandas抓取数据。

pandas请求表格数据流程

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针对网页结构类似的表格类型数据，pd.read_html可以将网页上的表格数据都抓取下来，并以DataFrame的形式装在一个list中返回。

pd.read_html语法及参数

基本语法：

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）

主要参数：

参数	释义
io	接收网址、文件、字符串
parse_dates	解析日期
flavor	解析器
header	标题行
skiprows	跳过的行属性，比如 attrs = {'id': 'table'}

实战

案例1：抓取世界大学排名（1页数据）

import pandas as pd 
import csv
url1 = 'http://www.compassedu.hk/qs'
df1 = pd.read_html(url1)[0]  #0表示网页中的第一个Table
df1.to_csv('世界大学综合排名.csv',index=0)

没错，5行代码，几秒钟就搞定，我们来预览下爬取到的数据：

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案例2：抓取新浪财经基金重仓股数据（6页数据）

import pandas as pd
import csv
df2 = pd.DataFrame()
for i in range(6):url2 = 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={page}'.format(page=i+1)df2 = pd.concat([df2,pd.read_html(url2)[0]])print('第{page}页抓取完成'.format(page = i + 1))
df2.to_csv('./新浪财经数据.csv',encoding='utf-8',index=0)

没错，8行代码搞定，还是那么简单。

我们来预览下爬取到的数据：

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案例3：抓取证监会披露的IPO数据（217页数据）

import pandas as pdfrom pandas import DataFrameimport csvimport timestart = time.time() #程序计时df3 = DataFrame(data=None,columns=['公司名称','披露日期','上市地和板块','披露类型','查看PDF资料']) #添加列名for i in range(1,218):  url3 ='http://eid.csrc.gov.cn/ipo/infoDisplay.action?pageNo=%s&temp=&temp1=&blockType=byTime'%str(i)df3_1 = pd.read_html(url3,encoding='utf-8')[2]  #必须加utf-8，否则乱码df3_2 = df3_1.iloc[1:len(df3_1)-1,0:-1]  #过滤掉最后一行和最后一列（NaN列）df3_2.columns=['公司名称','披露日期','上市地和板块','披露类型','查看PDF资料'] #新的df添加列名df3 = pd.concat([df3,df3_2])  #数据合并print('第{page}页抓取完成'.format(page=i))
df3.to_csv('./上市公司IPO信息.csv', encoding='utf-8',index=0) #保存数据到csv文件
end = time.time()
print ('共抓取',len(df3),'家公司,' + '用时',round((end-start)/60,2),'分钟')

这里注意要对抓下来的Table数据进行过滤，主要用到iloc方法，详情可查看公众号往期原创文章「基础|Pandas常用知识点汇总(三)」。另外，我还加了个程序计时，方便查看爬取速度。

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2分14秒爬下217页4334条数据，相当nice了。我们来预览下爬取到的数据：

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需要注意的是，并不是所有表格都可以用pd.read_html爬取，有的网站表面上看起来是表格，但在网页源代码中不是table格式，而是list列表格式。

这种表格则不适用read_html爬取，得用其他的方法，比如selenium。
转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Nzg5ODQ3NQ==&mid=2247492327&idx=1&sn=746ec737072c9c9faba13cf11ef72652&chksm=fe4ec763c9394e75da16511370dea29569cbaef9b4945886b7ddaae76f73f7eff539d80fe718&mpshare=1&scene=1&srcid=0717v9tBSC5k5V7K65ROcCTU&sharer_sharetime=1594954536103&sharer_shareid=e276b2d70ea7b974e823f3c17dec9073&key=a9d862817bf2fb7fa1848e1ce50474e04b381839e5c54c2b6a90a00ced04a0dcc3cb5e7b10453593141452a14abd22b3e36ee3ad4d0d460af5f9d3092203d4de25088a3e9e0713cd03824f3917a06177&ascene=1&uin=Mjg3NDMwMDMyMg%3D%3D&devicetype=Windows+10+x64&version=62090529&lang=zh_CN&exportkey=AwpYh2vtO1qcT%2FldGZoo1ck%3D&pass_ticket=BLwFN%2BCc9dlCbUCr6v6KLsB4c191Laump7rmlVjgGare5%2FbG1hOFX5oc7viq4PYS

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