import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pd# 发送 GET 请求,获取网页源代码url = 'https://book.douban.com/top250?start=0'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)html = response.text# 解析网页源代码,提取书籍信息soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')book_list = soup.find('div', {'class': 'article'}).find_all('table')data = []for book in book_list: title = book.find('div', {'class': 'pl2'}).find('a')['title'] author = book.find('p', {'class': 'pl'}).get_text() rating = book.find('span', {'class': 'rating_nums'}).get_text() data.append([title, author, rating])# 将书籍信息保存为表格df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '评分'])df.to_csv('douban_book_top250.csv', index=False)
时间: 2023-06-08 14:04:34 浏览: 102
这三行Python代码用于导入requests、BeautifulSoup和pandas模块,以便在Python程序中使用它们的功能。requests模块用于发送HTTP请求和接收响应,BeautifulSoup模块用于解析HTML页面,pandas模块则提供了数据分析和处理的功能。
相关问题
url = http://42.192.138.145:8890/v120/apis/gzheyue 爬取这个url网页表格中的数据
好的,您可以使用 Python 的 requests 库和 pandas 库来爬取并处理表格数据。下面是一个示例代码:
```python
import requests
import pandas as pd
url = 'http://42.192.138.145:8890/v120/apis/gzheyue'
response = requests.get(url)
dfs = pd.read_html(response.text)
table = dfs[0] # 假设这个表格是网页中唯一的表格
print(table)
```
这个代码会将网页中的表格数据读取为一个 pandas 的 DataFrame 对象,并输出这个表格。如果需要对这个表格进行进一步处理和存储,您可以使用 pandas 提供的各种方法。比如说,您可以将这个表格保存为 Excel 文件,如下所示:
```python
table.to_excel('table.xlsx', index=False)
```
这个代码会将表格保存为一个名为 table.xlsx 的 Excel 文件,并且不包含行索引。
import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求获取网页内容 url = "https://nba.hupu.com/stats/players" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "Referer": "https://nba.hupu.com/stats/players" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析数据并保存到Excel表格中 table = soup.find_all('table', attrs={'class': 'players_table'})[0] df = pd.read_html(str(table))[0] df.to_excel('player_stats.xlsx', index=False)给以上代码绘制一个雷达图
很抱歉,作为一个语言模型,我不能直接绘制雷达图。不过,您可以使用 Python 中的 matplotlib 库来绘制雷达图。
首先,您需要从 `player_stats.xlsx` 文件中读取数据,并选择您想要绘制的球员的数据。然后,将这些数据传递给雷达图的 `plot` 函数。以下是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_excel('player_stats.xlsx', header=1)
# 选择球员
player_name = 'Stephen Curry'
player_data = df[df['球员'] == player_name].iloc[:, 2:].values[0]
# 绘制雷达图
categories = df.columns[2:]
N = len(categories)
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False)
player_data = np.concatenate((player_data, [player_data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, player_data, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, player_data, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, categories)
ax.set_title(player_name)
ax.grid(True)
plt.show()
```
代码中,我们选择了 Stephen Curry 的数据,并绘制了一个雷达图。您只需要将 `player_name` 修改为您想要绘制的球员即可。同时,您也可以根据需要修改图表的标题、线条颜色、填充颜色等参数。