把表格的数据放到 Python制作的网页上举例说明

时间: 2023-05-28 20:03:25 浏览: 128

Python基于pandas爬取网页表格数据

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在Python编程中，爬取网页数据是一项常见的任务，特别是对于数据分析师和数据科学家而言。`pandas`库作为处理数据的强大工具，不仅擅长数据清洗、分析，还内置了爬取网页表格数据的功能，大大简化了网页抓取的过程。本文将详细介绍如何使用`pandas`的`read_html()`函数来高效地获取网页表格数据。我们来看一个实例，假设我们要爬取网页https://www.kuaidaili.com/free/上的免费代理IP列表，这个网站的数据以表格的形式呈现。传统的方法可能需要结合`requests`库获取网页源码，然后使用`BeautifulSoup`或`lxml`等解析库，通过正则表达式或XPath来提取表格数据，这通常需要较多的代码。而`pandas`的`read_html()`函数则能一步到位。 ```python import pandas as pd url = 'http://www.kuaidaili.com/free/' df = pd.read_html(url)[0] # [0] 表示选取第一个表格，如果有多张表格需要指定索引 ``` `read_html()`函数会返回一个包含DataFrame对象的列表，这是因为一个网页可能有多个表格。在这个例子中，我们只需要第一个表格，所以通过索引`[0]`获取。执行这段代码后，`df`将是一个DataFrame，包含了网页表格中的所有数据。为了将爬取到的数据保存为CSV文件，我们可以使用`to_csv()`方法： ```python df.to_csv('free_ip.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0) print('done!') ``` 这里，`mode='a'`表示追加模式，防止覆盖已有文件；`encoding='utf_8_sig'`用于解决中文编码问题，确保中文字符正常显示；`header=1`表示保留原始表头，`index=0`表示不保存索引列。了解`read_html()`函数的基本用法后，我们来详细探讨一下它的API参数： - `io`: 可以是URL、HTML文本、本地文件路径等，用来指定数据来源。 - `match`: 正则表达式，用于匹配表格的标签名或类名，比如`match='table'`会匹配所有的表格。 - `flavor`: 解析器，可以选择`bs4`（BeautifulSoup）或`lxml`，默认会自动选择合适的解析器。 - `header`: 指定表格的标题行，可以是整数（行号）或列表（列标题）。 - `skiprows`: 跳过指定的行数。 - `attrs`: 字典形式的HTML元素属性，如`{'id': 'table_id'}`来匹配特定ID的表格。 - `parse_dates`: 是否尝试将某些列解析为日期，如果为True，`pandas`会尝试自动识别日期格式。 - `thousands`: 分隔千位的字符，默认为逗号。 - `encoding`: 文件的编码方式。 - `decimal`: 指定小数点的字符，默认为英文句点`.`。 - `converters`: 自定义转换函数字典，用于指定列的转换规则。 - `na_values`: 指定哪些值被视为缺失值。 - `keep_default_na`: 是否保留默认的缺失值标记，如`NaN`。 - `displayed_only`: 是否只获取显示在浏览器中的表格，而非所有表格。需要注意的是，`read_html()`返回的是DataFrame组成的列表，如果网页只有一个表格，我们可以直接通过索引访问，如`df = pd.read_html(url)[0]`。如果有多个表格，可以遍历列表获取所有表格数据。 `pandas`的`read_html()`函数是一个简洁高效的工具，它极大地简化了从网页中提取表格数据的过程，对于处理网页数据提供了极大的便利。结合`pandas`强大的数据分析功能，我们可以快速地进行数据预处理和分析，为后续的工作提供强有力的支持。希望这个教程对你的学习和工作有所帮助，继续探索`pandas`的更多功能，你会发现它在数据处理领域的强大之处。

假设我们有一个表格，其中包含5个人的姓名、年龄和性别信息： | 姓名 | 年龄 | 性别 | | ---- | ---- | ---- | | 张三 | 25 | 男 | | 李四 | 30 | 男 | | 王五 | 28 | 女 | | 赵六 | 35 | 男 | | 钱七 | 22 | 女 | 我们可以使用 Python 的 Flask 框架来创建一个简单的网页，将这个表格数据展示出来。具体步骤如下： 1. 安装 Flask 框架。在命令行中输入以下命令： ``` pip install flask ``` 2. 创建一个 Python 文件，例如 `app.py`，并在其中导入 Flask 和 render_template 函数： ```python from flask import Flask, render_template ``` 3. 创建一个 Flask 应用实例： ```python app = Flask(__name__) ``` 4. 定义一个路由，用于展示表格数据。在这个例子中，我们将使用根路由 `/`： ```python @app.route('/') def index(): data = [ {'name': '张三', 'age': 25, 'gender': '男'}, {'name': '李四', 'age': 30, 'gender': '男'}, {'name': '王五', 'age': 28, 'gender': '女'}, {'name': '赵六', 'age': 35, 'gender': '男'}, {'name': '钱七', 'age': 22, 'gender': '女'} ] return render_template('index.html', data=data) ``` 在这里，我们定义了一个名为 `index` 的函数，用于处理根路由。在函数中，我们创建了一个包含表格数据的 Python 列表，然后将这个列表传递给 `render_template` 函数。`render_template` 函数会读取名为 `index.html` 的模板文件，并将数据插入到模板中。 5. 创建一个 HTML 模板文件 `index.html`，用于展示表格数据。在模板文件中，我们使用 Jinja2 模板语言来渲染数据： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>表格数据</title> </head> <body> <table> <thead> <tr> <th>姓名</th> <th>年龄</th> <th>性别</th> </tr> </thead> <tbody> {% for person in data %} <tr> <td>{{ person['name'] }}</td> <td>{{ person['age'] }}</td> <td>{{ person['gender'] }}</td> </tr> {% endfor %} </tbody> </table> </body> </html> ``` 在这里，我们使用了 `{% for %}` 和 `{% endfor %}` 来遍历表格数据，将每个人的姓名、年龄和性别渲染到表格中。 6. 运行应用程序。在命令行中输入以下命令： ``` python app.py ``` 然后访问 `http://localhost:5000`，就可以看到展示表格数据的网页了。

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