python爬取机场数据（简单）

Python爬取机场数据通常涉及使用网络爬虫技术，如requests库获取网页内容，然后解析HTML或JSON数据，常用的数据结构库如BeautifulSoup、pandas等来处理数据。以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装必要的库**：
首先确保已安装`requests`、`beautifulsoup4`、`lxml`（BeautifulSoup的一个依赖库）和用于数据分析的`pandas`。

pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

2. **编写爬虫脚本**：
创建一个Python文件，例如`airport_data_scraper.py`，编写代码来发送HTTP请求并解析响应。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def fetch_airport_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 确定数据抓取部分的HTML标签和属性
    table = soup.find('table')  # 这取决于目标网站结构
    
    data = []
    for row in table.find_all('tr'):
        cols = row.find_all('td')
        data.append([col.text.strip() for col in cols])
        
    return data

# 示例URL替换为你需要爬取的实际机场数据页面
url = "http://example.com/airports"  # 替换为实际数据源
data = fetch_airport_data(url)

# 将数据转换为DataFrame
df_airports = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])  # 假设表头在第一行

# 保存数据
df_airports.to_csv('airports.csv', index=False)

3. **注意事项**：
- 网站可能有反爬虫策略，确保遵守robots.txt规则，并尊重网站的服务条款。
- 解析过程中可能遇到编码问题，记得适当地处理文本编码。
- 如果数据分布在多个页面上，可能需要组合或循环请求。