用Python爬取网页中的表格案例

好的，以下是一个简单的 Python 爬虫实现，可以用来爬取网页中的表格数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 发送请求
url = 'http://www.example.com/table.html'
r = requests.get(url)

# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

# 找到表格
table = soup.find('table')

# 遍历表格中的行和列，并将数据写入CSV文件
with open('table.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for row in table.find_all('tr'):
        columns = row.find_all('td')
        writer.writerow([column.get_text() for column in columns])

这段代码利用 requests 库发送请求获取网页源代码，然后使用 BeautifulSoup 库解析 HTML，找到表格标签，并遍历表格中的行和列，将数据写入 CSV 文件中。当然，在实际应用中，还需要处理一些异常情况和数据清洗等问题。

相关问题

二手房房价怎么用python爬取

### 使用Python编写网络爬虫抓取二手房房价数据

为了实现这一目标，通常会选择适合的库和技术栈来简化开发过程并提高效率。根据已有研究[^1]，Python中的`Requests`库和`BeautifulSoup`库被广泛应用于网页解析与数据获取；此外，还有专门设计用于复杂任务场景下的Scrapy框架可供选择。

#### 准备工作

在开始之前，确保安装必要的依赖项：

pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas openpyxl

这些包分别负责HTTP请求发送(`requests`)、HTML/XML文档解析(`beautifulsoup4`, `lxml`)以及数据分析处理(`pandas`)等功能模块的支持。

#### 获取页面内容

构建基础版本的爬虫脚本如下所示：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code != 200:
        raise Exception(f"Failed to load page {url}")
        
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    return soup

这段代码定义了一个名为`fetch_page()`的功能函数，用来发起GET请求访问指定URL地址所指向的目标站点，并返回经过初步清理后的HTML源码对象以便后续操作。注意设置合理的User-Agent头信息模拟正常浏览器行为以规避部分简单的反爬措施[^2]。

#### 提取所需字段

针对具体案例——即链家网上的二手住宅详情页结构特点，定位到包含有用信息的关键标签节点路径后即可着手实施具体的抽取逻辑：

def parse_house_info(soup):
    house_listings = []
    
    items = soup.find_all('li', class_='clear') # 查找所有符合条件的商品条目
    
    for item in items[:min(70,len(items))]:     # 控制每次读取的数量不超过70条记录以防触发频率限制
        try:
            title = item.select_one('.title a').get_text(strip=True)
            total_price = float(item.select_one('.totalPrice span').text.strip())
            unit_price = int(item.select_one('.unitPriceValue').text.replace(',', '').strip()[:-1])
            
            location_parts = item.select_one('.positionInfo a').get_text().split('-')
            district = location_parts[0].strip()
            community_name = '-'.join(location_parts[1:]).strip()

            floor_info = item.select_one('.houseInfo').contents[-1].replace('\n', '').strip()
            layout = item.select_one('.houseInfo').select_one('a').string
            
            listing = {
                'Title': title,
                'Total_Price': total_price,
                'Unit_Price': unit_price,
                'District': district,
                'Community_Name': community_name,
                'Floor_Info': floor_info,
                'Layout': layout
            }

            house_listings.append(listing)

        except AttributeError as e:
            continue
        
    return house_listings

上述方法实现了对每一页内多个房源列表项目的遍历循环，从中抽取出诸如标题、总售价、单位面积价格等核心属性值存入字典容器中形成一条完整的记录实例。考虑到实际运行过程中可能出现异常情况（比如某些元素缺失），因此加入了基本错误捕捉机制保证程序稳定性[^3]。

#### 存储结果至文件

最后一步就是将收集整理完毕的数据集导出保存下来供进一步加工分析之用：

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(house_listings)
output_file_path = './houses.xlsx'
dataframe.to_excel(output_file_path, index=False)
print(f'Data has been saved into "{output_file_path}" successfully.')

这里借助Pandas库提供的便捷接口快速完成了Excel表格形式的结果输出功能，同时也支持CSV等多种常见格式的选择切换[^4]。

如何利用Python爬取各大房地产网站的实时房价数据，并进行基本的数据清洗和分析？请结合实际案例提供完整步骤。

在学习如何使用Python进行网络爬虫开发时，理解爬虫的基本原理和数据分析的流程至关重要。为了帮助你更有效地掌握这些技能，可以参考《Python房价数据爬取与分析教程》这份资源。它不仅涵盖了网络爬虫技术的基础知识，还包括了数据抓取、清洗和分析的实用技巧。

参考资源链接：[Python房价数据爬取与分析教程](https://wenku.csdn.net/doc/7hjg9n9o1u?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要了解网络爬虫的基本工作原理，即通过编程语言（如Python）发送网络请求，获取网页内容，然后解析这些内容以提取所需的数据。Python中常用的库包括requests用于发送请求，BeautifulSoup用于解析HTML内容，以及Pandas用于数据分析。

具体到爬取房价信息，你可以使用requests库来发送GET请求，获取网页的HTML代码。然后，利用BeautifulSoup库解析这些HTML代码，定位并提取包含房价信息的HTML元素。例如，如果你要爬取的是一个列表形式的房源信息，你可能需要查找包含价格的表格行或列表项。

提取到原始数据后，接下来是数据清洗的步骤。这通常包括去除无用的数据、纠正格式错误、填补缺失值等。例如，假设你抓取到的价格信息中包含了符号或单位（如“元/平米”），你需要编写代码将其统一格式化，并转换成适合分析的数字格式。

在数据清洗完成后，你可以使用Pandas库来进一步分析数据。Pandas提供了数据聚合、分组、绘图等强大功能，可以帮助你快速完成房价数据的统计分析。例如，你可以按地区、房屋类型或时间周期等维度对数据进行分组，分析房价的平均值、中位数、最大值、最小值等统计指标，并可视化数据趋势。

完成以上步骤后，为了巩固学习成果，建议结合《Python房价数据爬取与分析教程》中的实战项目，从需求分析到技术报告的编写，完整地进行一次项目实践。这不仅能够加深你对爬虫技术的理解，还能提升你的项目管理和文档撰写能力。

总的来说，通过本教程的学习，你可以系统地掌握使用Python进行房价数据爬取和分析的完整流程。从设置网络请求、解析网页数据到数据清洗和分析，每个环节都有详细的指导和案例，帮助你在实战中不断提高技术能力。

参考资源链接：[Python房价数据爬取与分析教程](https://wenku.csdn.net/doc/7hjg9n9o1u?spm=1055.2569.3001.10343)