import requests #引入requests库 from bs4 import BeautifulSoup #引入beautifulsoup4 库 import csv def get_html(url): try: r=requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encoding return r.text except: r="fail" return r def getGDP(ulist,html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") trs=soup.find_all('tr') for tr in trs: list=[] for th in tr: ts=th.string if ts =='\n': continue list.append(ts) ulist.append(list) def saveGDP(ulist,s): file_name = 'GDP'+s+'.csv' with open(file_name, 'a', errors='ignore', newline='') as f: f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerows(ulist) def main(): d s='1960' for i in range(64): unifo=[] url='https://www.kylc.com/stats/global/yearly/g_gdp/'+s+'.html' html= get_html (url) getGDP(unifo,html) saveGDP(unifo,s) s1=int(s) s1=s1+1 s=str(s1) if __name__ == "__main__": main()
时间: 2024-02-15 08:28:36 浏览: 31
这段代码是Python爬虫程序,主要功能是从指定网站获取全球各国家的年度GDP数据,并将数据保存到CSV文件中。具体实现过程如下:
1. 引入requests库和BeautifulSoup库。
2. 定义get_html函数,用于获取指定网址的html代码。
3. 定义getGDP函数,用于从html代码中提取GDP数据,并将数据存储到ulist列表中。
4. 定义saveGDP函数,用于将ulist列表中的数据存储到CSV文件中。
5. 定义main函数,用于循环爬取指定时间段内的全球各国家年度GDP数据,并将数据存储到CSV文件中。
6. 判断当前模块是否为主模块,如果是,则执行main函数。
需要注意的是,该程序需要在有网络连接的情况下运行,并且可能会因为网站反爬虫机制的存在而出现异常。此外,爬取他人网站信息可能存在法律风险,请谨慎使用。
相关问题
from bs4 import BeautifulSoup # 创建一个BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')中html_doc怎么获得
在使用BeautifulSoup库之前,你需要先获取到HTML文档的内容。HTML文档可以通过多种方式获得,比如从网络上下载、从本地文件读取或者通过API获取。
以下是几种常见的获取HTML文档的方式:
1. 从网络上下载:你可以使用Python的requests库发送HTTP请求,获取网页的HTML内容。例如:
```python
import requests
response = requests.get(url)
html_doc = response.text
```
其中,`url`是你要获取的网页的URL地址。
2. 从本地文件读取:如果你已经将HTML文档保存在本地文件中,可以使用Python的文件操作来读取文件内容。例如:
```python
with open('file.html', 'r') as file:
html_doc = file.read()
```
其中,`file.html`是你保存的HTML文件的路径。
3. 通过API获取:如果你使用的是某个网站的API,可以直接调用API接口获取HTML内容。具体的方法和参数取决于API的设计和文档。
无论你使用哪种方式获取HTML文档,一旦获得了`html_doc`变量,就可以将其传递给BeautifulSoup对象进行解析和操作了。
解释这个代码在爬虫程序的作用:import pymysql import requests import re import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup
这段代码是在Python中导入了pymysql、requests、re、pandas和BeautifulSoup模块。这些模块都是用于爬虫程序的核心模块。
- pymysql是Python操作MySQL数据库的模块,可以用于爬虫程序中的数据存储;
- requests是HTTP库,可以用于爬取网页数据;
- re是Python中的正则表达式模块,可以用于从HTML文本中提取数据;
- pandas是数据处理库,可以用于在爬取数据后进行数据清洗和分析;
- BeautifulSoup是HTML和XML解析库,可以用于从HTML文本中提取数据。
这段代码的作用是导入这些模块,为后续的爬虫程序提供支持。