完成这段代码:import csv from pathlib import Path from bs4 import BeautifulSoup as BS def fun2(filename='test'): in_file = f'{path}/{filename}.html' out_file = f'{path}/{filename}.csv'将以下表格的所有数据用bs4提取出来,并保存为同名的csv文件:<!DOCTYPE html><html><head> <title>Test Table</title></head><body> <table border="1"> <tr> <td>1</td> <td>2</td> </tr> <tr> <td>3</td> <td>4</td> </tr> <tr> <td>5</td> <td>6</td> </tr> </table></body></html>
时间: 2023-06-02 13:02:40 浏览: 189
import csv
from pathlib import Path
from bs4 import BeautifulSoup as BS
path = Path.cwd()
def fun2(filename='test'):
in_file = f'{path}/{filename}.html'
out_file = f'{path}/{filename}.csv'
with open(in_file, 'r') as f:
soup = BS(f, 'html.parser')
table = soup.find('table')
rows = table.find_all('tr')
with open(out_file, 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
cols = [col.text.strip() for col in cols]
writer.writerow(cols)
相关问题
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。
import csv import requests from bs4 import BeautifulSoup
`import csv`, `import requests`, 和 `from bs4 import BeautifulSoup` 这些都是Python中常用的一些库的导入语句。
- `csv` 库主要用于处理CSV文件,如读取、写入以及操作其中的数据,之前已经简单介绍了其在CSV文件操作上的作用。
- `requests` 库是一个HTTP客户端库,用于发送HTTP请求(GET, POST等)并获取服务器响应。这对于网络爬虫(Web Scraping)和API交互非常有用。例如,你可以编写代码去获取某个网页的内容:
```python
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
```
这里通过`requests.get`获取了网页内容,然后使用`BeautifulSoup`库解析HTML文档。
- `BeautifulSoup` 是一个用于解析HTML和XML文档的库,它允许你以一种更人性化的交互方式来提取结构化的数据。上述代码创建了一个BeautifulSoup对象,并传入了从`requests`库获取的网页源码和解析器类型(这里是HTML)。
这三个库结合在一起,可以实现自动化抓取网站数据并将其转换为CSV或其他形式的数据处理任务。
阅读全文
相关推荐
















