python爬取交通事故数据源码

以下是一个简单的 Python 爬虫示例，用于从交通事故网站爬取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.trafficaccidentanalysis.co.uk/Accidents.aspx'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data_table = soup.find('table', {'id': 'tblAccidents'})

for row in data_table.find_all('tr')[1:]:
    columns = row.find_all('td')
    date = columns[0].get_text()
    location = columns[1].get_text()
    type = columns[2].get_text()
    severity = columns[3].get_text()
    print(date, location, type, severity)

这个示例使用 requests 库发送 HTTP 请求，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML。它找到网页中的数据表格，然后循环遍历表格中的每一行，并将每个单元格的内容提取出来。最后，它将每一行的数据打印到控制台上。你可以根据你所需的数据进行修改。

相关问题

python爬取交通流量数据

Python 可以通过一些库和工具来爬取交通流量数据，下面介绍一些常用的方法：

1. Requests 库：Requests 是 Python 的一个 HTTP 库，可以用于发送 HTTP 请求和获取响应数据。你可以使用 Requests 库发送 GET 请求来获取交通流量数据，然后解析响应数据来提取所需信息。

2. Beautiful Soup 库：Beautiful Soup 是 Python 的一个 HTML 解析库，可以将复杂的 HTML 文档转换成一个树形结构，便于提取所需信息。你可以使用 Requests 库获取 HTML 页面，然后使用 Beautiful Soup 库来解析页面并提取交通流量数据。

3. Scrapy 框架：Scrapy 是 Python 的一个爬虫框架，可以用于爬取网站和提取数据。你可以使用 Scrapy 框架来定义爬虫规则和流程，然后自动化地爬取交通流量数据。

4. Selenium 库：Selenium 是 Python 的一个自动化测试库，可以用于模拟用户操作和获取动态页面数据。如果所需的交通流量数据是通过 JavaScript 或 AJAX 动态加载的，你可以使用 Selenium 库来模拟用户操作并获取数据。

需要注意的是，在爬取交通流量数据时，需要遵守网站的 robots.txt 规则和法律法规，以避免侵犯他人的权益。同时，爬取的数据也需要经过清洗和验证，以确保数据的准确性和可靠性。

python爬取交通流量数据代码

以下是一个使用 Requests 库和 Beautiful Soup 库爬取交通流量数据的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

# 发送 GET 请求并获取响应
url = 'http://www.example.com/traffic'
response = requests.get(url, headers=headers)

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

# 提取交通流量数据
data = []
for row in soup.find_all('tr'):
    cols = row.find_all('td')
    if len(cols) == 4:
        date = cols[0].text
        time = cols[1].text
        location = cols[2].text
        volume = cols[3].text
        data.append((date, time, location, volume))

# 输出数据
for d in data:
    print(d)

在这个例子中，我们向一个名为 `www.example.com` 的网站发送了一个请求，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 页面。然后，我们从 HTML 页面中提取了交通流量数据，并将其保存在一个列表中。最后，我们遍历列表并输出数据。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际的代码可能因为具体网站和数据结构的不同而有所不同。同时，在爬取数据时需要遵守网站的 robots.txt 规则和法律法规，以避免侵犯他人的权益。