python数据采集案例
时间: 2023-07-25 13:36:38 浏览: 67
以下是一个简单的 Python 数据采集案例:
首先,我们需要安装 requests 和 BeautifulSoup4 这两个库。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
```
然后,我们可以使用 requests 库获取一个网页的 HTML 代码,然后使用 BeautifulSoup4 库对 HTML 进行解析。
例如,我们可以获取百度首页的 HTML 代码,并对其进行解析,如下所示:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.baidu.com'
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.title.string)
```
在这个例子中,我们首先使用 requests 库的 get 方法获取百度首页的 HTML 代码。然后,我们使用 BeautifulSoup4 库对 HTML 进行解析,并提取出 HTML 中的标题信息,最后将标题信息打印出来。
当然,这只是一个简单的例子。在实际的数据采集中,我们可能需要对 HTML 进行更复杂的解析,提取出我们需要的数据。此外,我们还需要考虑如何处理网络请求的异常情况,如网络连接失败等。
相关问题
python爬虫案例:采集股票数据
1. 网站选择
我们可以选择网站 https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history/ 进行股票数据的采集。该网站提供了谷歌公司(GOOG)的股票历史数据,包括每日的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和调整后的收盘价等。
2. 网页分析
我们首先打开该网站,可以看到页面上有一个日期选择器,可以选择需要采集的时间范围。我们可以利用 Python 的 requests 和 BeautifulSoup 库来模拟网页请求和解析网页内容。
3. 代码实现
首先,我们需要导入必要的库。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
```
然后,我们需要定义一个函数,用于获取网页内容。该函数接收一个 URL 参数,并返回该 URL 对应的网页内容。
```python
def get_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return response.content
else:
return None
```
接下来,我们需要编写一个函数,用于解析网页内容。该函数接收一个 HTML 参数,并返回一个字典列表,包含每日的股票数据。
```python
def parse_page(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'data-test': 'historical-prices'})
rows = table.tbody.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
if len(cols) == 7:
date = cols[0].text.strip()
open_price = cols[1].text.strip()
high_price = cols[2].text.strip()
low_price = cols[3].text.strip()
close_price = cols[4].text.strip()
adj_close_price = cols[5].text.strip()
volume = cols[6].text.strip()
data.append({
'date': date,
'open_price': open_price,
'high_price': high_price,
'low_price': low_price,
'close_price': close_price,
'adj_close_price': adj_close_price,
'volume': volume
})
return data
```
最后,我们需要编写一个主函数,用于调用上述两个函数,并输出采集的股票数据。
```python
def main():
base_url = 'https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history?p=GOOG'
start_date = '20220101'
end_date = '20220131'
url = '{}&period1={}&period2={}&interval=1d&filter=history&frequency=1d'.format(base_url, start_date, end_date)
html = get_page(url)
data = parse_page(html)
for item in data:
print(item)
```
我们可以将上述代码保存为一个 Python 文件,运行该文件即可输出采集的股票数据。
python数据分析案例 药店销售数据分析
药店销售数据分析是指利用Python编程语言对药店销售数据进行采集、清洗、分析和可视化的过程。以帮助药店管理者更好地了解产品销售情况,制定合理的销售策略,提高销售效益。
首先,我们可以通过Python的数据采集库来将药店销售数据从不同来源(比如Excel表格、数据库、API等)中提取出来,然后利用Python的数据清洗和处理库来清洗和整理数据,以便后续分析使用。
其次,我们可以利用Python的数据分析库来对销售数据进行统计分析,比如销售额的趋势分析、产品销售量的排名分析、不同产品的销售对比分析等,以便找出销售数据中的规律和趋势。
另外,我们还可以利用Python的数据可视化库来将销售数据以图表的形式直观地展示出来,比如利用折线图、柱状图、饼图等形式来展示销售额的变化趋势、产品销售比例等,以便更直观地观察销售数据的特征。
最后,我们可以利用Python的机器学习库来对销售数据进行预测分析,比如利用时间序列预测模型对未来销售额进行预测,以帮助药店管理者更好地制定产品进货计划和销售策略。
总之,通过Python数据分析,药店销售数据能够得到充分的挖掘和利用,帮助药店管理者更好地理解销售情况,制定合理的销售策略,从而提高销售效益。
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