【实战演练】数据爬取与清洗：使用Python进行网页数据爬取与清洗
发布时间: 2024-06-24 21:08:22 阅读量: 6 订阅数: 23 
# 2.1.1 HTML和XML简介
HTML（超文本标记语言）和XML（可扩展标记语言）是两种广泛用于创建和标记网络文档的标记语言。
- **HTML**：主要用于定义网页的结构和内容，包括标题、段落、列表、链接等元素。
- **XML**：是一种更通用的标记语言，可用于表示各种数据结构，包括文档、数据交换和配置信息。
HTML和XML都使用标签来标记文档中的元素，但XML比HTML更灵活，因为它允许用户创建自己的标签。
# 2. Python数据爬取技术
### 2.1 网页解析与DOM树
#### 2.1.1 HTML和XML简介
**HTML（超文本标记语言）**是一种用于创建网页的标记语言。它由一系列标签组成，这些标签定义了网页的结构和内容。
**XML（可扩展标记语言）**是一种类似于HTML的标记语言，但它更通用，可以用于表示各种数据。
#### 2.1.2 DOM树的概念和结构
**DOM（文档对象模型）**是HTML或XML文档的树状表示。它将文档组织成一个节点层次结构，其中每个节点代表文档中的一个元素。
DOM树的结构如下：
* **根节点：**文档的根元素，通常是`<html>`标签。
* **父节点：**包含其他节点的节点。
* **子节点：**被父节点包含的节点。
* **兄弟节点：**具有相同父节点的节点。
### 2.2 HTTP请求与响应
#### 2.2.1 HTTP协议基础
**HTTP（超文本传输协议）**是一种用于在Web上发送和接收数据的协议。它基于请求-响应模型，其中客户端（例如浏览器）向服务器发送请求，服务器响应包含请求数据的响应。
HTTP请求由以下部分组成：
* **请求行：**指定请求类型（例如GET、POST）、请求的资源（例如URL）和HTTP版本。
* **请求头：**提供有关请求的其他信息，例如用户代理、内容类型和语言偏好。
* **请求体：**包含发送到服务器的可选数据。
HTTP响应由以下部分组成：
* **状态行：**指定响应状态代码（例如200 OK）、HTTP版本和响应消息。
* **响应头：**提供有关响应的其他信息，例如内容类型、长度和缓存控制。
* **响应体：**包含请求的数据。
#### 2.2.2 使用Python发送HTTP请求
Python中的`requests`库可以轻松地发送HTTP请求。以下代码演示如何使用`requests`库发送GET请求：
```python
import requests
# 发送GET请求
response = requests.get("https://example.com")
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
# 响应成功，处理响应体
print(response.text)
else:
# 响应失败，处理错误
print("请求失败，状态码：", response.status_code)
```
### 2.3 网页数据提取与解析
#### 2.3.1 正则表达式基础
**正则表达式（regex）**是一种用于匹配字符串模式的强大工具。它们可以用于从网页中提取特定数据。
正则表达式由以下部分组成：
* **模式：**要匹配的字符串模式。
* **修饰符：**用于控制模式行为的可选标志。
以下是一个正则表达式，用于匹配电子邮件地址：
```
^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$
```
#### 2.3.2 BeautifulSoup库的使用
**BeautifulSoup**是一个Python库，用于解析HTML和XML文档。它提供了方便的方法来导航DOM树和提取数据。
以下代码演示如何使用BeautifulSoup解析HTML文档：
```python
from bs4 import BeautifulSoup
# 解析HTML文档
soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser")
# 查找所有<a>标签
links = soup.find_all("a")
# 提取每个链接的文本和URL
for link in links:
print(link.text, link.get("href"))
```
# 3. Python数据清洗技术
### 3.1 数据类型转换与标准化
#### 3.1.1 常见数据类型及其转换
在数据清洗过程中，经常需要将数据从一种类型转换为另一种类型，以满足后续处理或分析的需求。Python提供了丰富的类型转换函数，可以轻松实现数据类型转换。
| 数据类型 | 转换函数 |
|---|---|
| 整数 | `int()` |
| 浮点数 | `float()` |
| 字符串 | `str()` |
| 布尔值 | `bool()` |
| 日期时间 | `datetime.datetime()` |
**代码块：**
```python
# 将字符串转换为整数
num_str = "123"
num_int = int(num_str)
# 将浮点数转换为字符串
num_float = 3.14
num_str = str(num_float)
# 将布尔值转换为字符串
flag = True
flag_str = str(flag)
```
**逻辑分析：**
上述代码展示了如何将字符串转换为整数、浮点数转换为字符串以及布尔值转换为字符串。`int()`、`float()`和`str()`函数分别用于执行这些转换。
#### 3.1.2 数据标准化方法
数据标准化是指将数据转换为一致的格式和单位，以消除数据之间的差异并提高数据质量。常用的数据标准化方法包括：
- **数值标准化：**将数值数据转换为具有相同单位和范围，例如将货币金额转换为美元或将日期转换为时间戳。
- **类别标准化：**将类别数据转换为一致的格式，例如将性别转换为"男"、"女"或"其他"。
- **日
最低0.47元/天 解锁专栏 送3个月
百万级
高质量VIP文章无限畅学
千万级
优质资源任意下载
C知道
免费提问 ( 生成式Al产品 )
0
0
相关推荐
专栏简介
本专栏汇集了全面的 Python 数据分析与可视化教程，涵盖从基础到进阶的各个方面。专栏分为基础篇和进阶篇，提供循序渐进的学习路径。基础篇包括数据分析与可视化入门、数据结构与类型、NumPy 库、Pandas 库、数据清洗、Matplotlib 基础和 Seaborn 库实践。进阶篇深入探讨数据探索性分析、数据预处理、数据聚合、时间序列分析、数据采样、数据合并、数据转换、数据统计描述、数据特征工程、数据建模、模型评估、交互式可视化、数据分析案例分析、数据清洗与预处理技巧、数据探索性分析、数据分组与聚合分析、数据合并与连接、数据筛选与过滤、数据转换与重塑、时间序列数据处理、数据可视化入门、数据可视化进阶、数据可视化艺术、多图合成与子图布局、数据可视化互动性、数据可视化输出、数据可视化实例分析、数据分析案例解析、数据分析工具箱、数据分析实用技巧、数据分析项目实战、高级数据处理技巧、数据透视表与交叉分析、高级数据清洗、时间序列分析、高级数据可视化、数据可视化优化、交互式可视化、数据分析与机器学习集成、数据分析管道与自动化、高级数据合并与连接、数据处理性能优化、数据采样与重采样、数据处理中的异常值检测与处理技巧、数据处理中的缺失值处理策略与方法、数据处理中的数据转换与规范化技术、数据分析中的特征工程与衍生变量创建、数据分析中的模型评估与交叉验证技巧、数据分析中的模型解释与可解释性分析、数据分析中的结果可视化与报告生成技巧、数据分析中的项目部署与实际应用案例。此外，专栏还提供了丰富的实战演练，涵盖数据爬取、聚合、分组、时间序列分析、金融、医疗、市场营销、社交媒体、旅游、环境、物流、农业和体育等领域的实际数据分析案例。
专栏目录
最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级
高质量VIP文章无限畅学
千万级
优质资源任意下载
C知道
免费提问 ( 生成式Al产品 )
最新推荐
【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理
# 2.1 Docker容器的基本概念和架构
Docker容器是一种轻量级的虚拟化技术，它允许在隔离的环境中运行应用程序。与传统虚拟机不同，Docker容器共享主机内核，从而减少了资源开销并提高了性能。
Docker容器基于镜像构建。镜像是包含应用程序及
【实战演练】时间序列预测项目：天气预测-数据预处理、LSTM构建、模型训练与评估
# 1. 时间序列预测概述**
时间序列预测是指根据历史数据预测未来值。它广泛应用于金融、天气、交通等领域，具有重要的实际意义。时间序列数据通常具有时序性、趋势性和季节性等特点，对其进行预测需要考虑这些特性。
# 2. 数据预处理
### 2.1 数据收集和清洗
#### 2.1.1 数据源介绍
时间序列预测模型的构建需要可靠且高质量的数据作为基础。数据源的选择至关重要，它将影响模型的准确性和可靠性。常见的时序数据源包括：
【实战演练】虚拟宠物：开发一个虚拟宠物游戏，重点在于状态管理和交互设计。
# 2.1 虚拟宠物的状态模型
### 2.1.1 宠物的基本属性
虚拟宠物的状态由一系列基本属性决定，这些属性描述了宠物的当前状态，包括：
- **生命值 (HP)**：宠物的健康状况，当 HP 为 0 时，宠物死亡。
- **饥饿值 (Hunger)**：宠物的饥饿程度，当 Hunger 为 0 时，宠物会饿死。
- **口渴
【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目
# 1. 计算机视觉概述**
计算机视觉（CV）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够“看到”和理解图像和视频。CV 旨在赋予计算机人类视觉系统的能力，包括图像识别、对象检测、场景理解和视频分析。
CV 在广泛的应用中发挥着至关重要的作用，包括医疗诊断、自动驾驶、安防监控和工业自动化。它通过从视觉数据中提取有意义的信息，为计算机提供环境感知能力，从而实现这些应用。
# 2.1 卷积
【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战
# 2.1 强化学习的基本原理
强化学习是一种机器学习方法，它允许智能体通过与环境的交互来学习最佳行为。在强化学习中，智能体通过执行动作与环境交互，并根据其行为的
【实战演练】构建简单的负载测试工具
# 1. 负载测试基础**
负载测试是一种性能测试，旨在模拟实际用户负载，评估系统在高并发下的表现。它通过向系统施加压力，识别瓶颈并验证系统是否能够满足预期性能需求。负载测试对于确保系统可靠性、可扩展性和用户满意度至关重要。
# 2. 构建负载测试工具
### 2.1 确定测试目标和指标
在构建负载测试工具之前，至关重要的是确定测试目标和指标。这将指导工具的设计和实现。以下是一些需要考虑的关键因素：
【实战演练】python云数据库部署：从选择到实施
# 2.1 云数据库类型及优劣对比
**关系型数据库（RDBMS）**
* **优点：**
* 结构化数据存储，支持复杂查询和事务
* 广泛使用，成熟且稳定
* **缺点：**
* 扩展性受限，垂直扩展成本高
* 不适合处理非结构化或半结构化数据
**非关系型数据库（NoSQL）**
* **优点：**
* 可扩展性强，水平扩展成本低
【实战演练】前沿技术应用：AutoML实战与应用
# 1. AutoML概述与原理**
AutoML（Automated Machine Learning），即自动化机器学习，是一种通过自动化机器学习生命周期
【实战演练】开发端口扫描器
# 1. 端口扫描理论基础**
端口扫描是网络安全中一种重要的技术，用于发现网络上的开放端口，从而评估网络的安全性。端口扫描的基本原理是向目标主机发送特定端口的请求，并根据主机的响
【实战演练】综合案例：数据科学项目中的高等数学应用
# 1. 数据科学项目中的高等数学基础**
高等数学在数据科学中扮演着至关重要的角色，为数据分析、建模和优化提供了坚实的理论基础。本节将概述数据科学
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
专栏目录
最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级
高质量VIP文章无限畅学
千万级
优质资源任意下载
C知道
免费提问 ( 生成式Al产品 )