Python数据分析及可视化-101：网页数据爬取与分析

本章主要介绍了Python数据分析及可视化中的网页数据爬取方法。具体而言，学习目标包括了解网页结构，熟悉网页各标签的属性及内容，了解爬虫的机理及反爬虫规则，以及掌握网页数据爬取方法。 首先，本章介绍了网页的结构和各种标签的属性及内容。了解网页结构对于数据爬取非常重要，可以通过查看网页源代码来获取网页的标签结构和内容信息。同时，熟悉不同标签的属性可以帮助进行更精确的数据提取。 接下来，本章讲解了爬虫的机理和反爬虫规则。爬虫是通过模拟浏览器行为来获取网页数据的程序，但由于网站的反爬虫机制，需要注意一些反爬虫规则，如设置User-Agent、Cookies等来模拟正常用户行为，避免被网站封禁。 然后，本章介绍了网页数据爬取的方法。主要包括使用Python中的requests库发送HTTP请求来获取网页数据，可以使用.get()、.post()等方法来发送不同类型的请求。同时，还介绍了使用BeautifulSoup库来解析网页数据，可以使用select()、find()、find_all()等方法来定位和提取需要的数据。此外，还介绍了使用lxml库的xpath()方法来定位和提取数据。 最后，本章还介绍了通过编程方式下载搜索引擎数据的方法。了解搜索引擎的规则可以利用编程方式来下载搜索结果数据，进一步进行数据分析和可视化。 在具体实践中，本章还以一个实例来说明了网页数据爬取的步骤和方法。以http://s.askci.com/stock/a/?reportTime=2020-03-20为例，通过分析网页结构，使用requests库发送get请求获取网页源代码，然后使用BeautifulSoup库的select()方法和lxml库的xpath()方法来提取需要的数据。 综上所述，本章详细介绍了Python数据分析及可视化中的网页数据爬取方法。通过学习本章内容，读者可以了解网页的结构和标签属性，掌握爬虫的机理和反爬虫规则，并具备通过编程方式实现网页数据爬取的能力。这对于进行数据分析和可视化工作具有重要的意义。