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  • 从网页中提取数据Python程序 这里有三套程序 提取天气数据的weather.py、weather2.py 和wunder-data.txt GetCompany.py 和 GetURL.py 数据从经济时报网站提取包含公司数据的页面的 URL,然后依次提取公司数据 ...
  • Web-Scraper-in-Python-using-BeautifulSoup 此 repo 包含我使用的脚本,用于使用我使用 BeautifulSoup 编写的 python 脚本从网页中提取数据(网络抓取)
  • 常用的表格数据存储文件格式——CSV,Microsoft Excel,Google Excel 。Python通常称为粘合语言。...本文的学习内容:谷歌表格中提取数据从CSV文件中提取数据从Excel文件中提取数据本文适用于以下读者...

    常用的表格数据存储文件格式——CSV,Microsoft Excel,Google Excel 。

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    Python通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征,也得益于广泛的使用和良好的开源社区。这些接口库和特征能直接访问不同的文件格式,还可以访问数据源如数据库、网页和各种API。

    本文的学习内容:

    从谷歌表格中提取数据

    从CSV文件中提取数据

    从Excel文件中提取数据

    本文适用于以下读者:

    Python初学者

    必须定期处理数据的人员

    由于本文附有代码,建议处在开发环境之下(建议使用JupyterNotebook / Lab),并建立一个新的笔记本。

    源代码和文件:https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction

    解决方法

    本文将带你进入一个虚构但却可能异常熟悉的场景。你可以结合不同的数据来源去创建报告或进行分析。

    注意!!!下面的示例和数据纯属虚构。

    假设,你的任务是搞清楚如何提高销售团队的业绩。假设潜在的客户有相当自发的需求。这种情况发生时,销售团队将订单导入系统。然后,销售代表们会在订单交付时安排一个会议。具体日期有时在交付期之前,有时在交付期之后。你的销售代表有一笔费用预算,会在开会期间支付餐费。他们负责报销这笔费用,并将发票交给会计团队处理。在潜在客户决定是否要接受报价后,销售代表会跟踪订单是否达成。

    可使用以下三个资料来源进行分析:

    100,000 份订单 (Google表格)

    约50,000张餐费发票(Excel文件)

    负责公司及销售代表名单(CVS文件)

    获取谷歌表格数据

    访问谷歌表格是这三种方法中最复杂的,因为你需要在使用谷歌表格API前设置一些证书。理论上,你可以获取一个公开可用的谷歌表(即提取源HTML代码)但必须使用Beautiful Soup之类的工具进行大量数据操作,才能将HTML转储转换为有用的内容。我确实尝试过,但是结果很糟糕,不值得一试。所以,API就是如此。此外,还将使用gspread无缝转换数据分析DataFrame。

    获取OAuth2证书

    前往谷歌开发人员控制台,创建一个新项目(或选择现有的项目)。点击“创建项目”。如果公司使用谷歌邮件,可将其更改为私人帐户,以避免潜在的权限冲突。

    bfc9c0d9dac32e740424b2ba9f999823.jpeg

    为项目命名(名称无关紧要,此处将其命名为媒体数据提取)。

    b1cef62f4117ba7c93c7bde34450fdf8.jpeg

    点击APIs & Services ,前往library。

    e9f32c720b93aa91b2579e5ce35c60d8.jpeg

    启用谷歌Sheets API。单击结果,并在如下页面上单击启用 API。

    cf83ec2167cbcbd126bf887bb3d77f68.jpeg

    创建一个服务帐户和密钥文件。服务帐户是用于程序访问的专用帐户,访问权限有限。服务帐户可以而且应该通过有尽可能多的特定权限项目进行设置,当前的任务也需要如此。

    befdda34c48de7040304f6f52da17c9a.jpeg

    创建JSON(另一种文件格式)密钥文件。在角色上,选择“Project -> Viewer”。

    e85fc9d47512e223ac2dbe4d18f8a7b9.jpeg

    如果还没有在前面的步骤中设置角色请立即设置。

    6d9f7300f8f84bd5e522d9a37cdee703.jpeg

    注意:设置为“Viewer”会存在一些限制。如果希望以编程方式创建谷歌表格,则必须选择不同的设置。

    然后,私有JSON密钥文件就可以下载或自动下载了。建议将该文件重命名为'Medium_Data_Extraction_Key,并将文件移动到JupyterNotebook文件夹中,以便与下面的示例无缝衔接。JSON文件包含最近创建的服务帐户证书。

    非常好,就要成功了。

    下载数据

    首先,必须下载并安装其他软件包,在笔记本中运行以下命令。

    !pip install gspread

    !pip install oauth2client

    其次,如果还没有移动密钥文件的话,必须确保将之前创建的JSON密钥文件移动到目前运行的木星笔记本(Jupyternotebook)文件夹中。或者,可以指定一个不同的GOOGLE_KEY_FILE路径。

    fromoauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

    import gspread

    import pandas aspd

    scope = [

    'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',

    ]

    GOOGLE_KEY_FILE='Medium_Data_Extraction_Key.json'

    credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(GOOGLE_KEY_FILE, scope)

    gc = gspread.authorize(credentials)

    wokbook_key ='10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y'

    workbook = gc.open_by_key(wokbook_key)

    sheet = workbook.get_worksheet(0)

    values= sheet.get_all_values()

    sales_data = pd.DataFrame(values[1:],columns=values[0])

    WORKBOOK_KEY是为本章内容准备的谷歌表格的工作簿id。

    WORKBOOK_KEY = '10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y'

    这份工作簿是公开的,如果想下载不同的数据,需要更改WORKBOOK_KEY。URL有问题的话,id通常可以在谷歌表格的最后两个反斜杠之间找到。

    获取CSV数据

    可以从repo以传统方式下载CSV数据,也可以使用以下代码片段进行下载。同样地,可能需要在笔记本上安装并运行缺失的请求包:

    !pip install requests

    import requests

    url ='https://raw.githubusercontent.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/master/sales_team.csv'

    res = requests.get(url, allow_redirects=True)

    withopen('sales_team.csv','wb') asfile:

    file.write(res.content)

    sales_team = pd.read_csv('sales_team.csv')

    CSV数据的美妙之处在于Python /panda可以立即进行处理。Excel则需要额外的库。

    获取Excel数据

    在开始之前,很可能还要安装openpyxl和xlrd,这能让Pandas也可以打开Excel表。

    !pip install openpyxl

    !pip install xlrd

    完成这些步骤之后,可以相同的方式获得Excel数据,并将其加载到另一个DataFrame中。

    url ='https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/blob/master/invoices.xlsx?raw=true'

    res = requests.get(url, allow_redirects=True)

    withopen('invoices.xlsx','wb') asfile:

    file.write(res.content)

    invoices = pd.read_excel('invoices.xlsx')

    大功告成!已经创建了三个不同的Pandas数据帧,并且可以在同一个Jupyter notebook中进行访问:

    sales_data

    sales_team

    invoices

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    【责任编辑:华轩 TEL:(010)68476606】

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  • 常用的表格数据存储文件格式——CSV,Microsoft Excel,GoogleExcel Python通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征,也得益于广泛的使用和良好的开源社区。... Excel文件中提取数据...

    常用的表格数据存储文件格式——CSV,Microsoft Excel,GoogleExcel

    Python通常称为粘合语言。这个名称归因于人们逐渐开发出的大量接口库和特征,也得益于广泛的使用和良好的开源社区。这些接口库和特征能直接访问不同的文件格式,还可以访问数据源如数据库、网页和各种API。

    本文的学习内容:

    从谷歌表格中提取数据

    • 从CSV文件中提取数据
    • 从Excel文件中提取数据

    本文适用于以下读者:

    • Python初学者
    • 必须定期处理数据的人员

    由于本文附有代码,建议处在开发环境之下(建议使用JupyterNotebook / Lab),并建立一个新的笔记本。

    源代码和文件:https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction

    解决方法

    本文将带你进入一个虚构但却可能异常熟悉的场景。你可以结合不同的数据来源去创建报告或进行分析。

    注意!!!下面的示例和数据纯属虚构。

    假设,你的任务是搞清楚如何提高销售团队的业绩。假设潜在的客户有相当自发的需求。这种情况发生时,销售团队将订单导入系统。然后,销售代表们会在订单交付时安排一个会议。具体日期有时在交付期之前,有时在交付期之后。你的销售代表有一笔费用预算,会在开会期间支付餐费。他们负责报销这笔费用,并将发票交给会计团队处理。在潜在客户决定是否要接受报价后,销售代表会跟踪订单是否达成。

    可使用以下三个资料来源进行分析:

    • 100,000 份订单 (Google表格)
    • 约50,000张餐费发票(Excel文件)
    • 负责公司及销售代表名单(CVS文件)

    获取谷歌表格数据

    访问谷歌表格是这三种方法中最复杂的,因为你需要在使用谷歌表格API前设置一些证书。理论上,你可以获取一个公开可用的谷歌表(即提取源HTML代码)但必须使用Beautiful Soup之类的工具进行大量数据操作,才能将HTML转储转换为有用的内容。我确实尝试过,但是结果很糟糕,不值得一试。所以,API就是如此。此外,还将使用gspread无缝转换数据分析DataFrame。

    获取OAuth2证书

    前往谷歌开发人员控制台,创建一个新项目(或选择现有的项目)。点击“创建项目”。如果公司使用谷歌邮件,可将其更改为私人帐户,以避免潜在的权限冲突。

    为项目命名(名称无关紧要,此处将其命名为媒体数据提取)

    点击APIs & Services ,前往library

    启用谷歌Sheets API。单击结果,并在如下页面上单击启用 API。

    创建一个服务帐户和密钥文件。服务帐户是用于程序访问的专用帐户,访问权限有限。服务帐户可以而且应该通过有尽可能多的特定权限项目进行设置,当前的任务也需要如此。

    创建JSON(另一种文件格式)密钥文件。在角色上,选择“Project -> Viewer”。

    如果还没有在前面的步骤中设置角色请立即设置。

    注意:设置为“Viewer”会存在一些限制。如果希望以编程方式创建谷歌表格,则必须选择不同的设置。

    然后,私有JSON密钥文件就可以下载或自动下载了。建议将该文件重命名为'Medium_Data_Extraction_Key,并将文件移动到JupyterNotebook文件夹中,以便与下面的示例无缝衔接。JSON文件包含最近创建的服务帐户证书。

    非常好,就要成功了。

    下载数据

    首先,必须下载并安装其他软件包,在笔记本中运行以下命令。

    !pip install gspread

    !pip install oauth2client

    其次,如果还没有移动密钥文件的话,必须确保将之前创建的JSON密钥文件移动到目前运行的木星笔记本(Jupyternotebook)文件夹中。或者,可以指定一个不同的GOOGLE_KEY_FILE路径。

    from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials 
    import gspread 
    import pandas as pd 
    scope = [ 
     'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets', 
    ] 
    GOOGLE_KEY_FILE='Medium_Data_Extraction_Key.json' 
    credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name(GOOGLE_KEY_FILE, scope) 
    gc = gspread.authorize(credentials) 
    wokbook_key ='10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y' 
    workbook = gc.open_by_key(wokbook_key) 
    sheet = workbook.get_worksheet(0) 
    values = sheet.get_all_values() 
    sales_data = pd.DataFrame(values[1:],columns=values[0]) 
    WORKBOOK_KEY是为本章内容准备的谷歌表格的工作簿id。 
    WORKBOOK_KEY = '10HX66PbcGDvx6QKM8DC9_zCGp1TD_CZhovGUbtu_M6Y' .
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    这份工作簿是公开的,如果想下载不同的数据,需要更改WORKBOOK_KEY。URL有问题的话,id通常可以在谷歌表格的最后两个反斜杠之间找到。

    获取CSV数据

    可以从repo以传统方式下载CSV数据,也可以使用以下代码片段进行下载。同样地,可能需要在笔记本上安装并运行缺失的请求包:

    !pip install requests 
    import requests 
    url ='https://raw.githubusercontent.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/master/sales_team.csv' 
    res = requests.get(url, allow_redirects=True) 
    withopen('sales_team.csv','wb') asfile: 
     file.write(res.content) 
    sales_team = pd.read_csv('sales_team.csv') 
    

    CSV数据的美妙之处在于Python /panda可以立即进行处理。Excel则需要额外的库。

    获取Excel数据

    在开始之前,很可能还要安装openpyxl和xlrd,这能让Pandas也可以打开Excel表。

    !pip install openpyxl

    !pip install xlrd

    完成这些步骤之后,可以相同的方式获得Excel数据,并将其加载到另一个DataFrame中。

    url ='https://github.com/FBosler/Medium-Data-Extraction/blob/master/invoices.xlsx?raw=true' 
    res = requests.get(url, allow_redirects=True) 
    withopen('invoices.xlsx','wb') asfile: 
     file.write(res.content) 
    invoices = pd.read_excel('invoices.xlsx') 
    

    大功告成!已经创建了三个不同的Pandas数据帧,并且可以在同一个Jupyter notebook中进行访问:

    • sales_data
    • sales_team
    • invoices
    展开全文
  • 目标:用正则表达式含中文的网页中提取数据 1、获得网页全部数据 1.1思考过程 确定我们要操作的网页:url = 'http://q.stock.sohu.com/cn/603077/cwzb.shtml' 打开要操作的网页:req = urllib2.open(url) 读取网页...

    目标:用正则表达式从含中文的网页中提取数据

    1、获得网页全部数据

    1.1思考过程

    确定我们要操作的网页:url = 'http://q.stock.sohu.com/cn/603077/cwzb.shtml'
    打开要操作的网页:req = urllib2.open(url)
    读取网页,并将网页数据放入变量:html = req.read()
    别忘了把网页关了:req.close()

    1.2把以上过程写成函数:

    def get_html(url):
    	try:
    		req = urllib2.open(url)
    		html = req.read()
    		return html
    	finally:
    		req.close()
    html = get_html('http://q.stock.sohu.com/cn/603077/cwzb.shtml')


    2、查看网页

    2.1思考过程

    因为不用会开发工具直接查看网页源代码,顺便为练习I/O,因此,打算把网页输出到TXT。
    打开可写文件:file = open('C:/Users/YourName/Desktop/text.txt','w')
    将网页数据写入文件:file.write(html)
    别忘了把文件关了:file.close()

    2.2把以上过程写成函数:

    def out_put(file_name,content):
    	try:
    		file = open(file_name,'w')
    		file.write(content)
    	finally:
    		file.close()


    out_put('C:/Users/YourName/Desktop/text.txt',html)

    运行后,在桌面的text文件里查看网页源代码。

    3、分析网页源代码

    3.1确定网页编码

    查看网页源代码,一般在head处,会标明编码类型,本例测试网页中的编码类型为:gb2312
    有些网页head处标明的编码类型与实际不符,很没素质,会导致后续代码不可用,因此,有第三方py包chardet用于测试str编码类型(本人未下载,不会用)。

    3.2确定拟抓取数据

    想抓取“利润总额”的数值和百分比,查看源代码,“利润总额”附近代码如下:
    ……


    </td>


    </tr>


    <tr class="e4">


    <th>利润总额</th>


    <td>


    19392


    </td>


    <td>


    <span class=green>-72.22%</span>


    </td>
    ……

    3.3正则表达式

    表达式中有中文,别忘加"u";任何时候,别忘加"r"
    expression = ur'利润总额\D+?(-?\d+\.?\d*)\D*?(-?\d+.*?%)'


    3.4一件很严肃的事!!!

    由于此处有非中文字符,因此,“格式”中须选择“以utf-8格式编码”,不能选“无BOM”,否则运行就报错,原因不明。

    4、提取数据

    pattern = re.compile(expression)
    result = pattern.findall(html)


    另一件很严肃的事!!!
    以此代码运行,正则啥也匹配出来,原因在于网页html的编码为gb2312,而程序代码为unicode编码,两者不统一,遇到中文匹配不上,需把两者统一,即修改代码:
    pattern = re.compile(expression.encode('gb2312'))	#把程序代码编码转换成'gb2312'


    注:代码转换参考http://xanderzhang.iteye.com/blog/465992

    5、整合

    # -*- coding : utf-8 -*-
    import urllib2
    import re
    def get_html(url):
    	try:
    		req = urllib2.urlopen(url)
    		html = req.read()
    		return html
    	finally:
    		req.close()
    html = get_html('http://q.stock.sohu.com/cn/603077/cwzb.shtml')
    expression = ur'利润总额\D+?(-?\d+\.?\d*)\D*?(-?\d+.*?%)'
    pattern = re.compile(expression.encode('gb2312'))
    result = pattern.findall(html)
    print result

    关于Unicode编码问题,参考一篇很详细的文章:http://blog.csdn.net/dao123mao/article/details/5396497
    展开全文
  • python—beautifulSoup提取网页数据写入指定的Excel表格 文章目录python—beautifulSoup提取网页数据写入指定的Excel表格1.前言2.实现步骤3.结果如下: 1.前言 任务需求:测试的报告是...第二步:HTML中提取指...

    python—beautifulSoup提取网页数据写入指定的Excel表格

    1.前言

    任务需求:测试的报告是HTML格式,我需要把报告中对应的结果提取出来,并且把结果写入指定的Excel中的位置

    2.实现步骤

    第一步:获取当前目录下的多个HTML文件
    第二步:从HTML中提取指定的结果(使用beautifulSoup完成)
    第三步:优化内存结构,使用字典保存数据
    第四步:把字典数据对应的内容写入到Excel中

    
    
    
    
    import os
    from bs4 import BeautifulSoup # 建议使用beatifulsop进行处理 可能简单
    from openpyxl import load_workbook
    
    
    
    
    
    def writeTolog(logtext):  # 写入日志
        with open(Filename_log_path, 'a',encoding='utf-8') as f_new:
            f_new.write(str(logtext))
    
    
    class HtmlSpider:
    
        def get_current_path(self):  # 应该加个try语句
            source_path = os.getcwd();
            files = os.listdir(source_path)
            File_html_path_list = [];
            file_xlsx_path_list = []
            try:
                for file in files:
                    # print(file)
                    if file[-5:] == '.html':  # 后缀名相等
                        File_html_path_list.append(os.path.join(source_path, file))
                    if file[-5:] == '.xlsx':  # excel文件应该只有一个
                        file_xlsx_path_list.append(os.path.join(source_path, file))
    
                if len(file_xlsx_path_list) == 1:
                    pass;
                else:
                    writeTolog("Error05:当前一级目录下没有或者有多个Excel文件请确认!\n")
                    os.sys.exit()  # 强制退出
    
            except IOError:
                writeTolog("Error00: 没有找到文件或读取文件失败\n")
    
            if File_html_path_list==None:
                writeTolog("Error07:当前路径下没有找到后缀为html的文件\n")
                os.sys.exit()  # 强制退出
    
    
            return File_html_path_list,file_xlsx_path_list[0];
    
    
    
        def read_html(self,html_path):
            '''一个发送请求,获取响应,同时etree处理html'''
            response = open(html_path,'r',encoding="utf-8") # 读取本地文件
            html = response.read()  #获取str 类型的html
            soup_html = BeautifulSoup(html, 'lxml')
            return soup_html
    
        def get_data(self,html_path):  #实现主要逻辑
            # 1.获取目标网址url
            # 2.发送请求获取响应
            soup_html = self.read_html(html_path)
            h3_list = (soup_html.find_all('h3'))[0:-1:2]  # 只取出相关的
    
            # 3.提取数据
            success_list= []
            for h3 in h3_list:
                middle_adjust_str = h3.get('class')
    
                if middle_adjust_str == ['success']:
                    success_list.append('Passed')
                elif(middle_adjust_str == ['fail']):
                    success_list.append('Failed')
                else:
                    writeTolog("Error01:html网页class标签中请提取class ='success'或者class ='fail'\n")
                    os.sys.exit()  # 强制退出
    
            # print(success_list)
            name_list = []
            for h3 in h3_list:
                middle_3_str = h3.get_text().replace("\n", "").replace(" ","")
                middle_2_str = middle_3_str.split('-')[1] # 按照-切割字符串,取第2部分 如DRV_0040201:R档能量回收;滑行出负扭矩
                middle_str = middle_2_str.split(':')[0]  # 按照英文状态:切割字符串,取第1部分 如DRV_0040201
                if len(middle_2_str) == len(middle_str):
                    writeTolog("Error02:请确认{}里面的-或者:是否是英文状态下的输入\n".format(middle_3_str))
    
                name_list.append(middle_str) #获取文本并去掉换行符
            # print((name_list))
            return success_list,name_list
    
        def readexcel(self,success_list,name_list,sheetIndex):
    
            if len(success_list) != len(name_list):
                writeTolog("Error03:提取测试用例有{}个,但是测试用例的结果有{}个,因此测试个数和结果不匹配\n".format(len(name_list),len(success_list)))
                os.sys.exit()  # 强制退出
    
            dict_middle_total = dict(zip(name_list, success_list)) # 删除错误的键值对,并保存到log日志
    
                 # 删除无效的键值对
            for name in list(dict_middle_total.keys()):
                if (len(name) != 11):
                    writeTolog("Error07:测试用例{}的名字无效或者长度不是11,故删除!\n".format(name))
                    dict_middle_total.pop(name);
            # print(dict_middle_total)
            table = None
            try:
                data = load_workbook(File_xlsx_path)
    
                table = data['测试用例']  # excel中的sheet名字
                # print(table)
            except IOError:
                writeTolog("Error04: 没有找到xlsx文件或读取文件失败,请确认xlsx文件已经关闭!\n")
                os.sys.exit()  # 强制退出
            else:
    
    
                 dict_total = {}
         
                 for name in dict_middle_total.keys():
    
                     for i in range(3, table.max_row):  # 从第3行开始,0,1,2是标题
         
                        if (table.cell(row=i,column=2).value  == name): # 第2列 中的每个值比较 如 'DRV_0070201'
                             #取到对应的行数,列都是F列;根据'DRV_0070201' 得到对应的列数
                            dict_total.update({i:dict_middle_total[name]})  # 重新生成新的键值对
    
                            # print("此时的{}对应的行数是{},结果是{}".format(name,rowIndex,dict_middle_total[name]))
                            break;
                        else:
                            continue;
    
    
                 writeTologText.append(dict_middle_total) # 写入日志
                 writeTologText.append('\n')
                 writeTologText.append(dict_total)  # 写入日志
                 writeTologText.append('\n')
                 return dict_total;
    
        def writeToExcel(self,dict_total): # 注意运行程序的时候要关闭Excel,否则无法写入
            wb = load_workbook(filename=File_xlsx_path)
            ws = wb['测试用例'] # excel中的sheet名字
    
            for key in list(dict_total.keys()):  # dict_total[key]
                # print("此时F{}的值是{}".format(key,dict_total[key]))
                ws[('F' + str(key) )] =  dict_total[key] # 类似ws["F86"] = 'Passed'
    
            wb.save(File_xlsx_path)
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        File_xlsx_path = None;
        Filename_log_path = 'resulthtml.log'
        if os.path.exists(Filename_log_path): # 清空日志
            os.remove(Filename_log_path);
        writeTologText = []
        myspider = HtmlSpider()
        File_html_path_list,File_xlsx_path = myspider.get_current_path()
        # 取出的元素已经默认不为空了
        for html_path in File_html_path_list:
            writeTologText.append("当前处理的文件路径为:"+ html_path + "\n")
            success_list, name_list = myspider.get_data(html_path)
            dict_total =  myspider.readexcel(success_list, name_list,sheetIndex = 2)
            myspider.writeToExcel(dict_total)
        writeTologText.append("所有html文件内容,已经在{}中设置成功".format(File_xlsx_path))
        with open(Filename_log_path, 'a', encoding='utf-8') as f_new: #y一次性写入更快
            for logtext in writeTologText:
                f_new.write(str(logtext))
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

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    4.程序优化,提高运行速度

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