网页表格抓取
网页表格抓取(借助ABBYYFineReader15文字识别软件快速识别为表格数据表格)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-02-08 18:34
网页表格抓取(借助ABBYYFineReader15文字识别软件快速识别为表格数据表格)
在一些政府公共信息共享网站或专业数据共享机构网站，会定期公开共享一些社会发展数据或与时事相关的数据。这些数据通常以网页的形式共享，很少提供文件下载。
如果直接复制这些数据，数据排版会耗费大量时间。但借助 ABBYY FineReader PDF 15 文本识别软件，可以快速识别为表格数据，并导出为可编辑的数据表。接下来，让我们看看它是如何工作的。
一、网页表格数据截图
首先打开相关数据网站，对数据表区域进行截图。
图1：打开网页截图
如图2所示，在截屏过程中，建议尽量保持表格边框的完整性，以提高ABBYY FineReader PDF 15的识别准确率。
图 2：完成的表格数据的屏幕截图
二、使用 OCR 编辑器识别表格
接下来，打开ABBYY FineReader PDF 15文本识别软件，使用“在OCR编辑器中打开”功能打开刚刚在网站截取的表格数据。
图 3：在 OCR 编辑器中打开图像
接下来，等待软件完成对图片的文字识别。在识别过程中，为了提高文字识别的准确率，软件会提示图片的分辨率或指定的OCR语言。如果条件允许（如提高图像分辨率），您可以按照建议修改相关设置。
图 4：完成 OCR 识别
完成文本识别程序后，我们首先需要在区域属性面板中检查表格标签的区域属性是否正确。如图 5 所示，可以看出 ABBYY FineReader PDF 15 已正确将此区域标记为表格区域。
图 5：区域属性
接下来，查看软件的文本编辑面板。如图 6 所示，可以看到文本已经以电子表格的形式呈现，并且可以在单元格中编辑文本。
图 6：文本编辑器
三、导出到 Excel
为了方便后续的数据处理，我们可以将识别出来的电子表格保存为Excel文件。如图7所示，在文本编辑面板顶部选择Excel表格的保存格式后，可以将当前文本导出为Excel文件。
图 7：另存为 Excel 工作表
打开导出的Excel文件，可以看到ABBYY FineReader PDF 15不仅可以准确识别数据，还可以“复制”表格的格式，很好地将数据导出到每个单元格。这种形式的导出可以减少排版大量数据所需的时间。
图 8：导出的 Excel 表格
四、总结
通过使用ABBYY文字识别软件的数据表格识别功能，我们可以快速将图片中的表格转换成可编辑的电子表格，提高数据使用效率。这么好用的功能，你学会了吗？ 查看全部
在一些政府公共信息共享网站或专业数据共享机构网站，会定期公开共享一些社会发展数据或与时事相关的数据。这些数据通常以网页的形式共享，很少提供文件下载。
如果直接复制这些数据，数据排版会耗费大量时间。但借助 ABBYY FineReader PDF 15 文本识别软件，可以快速识别为表格数据，并导出为可编辑的数据表。接下来，让我们看看它是如何工作的。
一、网页表格数据截图
首先打开相关数据网站，对数据表区域进行截图。
图1：打开网页截图
如图2所示，在截屏过程中，建议尽量保持表格边框的完整性，以提高ABBYY FineReader PDF 15的识别准确率。
图 2：完成的表格数据的屏幕截图
二、使用 OCR 编辑器识别表格
接下来，打开ABBYY FineReader PDF 15文本识别软件，使用“在OCR编辑器中打开”功能打开刚刚在网站截取的表格数据。
图 3：在 OCR 编辑器中打开图像
接下来，等待软件完成对图片的文字识别。在识别过程中，为了提高文字识别的准确率，软件会提示图片的分辨率或指定的OCR语言。如果条件允许（如提高图像分辨率），您可以按照建议修改相关设置。
图 4：完成 OCR 识别
完成文本识别程序后，我们首先需要在区域属性面板中检查表格标签的区域属性是否正确。如图 5 所示，可以看出 ABBYY FineReader PDF 15 已正确将此区域标记为表格区域。
图 5：区域属性
接下来，查看软件的文本编辑面板。如图 6 所示，可以看到文本已经以电子表格的形式呈现，并且可以在单元格中编辑文本。
图 6：文本编辑器
三、导出到 Excel
为了方便后续的数据处理，我们可以将识别出来的电子表格保存为Excel文件。如图7所示，在文本编辑面板顶部选择Excel表格的保存格式后，可以将当前文本导出为Excel文件。
图 7：另存为 Excel 工作表
打开导出的Excel文件，可以看到ABBYY FineReader PDF 15不仅可以准确识别数据，还可以“复制”表格的格式，很好地将数据导出到每个单元格。这种形式的导出可以减少排版大量数据所需的时间。
图 8：导出的 Excel 表格
四、总结
通过使用ABBYY文字识别软件的数据表格识别功能，我们可以快速将图片中的表格转换成可编辑的电子表格，提高数据使用效率。这么好用的功能，你学会了吗？ 查看全部
网页表格抓取(借助ABBYYFineReader15文字识别软件快速识别为表格数据表格)
在一些政府公共信息共享网站或专业数据共享机构网站，会定期公开共享一些社会发展数据或与时事相关的数据。这些数据通常以网页的形式共享，很少提供文件下载。
如果直接复制这些数据，数据排版会耗费大量时间。但借助 ABBYY FineReader PDF 15 文本识别软件，可以快速识别为表格数据，并导出为可编辑的数据表。接下来，让我们看看它是如何工作的。
一、网页表格数据截图
首先打开相关数据网站，对数据表区域进行截图。
图1：打开网页截图
如图2所示，在截屏过程中，建议尽量保持表格边框的完整性，以提高ABBYY FineReader PDF 15的识别准确率。
图 2：完成的表格数据的屏幕截图
二、使用 OCR 编辑器识别表格
接下来，打开ABBYY FineReader PDF 15文本识别软件，使用“在OCR编辑器中打开”功能打开刚刚在网站截取的表格数据。
图 3：在 OCR 编辑器中打开图像
接下来，等待软件完成对图片的文字识别。在识别过程中，为了提高文字识别的准确率，软件会提示图片的分辨率或指定的OCR语言。如果条件允许（如提高图像分辨率），您可以按照建议修改相关设置。
图 4：完成 OCR 识别
完成文本识别程序后，我们首先需要在区域属性面板中检查表格标签的区域属性是否正确。如图 5 所示，可以看出 ABBYY FineReader PDF 15 已正确将此区域标记为表格区域。
图 5：区域属性
接下来，查看软件的文本编辑面板。如图 6 所示，可以看到文本已经以电子表格的形式呈现，并且可以在单元格中编辑文本。
图 6：文本编辑器
三、导出到 Excel
为了方便后续的数据处理，我们可以将识别出来的电子表格保存为Excel文件。如图7所示，在文本编辑面板顶部选择Excel表格的保存格式后，可以将当前文本导出为Excel文件。
图 7：另存为 Excel 工作表
打开导出的Excel文件，可以看到ABBYY FineReader PDF 15不仅可以准确识别数据，还可以“复制”表格的格式，很好地将数据导出到每个单元格。这种形式的导出可以减少排版大量数据所需的时间。
图 8：导出的 Excel 表格
四、总结
通过使用ABBYY文字识别软件的数据表格识别功能，我们可以快速将图片中的表格转换成可编辑的电子表格，提高数据使用效率。这么好用的功能，你学会了吗？
网页表格抓取( 网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-02-08 09:06
网页表格抓取(
网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
通过本书，希望大家可以从基础零基础的初学者，到熟练使用这个强大的框架来抓取海量资源等资源的水平。python 流行的原因之一是它的简单性，而 Scrapy 是一个适合初学者和专家的高级框架。你可以称它为“Scrapy 语言”。所以小编建议大家直接从例子中学习。
内容
网页抓取让你的应用快速增长——谷歌不能使用表单
Acrapy 不是 Apache Nutch，即它不是本地网络爬虫。如果 Scrapy 访问一个 网站，他对 网站 一无所知，也无法抓取任何东西。Scrapy 用于抓取结构化信息，需要手动 XPath 和 CSS 表达式。
了解 HTML 和 XPath
为了从网页中提取信息，有必要了解网页的结构。让我们快速学习 HTML、HTML 的树结构和用于过滤网页信息的 XPath。
爬虫基础 - 安装 Scrapy
使用爬虫进行 2D 抓取
将之前的爬虫代码复制到新的爬虫manual.py中：
快速构建爬虫
配置和管理
使用 Scrapy 进行设置：
案例解答
使用代理和 Crawlera 的智能代理：
使用管道
使用 Google Geocoding API 进行管道地理编码
最后，如果您需要获取本书的PDF版（可下载），请点赞+转发文章，并私信我[123]立即获取！ 查看全部
网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
通过本书，希望大家可以从基础零基础的初学者，到熟练使用这个强大的框架来抓取海量资源等资源的水平。python 流行的原因之一是它的简单性，而 Scrapy 是一个适合初学者和专家的高级框架。你可以称它为“Scrapy 语言”。所以小编建议大家直接从例子中学习。
内容
网页抓取让你的应用快速增长——谷歌不能使用表单
Acrapy 不是 Apache Nutch，即它不是本地网络爬虫。如果 Scrapy 访问一个 网站，他对 网站 一无所知，也无法抓取任何东西。Scrapy 用于抓取结构化信息，需要手动 XPath 和 CSS 表达式。
了解 HTML 和 XPath
为了从网页中提取信息，有必要了解网页的结构。让我们快速学习 HTML、HTML 的树结构和用于过滤网页信息的 XPath。
爬虫基础 - 安装 Scrapy
使用爬虫进行 2D 抓取
将之前的爬虫代码复制到新的爬虫manual.py中：
快速构建爬虫
配置和管理
使用 Scrapy 进行设置：
案例解答
使用代理和 Crawlera 的智能代理：
使用管道
使用 Google Geocoding API 进行管道地理编码
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网页表格抓取(
网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
通过本书，希望大家可以从基础零基础的初学者，到熟练使用这个强大的框架来抓取海量资源等资源的水平。python 流行的原因之一是它的简单性，而 Scrapy 是一个适合初学者和专家的高级框架。你可以称它为“Scrapy 语言”。所以小编建议大家直接从例子中学习。
内容
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Acrapy 不是 Apache Nutch，即它不是本地网络爬虫。如果 Scrapy 访问一个 网站，他对 网站 一无所知，也无法抓取任何东西。Scrapy 用于抓取结构化信息，需要手动 XPath 和 CSS 表达式。
了解 HTML 和 XPath
为了从网页中提取信息，有必要了解网页的结构。让我们快速学习 HTML、HTML 的树结构和用于过滤网页信息的 XPath。
爬虫基础 - 安装 Scrapy
使用爬虫进行 2D 抓取
将之前的爬虫代码复制到新的爬虫manual.py中：
快速构建爬虫
配置和管理
使用 Scrapy 进行设置：
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使用管道
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网页表格抓取(PowerQuery中还有一个函数，如何找到七月份数据的数据)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-02-08 09:03
网页表格抓取(PowerQuery中还有一个函数，如何找到七月份数据的数据)
#学Wave2020#
随着时间的推移，大家对新冠病毒的关注度有所下降，可能是因为天气炎热，大街上不戴口罩的人越来越多。但是看数据还是挺吓人的
美国有 318 万，巴西有 180 万，印度有 82 万。
大家还是要注意个人防护，保证自己和家人的健康才是最重要的。
我们之前做过新冠的数据采集，有很多文章文章，现在这篇文章和上一篇有些相关，github数据采集
GitHub网站访问总是失败
用 raw网站 抓取是最方便的，只是 CSV 格式。但是，有好有坏，我们几天都无法访问。我们还是使用web方式来爬取。
直接用web爬取很简单，就一句话：
但也有新的问题。现在已经是七月了，但预览只能在五月。实际加载后的结果也是五月。在浏览器中预览时，还可以看到七月。未捕获数据。
问题应该出在函数Web.Contents，不知道为什么，表被自动截断了。我们在查看文本格式和csv格式的网页内容，发现可以找到7月份的数据，但是需要从文本格式中提取新冠病毒的数据，工作量有点重，整个过程的通用性会降低。
Power Query 中还有一个功能，我们将尝试 Web.BrowserContents 功能：
果然，这个函数可以找到7月份的数据，我们只要把Web.Contents函数换成Web.BrowserContents函数就可以了，我们试试：
定义一个这样的函数，然后抓取：
行
这种数据必须进行转换、反向旋转，并且必须将日期格式更改为我们习惯的格式：
更改数据格式并将其加载到 Power BI Desktop
这是一个时间序列的数据，我们制作动态条形图：Animated Bar Chart Race
快速浏览一下过去六个月新冠病毒确诊病例数据的变化。 查看全部
#学Wave2020#
随着时间的推移，大家对新冠病毒的关注度有所下降，可能是因为天气炎热，大街上不戴口罩的人越来越多。但是看数据还是挺吓人的
美国有 318 万，巴西有 180 万，印度有 82 万。
大家还是要注意个人防护，保证自己和家人的健康才是最重要的。
我们之前做过新冠的数据采集，有很多文章文章，现在这篇文章和上一篇有些相关，github数据采集
GitHub网站访问总是失败
用 raw网站 抓取是最方便的，只是 CSV 格式。但是，有好有坏，我们几天都无法访问。我们还是使用web方式来爬取。
直接用web爬取很简单，就一句话：
但也有新的问题。现在已经是七月了，但预览只能在五月。实际加载后的结果也是五月。在浏览器中预览时，还可以看到七月。未捕获数据。
问题应该出在函数Web.Contents，不知道为什么，表被自动截断了。我们在查看文本格式和csv格式的网页内容，发现可以找到7月份的数据，但是需要从文本格式中提取新冠病毒的数据，工作量有点重，整个过程的通用性会降低。
Power Query 中还有一个功能，我们将尝试 Web.BrowserContents 功能：
果然，这个函数可以找到7月份的数据，我们只要把Web.Contents函数换成Web.BrowserContents函数就可以了，我们试试：
定义一个这样的函数，然后抓取：
行
这种数据必须进行转换、反向旋转，并且必须将日期格式更改为我们习惯的格式：
更改数据格式并将其加载到 Power BI Desktop
这是一个时间序列的数据，我们制作动态条形图：Animated Bar Chart Race
快速浏览一下过去六个月新冠病毒确诊病例数据的变化。 查看全部
网页表格抓取(PowerQuery中还有一个函数，如何找到七月份数据的数据)
#学Wave2020#
随着时间的推移，大家对新冠病毒的关注度有所下降，可能是因为天气炎热，大街上不戴口罩的人越来越多。但是看数据还是挺吓人的
美国有 318 万，巴西有 180 万，印度有 82 万。
大家还是要注意个人防护，保证自己和家人的健康才是最重要的。
我们之前做过新冠的数据采集，有很多文章文章，现在这篇文章和上一篇有些相关，github数据采集
GitHub网站访问总是失败
用 raw网站 抓取是最方便的，只是 CSV 格式。但是，有好有坏，我们几天都无法访问。我们还是使用web方式来爬取。
直接用web爬取很简单，就一句话：
但也有新的问题。现在已经是七月了，但预览只能在五月。实际加载后的结果也是五月。在浏览器中预览时，还可以看到七月。未捕获数据。
问题应该出在函数Web.Contents，不知道为什么，表被自动截断了。我们在查看文本格式和csv格式的网页内容，发现可以找到7月份的数据，但是需要从文本格式中提取新冠病毒的数据，工作量有点重，整个过程的通用性会降低。
Power Query 中还有一个功能，我们将尝试 Web.BrowserContents 功能：
果然，这个函数可以找到7月份的数据，我们只要把Web.Contents函数换成Web.BrowserContents函数就可以了，我们试试：
定义一个这样的函数，然后抓取：
行
这种数据必须进行转换、反向旋转，并且必须将日期格式更改为我们习惯的格式：
更改数据格式并将其加载到 Power BI Desktop
这是一个时间序列的数据，我们制作动态条形图：Animated Bar Chart Race
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网页表格抓取(RPA机器人和“网络爬虫”有什么区别？4个方面详解)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-02-08 09:02
网页表格抓取(RPA机器人和“网络爬虫”有什么区别？4个方面详解)
RPA 机器人和“网络爬虫”有什么区别？很多刚接触RPA的朋友经常会有这样的疑问。
尤其是使用RPA来采集a网站自动化特定信息的工作流看起来非常类似于爬虫的应用。但实际上，两者的原理完全不同，数据采集只是RPA应用的冰山一角。
接下来，我们将从4个方面详细解释RPA与爬虫的区别。
一、定义
RPA（Robotic Process Automation），即机器人过程自动化。通过模仿人类在计算机上进行一系列操作，可以实现人在计算机上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以不断重复按照一定的规则。操作。
爬虫一般被称为“网络蜘蛛”（Spider），学名作为数据采集。通过编程，它可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
二、技术原理
RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
RPA的工作原理是模拟人，在系统UI上像人一样，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等。因为它的核心是“模拟人”，所以它施加的压力在系统上就像一个人在系统上的正常操作一样，没有多余的负载，不会对系统造成任何影响。
爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
由于使用python语言编写脚本直接操作HTML，爬虫非常灵活复杂，抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
三、应用场景
RPA可以应用于企业的各个部门（财务、人力资源、供应链、客服、销售等），通过模仿一系列人的动作来减少重复的人工操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API等
借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
四、合规
RPA已在银行、证券、保险、央企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象。
RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
一个好的RPA产品比爬虫更智能、更强大、更安全、更高效、更有价值。 查看全部
RPA 机器人和“网络爬虫”有什么区别？很多刚接触RPA的朋友经常会有这样的疑问。
尤其是使用RPA来采集a网站自动化特定信息的工作流看起来非常类似于爬虫的应用。但实际上，两者的原理完全不同，数据采集只是RPA应用的冰山一角。
接下来，我们将从4个方面详细解释RPA与爬虫的区别。
一、定义
RPA（Robotic Process Automation），即机器人过程自动化。通过模仿人类在计算机上进行一系列操作，可以实现人在计算机上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以不断重复按照一定的规则。操作。
爬虫一般被称为“网络蜘蛛”（Spider），学名作为数据采集。通过编程，它可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
二、技术原理
RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
RPA的工作原理是模拟人，在系统UI上像人一样，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等。因为它的核心是“模拟人”，所以它施加的压力在系统上就像一个人在系统上的正常操作一样，没有多余的负载，不会对系统造成任何影响。
爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
由于使用python语言编写脚本直接操作HTML，爬虫非常灵活复杂，抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
三、应用场景
RPA可以应用于企业的各个部门（财务、人力资源、供应链、客服、销售等），通过模仿一系列人的动作来减少重复的人工操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API等
借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
四、合规
RPA已在银行、证券、保险、央企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象。
RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
一个好的RPA产品比爬虫更智能、更强大、更安全、更高效、更有价值。 查看全部
网页表格抓取(RPA机器人和“网络爬虫”有什么区别？4个方面详解)
RPA 机器人和“网络爬虫”有什么区别？很多刚接触RPA的朋友经常会有这样的疑问。
尤其是使用RPA来采集a网站自动化特定信息的工作流看起来非常类似于爬虫的应用。但实际上，两者的原理完全不同，数据采集只是RPA应用的冰山一角。
接下来，我们将从4个方面详细解释RPA与爬虫的区别。
一、定义
RPA（Robotic Process Automation），即机器人过程自动化。通过模仿人类在计算机上进行一系列操作，可以实现人在计算机上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以不断重复按照一定的规则。操作。
爬虫一般被称为“网络蜘蛛”（Spider），学名作为数据采集。通过编程，它可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
二、技术原理
RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
RPA的工作原理是模拟人，在系统UI上像人一样，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等。因为它的核心是“模拟人”，所以它施加的压力在系统上就像一个人在系统上的正常操作一样，没有多余的负载，不会对系统造成任何影响。
爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
由于使用python语言编写脚本直接操作HTML，爬虫非常灵活复杂，抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
三、应用场景
RPA可以应用于企业的各个部门（财务、人力资源、供应链、客服、销售等），通过模仿一系列人的动作来减少重复的人工操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API等
借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
四、合规
RPA已在银行、证券、保险、央企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象。
RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
一个好的RPA产品比爬虫更智能、更强大、更安全、更高效、更有价值。
网页表格抓取(网站如何推广DIV+CSS的网页制作对(SEO)的优势)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2022-02-08 05:03
网页表格抓取(网站如何推广DIV+CSS的网页制作对(SEO)的优势)
一、DIV+CSS网页制作（SEO）的优势
既然国外流行用DIV+CSS做网页，这和国内大部分企业网站用TABLE是不一样的，那么我想谈谈DIV+CSS做网页对于（SEO）的优势？将这些与 TABLE 进行比较并进行口语。
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
1、代码缩减
使用DIV+Css布局，简化了页面代码，相信懂XHtml的人都知道。代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；它会被蜘蛛喜欢，这对 收录 的数量是有利的。
2、表单嵌套问题
很多网站如何推广文章表示搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这点还没有得到搜索引擎的官方确认。我的几个实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表格中，则蜘蛛在爬取时跳过这一段，不抓取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers 在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。的。
3、速度问题
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
另一方面，不仅仅是为了追求收录，排名，快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整体和营销都是非常有利的。
4、 对排名的影响
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。这一点可能有争议，但乐思书本人也持这种观点，有异议的可以对比观察三组以上的网站基本相同的质量。
我认为这种情况可能不是排名规则。最大的可能是蜘蛛在抓取网站的时候，上面的差异导致了收录的质量不同。
毕竟，廖总比没有好。建议建站或者重新设计的朋友，如果技术允许，最好选择DIV+CSS布局。
二、影响SEO的网页创建细节
1、使用下面的方法将所有的CSS和jAVACSRIPT分离成外部文件，这样html代码只用于显示实际内容。
2、使用Xhtml代码编写页面，摒弃传统的Table布局模式，去掉页面中的font/bgcolor等格式控制标签。使用符合 Web 标准的代码制作页面。这可以使 xhtml 代码结构化和语义化。提高页面代码的可读性。3、使用上面的方法，你会发现你的html代码会变得非常小，当然如果是的话。让它更小。太大的页面会影响搜索引擎的处理速度。一般用xhtml+css设计的网页，html代码要控制在50K以内。你可以看一下 网站，它用 web 标准重构得更好。
4、合理使用图片的alt标签，通过页面关键词来描述图片，可以增加页面的关键词密度。
5、尽可能少地使用 javascript 来做与内容相关的事情，例如 document.write 来显示文本。这会影响搜索引擎对页面内容的搜索。
6、永远不要使用javascript来实现你的网站导航，它会让搜索引擎迷失方向。
7、每个页面的关键词尽可能出现在页面的标题中，即头部的Title标签中。当然要合理使用，不要太长，不要使用很多网上流行的与页面内容无关的关键词。因为那不是优化，而是作弊。
8、尽量在每个页面代码中合理使用标签，让关键字出现在标签中，使页面的文档结构更加清晰
相关信息： 查看全部
一、DIV+CSS网页制作（SEO）的优势
既然国外流行用DIV+CSS做网页，这和国内大部分企业网站用TABLE是不一样的，那么我想谈谈DIV+CSS做网页对于（SEO）的优势？将这些与 TABLE 进行比较并进行口语。
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
1、代码缩减
使用DIV+Css布局，简化了页面代码，相信懂XHtml的人都知道。代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；它会被蜘蛛喜欢，这对 收录 的数量是有利的。
2、表单嵌套问题
很多网站如何推广文章表示搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这点还没有得到搜索引擎的官方确认。我的几个实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表格中，则蜘蛛在爬取时跳过这一段，不抓取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers 在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。的。
3、速度问题
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
另一方面，不仅仅是为了追求收录，排名，快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整体和营销都是非常有利的。
4、 对排名的影响
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。这一点可能有争议，但乐思书本人也持这种观点，有异议的可以对比观察三组以上的网站基本相同的质量。
我认为这种情况可能不是排名规则。最大的可能是蜘蛛在抓取网站的时候，上面的差异导致了收录的质量不同。
毕竟，廖总比没有好。建议建站或者重新设计的朋友，如果技术允许，最好选择DIV+CSS布局。
二、影响SEO的网页创建细节
1、使用下面的方法将所有的CSS和jAVACSRIPT分离成外部文件，这样html代码只用于显示实际内容。
2、使用Xhtml代码编写页面，摒弃传统的Table布局模式，去掉页面中的font/bgcolor等格式控制标签。使用符合 Web 标准的代码制作页面。这可以使 xhtml 代码结构化和语义化。提高页面代码的可读性。3、使用上面的方法，你会发现你的html代码会变得非常小，当然如果是的话。让它更小。太大的页面会影响搜索引擎的处理速度。一般用xhtml+css设计的网页，html代码要控制在50K以内。你可以看一下 网站，它用 web 标准重构得更好。
4、合理使用图片的alt标签，通过页面关键词来描述图片，可以增加页面的关键词密度。
5、尽可能少地使用 javascript 来做与内容相关的事情，例如 document.write 来显示文本。这会影响搜索引擎对页面内容的搜索。
6、永远不要使用javascript来实现你的网站导航，它会让搜索引擎迷失方向。
7、每个页面的关键词尽可能出现在页面的标题中，即头部的Title标签中。当然要合理使用，不要太长，不要使用很多网上流行的与页面内容无关的关键词。因为那不是优化，而是作弊。
8、尽量在每个页面代码中合理使用标签，让关键字出现在标签中，使页面的文档结构更加清晰
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网页表格抓取(网站如何推广DIV+CSS的网页制作对(SEO)的优势)
一、DIV+CSS网页制作（SEO）的优势
既然国外流行用DIV+CSS做网页，这和国内大部分企业网站用TABLE是不一样的，那么我想谈谈DIV+CSS做网页对于（SEO）的优势？将这些与 TABLE 进行比较并进行口语。
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
1、代码缩减
使用DIV+Css布局，简化了页面代码，相信懂XHtml的人都知道。代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；它会被蜘蛛喜欢，这对 收录 的数量是有利的。
2、表单嵌套问题
很多网站如何推广文章表示搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这点还没有得到搜索引擎的官方确认。我的几个实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表格中，则蜘蛛在爬取时跳过这一段，不抓取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers 在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。的。
3、速度问题
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
另一方面，不仅仅是为了追求收录，排名，快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整体和营销都是非常有利的。
4、 对排名的影响
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。这一点可能有争议，但乐思书本人也持这种观点，有异议的可以对比观察三组以上的网站基本相同的质量。
我认为这种情况可能不是排名规则。最大的可能是蜘蛛在抓取网站的时候，上面的差异导致了收录的质量不同。
毕竟，廖总比没有好。建议建站或者重新设计的朋友，如果技术允许，最好选择DIV+CSS布局。
二、影响SEO的网页创建细节
1、使用下面的方法将所有的CSS和jAVACSRIPT分离成外部文件，这样html代码只用于显示实际内容。
2、使用Xhtml代码编写页面，摒弃传统的Table布局模式，去掉页面中的font/bgcolor等格式控制标签。使用符合 Web 标准的代码制作页面。这可以使 xhtml 代码结构化和语义化。提高页面代码的可读性。3、使用上面的方法，你会发现你的html代码会变得非常小，当然如果是的话。让它更小。太大的页面会影响搜索引擎的处理速度。一般用xhtml+css设计的网页，html代码要控制在50K以内。你可以看一下 网站，它用 web 标准重构得更好。
4、合理使用图片的alt标签，通过页面关键词来描述图片，可以增加页面的关键词密度。
5、尽可能少地使用 javascript 来做与内容相关的事情，例如 document.write 来显示文本。这会影响搜索引擎对页面内容的搜索。
6、永远不要使用javascript来实现你的网站导航，它会让搜索引擎迷失方向。
7、每个页面的关键词尽可能出现在页面的标题中，即头部的Title标签中。当然要合理使用，不要太长，不要使用很多网上流行的与页面内容无关的关键词。因为那不是优化，而是作弊。
8、尽量在每个页面代码中合理使用标签，让关键字出现在标签中，使页面的文档结构更加清晰
相关信息：
网页表格抓取(有网页版,大家可以使用网页来合并pdf文档)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-02-06 19:05
网页表格抓取(有网页版,大家可以使用网页来合并pdf文档)
有在线pdf合并吗？如何提取PDF文件中的表格？我在职场工作多年，我想每个人的电脑里都有很多pdf文档，其中一些pdf文档是类似的文件，如果这些类似的文件合并到Together中，这不是一个好方法吗节省电脑空间？但是对于pdf合并的方法，估计很多人不是很了解。如果你不愿意安装软件，想使用在线pdf合并器来合并pdf文档，那么在线pdf合并器哪一个更好呢？经过小编的研究，我们发现福昕PDF编辑器有网页版，可以使用网页合并pdf文档。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE13D.tmp.png
在线pdf组合器
是否有在线 pdf 合并器？
有 网站 用于在线合并 pdf。比如小编常用的网页版福昕PDF编辑器就是一个不错的在线合并拆分pdf网站。这个在线网站收录了很多非常实用的PDF工具，可以方便的将PDF转Word、PDF转图片、PDF加密等。
它还可以合并，拆分，加密和解密，转换图像，将PDF转换为RTF或图像，从PDF中提取文本和图像，转换或裁剪签名的PDF等。由于它是Web版本，因此任何人都可以使用它，并且有没有风险，您可以放心使用。
它的特点是：
1.批量提取PDF中的文字、图片等内容；
2､PDF转Word、PDF转图片或图片转PDF；
3､从PDF中提取页面作为单独的PDF文件；拆分PDF文件；
4.将多个PDF文件合并为一个PDF，即PDF合并功能；
5.加密解密PDF，设置PDF文档用户权限；
6. 旋转、转换或裁剪签名的 PDF，设置或修改 PDF 内容。
在线合并pdf的方法介绍
1、可以在浏览器中进入福昕PDF编辑器网页版，可以找到官网，点击进入。
2、输入网站后，先去登录，如果没有账号，可以注册账号，登录成功后可以进行更多操作。
3.网页首页有pdf合并选项。点击进入文件上传页面，将需要合并的pdf文件全部上传到网站。
4.文件上传成功后，直接点击Merge按钮，这样文件就会被合并，最后大家就可以下载合并的文件了。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE1BB.tmp.png
在线pdf组合器
如何提取PDF文件中的表格？
一些PDF格式的研究报告有大量的表格。感觉看数据不是很直观，所以想导入Excel做图表。但是，直接复制 PDF 中的表格并将其粘贴到 Excel 中会导致格式标准化程度较低。数据都在一个单元格中，没有分列，给我们处理数据带来了麻烦，而且分列后还需要重新排列格式。我们应该如何处理它？
(1)将PDF中的表格复制出来，直接粘贴到Word中；可以看到，行和列在单词之间没有明显区分，但是单词之间有分隔符。
(2)剩下的就是如何将Word中的文字转成表格。选中所有文字，在Insert选项卡下，选择Table - Convert text to table，会弹出一个对话框，在选择分隔符为空格（根据自己的表格情况选择），将列数调整为7（PDF中的表格为7列），点击确定。
(3)现在已经完成了，这个时候我们可以复制粘贴到Excel中，然后就可以为所欲为了。
在线pdf合并器最大的优点就是不需要安装软件，想用就可以随时使用，不用担心安装太多软件导致电脑运行速度变慢。不过这款在线pdf编辑器功能稍逊，如果您想使用越来越完善的pdf编辑功能，建议您下载安装福昕pdf编辑器软件版本，这样您就可以对pdf进行更复杂的编辑操作了文件。 查看全部
有在线pdf合并吗？如何提取PDF文件中的表格？我在职场工作多年，我想每个人的电脑里都有很多pdf文档，其中一些pdf文档是类似的文件，如果这些类似的文件合并到Together中，这不是一个好方法吗节省电脑空间？但是对于pdf合并的方法，估计很多人不是很了解。如果你不愿意安装软件，想使用在线pdf合并器来合并pdf文档，那么在线pdf合并器哪一个更好呢？经过小编的研究，我们发现福昕PDF编辑器有网页版，可以使用网页合并pdf文档。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE13D.tmp.png
在线pdf组合器
是否有在线 pdf 合并器？
有 网站 用于在线合并 pdf。比如小编常用的网页版福昕PDF编辑器就是一个不错的在线合并拆分pdf网站。这个在线网站收录了很多非常实用的PDF工具，可以方便的将PDF转Word、PDF转图片、PDF加密等。
它还可以合并，拆分，加密和解密，转换图像，将PDF转换为RTF或图像，从PDF中提取文本和图像，转换或裁剪签名的PDF等。由于它是Web版本，因此任何人都可以使用它，并且有没有风险，您可以放心使用。
它的特点是：
1.批量提取PDF中的文字、图片等内容；
2､PDF转Word、PDF转图片或图片转PDF；
3､从PDF中提取页面作为单独的PDF文件；拆分PDF文件；
4.将多个PDF文件合并为一个PDF，即PDF合并功能；
5.加密解密PDF，设置PDF文档用户权限；
6. 旋转、转换或裁剪签名的 PDF，设置或修改 PDF 内容。
在线合并pdf的方法介绍
1、可以在浏览器中进入福昕PDF编辑器网页版，可以找到官网，点击进入。
2、输入网站后，先去登录，如果没有账号，可以注册账号，登录成功后可以进行更多操作。
3.网页首页有pdf合并选项。点击进入文件上传页面，将需要合并的pdf文件全部上传到网站。
4.文件上传成功后，直接点击Merge按钮，这样文件就会被合并，最后大家就可以下载合并的文件了。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE1BB.tmp.png
在线pdf组合器
如何提取PDF文件中的表格？
一些PDF格式的研究报告有大量的表格。感觉看数据不是很直观，所以想导入Excel做图表。但是，直接复制 PDF 中的表格并将其粘贴到 Excel 中会导致格式标准化程度较低。数据都在一个单元格中，没有分列，给我们处理数据带来了麻烦，而且分列后还需要重新排列格式。我们应该如何处理它？
(1)将PDF中的表格复制出来，直接粘贴到Word中；可以看到，行和列在单词之间没有明显区分，但是单词之间有分隔符。
(2)剩下的就是如何将Word中的文字转成表格。选中所有文字，在Insert选项卡下，选择Table - Convert text to table，会弹出一个对话框，在选择分隔符为空格（根据自己的表格情况选择），将列数调整为7（PDF中的表格为7列），点击确定。
(3)现在已经完成了，这个时候我们可以复制粘贴到Excel中，然后就可以为所欲为了。
在线pdf合并器最大的优点就是不需要安装软件，想用就可以随时使用，不用担心安装太多软件导致电脑运行速度变慢。不过这款在线pdf编辑器功能稍逊，如果您想使用越来越完善的pdf编辑功能，建议您下载安装福昕pdf编辑器软件版本，这样您就可以对pdf进行更复杂的编辑操作了文件。 查看全部
网页表格抓取(有网页版,大家可以使用网页来合并pdf文档)
有在线pdf合并吗？如何提取PDF文件中的表格？我在职场工作多年，我想每个人的电脑里都有很多pdf文档，其中一些pdf文档是类似的文件，如果这些类似的文件合并到Together中，这不是一个好方法吗节省电脑空间？但是对于pdf合并的方法，估计很多人不是很了解。如果你不愿意安装软件，想使用在线pdf合并器来合并pdf文档，那么在线pdf合并器哪一个更好呢？经过小编的研究，我们发现福昕PDF编辑器有网页版，可以使用网页合并pdf文档。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE13D.tmp.png
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是否有在线 pdf 合并器？
有 网站 用于在线合并 pdf。比如小编常用的网页版福昕PDF编辑器就是一个不错的在线合并拆分pdf网站。这个在线网站收录了很多非常实用的PDF工具，可以方便的将PDF转Word、PDF转图片、PDF加密等。
它还可以合并，拆分，加密和解密，转换图像，将PDF转换为RTF或图像，从PDF中提取文本和图像，转换或裁剪签名的PDF等。由于它是Web版本，因此任何人都可以使用它，并且有没有风险，您可以放心使用。
它的特点是：
1.批量提取PDF中的文字、图片等内容；
2､PDF转Word、PDF转图片或图片转PDF；
3､从PDF中提取页面作为单独的PDF文件；拆分PDF文件；
4.将多个PDF文件合并为一个PDF，即PDF合并功能；
5.加密解密PDF，设置PDF文档用户权限；
6. 旋转、转换或裁剪签名的 PDF，设置或修改 PDF 内容。
在线合并pdf的方法介绍
1、可以在浏览器中进入福昕PDF编辑器网页版，可以找到官网，点击进入。
2、输入网站后，先去登录，如果没有账号，可以注册账号，登录成功后可以进行更多操作。
3.网页首页有pdf合并选项。点击进入文件上传页面，将需要合并的pdf文件全部上传到网站。
4.文件上传成功后，直接点击Merge按钮，这样文件就会被合并，最后大家就可以下载合并的文件了。
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如何提取PDF文件中的表格？
一些PDF格式的研究报告有大量的表格。感觉看数据不是很直观，所以想导入Excel做图表。但是，直接复制 PDF 中的表格并将其粘贴到 Excel 中会导致格式标准化程度较低。数据都在一个单元格中，没有分列，给我们处理数据带来了麻烦，而且分列后还需要重新排列格式。我们应该如何处理它？
(1)将PDF中的表格复制出来，直接粘贴到Word中；可以看到，行和列在单词之间没有明显区分，但是单词之间有分隔符。
(2)剩下的就是如何将Word中的文字转成表格。选中所有文字，在Insert选项卡下，选择Table - Convert text to table，会弹出一个对话框，在选择分隔符为空格（根据自己的表格情况选择），将列数调整为7（PDF中的表格为7列），点击确定。
(3)现在已经完成了，这个时候我们可以复制粘贴到Excel中，然后就可以为所欲为了。
在线pdf合并器最大的优点就是不需要安装软件，想用就可以随时使用，不用担心安装太多软件导致电脑运行速度变慢。不过这款在线pdf编辑器功能稍逊，如果您想使用越来越完善的pdf编辑功能，建议您下载安装福昕pdf编辑器软件版本，这样您就可以对pdf进行更复杂的编辑操作了文件。
网页表格抓取(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-02-04 02:03
网页表格抓取(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
获取Excel高手正在使用的“加载项集合+加载项使用技巧”！
一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
看到这些标题，完结了，顿时激起了下载采集的欲望！
如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
当我开始时，我考虑过使用 Python。
想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
你明白我必须拿表格吗？
因为Excel可以直接按照“点赞数”排序！
那种感觉就像在排队。无论我在哪里排队，我都会是第一个并选择最好的！
好了，废话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
大致可以分为4个步骤：
❶ 获取 JSON 数据连接；
❷ 电源查询处理数据；
❸ 配置搜索地址；
❹ 添加超链接。
01 操作步骤
❶ 获取 JSON 数据连接
通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
❷ 电量查询处理
你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
网站Data 也是其中之一：
将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，链接就可以抓取数据了。
然后得到网页的数据格式。如何获取具体的 文章 数据？
Power Query的强大之处在于它可以自动识别json数据格式，并解析提取具体内容。
整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击鼠标即可完成。
这时候我们获取的数据会有一些不必要的冗余数据。
例如：thumbnail_info（缩略图信息）、relationship、question、id.1等。
只需删除它们并仅保留所需的 文章 标题、作者、超链接等。
数据处理完成后，在开始选项卡中，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
❸ 配置搜索地址
但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
这是因为数据超链接中收录的搜索词没有更新。
所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
修改后的地址码如下：
getdata = (page)=>
let
keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},
源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
data = 源[data],
jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
in
jsondata,
转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),
▲ 左右滑动查看
❹ 添加超链接
至此所有的数据都处理好了，但是如果要查看原创的知乎页面，需要复制这个超链接，在浏览器中打开。
每次点击几次鼠标很麻烦；
这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这使得访问变得更加容易。
❺ 最终效果
最后的效果是：
❶ 输入搜索词；
❷ 右键刷新；
❸ 找到点赞最多的；
❹点击【点击查看】，享受跳线的感觉！
02总结
知道在表格中搜索的好处吗？
❶ 按“赞”和“评论”排序；
❷ 看过文章的可以加个栏目写笔记；
❸您可以过滤您喜欢的“作者”等。
明白为什么，精英都是Excel控制的吧？
大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具、绘制表格和编写公式。
请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成为了一个强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
❶ 强力查询：数据整理清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方式，实现数据透视表多字段计算，自定义DAX数据计算方式。
❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现，是企业业务数据报表的优质解决方案。
欢迎在留言区聊天：
您还知道 Excel 的其他哪些神奇用途？
您最想在 Excel 中拥有什么功能？
... 查看全部
获取Excel高手正在使用的“加载项集合+加载项使用技巧”！
一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
看到这些标题，完结了，顿时激起了下载采集的欲望！
如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
当我开始时，我考虑过使用 Python。
想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
你明白我必须拿表格吗？
因为Excel可以直接按照“点赞数”排序！
那种感觉就像在排队。无论我在哪里排队，我都会是第一个并选择最好的！
好了，废话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
大致可以分为4个步骤：
❶ 获取 JSON 数据连接；
❷ 电源查询处理数据；
❸ 配置搜索地址；
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01 操作步骤
❶ 获取 JSON 数据连接
通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
❷ 电量查询处理
你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
网站Data 也是其中之一：
将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，链接就可以抓取数据了。
然后得到网页的数据格式。如何获取具体的 文章 数据？
Power Query的强大之处在于它可以自动识别json数据格式，并解析提取具体内容。
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这时候我们获取的数据会有一些不必要的冗余数据。
例如：thumbnail_info（缩略图信息）、relationship、question、id.1等。
只需删除它们并仅保留所需的 文章 标题、作者、超链接等。
数据处理完成后，在开始选项卡中，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
❸ 配置搜索地址
但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
这是因为数据超链接中收录的搜索词没有更新。
所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
修改后的地址码如下：
getdata = (page)=>
let
keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},
源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
data = 源[data],
jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
in
jsondata,
转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),
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每次点击几次鼠标很麻烦；
这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这使得访问变得更加容易。
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最后的效果是：
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02总结
知道在表格中搜索的好处吗？
❶ 按“赞”和“评论”排序；
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❸您可以过滤您喜欢的“作者”等。
明白为什么，精英都是Excel控制的吧？
大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具、绘制表格和编写公式。
请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成为了一个强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
❶ 强力查询：数据整理清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方式，实现数据透视表多字段计算，自定义DAX数据计算方式。
❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现，是企业业务数据报表的优质解决方案。
欢迎在留言区聊天：
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您最想在 Excel 中拥有什么功能？
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网页表格抓取(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
获取Excel高手正在使用的“加载项集合+加载项使用技巧”！
一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
看到这些标题，完结了，顿时激起了下载采集的欲望！
如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
当我开始时，我考虑过使用 Python。
想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
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好了，废话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
大致可以分为4个步骤：
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01 操作步骤
❶ 获取 JSON 数据连接
通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
❷ 电量查询处理
你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
网站Data 也是其中之一：
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整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击鼠标即可完成。
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所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
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然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
修改后的地址码如下：
getdata = (page)=>
let
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源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
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jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
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知道在表格中搜索的好处吗？
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网页表格抓取(Papagiannis（列为Ognen）数组中的名称直接将您带到单个页面 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-01-28 07:07
网页表格抓取(Papagiannis（列为Ognen）数组中的名称直接将您带到单个页面
)
我在尝试抓取 网站 时遇到了一个独特的情况。我正在通过搜索栏搜索数百个名字，然后抓取表格。但是，与该站点相比，有些名称是独一无二的，并且在我的列表中拼写不同。在这种情况下，我在 网站 上手动查找了几个名字，但它仍然直接将我带到了一个页面。其他时候，如果有多个名字相同或相似的人，它就会进入名单（在这种情况下，我想要在nba打过球的人。我已经考虑到了这一点，但我认为值得一提一点点）。如何继续访问这些玩家的个人页面，而不是每次都运行脚本并单击错误以查看哪个玩家的拼写略有不同？此外，数组中的名称会将您直接带到一个页面，即使拼写略有不同或名称列表（需要 NBA 中的名称）。一些例子是 Georgios Papagiannis（在 网站 上被列为 George Papagiannis）、Ognjen Kuzmic（被列为 Ognen Kuzmic）、Nene（被列为 Maybyner Nene，但会带您进入名单--）。看起来很难，但我觉得有可能。此外，似乎不是将所有抓取的数据写入 csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。
我得到的错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
playernames=['Carlos Delfino', 'Nene', 'Yao Ming', 'Marcus Vinicius', 'Raul Neto', 'Timothe Luwawu-Cabarrot']
result = pd.DataFrame()
for name in playernames:
fname=name.split(" ")[0]
lname=name.split(" ")[1]
url="https://basketball.realgm.com/search?q={}+{}".format(fname,lname)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
if soup.find('a',text=name).text==name:
url="https://basketball.realgm.com"+soup.find('a',text=name)['href']
print(url)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
try:
table1 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Per Game').findNext('table')
table2 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Advanced Stats').findNext('table')
df1 = pd.read_html(str(table1))[0]
df2 = pd.read_html(str(table2))[0]
commonCols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
df = df1.merge(df2, how='left', on=commonCols)
df['Player'] = name
print(df)
except:
print ('No international table for %s.' %name)
df = pd.DataFrame([name], columns=['Player'])
result = result.append(df, sort=False).reset_index(drop=True)
cols = list(result.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
result = result[cols]
result.to_csv('international players.csv', index=False) 查看全部
)
我在尝试抓取 网站 时遇到了一个独特的情况。我正在通过搜索栏搜索数百个名字，然后抓取表格。但是，与该站点相比，有些名称是独一无二的，并且在我的列表中拼写不同。在这种情况下，我在 网站 上手动查找了几个名字，但它仍然直接将我带到了一个页面。其他时候，如果有多个名字相同或相似的人，它就会进入名单（在这种情况下，我想要在nba打过球的人。我已经考虑到了这一点，但我认为值得一提一点点）。如何继续访问这些玩家的个人页面，而不是每次都运行脚本并单击错误以查看哪个玩家的拼写略有不同？此外，数组中的名称会将您直接带到一个页面，即使拼写略有不同或名称列表（需要 NBA 中的名称）。一些例子是 Georgios Papagiannis（在 网站 上被列为 George Papagiannis）、Ognjen Kuzmic（被列为 Ognen Kuzmic）、Nene（被列为 Maybyner Nene，但会带您进入名单--）。看起来很难，但我觉得有可能。此外，似乎不是将所有抓取的数据写入 csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。
我得到的错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
playernames=['Carlos Delfino', 'Nene', 'Yao Ming', 'Marcus Vinicius', 'Raul Neto', 'Timothe Luwawu-Cabarrot']
result = pd.DataFrame()
for name in playernames:
fname=name.split(" ")[0]
lname=name.split(" ")[1]
url="https://basketball.realgm.com/search?q={}+{}".format(fname,lname)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
if soup.find('a',text=name).text==name:
url="https://basketball.realgm.com"+soup.find('a',text=name)['href']
print(url)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
try:
table1 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Per Game').findNext('table')
table2 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Advanced Stats').findNext('table')
df1 = pd.read_html(str(table1))[0]
df2 = pd.read_html(str(table2))[0]
commonCols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
df = df1.merge(df2, how='left', on=commonCols)
df['Player'] = name
print(df)
except:
print ('No international table for %s.' %name)
df = pd.DataFrame([name], columns=['Player'])
result = result.append(df, sort=False).reset_index(drop=True)
cols = list(result.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
result = result[cols]
result.to_csv('international players.csv', index=False) 查看全部
网页表格抓取(Papagiannis（列为Ognen）数组中的名称直接将您带到单个页面
)
我在尝试抓取 网站 时遇到了一个独特的情况。我正在通过搜索栏搜索数百个名字，然后抓取表格。但是，与该站点相比，有些名称是独一无二的，并且在我的列表中拼写不同。在这种情况下，我在 网站 上手动查找了几个名字，但它仍然直接将我带到了一个页面。其他时候，如果有多个名字相同或相似的人，它就会进入名单（在这种情况下，我想要在nba打过球的人。我已经考虑到了这一点，但我认为值得一提一点点）。如何继续访问这些玩家的个人页面，而不是每次都运行脚本并单击错误以查看哪个玩家的拼写略有不同？此外，数组中的名称会将您直接带到一个页面，即使拼写略有不同或名称列表（需要 NBA 中的名称）。一些例子是 Georgios Papagiannis（在 网站 上被列为 George Papagiannis）、Ognjen Kuzmic（被列为 Ognen Kuzmic）、Nene（被列为 Maybyner Nene，但会带您进入名单--）。看起来很难，但我觉得有可能。此外，似乎不是将所有抓取的数据写入 csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。
我得到的错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
playernames=['Carlos Delfino', 'Nene', 'Yao Ming', 'Marcus Vinicius', 'Raul Neto', 'Timothe Luwawu-Cabarrot']
result = pd.DataFrame()
for name in playernames:
fname=name.split(" ")[0]
lname=name.split(" ")[1]
url="https://basketball.realgm.com/search?q={}+{}".format(fname,lname)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
if soup.find('a',text=name).text==name:
url="https://basketball.realgm.com"+soup.find('a',text=name)['href']
print(url)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
try:
table1 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Per Game').findNext('table')
table2 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Advanced Stats').findNext('table')
df1 = pd.read_html(str(table1))[0]
df2 = pd.read_html(str(table2))[0]
commonCols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
df = df1.merge(df2, how='left', on=commonCols)
df['Player'] = name
print(df)
except:
print ('No international table for %s.' %name)
df = pd.DataFrame([name], columns=['Player'])
result = result.append(df, sort=False).reset_index(drop=True)
cols = list(result.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
result = result[cols]
result.to_csv('international players.csv', index=False)
网页表格抓取( 讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1. )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-01-27 23:12
网页表格抓取(
讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1.
)
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如
, , 等标签，提供默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，可能会匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据，点击“更多按钮”加载数据，下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数的爬取成本是最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
这条微博的直接链接是：
看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进去给坤坤加个阅读量。
首先我们看第1页转发的链接，长这样：
第二页是这样的，我注意到有一个额外的#_rnd36 参数：
#_rnd36
第三页参数为#_rnd39
#_rnd39
第 4 页参数是#_rnd76：
#_rnd76
多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
1.创建站点地图
我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接为
2.为容器创建一个选择器
因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
容器的预览如下图所示：
寻呼机选择过程如下图所示：
3.创建子选择器
这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
4.捕获数据
可以根据Sitemap cxk -> Scrape 的操作路径抓取数据。
5.一些问题
如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
考虑到这个问题，如果你看过上一篇关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用 :nth-of-type(-n+N) 来控制 N 条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
失败的原因其实涉及到一点网页知识。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
当我们使用：nth-of-type(-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
6.总结
Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。
●简单的数据分析（六)：Web Scraper翻页-抓取“滚动加载”类型的网页
●简单数据分析（二)：Web Scraper尝鲜，抢豆瓣高分电影
●简单的数据分析（一)：起源，了解Web Scraper和浏览器技巧
·结尾·
图克社区
采集精彩的免费实用教程
查看全部
讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1.
)
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如
, , 等标签，提供默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，可能会匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据，点击“更多按钮”加载数据，下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数的爬取成本是最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
这条微博的直接链接是：
看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进去给坤坤加个阅读量。
首先我们看第1页转发的链接，长这样：
第二页是这样的，我注意到有一个额外的#_rnd36 参数：
#_rnd36
第三页参数为#_rnd39
#_rnd39
第 4 页参数是#_rnd76：
#_rnd76
多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
1.创建站点地图
我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接为
2.为容器创建一个选择器
因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
容器的预览如下图所示：
寻呼机选择过程如下图所示：
3.创建子选择器
这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
4.捕获数据
可以根据Sitemap cxk -> Scrape 的操作路径抓取数据。
5.一些问题
如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
考虑到这个问题，如果你看过上一篇关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用 :nth-of-type(-n+N) 来控制 N 条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
失败的原因其实涉及到一点网页知识。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
当我们使用：nth-of-type(-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
6.总结
Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。
●简单的数据分析（六)：Web Scraper翻页-抓取“滚动加载”类型的网页
●简单数据分析（二)：Web Scraper尝鲜，抢豆瓣高分电影
●简单的数据分析（一)：起源，了解Web Scraper和浏览器技巧
·结尾·
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讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1.
)
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如
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正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，可能会匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据，点击“更多按钮”加载数据，下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数的爬取成本是最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
这条微博的直接链接是：
看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进去给坤坤加个阅读量。
首先我们看第1页转发的链接，长这样：
第二页是这样的，我注意到有一个额外的#_rnd36 参数：
#_rnd36
第三页参数为#_rnd39
#_rnd39
第 4 页参数是#_rnd76：
#_rnd76
多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
1.创建站点地图
我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接为
2.为容器创建一个选择器
因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
容器的预览如下图所示：
寻呼机选择过程如下图所示：
3.创建子选择器
这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
4.捕获数据
可以根据Sitemap cxk -> Scrape 的操作路径抓取数据。
5.一些问题
如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
考虑到这个问题，如果你看过上一篇关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用 :nth-of-type(-n+N) 来控制 N 条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
失败的原因其实涉及到一点网页知识。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
当我们使用：nth-of-type(-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
6.总结
Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。
●简单的数据分析（六)：Web Scraper翻页-抓取“滚动加载”类型的网页
●简单数据分析（二)：Web Scraper尝鲜，抢豆瓣高分电影
●简单的数据分析（一)：起源，了解Web Scraper和浏览器技巧
·结尾·
图克社区
采集精彩的免费实用教程
网页表格抓取(如何获取表格信息之前方法？库怎么做？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-01-27 07:07
网页表格抓取(如何获取表格信息之前方法？库怎么做？)
一、背景
在日常的数据分析工作中，我们经常寻找数据源，所以经常看到网页表格信息，不能直接复制到excel表格中。为了快速获取网页中的表格信息，分析总结，最后向上级汇报。因此，我们需要思考如何更方便快捷地获取信息。当然，正常的网页爬取也是可行的，但是相对复杂一些。这里我们使用pandas库来操作，爬表很容易。
二、必备知识
在开始获取表信息之前，您需要了解一些 pandas 方法。pandas库的文档可以参考：
1、pandas.DataFrame.to_csv 方法：以csv格式保存数据
DataFrame.to_csv(self, path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
2、pandas.read_html方法：将HTML页面中的表格解析成DataFrame对象，返回一个列表。细节：
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
三、爬取表数据
1、分析网站
这个例子的网站地址是：. 经过分析，网站的请求方式是GET，爬取难度比较小。
然后，找到表数据。
最后，代码实现了表格数据的爬取。
import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
from lxml import etree
'''请求头函数'''
def agent():
ua = UserAgent()
# 随机选择chrome、ie、firefox请求头
useragent = random.choice([ua.chrome, ua.ie, ua.firefox])
headers = {
'User-Agent': useragent,
'Referer': 'https: // cn.bing.com /'
}
return headers
'''解析网页数据'''
def parse_html(url):
try:
resp = requests.get(url, headers=agent())
# 将编码方式设置为从内容中分析出的响应内容编码方式
resp.encoding = resp.apparent_encoding
if resp.status_code == 200:
tree = etree.HTML(resp.text)
# 定位获取表格信息
tb = tree.xpath('//table[@id="rk"]')
# 将byte类型解码为str类型
tb = etree.tostring(tb[0], encoding='utf8').decode()
return tb
else:
print('爬取失败')
except Exception as e:
print(e)
def main():
url = 'http://www.compassedu.hk/qs_'
tb = parse_html(url)
# 解析表格数据
df = pd.read_html(tb, encoding='utf-8', header=0)[0]
# 转换成列表嵌套字典的格式
result = list(df.T.to_dict().values())
# 保存为csv格式
df.to_csv('university.csv', index=False)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
结果显示：
四、分析表数据信息
1、编码格式转换
虽然表格数据已经保存到本地.csv文件，但是用excel打开时发现是乱码，但是在代码编辑器中打开时显示正常。是什么原因？事实上，这很简单。在编码时，您经常会遇到编码问题。只需更改excel编码方式，保存为excel格式的数据文件即可。
首先，创建一个 university.xlsx 文件，然后打开它。在“数据”工具栏中，找到“从text/csv导入数据”，选择数据源文件，即网上爬取的universal.csv数据文件。最后点击“导入”
选择文件编码方式，这里选择utf-8的编码方式。这里 csv 数据默认是逗号分隔的，所以不需要选择它。最后点击加载。
2、数据分析
现在数据已经在excel表格中正常显示了，接下来点击“插入”数据透视表，或者使用快捷键ctrl+q。最后点击确定。
然后，在数据透视表中进行调整，分析数据并得出结论。
最后，对于数据量不是很大的情况，利用excel的数据透视表功能，灵活处理、分析、展示数据信息也是一种非常高效的方法。 查看全部
一、背景
在日常的数据分析工作中，我们经常寻找数据源，所以经常看到网页表格信息，不能直接复制到excel表格中。为了快速获取网页中的表格信息，分析总结，最后向上级汇报。因此，我们需要思考如何更方便快捷地获取信息。当然，正常的网页爬取也是可行的，但是相对复杂一些。这里我们使用pandas库来操作，爬表很容易。
二、必备知识
在开始获取表信息之前，您需要了解一些 pandas 方法。pandas库的文档可以参考：
1、pandas.DataFrame.to_csv 方法：以csv格式保存数据
DataFrame.to_csv(self, path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
2、pandas.read_html方法：将HTML页面中的表格解析成DataFrame对象，返回一个列表。细节：
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
三、爬取表数据
1、分析网站
这个例子的网站地址是：. 经过分析，网站的请求方式是GET，爬取难度比较小。
然后，找到表数据。
最后，代码实现了表格数据的爬取。
import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
from lxml import etree
'''请求头函数'''
def agent():
ua = UserAgent()
# 随机选择chrome、ie、firefox请求头
useragent = random.choice([ua.chrome, ua.ie, ua.firefox])
headers = {
'User-Agent': useragent,
'Referer': 'https: // cn.bing.com /'
}
return headers
'''解析网页数据'''
def parse_html(url):
try:
resp = requests.get(url, headers=agent())
# 将编码方式设置为从内容中分析出的响应内容编码方式
resp.encoding = resp.apparent_encoding
if resp.status_code == 200:
tree = etree.HTML(resp.text)
# 定位获取表格信息
tb = tree.xpath('//table[@id="rk"]')
# 将byte类型解码为str类型
tb = etree.tostring(tb[0], encoding='utf8').decode()
return tb
else:
print('爬取失败')
except Exception as e:
print(e)
def main():
url = 'http://www.compassedu.hk/qs_'
tb = parse_html(url)
# 解析表格数据
df = pd.read_html(tb, encoding='utf-8', header=0)[0]
# 转换成列表嵌套字典的格式
result = list(df.T.to_dict().values())
# 保存为csv格式
df.to_csv('university.csv', index=False)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
结果显示：
四、分析表数据信息
1、编码格式转换
虽然表格数据已经保存到本地.csv文件，但是用excel打开时发现是乱码，但是在代码编辑器中打开时显示正常。是什么原因？事实上，这很简单。在编码时，您经常会遇到编码问题。只需更改excel编码方式，保存为excel格式的数据文件即可。
首先，创建一个 university.xlsx 文件，然后打开它。在“数据”工具栏中，找到“从text/csv导入数据”，选择数据源文件，即网上爬取的universal.csv数据文件。最后点击“导入”
选择文件编码方式，这里选择utf-8的编码方式。这里 csv 数据默认是逗号分隔的，所以不需要选择它。最后点击加载。
2、数据分析
现在数据已经在excel表格中正常显示了，接下来点击“插入”数据透视表，或者使用快捷键ctrl+q。最后点击确定。
然后，在数据透视表中进行调整，分析数据并得出结论。
最后，对于数据量不是很大的情况，利用excel的数据透视表功能，灵活处理、分析、展示数据信息也是一种非常高效的方法。 查看全部
网页表格抓取(如何获取表格信息之前方法？库怎么做？)
一、背景
在日常的数据分析工作中，我们经常寻找数据源，所以经常看到网页表格信息，不能直接复制到excel表格中。为了快速获取网页中的表格信息，分析总结，最后向上级汇报。因此，我们需要思考如何更方便快捷地获取信息。当然，正常的网页爬取也是可行的，但是相对复杂一些。这里我们使用pandas库来操作，爬表很容易。
二、必备知识
在开始获取表信息之前，您需要了解一些 pandas 方法。pandas库的文档可以参考：
1、pandas.DataFrame.to_csv 方法：以csv格式保存数据
DataFrame.to_csv(self, path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
2、pandas.read_html方法：将HTML页面中的表格解析成DataFrame对象，返回一个列表。细节：
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
三、爬取表数据
1、分析网站
这个例子的网站地址是：. 经过分析，网站的请求方式是GET，爬取难度比较小。
然后，找到表数据。
最后，代码实现了表格数据的爬取。
import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
from lxml import etree
'''请求头函数'''
def agent():
ua = UserAgent()
# 随机选择chrome、ie、firefox请求头
useragent = random.choice([ua.chrome, ua.ie, ua.firefox])
headers = {
'User-Agent': useragent,
'Referer': 'https: // cn.bing.com /'
}
return headers
'''解析网页数据'''
def parse_html(url):
try:
resp = requests.get(url, headers=agent())
# 将编码方式设置为从内容中分析出的响应内容编码方式
resp.encoding = resp.apparent_encoding
if resp.status_code == 200:
tree = etree.HTML(resp.text)
# 定位获取表格信息
tb = tree.xpath('//table[@id="rk"]')
# 将byte类型解码为str类型
tb = etree.tostring(tb[0], encoding='utf8').decode()
return tb
else:
print('爬取失败')
except Exception as e:
print(e)
def main():
url = 'http://www.compassedu.hk/qs_'
tb = parse_html(url)
# 解析表格数据
df = pd.read_html(tb, encoding='utf-8', header=0)[0]
# 转换成列表嵌套字典的格式
result = list(df.T.to_dict().values())
# 保存为csv格式
df.to_csv('university.csv', index=False)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
结果显示：
四、分析表数据信息
1、编码格式转换
虽然表格数据已经保存到本地.csv文件，但是用excel打开时发现是乱码，但是在代码编辑器中打开时显示正常。是什么原因？事实上，这很简单。在编码时，您经常会遇到编码问题。只需更改excel编码方式，保存为excel格式的数据文件即可。
首先，创建一个 university.xlsx 文件，然后打开它。在“数据”工具栏中，找到“从text/csv导入数据”，选择数据源文件，即网上爬取的universal.csv数据文件。最后点击“导入”
选择文件编码方式，这里选择utf-8的编码方式。这里 csv 数据默认是逗号分隔的，所以不需要选择它。最后点击加载。
2、数据分析
现在数据已经在excel表格中正常显示了，接下来点击“插入”数据透视表，或者使用快捷键ctrl+q。最后点击确定。
然后，在数据透视表中进行调整，分析数据并得出结论。
最后，对于数据量不是很大的情况，利用excel的数据透视表功能，灵活处理、分析、展示数据信息也是一种非常高效的方法。
网页表格抓取(基于MSHTML设计开发的原理、程序结构和网页元素属性表格化显示)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-01-25 21:08
网页表格抓取(基于MSHTML设计开发的原理、程序结构和网页元素属性表格化显示)
罗进才
【摘要】介绍了基于MSHTML设计开发的网页信息表格提取程序的原理、程序结构和工作流程。使用网页信息提取、网页元素分析、采集配置管理三个功能模块，提取网页信息。其内部相关信息的提取、解析、排序、表格展示，创新性地采用二进制检查机制确认网页属性值和树形路径值，可实现对指定信息的精准提取。本文还说明了程序的操作步骤和实际效果。
【关键词】MSHTML信息自动提取网页元素属性并以表格形式展示
[CLC 编号] G64 [文档识别码] A [文章 编号] 2095-3089 (2017）10-0229-02
介绍
当今是网络飞速发展、信息量迅速膨胀的信息时代。人们通过信息相互交流，了解世界。信息中有很多有价值的信息元素，这些有价值的信息元素大多以网页的形式存在，其内容和格式差异很大。如果通过浏览器浏览阅读是没有问题的，但是如果需要保存和整理某类感兴趣的信息及其内部相关信息，常用的工具一般都有一些不足，比如爬虫工具如网络蜘蛛。无法实现内部相关信息的提取。因此笔者使用MSHTML语言设计了一个网页内部表格抽取自动程序，
1.程序设计思路
1.1 采集原理
众所周知，网页是用 HTML 语言描述的。采集网页中的信息本质是从网页的HTML代码中提取出我们需要的信息。采集 的方式。这会导致以下问题：一是使用不方便。用户不仅需要了解 HTML，还需要了解正则表达式。另外，他们需要在大量的 HTML 代码中找到需要的信息，然后再考虑如何匹配；二是容错性差。，如果代码稍有偏差，会导致文本匹配失败，比如遇到制表符、回车、空格等。
经过长期研究，作者发现MSHTML可以有效解决这些问题。MSHTML是微软公司的一个COM组件，它将所有元素及其属性封装在HTML语言中，可以通过它提供的标准接口访问指定网页的所有元素。
MSHTML 提供丰富的 HTML 文档接口，包括 7 种 IHTMLDocument、IHTMLDocument2、…、IHTMLDocument7 等。其中，IHTMLDocument只有一个Script属性，用于管理页面脚本；IHTMLDocument2接口与C#的HtmlDocument类非常相似（即直接通过Web Browser控件获取的Document属性）；IHTMLDocument3 与 Visual Basic 6.0 相同。一个类似于文档对象的接口，基本上可以使用的方法都在里面。MSHTML 还提供了 IHTMLElement 接口，封装了 HTML 元素的完整操作。通过IHTMLElement可以准确判断HTML元素节点的类型，获取HTML元素节点的所有属性。
1.2 二进制校验机制
通过比较元素属性值，基本可以判断一个元素节点是否为采集的节点。由于网络中网页信息属性值相同的元素节点比例较高，相同属性值不能唯一指定节点为采集，还需要其他约束。通过分析发现，MSHTML还提供了访问当前节点的父节点的功能。我们可以通过回溯父节点来获取该节点在 HTML 文档树中的路径。这样，通过同时比较网页元素的属性值和树形路径值，就可以准确判断该节点是否为需要采集的节点。
使用属性值和树路径值进行元素验证的双重检查机制是作者的创新。该技术不仅可以大大提高采集节点的准确率，保证程序运行的效果，而且由于程序中使用了智能判断语句，保证了程序的运行效率，同时考虑到用户具有良好的用户体验。
1.3主要功能设计
网页信息列表提取程序可以实现网页信息的可配置采集，并将信息列表保存。程序主要分为三个功能模块：
1.网页信息提取功能模块。提供信息提取功能的主界面，输入采集网址，采集页码，启动采集。
2.网页元素分析功能模块。将html代码解析成网页元素列表，自动生成采集项的DOM树路径，方便脚本编写。
3.采集配置管理功能模块。用于管理采集配置，提供添加、编辑、删除等功能。
3.程序的主要功能实现方法
3.1采集配置管理
采集配置信息存储在数据库中，主要由一对主从表记录。主表记录了对应的网站采集配置名、域名、翻页设置、加载等待设置等信息。记录 采集 项的名称、ID、ClassName、TagName 和表格中网页元素的 DOM 树路径。
3.2 网页元素分析
该函数的目标是将网页的 HTML 代码解析为 HTML DOM 网页元素，并列出它们的各种属性值。通过遍历网页的元素，找出想要的采集数据项和下一页的网络元素，记录在采集配置表中，同时添加DOM树采集 项的路径自动记录在配置表中。
3.2 自动提取网页信息
该函数将网页中需要采集的数据项采集转换成数据表，最后以XML文档的形式保存。该程序的工作原理如下：
Step1：遍历网页中的所有元素，count变量记录网页元素的个数。
Step2：将每个元素与采集配置中的采集项配置进行比较，判断该元素是否为采集元素。tab_item是一个adotable变量，记录了当前页面的采集配置，webbro.OleObject.document.all.item(i)变量是网页元素，itembyscript()函数会判断是否网页元素需要采集。
Step3：如果元素需要采集元素，进一步判断数据列缓存行中是否有采集项的数据。如果没有，则将采集 中的数据存入行，如果有，则通过addrec() 函数将采集 中的数据行存入XML 文档。
4.运行测试
4.1 读页
本示例将使用厦门本地知名论坛小鱼社区的帖子进行测试。网页中的html代码会被解析成网页元素列表，并显示在“元素”页面中。
图1 读取页面信息
4.2 配置采集
将操作界面切换到“元素”页面，可以看到网页元素列表，在列表中找到需要采集的网页元素。setup采集 配置如下：
(1） 翻页。首先找到“下一页”链接的网页元素，其tagname属性值为“A”，innertext属性值为“下一页”。设置为“下一页” 采集 项。
(2）作者。所属的网页元素，classname属性值为“readName b”，tagname属性值为“DIV”。
(3）Body.所属页面元素，classname属性值为“tpc_content”，tagname属性值为“DIV”。
(4）DOM树路径。DOM路径是通过网页元素列表自动生成的。
4.3查看采集结果
图 2 采集 结果的表格显示
5.结束语
随着互联网的快速发展，人们对网页元素的需求越来越转向个性化分类和精准提取。之前对所有内容的粗暴的采集方法已经不能满足现在的需求。研究是积极的。
网页信息表格提取程序通过网页信息提取、网页元素分析、采集 配置管理。克服了以往网页信息爬取工具无法提取内部相关网页信息的缺点，使程序的适用性和可扩展性显着提高。而且，该程序创新性地使用了二进制校验机制来确认网页属性值和树形路径值。可以实现对指定信息的准确提取，大大提高了程序结果的准确性。
网页信息表格提取程序虽然在准确性、适用性和可扩展性方面取得了进步，但仍存在一些不足，希望以后能找到更好的解决方案。
1.部分操作界面的用户自动化程序不足，操作比较复杂。
2.海量数据不兼容，处理效率低。由于程序的采集页面使用了WebBrowser技术，采集的效率较低，在处理大数据时会出现效率低的问题。有必要寻找更好的技术方法进行优化。
参考：
[1] 方勇，李寅生. 一种基于DOM状态转移的隐藏网页信息提取算法[J]. 计算机应用与软件, 2015, (09）: 17-21.
[2] 张建英，王家梅，棠雪，胡刚。易文网络信息采集技术研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (12）: 6-8.@ >
[3] 孙宝华. 企业社交媒体主题信息抽取算法研究[J]. 煤炭, 2014, (01）: 72-76.
[4] 金涛．网络爬虫在网页信息提取中的应用研究[J]. 现代计算机（专业版），2012，（01）：16-18.@>
[5]朱志宁，黄庆松．快速中文网页分类方法的实现[J]．山西电子科技, 2008, (04）:7-9.
[6] 高军，王腾蛟，杨冬青，唐世伟。基于Ontology的Web内容两阶段半自动提取方法[J]. 中国计算机学报, 2004, (03）: 310-318.@> 查看全部
罗进才
【摘要】介绍了基于MSHTML设计开发的网页信息表格提取程序的原理、程序结构和工作流程。使用网页信息提取、网页元素分析、采集配置管理三个功能模块，提取网页信息。其内部相关信息的提取、解析、排序、表格展示，创新性地采用二进制检查机制确认网页属性值和树形路径值，可实现对指定信息的精准提取。本文还说明了程序的操作步骤和实际效果。
【关键词】MSHTML信息自动提取网页元素属性并以表格形式展示
[CLC 编号] G64 [文档识别码] A [文章 编号] 2095-3089 (2017）10-0229-02
介绍
当今是网络飞速发展、信息量迅速膨胀的信息时代。人们通过信息相互交流，了解世界。信息中有很多有价值的信息元素，这些有价值的信息元素大多以网页的形式存在，其内容和格式差异很大。如果通过浏览器浏览阅读是没有问题的，但是如果需要保存和整理某类感兴趣的信息及其内部相关信息，常用的工具一般都有一些不足，比如爬虫工具如网络蜘蛛。无法实现内部相关信息的提取。因此笔者使用MSHTML语言设计了一个网页内部表格抽取自动程序，
1.程序设计思路
1.1 采集原理
众所周知，网页是用 HTML 语言描述的。采集网页中的信息本质是从网页的HTML代码中提取出我们需要的信息。采集 的方式。这会导致以下问题：一是使用不方便。用户不仅需要了解 HTML，还需要了解正则表达式。另外，他们需要在大量的 HTML 代码中找到需要的信息，然后再考虑如何匹配；二是容错性差。，如果代码稍有偏差，会导致文本匹配失败，比如遇到制表符、回车、空格等。
经过长期研究，作者发现MSHTML可以有效解决这些问题。MSHTML是微软公司的一个COM组件，它将所有元素及其属性封装在HTML语言中，可以通过它提供的标准接口访问指定网页的所有元素。
MSHTML 提供丰富的 HTML 文档接口，包括 7 种 IHTMLDocument、IHTMLDocument2、…、IHTMLDocument7 等。其中，IHTMLDocument只有一个Script属性，用于管理页面脚本；IHTMLDocument2接口与C#的HtmlDocument类非常相似（即直接通过Web Browser控件获取的Document属性）；IHTMLDocument3 与 Visual Basic 6.0 相同。一个类似于文档对象的接口，基本上可以使用的方法都在里面。MSHTML 还提供了 IHTMLElement 接口，封装了 HTML 元素的完整操作。通过IHTMLElement可以准确判断HTML元素节点的类型，获取HTML元素节点的所有属性。
1.2 二进制校验机制
通过比较元素属性值，基本可以判断一个元素节点是否为采集的节点。由于网络中网页信息属性值相同的元素节点比例较高，相同属性值不能唯一指定节点为采集，还需要其他约束。通过分析发现，MSHTML还提供了访问当前节点的父节点的功能。我们可以通过回溯父节点来获取该节点在 HTML 文档树中的路径。这样，通过同时比较网页元素的属性值和树形路径值，就可以准确判断该节点是否为需要采集的节点。
使用属性值和树路径值进行元素验证的双重检查机制是作者的创新。该技术不仅可以大大提高采集节点的准确率，保证程序运行的效果，而且由于程序中使用了智能判断语句，保证了程序的运行效率，同时考虑到用户具有良好的用户体验。
1.3主要功能设计
网页信息列表提取程序可以实现网页信息的可配置采集，并将信息列表保存。程序主要分为三个功能模块：
1.网页信息提取功能模块。提供信息提取功能的主界面，输入采集网址，采集页码，启动采集。
2.网页元素分析功能模块。将html代码解析成网页元素列表，自动生成采集项的DOM树路径，方便脚本编写。
3.采集配置管理功能模块。用于管理采集配置，提供添加、编辑、删除等功能。
3.程序的主要功能实现方法
3.1采集配置管理
采集配置信息存储在数据库中，主要由一对主从表记录。主表记录了对应的网站采集配置名、域名、翻页设置、加载等待设置等信息。记录 采集 项的名称、ID、ClassName、TagName 和表格中网页元素的 DOM 树路径。
3.2 网页元素分析
该函数的目标是将网页的 HTML 代码解析为 HTML DOM 网页元素，并列出它们的各种属性值。通过遍历网页的元素，找出想要的采集数据项和下一页的网络元素，记录在采集配置表中，同时添加DOM树采集 项的路径自动记录在配置表中。
3.2 自动提取网页信息
该函数将网页中需要采集的数据项采集转换成数据表，最后以XML文档的形式保存。该程序的工作原理如下：
Step1：遍历网页中的所有元素，count变量记录网页元素的个数。
Step2：将每个元素与采集配置中的采集项配置进行比较，判断该元素是否为采集元素。tab_item是一个adotable变量，记录了当前页面的采集配置，webbro.OleObject.document.all.item(i)变量是网页元素，itembyscript()函数会判断是否网页元素需要采集。
Step3：如果元素需要采集元素，进一步判断数据列缓存行中是否有采集项的数据。如果没有，则将采集 中的数据存入行，如果有，则通过addrec() 函数将采集 中的数据行存入XML 文档。
4.运行测试
4.1 读页
本示例将使用厦门本地知名论坛小鱼社区的帖子进行测试。网页中的html代码会被解析成网页元素列表，并显示在“元素”页面中。
图1 读取页面信息
4.2 配置采集
将操作界面切换到“元素”页面，可以看到网页元素列表，在列表中找到需要采集的网页元素。setup采集 配置如下：
(1） 翻页。首先找到“下一页”链接的网页元素，其tagname属性值为“A”，innertext属性值为“下一页”。设置为“下一页” 采集 项。
(2）作者。所属的网页元素，classname属性值为“readName b”，tagname属性值为“DIV”。
(3）Body.所属页面元素，classname属性值为“tpc_content”，tagname属性值为“DIV”。
(4）DOM树路径。DOM路径是通过网页元素列表自动生成的。
4.3查看采集结果
图 2 采集 结果的表格显示
5.结束语
随着互联网的快速发展，人们对网页元素的需求越来越转向个性化分类和精准提取。之前对所有内容的粗暴的采集方法已经不能满足现在的需求。研究是积极的。
网页信息表格提取程序通过网页信息提取、网页元素分析、采集 配置管理。克服了以往网页信息爬取工具无法提取内部相关网页信息的缺点，使程序的适用性和可扩展性显着提高。而且，该程序创新性地使用了二进制校验机制来确认网页属性值和树形路径值。可以实现对指定信息的准确提取，大大提高了程序结果的准确性。
网页信息表格提取程序虽然在准确性、适用性和可扩展性方面取得了进步，但仍存在一些不足，希望以后能找到更好的解决方案。
1.部分操作界面的用户自动化程序不足，操作比较复杂。
2.海量数据不兼容，处理效率低。由于程序的采集页面使用了WebBrowser技术，采集的效率较低，在处理大数据时会出现效率低的问题。有必要寻找更好的技术方法进行优化。
参考：
[1] 方勇，李寅生. 一种基于DOM状态转移的隐藏网页信息提取算法[J]. 计算机应用与软件, 2015, (09）: 17-21.
[2] 张建英，王家梅，棠雪，胡刚。易文网络信息采集技术研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (12）: 6-8.@ >
[3] 孙宝华. 企业社交媒体主题信息抽取算法研究[J]. 煤炭, 2014, (01）: 72-76.
[4] 金涛．网络爬虫在网页信息提取中的应用研究[J]. 现代计算机（专业版），2012，（01）：16-18.@>
[5]朱志宁，黄庆松．快速中文网页分类方法的实现[J]．山西电子科技, 2008, (04）:7-9.
[6] 高军，王腾蛟，杨冬青，唐世伟。基于Ontology的Web内容两阶段半自动提取方法[J]. 中国计算机学报, 2004, (03）: 310-318.@> 查看全部
网页表格抓取(基于MSHTML设计开发的原理、程序结构和网页元素属性表格化显示)
罗进才
【摘要】介绍了基于MSHTML设计开发的网页信息表格提取程序的原理、程序结构和工作流程。使用网页信息提取、网页元素分析、采集配置管理三个功能模块，提取网页信息。其内部相关信息的提取、解析、排序、表格展示，创新性地采用二进制检查机制确认网页属性值和树形路径值，可实现对指定信息的精准提取。本文还说明了程序的操作步骤和实际效果。
【关键词】MSHTML信息自动提取网页元素属性并以表格形式展示
[CLC 编号] G64 [文档识别码] A [文章 编号] 2095-3089 (2017）10-0229-02
介绍
当今是网络飞速发展、信息量迅速膨胀的信息时代。人们通过信息相互交流，了解世界。信息中有很多有价值的信息元素，这些有价值的信息元素大多以网页的形式存在，其内容和格式差异很大。如果通过浏览器浏览阅读是没有问题的，但是如果需要保存和整理某类感兴趣的信息及其内部相关信息，常用的工具一般都有一些不足，比如爬虫工具如网络蜘蛛。无法实现内部相关信息的提取。因此笔者使用MSHTML语言设计了一个网页内部表格抽取自动程序，
1.程序设计思路
1.1 采集原理
众所周知，网页是用 HTML 语言描述的。采集网页中的信息本质是从网页的HTML代码中提取出我们需要的信息。采集 的方式。这会导致以下问题：一是使用不方便。用户不仅需要了解 HTML，还需要了解正则表达式。另外，他们需要在大量的 HTML 代码中找到需要的信息，然后再考虑如何匹配；二是容错性差。，如果代码稍有偏差，会导致文本匹配失败，比如遇到制表符、回车、空格等。
经过长期研究，作者发现MSHTML可以有效解决这些问题。MSHTML是微软公司的一个COM组件，它将所有元素及其属性封装在HTML语言中，可以通过它提供的标准接口访问指定网页的所有元素。
MSHTML 提供丰富的 HTML 文档接口，包括 7 种 IHTMLDocument、IHTMLDocument2、…、IHTMLDocument7 等。其中，IHTMLDocument只有一个Script属性，用于管理页面脚本；IHTMLDocument2接口与C#的HtmlDocument类非常相似（即直接通过Web Browser控件获取的Document属性）；IHTMLDocument3 与 Visual Basic 6.0 相同。一个类似于文档对象的接口，基本上可以使用的方法都在里面。MSHTML 还提供了 IHTMLElement 接口，封装了 HTML 元素的完整操作。通过IHTMLElement可以准确判断HTML元素节点的类型，获取HTML元素节点的所有属性。
1.2 二进制校验机制
通过比较元素属性值，基本可以判断一个元素节点是否为采集的节点。由于网络中网页信息属性值相同的元素节点比例较高，相同属性值不能唯一指定节点为采集，还需要其他约束。通过分析发现，MSHTML还提供了访问当前节点的父节点的功能。我们可以通过回溯父节点来获取该节点在 HTML 文档树中的路径。这样，通过同时比较网页元素的属性值和树形路径值，就可以准确判断该节点是否为需要采集的节点。
使用属性值和树路径值进行元素验证的双重检查机制是作者的创新。该技术不仅可以大大提高采集节点的准确率，保证程序运行的效果，而且由于程序中使用了智能判断语句，保证了程序的运行效率，同时考虑到用户具有良好的用户体验。
1.3主要功能设计
网页信息列表提取程序可以实现网页信息的可配置采集，并将信息列表保存。程序主要分为三个功能模块：
1.网页信息提取功能模块。提供信息提取功能的主界面，输入采集网址，采集页码，启动采集。
2.网页元素分析功能模块。将html代码解析成网页元素列表，自动生成采集项的DOM树路径，方便脚本编写。
3.采集配置管理功能模块。用于管理采集配置，提供添加、编辑、删除等功能。
3.程序的主要功能实现方法
3.1采集配置管理
采集配置信息存储在数据库中，主要由一对主从表记录。主表记录了对应的网站采集配置名、域名、翻页设置、加载等待设置等信息。记录 采集 项的名称、ID、ClassName、TagName 和表格中网页元素的 DOM 树路径。
3.2 网页元素分析
该函数的目标是将网页的 HTML 代码解析为 HTML DOM 网页元素，并列出它们的各种属性值。通过遍历网页的元素，找出想要的采集数据项和下一页的网络元素，记录在采集配置表中，同时添加DOM树采集 项的路径自动记录在配置表中。
3.2 自动提取网页信息
该函数将网页中需要采集的数据项采集转换成数据表，最后以XML文档的形式保存。该程序的工作原理如下：
Step1：遍历网页中的所有元素，count变量记录网页元素的个数。
Step2：将每个元素与采集配置中的采集项配置进行比较，判断该元素是否为采集元素。tab_item是一个adotable变量，记录了当前页面的采集配置，webbro.OleObject.document.all.item(i)变量是网页元素，itembyscript()函数会判断是否网页元素需要采集。
Step3：如果元素需要采集元素，进一步判断数据列缓存行中是否有采集项的数据。如果没有，则将采集 中的数据存入行，如果有，则通过addrec() 函数将采集 中的数据行存入XML 文档。
4.运行测试
4.1 读页
本示例将使用厦门本地知名论坛小鱼社区的帖子进行测试。网页中的html代码会被解析成网页元素列表，并显示在“元素”页面中。
图1 读取页面信息
4.2 配置采集
将操作界面切换到“元素”页面，可以看到网页元素列表，在列表中找到需要采集的网页元素。setup采集 配置如下：
(1） 翻页。首先找到“下一页”链接的网页元素，其tagname属性值为“A”，innertext属性值为“下一页”。设置为“下一页” 采集 项。
(2）作者。所属的网页元素，classname属性值为“readName b”，tagname属性值为“DIV”。
(3）Body.所属页面元素，classname属性值为“tpc_content”，tagname属性值为“DIV”。
(4）DOM树路径。DOM路径是通过网页元素列表自动生成的。
4.3查看采集结果
图 2 采集 结果的表格显示
5.结束语
随着互联网的快速发展，人们对网页元素的需求越来越转向个性化分类和精准提取。之前对所有内容的粗暴的采集方法已经不能满足现在的需求。研究是积极的。
网页信息表格提取程序通过网页信息提取、网页元素分析、采集 配置管理。克服了以往网页信息爬取工具无法提取内部相关网页信息的缺点，使程序的适用性和可扩展性显着提高。而且，该程序创新性地使用了二进制校验机制来确认网页属性值和树形路径值。可以实现对指定信息的准确提取，大大提高了程序结果的准确性。
网页信息表格提取程序虽然在准确性、适用性和可扩展性方面取得了进步，但仍存在一些不足，希望以后能找到更好的解决方案。
1.部分操作界面的用户自动化程序不足，操作比较复杂。
2.海量数据不兼容，处理效率低。由于程序的采集页面使用了WebBrowser技术，采集的效率较低，在处理大数据时会出现效率低的问题。有必要寻找更好的技术方法进行优化。
参考：
[1] 方勇，李寅生. 一种基于DOM状态转移的隐藏网页信息提取算法[J]. 计算机应用与软件, 2015, (09）: 17-21.
[2] 张建英，王家梅，棠雪，胡刚。易文网络信息采集技术研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (12）: 6-8.@ >
[3] 孙宝华. 企业社交媒体主题信息抽取算法研究[J]. 煤炭, 2014, (01）: 72-76.
[4] 金涛．网络爬虫在网页信息提取中的应用研究[J]. 现代计算机（专业版），2012，（01）：16-18.@>
[5]朱志宁，黄庆松．快速中文网页分类方法的实现[J]．山西电子科技, 2008, (04）:7-9.
[6] 高军，王腾蛟，杨冬青，唐世伟。基于Ontology的Web内容两阶段半自动提取方法[J]. 中国计算机学报, 2004, (03）: 310-318.@>
网页表格抓取(#如何用excel获得股票实时数据#首先找一个提供股票数据)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-01-25 09:03
网页表格抓取(#如何用excel获得股票实时数据#首先找一个提供股票数据)
#如何使用excel获取实时股票数据#
首先，找到一个提供股票数据的 网站。各类财经网站都有股票数据。我们以东方财富为例：
对于沪深A股数据，我们在谷歌浏览器中查看真实网址：
找到对应股票数据的jQuery行，然后查看头文件中的URL：
将此 URL 复制到 Excel，数据 ==> 来自 网站：
点击确定打开Power Query编辑器，如果一切顺利，数据会直接出现：
虽然不是表格，但证明捕获成功。下一步是如何解析这个二进制文件。从google浏览器看，是一个jsoncallback数据包，比json数据多了一个函数名。我们只需要提取两个括号。中间数据可以用json解析。注意总数：4440，我们稍后会使用这个值。
=Json.Document(Text.BetweenDelimiters(Text.FromBinary(Web.Contents(url)),"(",")"))
然后展开数据表：
到目前为止一切顺利，但我们只抓取一页数据，让我们看看：
pn是页码，我们是抓取第三页，pz是每页20条数据，我们有两种方式来抓取所有数据，一种是使用这个pz:20，然后定义一个函数来抓取所有的页码，我在以前的爬网中反复使用过这个。今天我们将尝试直接修改 pz 以一次获取所有数据。其实我们可以尝试改变查询参数。如果我们将 pn 更改为 4，我们将抓取第 4 页。同理，我们把pn修改为200，看看能不能直接抓取200条数据。
那我们试试直接输入5000，能不能全部抓起来：
看起来不错。
还有一个问题，就是数据的标题行都是f开头的，不可读，怎么变成网页中汉字的标题行。
这个问题有点复杂。我们可能不得不检查代码，看看是否能找到替换它的方法。首先，看一下html：
但这是不完整的，有几列需要自定义：
这些指标没有对应的 f 代码。
我们再来看看js文件：
这个文件里面有对应的数据，我们直接复制到Power Query中，处理成列表形式备用：
下一步就是匹配表中的key，修改列名：
首先我们需要匹配出这样一个列表。
List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0})
然后我们可以直接使用 Table.RenameColumns 函数批量修改列名：
Table.RenameColumns(data,List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0}))
我们可以将数据加载到 Excel 中。
如果要最新数据，直接刷新即可。 查看全部
#如何使用excel获取实时股票数据#
首先，找到一个提供股票数据的 网站。各类财经网站都有股票数据。我们以东方财富为例：
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找到对应股票数据的jQuery行，然后查看头文件中的URL：
将此 URL 复制到 Excel，数据 ==> 来自 网站：
点击确定打开Power Query编辑器，如果一切顺利，数据会直接出现：
虽然不是表格，但证明捕获成功。下一步是如何解析这个二进制文件。从google浏览器看，是一个jsoncallback数据包，比json数据多了一个函数名。我们只需要提取两个括号。中间数据可以用json解析。注意总数：4440，我们稍后会使用这个值。
=Json.Document(Text.BetweenDelimiters(Text.FromBinary(Web.Contents(url)),"(",")"))
然后展开数据表：
到目前为止一切顺利，但我们只抓取一页数据，让我们看看：
pn是页码，我们是抓取第三页，pz是每页20条数据，我们有两种方式来抓取所有数据，一种是使用这个pz:20，然后定义一个函数来抓取所有的页码，我在以前的爬网中反复使用过这个。今天我们将尝试直接修改 pz 以一次获取所有数据。其实我们可以尝试改变查询参数。如果我们将 pn 更改为 4，我们将抓取第 4 页。同理，我们把pn修改为200，看看能不能直接抓取200条数据。
那我们试试直接输入5000，能不能全部抓起来：
看起来不错。
还有一个问题，就是数据的标题行都是f开头的，不可读，怎么变成网页中汉字的标题行。
这个问题有点复杂。我们可能不得不检查代码，看看是否能找到替换它的方法。首先，看一下html：
但这是不完整的，有几列需要自定义：
这些指标没有对应的 f 代码。
我们再来看看js文件：
这个文件里面有对应的数据，我们直接复制到Power Query中，处理成列表形式备用：
下一步就是匹配表中的key，修改列名：
首先我们需要匹配出这样一个列表。
List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0})
然后我们可以直接使用 Table.RenameColumns 函数批量修改列名：
Table.RenameColumns(data,List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0}))
我们可以将数据加载到 Excel 中。
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网页表格抓取(#如何用excel获得股票实时数据#首先找一个提供股票数据)
#如何使用excel获取实时股票数据#
首先，找到一个提供股票数据的 网站。各类财经网站都有股票数据。我们以东方财富为例：
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找到对应股票数据的jQuery行，然后查看头文件中的URL：
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虽然不是表格，但证明捕获成功。下一步是如何解析这个二进制文件。从google浏览器看，是一个jsoncallback数据包，比json数据多了一个函数名。我们只需要提取两个括号。中间数据可以用json解析。注意总数：4440，我们稍后会使用这个值。
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网页表格抓取(乐思新闻抓取系统乐思文本系统论坛抓取抓取)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-01-24 15:18
网页表格抓取(乐思新闻抓取系统乐思文本系统论坛抓取抓取)
网络是一个巨大的资源宝库。目前，页面数量已超过 400 亿，并且页面数量以每小时惊人的速度增长。它收录许多您需要的有价值的信息，例如潜在客户列表和联系信息，以及竞争产品的价格表。、实时财经新闻、供需信息、论文摘要等。但是，由于关键信息以半结构化或自由文本的形式存在于大量的 HTML 网页中，因此很难直接使用。
乐思软件的主要目标是解决网络信息抓取问题。我们对这个问题进行了3年的研究和实践，为国内外众多客户提供了数百个网页数据抓取服务。在此基础上开发了乐思网络信息采集系统（代号：蓝鲸系统），目前处于国际领先水平。
我们还针对只需要单独应用程序的客户推出了针对性的产品：
乐思新闻抓取系统
乐思文字抓取系统
乐思论坛抓取系统
乐思RSS抓取系统
乐思网络信息实时采集开发包
主要功能
乐思网络信息采集系统的主要功能是：根据用户自定义的任务配置，批量准确提取互联网目标网页中的半结构化和非结构化数据，转化为结构化记录，保存在本地数据库，用于内部使用或外网发布，快速获取外部信息。如下所示：
图1 乐思信息采集系统概念图
除了处理远程网页数据，乐思网络信息采集系统还可以处理本地网页数据、远程或本地文本文件。
乐思网讯采集系统主要用于：门户网站网站新闻数据采集、行业信息数据采集、竞争情报数据采集、数据库营销数据采集等领域
演示和下载
请查看演示并以 PDF 格式下载。如果您需要试用版，请致电 -860-32826 联系我们。 查看全部
网络是一个巨大的资源宝库。目前，页面数量已超过 400 亿，并且页面数量以每小时惊人的速度增长。它收录许多您需要的有价值的信息，例如潜在客户列表和联系信息，以及竞争产品的价格表。、实时财经新闻、供需信息、论文摘要等。但是，由于关键信息以半结构化或自由文本的形式存在于大量的 HTML 网页中，因此很难直接使用。
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乐思新闻抓取系统
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主要功能
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图1 乐思信息采集系统概念图
除了处理远程网页数据，乐思网络信息采集系统还可以处理本地网页数据、远程或本地文本文件。
乐思网讯采集系统主要用于：门户网站网站新闻数据采集、行业信息数据采集、竞争情报数据采集、数据库营销数据采集等领域
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网页表格抓取(乐思新闻抓取系统乐思文本系统论坛抓取抓取)
网络是一个巨大的资源宝库。目前，页面数量已超过 400 亿，并且页面数量以每小时惊人的速度增长。它收录许多您需要的有价值的信息，例如潜在客户列表和联系信息，以及竞争产品的价格表。、实时财经新闻、供需信息、论文摘要等。但是，由于关键信息以半结构化或自由文本的形式存在于大量的 HTML 网页中，因此很难直接使用。
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主要功能
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图1 乐思信息采集系统概念图
除了处理远程网页数据，乐思网络信息采集系统还可以处理本地网页数据、远程或本地文本文件。
乐思网讯采集系统主要用于：门户网站网站新闻数据采集、行业信息数据采集、竞争情报数据采集、数据库营销数据采集等领域
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网页表格抓取(数据函数制作你去网上搜索要去的海滩潮汐表)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-01-23 18:02
网页表格抓取(数据函数制作你去网上搜索要去的海滩潮汐表)
夏日的海浪和沙滩是避暑的首选，但如果你不是常年住在海边的朋友，对大海的潮汐情况了解不多，所以如果你想拥有一个完美的海边旅行，一定要提前计划，了解你要去的海边的抄袭规则。.
数据采集功能制作
你去网上搜索你想去的海滩的潮汐表，会有很多答案。喜欢这个网站，简单直接，稍微看了下，这个网站的数据格式还是蛮有意思的。方括号 括起来的数据使用时间戳来记录时间。为了正确显示时间，需要一个转换公式将时间戳转换为标准时间。
这种格式也很容易处理。毕竟，它非常整洁。使用“]，[”符号分隔列，然后反转透视，并替换不必要的符号：
接下来是时间转换：
解释这个公式：
([value.1]+8*3600)/24/3600+70*365+19
所以时间戳就是当前时间减去1970-1-1的时间差，以秒为一个数量级来表示。
公式是小数，格式可以改成日期和时间：
以上步骤是爬取单个网页的过程。该 URL 可直接用于爬取数据。有两个关键数据：
一个是12代表端口，另一个是日期
我们把上面的单次抓取过程做成一个函数，用两个参数调用这个函数：
中间有很多步骤，不用管它，只要修改上面的参数和应用参数的位置即可。
另一个问题是如何获取端口的代码？
我们回到网站端口选择页面，有一个端口列表，以文本格式抓取这个页面，简单几步就可以得到一个端口和编号的对照表。
让我们做两个测试：
多个港口同一天的潮汐数据抓取：
使用上面最后一步的结果，自定义列引用函数：
然后展开表，删除不必要的列，加载数据
做一个简单的切片查询：
8月2日全国485个港口的潮汐数据查询已准备就绪。
单港口未来15天潮汐查询
我们要准备一个表格，一个日期列表，转换成文本格式，调用函数：
展开表并加载数据：
让我们将所有这些天的数据放到一张图表中：
可以看出，营口鲅鱼圈是8月2日至4日的大潮，农历七月初二至初四。
8月3日中午12时，潮位退至最低位。如果从沉阳出发，2.5小时到达鲅鱼圈，早上起床吃早餐，出发，中午赶海，晚上返回沉阳。
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夏日的海浪和沙滩是避暑的首选，但如果你不是常年住在海边的朋友，对大海的潮汐情况了解不多，所以如果你想拥有一个完美的海边旅行，一定要提前计划，了解你要去的海边的抄袭规则。.
数据采集功能制作
你去网上搜索你想去的海滩的潮汐表，会有很多答案。喜欢这个网站，简单直接，稍微看了下，这个网站的数据格式还是蛮有意思的。方括号 括起来的数据使用时间戳来记录时间。为了正确显示时间，需要一个转换公式将时间戳转换为标准时间。
这种格式也很容易处理。毕竟，它非常整洁。使用“]，[”符号分隔列，然后反转透视，并替换不必要的符号：
接下来是时间转换：
解释这个公式：
([value.1]+8*3600)/24/3600+70*365+19
所以时间戳就是当前时间减去1970-1-1的时间差，以秒为一个数量级来表示。
公式是小数，格式可以改成日期和时间：
以上步骤是爬取单个网页的过程。该 URL 可直接用于爬取数据。有两个关键数据：
一个是12代表端口，另一个是日期
我们把上面的单次抓取过程做成一个函数，用两个参数调用这个函数：
中间有很多步骤，不用管它，只要修改上面的参数和应用参数的位置即可。
另一个问题是如何获取端口的代码？
我们回到网站端口选择页面，有一个端口列表，以文本格式抓取这个页面，简单几步就可以得到一个端口和编号的对照表。
让我们做两个测试：
多个港口同一天的潮汐数据抓取：
使用上面最后一步的结果，自定义列引用函数：
然后展开表，删除不必要的列，加载数据
做一个简单的切片查询：
8月2日全国485个港口的潮汐数据查询已准备就绪。
单港口未来15天潮汐查询
我们要准备一个表格，一个日期列表，转换成文本格式，调用函数：
展开表并加载数据：
让我们将所有这些天的数据放到一张图表中：
可以看出，营口鲅鱼圈是8月2日至4日的大潮，农历七月初二至初四。
8月3日中午12时，潮位退至最低位。如果从沉阳出发，2.5小时到达鲅鱼圈，早上起床吃早餐，出发，中午赶海，晚上返回沉阳。
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网页表格抓取(数据函数制作你去网上搜索要去的海滩潮汐表)
夏日的海浪和沙滩是避暑的首选，但如果你不是常年住在海边的朋友，对大海的潮汐情况了解不多，所以如果你想拥有一个完美的海边旅行，一定要提前计划，了解你要去的海边的抄袭规则。.
数据采集功能制作
你去网上搜索你想去的海滩的潮汐表，会有很多答案。喜欢这个网站，简单直接，稍微看了下，这个网站的数据格式还是蛮有意思的。方括号 括起来的数据使用时间戳来记录时间。为了正确显示时间，需要一个转换公式将时间戳转换为标准时间。
这种格式也很容易处理。毕竟，它非常整洁。使用“]，[”符号分隔列，然后反转透视，并替换不必要的符号：
接下来是时间转换：
解释这个公式：
([value.1]+8*3600)/24/3600+70*365+19
所以时间戳就是当前时间减去1970-1-1的时间差，以秒为一个数量级来表示。
公式是小数，格式可以改成日期和时间：
以上步骤是爬取单个网页的过程。该 URL 可直接用于爬取数据。有两个关键数据：
一个是12代表端口，另一个是日期
我们把上面的单次抓取过程做成一个函数，用两个参数调用这个函数：
中间有很多步骤，不用管它，只要修改上面的参数和应用参数的位置即可。
另一个问题是如何获取端口的代码？
我们回到网站端口选择页面，有一个端口列表，以文本格式抓取这个页面，简单几步就可以得到一个端口和编号的对照表。
让我们做两个测试：
多个港口同一天的潮汐数据抓取：
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做一个简单的切片查询：
8月2日全国485个港口的潮汐数据查询已准备就绪。
单港口未来15天潮汐查询
我们要准备一个表格，一个日期列表，转换成文本格式，调用函数：
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可以看出，营口鲅鱼圈是8月2日至4日的大潮，农历七月初二至初四。
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网页表格抓取( 小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-01-20 01:12
网页表格抓取(
小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
图纸集2021-08-05
大家好，我是小武
书上接续，我们可以使用Pandas将Excel转成html格式，在文末说了也是对应它的神器！
PS：大家也很乐于助人。我点了30个赞。小舞连忙安排。
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
有一件事要说，我们不得不承认，用 Pandas 爬取表格数据有一定的局限性。
只适合爬Table数据，那我们先看看什么样的网页满足条件？
什么样的网页结构？
用浏览器打开一个网页，用F12检查它的HTML结构，你会发现合格的网页结构有一个共同的特点。
如果你发现 HTML 结构是下面的 Table 格式，你可以直接使用 Pandas。
这看起来不直观，打开了北京地区的空气质量网站。
F12，左侧是网页中的质量指标表，其网页结构完美符合表格数据网页结构。
非常适合和熊猫一起爬行。
pd.read_html()
Pandas 提供了两个函数用于读取和写入 html 格式的文件。这两个功能非常有用。一种很容易将复杂的数据结构（例如 DataFrames）转换为 HTML 表格；另一种不需要复杂的爬虫，只需要几行代码就可以抓取Table表数据，简直就是神器！[1]
具体参数可以查看其官方文档：
就拿刚才的网站开始吧！
这里只添加了几个参数，就是指定列标题的行。使用指南包，只需要两行代码。
对比结果，可以看到成功获取到表格数据。
多种形式
最后一种情况，不知道有没有朋友注意到
得到网页的结果后，也加了一个[0]。这是因为网页上可能有多个表格。在这种情况下，需要列表的切片来指定要获取哪个表。
比如之前的网站，空气质量排名网页显然是由两个表格组成的。
这时候如果用它来获取右边的表格，只需要稍微修改一下即可。
对比一下，可以看到网页右侧的表格是成功获取的。
以上是用来简单爬取静态网页的。但我们之所以使用Python，其实是为了提高效率。但是，如果只有一个网页，用鼠标选择和复制不是更容易吗？所以Python操作的最大优势将体现在批处理操作上。
批量爬取
让我教你如何使用 Pandas 批量抓取 web 表格数据
以新浪金融机构持股汇总数据为例：
一共47个页面，通过for循环构造47个网页url，然后循环爬取。
还是几行代码，很容易解决。
共获得47页1738条数据。
通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握Pandas的批量爬表数据。
参考
[1]
Python读运：天修！Pandas 可以用来写爬虫吗？
人生苦短，学不了Python 查看全部
小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
图纸集2021-08-05
大家好，我是小武
书上接续，我们可以使用Pandas将Excel转成html格式，在文末说了也是对应它的神器！
PS：大家也很乐于助人。我点了30个赞。小舞连忙安排。
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
有一件事要说，我们不得不承认，用 Pandas 爬取表格数据有一定的局限性。
只适合爬Table数据，那我们先看看什么样的网页满足条件？
什么样的网页结构？
用浏览器打开一个网页，用F12检查它的HTML结构，你会发现合格的网页结构有一个共同的特点。
如果你发现 HTML 结构是下面的 Table 格式，你可以直接使用 Pandas。
这看起来不直观，打开了北京地区的空气质量网站。
F12，左侧是网页中的质量指标表，其网页结构完美符合表格数据网页结构。
非常适合和熊猫一起爬行。
pd.read_html()
Pandas 提供了两个函数用于读取和写入 html 格式的文件。这两个功能非常有用。一种很容易将复杂的数据结构（例如 DataFrames）转换为 HTML 表格；另一种不需要复杂的爬虫，只需要几行代码就可以抓取Table表数据，简直就是神器！[1]
具体参数可以查看其官方文档：
就拿刚才的网站开始吧！
这里只添加了几个参数，就是指定列标题的行。使用指南包，只需要两行代码。
对比结果，可以看到成功获取到表格数据。
多种形式
最后一种情况，不知道有没有朋友注意到
得到网页的结果后，也加了一个[0]。这是因为网页上可能有多个表格。在这种情况下，需要列表的切片来指定要获取哪个表。
比如之前的网站，空气质量排名网页显然是由两个表格组成的。
这时候如果用它来获取右边的表格，只需要稍微修改一下即可。
对比一下，可以看到网页右侧的表格是成功获取的。
以上是用来简单爬取静态网页的。但我们之所以使用Python，其实是为了提高效率。但是，如果只有一个网页，用鼠标选择和复制不是更容易吗？所以Python操作的最大优势将体现在批处理操作上。
批量爬取
让我教你如何使用 Pandas 批量抓取 web 表格数据
以新浪金融机构持股汇总数据为例：
一共47个页面，通过for循环构造47个网页url，然后循环爬取。
还是几行代码，很容易解决。
共获得47页1738条数据。
通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握Pandas的批量爬表数据。
参考
[1]
Python读运：天修！Pandas 可以用来写爬虫吗？
人生苦短，学不了Python 查看全部
网页表格抓取(
小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
图纸集2021-08-05
大家好，我是小武
书上接续，我们可以使用Pandas将Excel转成html格式，在文末说了也是对应它的神器！
PS：大家也很乐于助人。我点了30个赞。小舞连忙安排。
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
有一件事要说，我们不得不承认，用 Pandas 爬取表格数据有一定的局限性。
只适合爬Table数据，那我们先看看什么样的网页满足条件？
什么样的网页结构？
用浏览器打开一个网页，用F12检查它的HTML结构，你会发现合格的网页结构有一个共同的特点。
如果你发现 HTML 结构是下面的 Table 格式，你可以直接使用 Pandas。
这看起来不直观，打开了北京地区的空气质量网站。
F12，左侧是网页中的质量指标表，其网页结构完美符合表格数据网页结构。
非常适合和熊猫一起爬行。
pd.read_html()
Pandas 提供了两个函数用于读取和写入 html 格式的文件。这两个功能非常有用。一种很容易将复杂的数据结构（例如 DataFrames）转换为 HTML 表格；另一种不需要复杂的爬虫，只需要几行代码就可以抓取Table表数据，简直就是神器！[1]
具体参数可以查看其官方文档：
就拿刚才的网站开始吧！
这里只添加了几个参数，就是指定列标题的行。使用指南包，只需要两行代码。
对比结果，可以看到成功获取到表格数据。
多种形式
最后一种情况，不知道有没有朋友注意到
得到网页的结果后，也加了一个[0]。这是因为网页上可能有多个表格。在这种情况下，需要列表的切片来指定要获取哪个表。
比如之前的网站，空气质量排名网页显然是由两个表格组成的。
这时候如果用它来获取右边的表格，只需要稍微修改一下即可。
对比一下，可以看到网页右侧的表格是成功获取的。
以上是用来简单爬取静态网页的。但我们之所以使用Python，其实是为了提高效率。但是，如果只有一个网页，用鼠标选择和复制不是更容易吗？所以Python操作的最大优势将体现在批处理操作上。
批量爬取
让我教你如何使用 Pandas 批量抓取 web 表格数据
以新浪金融机构持股汇总数据为例：
一共47个页面，通过for循环构造47个网页url，然后循环爬取。
还是几行代码，很容易解决。
共获得47页1738条数据。
通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握Pandas的批量爬表数据。
参考
[1]
Python读运：天修！Pandas 可以用来写爬虫吗？
人生苦短，学不了Python
网页表格抓取(new)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-01-19 08:16
网页表格抓取(new)
我对网络抓取相对较新，我真的不知道为什么这不起作用，我认为这与我想要抓取的表中的隐藏行有关。我对网络抓取比较陌生，我真的不明白为什么这不起作用，我认为这与我要抓取的表中的隐藏行有关。
我正在尝试通过 for 循环将一个相当简单的表提取到熊猫数据框中。但是，当我尝试使用 find_all('tr') 来提取行时，我最终得到了一个完全空的集合。采集。
这是我的代码：这是我的代码：
url = 'https://pjammcycling.com/home;mode=search;sort=worldRank;view=table;asc=true;f1=France;dsply=100'
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')
table_body = soup.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')
当我打印（行）时，我得到：当我打印（行）时，我得到：
[]
我要使用的for循环是：我要使用的for循环是：
labels = []
data = []
for row in rows:
labels.append(str(row.find_all('td')[0].text))
data.append(str(row.find_all('td')[1].text))
cols = {'Field': labels, 'Data': data}
df = pd.DataFrame(cols)
任何帮助将不胜感激，因为我整个早上都在用头撞墙试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我清除这个问题今天早上我的头撞到墙上试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我解决这个问题
提前谢谢你！提前谢谢！ 查看全部
我对网络抓取相对较新，我真的不知道为什么这不起作用，我认为这与我想要抓取的表中的隐藏行有关。我对网络抓取比较陌生，我真的不明白为什么这不起作用，我认为这与我要抓取的表中的隐藏行有关。
我正在尝试通过 for 循环将一个相当简单的表提取到熊猫数据框中。但是，当我尝试使用 find_all('tr') 来提取行时，我最终得到了一个完全空的集合。采集。
这是我的代码：这是我的代码：
url = 'https://pjammcycling.com/home;mode=search;sort=worldRank;view=table;asc=true;f1=France;dsply=100'
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')
table_body = soup.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')
当我打印（行）时，我得到：当我打印（行）时，我得到：
[]
我要使用的for循环是：我要使用的for循环是：
labels = []
data = []
for row in rows:
labels.append(str(row.find_all('td')[0].text))
data.append(str(row.find_all('td')[1].text))
cols = {'Field': labels, 'Data': data}
df = pd.DataFrame(cols)
任何帮助将不胜感激，因为我整个早上都在用头撞墙试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我清除这个问题今天早上我的头撞到墙上试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我解决这个问题
提前谢谢你！提前谢谢！ 查看全部
网页表格抓取(new)
我对网络抓取相对较新，我真的不知道为什么这不起作用，我认为这与我想要抓取的表中的隐藏行有关。我对网络抓取比较陌生，我真的不明白为什么这不起作用，我认为这与我要抓取的表中的隐藏行有关。
我正在尝试通过 for 循环将一个相当简单的表提取到熊猫数据框中。但是，当我尝试使用 find_all('tr') 来提取行时，我最终得到了一个完全空的集合。采集。
这是我的代码：这是我的代码：
url = 'https://pjammcycling.com/home;mode=search;sort=worldRank;view=table;asc=true;f1=France;dsply=100'
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')
table_body = soup.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')
当我打印（行）时，我得到：当我打印（行）时，我得到：
[]
我要使用的for循环是：我要使用的for循环是：
labels = []
data = []
for row in rows:
labels.append(str(row.find_all('td')[0].text))
data.append(str(row.find_all('td')[1].text))
cols = {'Field': labels, 'Data': data}
df = pd.DataFrame(cols)
任何帮助将不胜感激，因为我整个早上都在用头撞墙试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我清除这个问题今天早上我的头撞到墙上试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我解决这个问题
提前谢谢你！提前谢谢！
网页表格抓取( 这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-01-19 08:13
网页表格抓取(
这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
这是简易数据分析系列文章的第11期。
原文首发于博客园。
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如 、 、 等，这些标签提供了默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，它可能匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。 查看全部
这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
这是简易数据分析系列文章的第11期。
原文首发于博客园。
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如 、 、 等，这些标签提供了默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，它可能匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。 查看全部
网页表格抓取(
这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
这是简易数据分析系列文章的第11期。
原文首发于博客园。
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如 、 、 等，这些标签提供了默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，它可能匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
网页表格抓取(2017年成都会计从业资格考试：谈及pandasread_html)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-01-17 20:21
网页表格抓取(2017年成都会计从业资格考试：谈及pandasread_html)
过去的一切都是序幕。
真正的事情是放手，而不是尽力而为，而不是什么都不做。
文章目录一、简介
一般的爬虫套路无非就是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据的步骤。 requests 库主要用于构造请求，xpath 和正则匹配多用于定位和提取数据。对于一个完整的爬虫来说，代码量可以从几十行到上百行不等。初学者的学习成本相对较高。
说说pandas的read.xxx系列的功能，常用的读取数据的方法有：pd.read_csv()和pd.read_excel()，pd.read_html()用的很少，但是它的作用它非常强大，尤其是当它用于捕获Table数据时，它是一个神器。无需掌握正则表达式或xpath等工具，只需几行代码即可快速抓取网页数据并保存在本地。
二、原理
pandas适合抓取表格数据，先了解一下有表格数据结构的网页，例如：
用Chrome浏览器查看网页的HTML结构，你会发现Table数据有一些共性。一般网页结构如下所示。
...
...
...
...
...
...
...
...
...
网页有以上结构，我们可以尝试使用pandas的pd.read_html()方法直接获取数据。
pd.read_html()的一些主要参数
三、爬行实战实例1
爬取2019年成都空气质量数据（12页数据），目标网址：
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)
9行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据
示例 2
抓取新浪财经基金重仓股数据（25页数据），网址：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)
6行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据：
以后爬一些小数据的时候，只要遇到这种Table数据，可以先试试pd.read_html()方法。 查看全部
过去的一切都是序幕。
真正的事情是放手，而不是尽力而为，而不是什么都不做。
文章目录一、简介
一般的爬虫套路无非就是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据的步骤。 requests 库主要用于构造请求，xpath 和正则匹配多用于定位和提取数据。对于一个完整的爬虫来说，代码量可以从几十行到上百行不等。初学者的学习成本相对较高。
说说pandas的read.xxx系列的功能，常用的读取数据的方法有：pd.read_csv()和pd.read_excel()，pd.read_html()用的很少，但是它的作用它非常强大，尤其是当它用于捕获Table数据时，它是一个神器。无需掌握正则表达式或xpath等工具，只需几行代码即可快速抓取网页数据并保存在本地。
二、原理
pandas适合抓取表格数据，先了解一下有表格数据结构的网页，例如：
用Chrome浏览器查看网页的HTML结构，你会发现Table数据有一些共性。一般网页结构如下所示。
...
...
...
...
...
...
...
...
...
网页有以上结构，我们可以尝试使用pandas的pd.read_html()方法直接获取数据。
pd.read_html()的一些主要参数
三、爬行实战实例1
爬取2019年成都空气质量数据（12页数据），目标网址：
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)
9行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据
示例 2
抓取新浪财经基金重仓股数据（25页数据），网址：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)
6行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据：
以后爬一些小数据的时候，只要遇到这种Table数据，可以先试试pd.read_html()方法。 查看全部
网页表格抓取(2017年成都会计从业资格考试：谈及pandasread_html)
过去的一切都是序幕。
真正的事情是放手，而不是尽力而为，而不是什么都不做。
文章目录一、简介
一般的爬虫套路无非就是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据的步骤。 requests 库主要用于构造请求，xpath 和正则匹配多用于定位和提取数据。对于一个完整的爬虫来说，代码量可以从几十行到上百行不等。初学者的学习成本相对较高。
说说pandas的read.xxx系列的功能，常用的读取数据的方法有：pd.read_csv()和pd.read_excel()，pd.read_html()用的很少，但是它的作用它非常强大，尤其是当它用于捕获Table数据时，它是一个神器。无需掌握正则表达式或xpath等工具，只需几行代码即可快速抓取网页数据并保存在本地。
二、原理
pandas适合抓取表格数据，先了解一下有表格数据结构的网页，例如：
用Chrome浏览器查看网页的HTML结构，你会发现Table数据有一些共性。一般网页结构如下所示。
...
...
...
...
...
...
...
...
...
网页有以上结构，我们可以尝试使用pandas的pd.read_html()方法直接获取数据。
pd.read_html()的一些主要参数
三、爬行实战实例1
爬取2019年成都空气质量数据（12页数据），目标网址：
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)
9行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据
示例 2
抓取新浪财经基金重仓股数据（25页数据），网址：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)
6行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据：
以后爬一些小数据的时候，只要遇到这种Table数据，可以先试试pd.read_html()方法。
网页表格抓取(不同时间段的网络表格数据节点获取需要注意的事项！)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-01-16 22:14
网页表格抓取(不同时间段的网络表格数据节点获取需要注意的事项！)
(1）数据URL获取
网易财经、新浪财经等网站数据均可免费获取。我们可以使用爬虫的方式（通过rvest包）来抓取对应的网站表数据，我们先在网易财经中抓取600550，例如2019年第三季度的数据，其URL为：
,
可以看出，不同时间段的网址是有规律的，只需要更改里面的股票代码、年份、季节，就可以循环爬取多只股票的网页。
(2）网络表单数据节点获取
我们需要解析网页表数据的节点。除了系统地掌握网页设计的原理和基本结构外，我们还可以通过FireFox（Firebug插件）和Chrome浏览器对网页结构进行解析，得到相应的分支结构点。这里我们使用火狐浏览器，找到我们需要的表位置后（如何找到表位置请自行探索），右键复制XPath路径。
表格部分的 XPath 是 /html/body/div[2]/div[4]/table[1]。
(3）获取单只股票的单页数据
library(rvest)
symbol=600550
year=2019
season=3
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
此时的web.table就是爬取的数据
(4）获取单个股票的多页数据并合并
library(lubridate)
symbol=600550
from="2001-05-28"
from=as.Date(from)
to=Sys.Date()
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")#生成以季度为开始的时间序列
year.id=year(time.index)#获取年份
quarter.id=quarter(time.index)#获取季度
price=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t]
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
price[[t]]=web.table
}
(5）抓取多只股票的多页数据并将它们合并
get.wangyi.stock=function(symbol,from,to){
from=as.Date(from)
to=as.Date(to)
if(mday(from==1)){
from=from-1
}
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")
year.id=year(time.index)
quarter.id=quarter(time.index)
prices=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t] url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
prices[[t]]=web.table
}
}
to=Sys.Date()
stock.index=matrix(nrow=6,ncol=2)
stock.index[,1]=c("600550.ss","600192.ss","600152.ss","600644.ss","600885.ss","600151.ss")
stock.index[,2]=c("2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28")
for(i in nrow(stock.index)){
symbol=stock.index[i,1]
from=stock.index[i,2]
prices=get.wangyi.stock(symbol,from,to)
filenames=paste0("D://dataset//",symbol,".csv")
}
(6）读取所有A股数据
我们还可以将所有A股代码整理成一个文件，读取后可以实现所有A股股票数据的实时更新。这种方法可以用来建立我们自己的数据库进行实时分析。同时，通过网络爬虫，我们还可以爬取大量有意义的数据并实时更新。 查看全部
(1）数据URL获取
网易财经、新浪财经等网站数据均可免费获取。我们可以使用爬虫的方式（通过rvest包）来抓取对应的网站表数据，我们先在网易财经中抓取600550，例如2019年第三季度的数据，其URL为：
,
可以看出，不同时间段的网址是有规律的，只需要更改里面的股票代码、年份、季节，就可以循环爬取多只股票的网页。
(2）网络表单数据节点获取
我们需要解析网页表数据的节点。除了系统地掌握网页设计的原理和基本结构外，我们还可以通过FireFox（Firebug插件）和Chrome浏览器对网页结构进行解析，得到相应的分支结构点。这里我们使用火狐浏览器，找到我们需要的表位置后（如何找到表位置请自行探索），右键复制XPath路径。
表格部分的 XPath 是 /html/body/div[2]/div[4]/table[1]。
(3）获取单只股票的单页数据
library(rvest)
symbol=600550
year=2019
season=3
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
此时的web.table就是爬取的数据
(4）获取单个股票的多页数据并合并
library(lubridate)
symbol=600550
from="2001-05-28"
from=as.Date(from)
to=Sys.Date()
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")#生成以季度为开始的时间序列
year.id=year(time.index)#获取年份
quarter.id=quarter(time.index)#获取季度
price=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t]
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
price[[t]]=web.table
}
(5）抓取多只股票的多页数据并将它们合并
get.wangyi.stock=function(symbol,from,to){
from=as.Date(from)
to=as.Date(to)
if(mday(from==1)){
from=from-1
}
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")
year.id=year(time.index)
quarter.id=quarter(time.index)
prices=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t] url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
prices[[t]]=web.table
}
}
to=Sys.Date()
stock.index=matrix(nrow=6,ncol=2)
stock.index[,1]=c("600550.ss","600192.ss","600152.ss","600644.ss","600885.ss","600151.ss")
stock.index[,2]=c("2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28")
for(i in nrow(stock.index)){
symbol=stock.index[i,1]
from=stock.index[i,2]
prices=get.wangyi.stock(symbol,from,to)
filenames=paste0("D://dataset//",symbol,".csv")
}
(6）读取所有A股数据
我们还可以将所有A股代码整理成一个文件，读取后可以实现所有A股股票数据的实时更新。这种方法可以用来建立我们自己的数据库进行实时分析。同时，通过网络爬虫，我们还可以爬取大量有意义的数据并实时更新。 查看全部
网页表格抓取(不同时间段的网络表格数据节点获取需要注意的事项！)
(1）数据URL获取
网易财经、新浪财经等网站数据均可免费获取。我们可以使用爬虫的方式（通过rvest包）来抓取对应的网站表数据，我们先在网易财经中抓取600550，例如2019年第三季度的数据，其URL为：
,
可以看出，不同时间段的网址是有规律的，只需要更改里面的股票代码、年份、季节，就可以循环爬取多只股票的网页。
(2）网络表单数据节点获取
我们需要解析网页表数据的节点。除了系统地掌握网页设计的原理和基本结构外，我们还可以通过FireFox（Firebug插件）和Chrome浏览器对网页结构进行解析，得到相应的分支结构点。这里我们使用火狐浏览器，找到我们需要的表位置后（如何找到表位置请自行探索），右键复制XPath路径。
表格部分的 XPath 是 /html/body/div[2]/div[4]/table[1]。
(3）获取单只股票的单页数据
library(rvest)
symbol=600550
year=2019
season=3
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
此时的web.table就是爬取的数据
(4）获取单个股票的多页数据并合并
library(lubridate)
symbol=600550
from="2001-05-28"
from=as.Date(from)
to=Sys.Date()
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")#生成以季度为开始的时间序列
year.id=year(time.index)#获取年份
quarter.id=quarter(time.index)#获取季度
price=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t]
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
price[[t]]=web.table
}
(5）抓取多只股票的多页数据并将它们合并
get.wangyi.stock=function(symbol,from,to){
from=as.Date(from)
to=as.Date(to)
if(mday(from==1)){
from=from-1
}
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")
year.id=year(time.index)
quarter.id=quarter(time.index)
prices=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t] url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
prices[[t]]=web.table
}
}
to=Sys.Date()
stock.index=matrix(nrow=6,ncol=2)
stock.index[,1]=c("600550.ss","600192.ss","600152.ss","600644.ss","600885.ss","600151.ss")
stock.index[,2]=c("2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28")
for(i in nrow(stock.index)){
symbol=stock.index[i,1]
from=stock.index[i,2]
prices=get.wangyi.stock(symbol,from,to)
filenames=paste0("D://dataset//",symbol,".csv")
}
(6）读取所有A股数据
我们还可以将所有A股代码整理成一个文件，读取后可以实现所有A股股票数据的实时更新。这种方法可以用来建立我们自己的数据库进行实时分析。同时，通过网络爬虫，我们还可以爬取大量有意义的数据并实时更新。
网页表格抓取(DIV+CSS的网页布局对SEO有很重要的影响)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-01-16 17:03
网页表格抓取(DIV+CSS的网页布局对SEO有很重要的影响)
DIV+CSS是网站标准（或“WEB标准”）中常用的术语之一，通常用来解释与HTML网页设计语言中表格定位方式的区别，因为XHTML网站在设计标准中不再使用表格定位技术，而是通过DIV+CSS的方式实现各种定位。
SEO指的是搜索引擎优化，主要是通过优化网站的结构、标签、布局、关键词等方面，让搜索引擎更容易抓取网站的内容，并让< @网站 网站 的每个网页在其他搜索引擎中获得更高的分数，从而获得更好的排名。DIV+CSS页面布局对SEO有非常重要的影响。具体来说，有什么好处？
DIV+CSS页面布局对SEO的好处一、没有表格嵌套问题
很多“网站如何推广”文章声称搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这并没有得到搜索引擎的官方证实。我的几次实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，Spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页面。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表中，爬虫会跳过这一段，爬取时不爬取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处二、精益代码
使用DIVCSS布局，简化了页面代码，相信懂XHTML的人都知道。观看更多 HTML 教程内容。
代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛的爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；爬了，就会受到蜘蛛的欢迎，这对收录的数量来说是一个很大的好处。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers（seo 工作者）在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处三、搜索引擎排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，还没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。
DIV+CSS网页布局对SEO的好处四、提高网页访问速度
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提高，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为页面无法访问，影响收录及其权重。
真正的SEOers（seo工作者）不只是为了追求收录，排名、快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整个搜索引擎优化和营销非常有利。
抛开DIV+CSS从另一个角度对SEO的有利影响。这种 div+css 布局也很有好处。可以说，它其实是最流行的网页布局方式。但是要加快我们的 网站 速度，便于管理和修改。当然，div+css布局也有不完善的地方，比如他的css样式表和各种浏览器不兼容。当然，如果你是div+css的高手，相信这并不难！ 查看全部
DIV+CSS是网站标准（或“WEB标准”）中常用的术语之一，通常用来解释与HTML网页设计语言中表格定位方式的区别，因为XHTML网站在设计标准中不再使用表格定位技术，而是通过DIV+CSS的方式实现各种定位。
SEO指的是搜索引擎优化，主要是通过优化网站的结构、标签、布局、关键词等方面，让搜索引擎更容易抓取网站的内容，并让< @网站 网站 的每个网页在其他搜索引擎中获得更高的分数，从而获得更好的排名。DIV+CSS页面布局对SEO有非常重要的影响。具体来说，有什么好处？
DIV+CSS页面布局对SEO的好处一、没有表格嵌套问题
很多“网站如何推广”文章声称搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这并没有得到搜索引擎的官方证实。我的几次实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，Spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页面。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表中，爬虫会跳过这一段，爬取时不爬取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处二、精益代码
使用DIVCSS布局，简化了页面代码，相信懂XHTML的人都知道。观看更多 HTML 教程内容。
代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛的爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；爬了，就会受到蜘蛛的欢迎，这对收录的数量来说是一个很大的好处。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers（seo 工作者）在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处三、搜索引擎排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，还没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。
DIV+CSS网页布局对SEO的好处四、提高网页访问速度
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提高，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为页面无法访问，影响收录及其权重。
真正的SEOers（seo工作者）不只是为了追求收录，排名、快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整个搜索引擎优化和营销非常有利。
抛开DIV+CSS从另一个角度对SEO的有利影响。这种 div+css 布局也很有好处。可以说，它其实是最流行的网页布局方式。但是要加快我们的 网站 速度，便于管理和修改。当然，div+css布局也有不完善的地方，比如他的css样式表和各种浏览器不兼容。当然，如果你是div+css的高手，相信这并不难！ 查看全部
网页表格抓取(DIV+CSS的网页布局对SEO有很重要的影响)
DIV+CSS是网站标准（或“WEB标准”）中常用的术语之一，通常用来解释与HTML网页设计语言中表格定位方式的区别，因为XHTML网站在设计标准中不再使用表格定位技术，而是通过DIV+CSS的方式实现各种定位。
SEO指的是搜索引擎优化，主要是通过优化网站的结构、标签、布局、关键词等方面，让搜索引擎更容易抓取网站的内容，并让< @网站 网站 的每个网页在其他搜索引擎中获得更高的分数，从而获得更好的排名。DIV+CSS页面布局对SEO有非常重要的影响。具体来说，有什么好处？
DIV+CSS页面布局对SEO的好处一、没有表格嵌套问题
很多“网站如何推广”文章声称搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这并没有得到搜索引擎的官方证实。我的几次实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，Spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页面。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表中，爬虫会跳过这一段，爬取时不爬取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处二、精益代码
使用DIVCSS布局，简化了页面代码，相信懂XHTML的人都知道。观看更多 HTML 教程内容。
代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛的爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；爬了，就会受到蜘蛛的欢迎，这对收录的数量来说是一个很大的好处。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers（seo 工作者）在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处三、搜索引擎排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，还没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。
DIV+CSS网页布局对SEO的好处四、提高网页访问速度
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提高，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为页面无法访问，影响收录及其权重。
真正的SEOers（seo工作者）不只是为了追求收录，排名、快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整个搜索引擎优化和营销非常有利。
抛开DIV+CSS从另一个角度对SEO的有利影响。这种 div+css 布局也很有好处。可以说，它其实是最流行的网页布局方式。但是要加快我们的 网站 速度，便于管理和修改。当然，div+css布局也有不完善的地方，比如他的css样式表和各种浏览器不兼容。当然，如果你是div+css的高手，相信这并不难！
网页表格抓取(借助ABBYYFineReader15文字识别软件快速识别为表格数据表格)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 82 次浏览 • 2022-02-08 18:34
网页表格抓取(借助ABBYYFineReader15文字识别软件快速识别为表格数据表格)
在一些政府公共信息共享网站或专业数据共享机构网站，会定期公开共享一些社会发展数据或与时事相关的数据。这些数据通常以网页的形式共享，很少提供文件下载。
如果直接复制这些数据，数据排版会耗费大量时间。但借助 ABBYY FineReader PDF 15 文本识别软件，可以快速识别为表格数据，并导出为可编辑的数据表。接下来，让我们看看它是如何工作的。
一、网页表格数据截图
首先打开相关数据网站，对数据表区域进行截图。
图1：打开网页截图
如图2所示，在截屏过程中，建议尽量保持表格边框的完整性，以提高ABBYY FineReader PDF 15的识别准确率。
图 2：完成的表格数据的屏幕截图
二、使用 OCR 编辑器识别表格
接下来，打开ABBYY FineReader PDF 15文本识别软件，使用“在OCR编辑器中打开”功能打开刚刚在网站截取的表格数据。
图 3：在 OCR 编辑器中打开图像
接下来，等待软件完成对图片的文字识别。在识别过程中，为了提高文字识别的准确率，软件会提示图片的分辨率或指定的OCR语言。如果条件允许（如提高图像分辨率），您可以按照建议修改相关设置。
图 4：完成 OCR 识别
完成文本识别程序后，我们首先需要在区域属性面板中检查表格标签的区域属性是否正确。如图 5 所示，可以看出 ABBYY FineReader PDF 15 已正确将此区域标记为表格区域。
图 5：区域属性
接下来，查看软件的文本编辑面板。如图 6 所示，可以看到文本已经以电子表格的形式呈现，并且可以在单元格中编辑文本。
图 6：文本编辑器
三、导出到 Excel
为了方便后续的数据处理，我们可以将识别出来的电子表格保存为Excel文件。如图7所示，在文本编辑面板顶部选择Excel表格的保存格式后，可以将当前文本导出为Excel文件。
图 7：另存为 Excel 工作表
打开导出的Excel文件，可以看到ABBYY FineReader PDF 15不仅可以准确识别数据，还可以“复制”表格的格式，很好地将数据导出到每个单元格。这种形式的导出可以减少排版大量数据所需的时间。
图 8：导出的 Excel 表格
四、总结
通过使用ABBYY文字识别软件的数据表格识别功能，我们可以快速将图片中的表格转换成可编辑的电子表格，提高数据使用效率。这么好用的功能，你学会了吗？ 查看全部
在一些政府公共信息共享网站或专业数据共享机构网站，会定期公开共享一些社会发展数据或与时事相关的数据。这些数据通常以网页的形式共享，很少提供文件下载。
如果直接复制这些数据，数据排版会耗费大量时间。但借助 ABBYY FineReader PDF 15 文本识别软件，可以快速识别为表格数据，并导出为可编辑的数据表。接下来，让我们看看它是如何工作的。
一、网页表格数据截图
首先打开相关数据网站，对数据表区域进行截图。
图1：打开网页截图
如图2所示，在截屏过程中，建议尽量保持表格边框的完整性，以提高ABBYY FineReader PDF 15的识别准确率。
图 2：完成的表格数据的屏幕截图
二、使用 OCR 编辑器识别表格
接下来，打开ABBYY FineReader PDF 15文本识别软件，使用“在OCR编辑器中打开”功能打开刚刚在网站截取的表格数据。
图 3：在 OCR 编辑器中打开图像
接下来，等待软件完成对图片的文字识别。在识别过程中，为了提高文字识别的准确率，软件会提示图片的分辨率或指定的OCR语言。如果条件允许（如提高图像分辨率），您可以按照建议修改相关设置。
图 4：完成 OCR 识别
完成文本识别程序后，我们首先需要在区域属性面板中检查表格标签的区域属性是否正确。如图 5 所示，可以看出 ABBYY FineReader PDF 15 已正确将此区域标记为表格区域。
图 5：区域属性
接下来，查看软件的文本编辑面板。如图 6 所示，可以看到文本已经以电子表格的形式呈现，并且可以在单元格中编辑文本。
图 6：文本编辑器
三、导出到 Excel
为了方便后续的数据处理，我们可以将识别出来的电子表格保存为Excel文件。如图7所示，在文本编辑面板顶部选择Excel表格的保存格式后，可以将当前文本导出为Excel文件。
图 7：另存为 Excel 工作表
打开导出的Excel文件，可以看到ABBYY FineReader PDF 15不仅可以准确识别数据，还可以“复制”表格的格式，很好地将数据导出到每个单元格。这种形式的导出可以减少排版大量数据所需的时间。
图 8：导出的 Excel 表格
四、总结
通过使用ABBYY文字识别软件的数据表格识别功能，我们可以快速将图片中的表格转换成可编辑的电子表格，提高数据使用效率。这么好用的功能，你学会了吗？ 查看全部
网页表格抓取(借助ABBYYFineReader15文字识别软件快速识别为表格数据表格)
在一些政府公共信息共享网站或专业数据共享机构网站，会定期公开共享一些社会发展数据或与时事相关的数据。这些数据通常以网页的形式共享，很少提供文件下载。
如果直接复制这些数据，数据排版会耗费大量时间。但借助 ABBYY FineReader PDF 15 文本识别软件，可以快速识别为表格数据，并导出为可编辑的数据表。接下来，让我们看看它是如何工作的。
一、网页表格数据截图
首先打开相关数据网站，对数据表区域进行截图。
图1：打开网页截图
如图2所示，在截屏过程中，建议尽量保持表格边框的完整性，以提高ABBYY FineReader PDF 15的识别准确率。
图 2：完成的表格数据的屏幕截图
二、使用 OCR 编辑器识别表格
接下来，打开ABBYY FineReader PDF 15文本识别软件，使用“在OCR编辑器中打开”功能打开刚刚在网站截取的表格数据。
图 3：在 OCR 编辑器中打开图像
接下来，等待软件完成对图片的文字识别。在识别过程中，为了提高文字识别的准确率，软件会提示图片的分辨率或指定的OCR语言。如果条件允许（如提高图像分辨率），您可以按照建议修改相关设置。
图 4：完成 OCR 识别
完成文本识别程序后，我们首先需要在区域属性面板中检查表格标签的区域属性是否正确。如图 5 所示，可以看出 ABBYY FineReader PDF 15 已正确将此区域标记为表格区域。
图 5：区域属性
接下来，查看软件的文本编辑面板。如图 6 所示，可以看到文本已经以电子表格的形式呈现，并且可以在单元格中编辑文本。
图 6：文本编辑器
三、导出到 Excel
为了方便后续的数据处理，我们可以将识别出来的电子表格保存为Excel文件。如图7所示，在文本编辑面板顶部选择Excel表格的保存格式后，可以将当前文本导出为Excel文件。
图 7：另存为 Excel 工作表
打开导出的Excel文件，可以看到ABBYY FineReader PDF 15不仅可以准确识别数据，还可以“复制”表格的格式，很好地将数据导出到每个单元格。这种形式的导出可以减少排版大量数据所需的时间。
图 8：导出的 Excel 表格
四、总结
通过使用ABBYY文字识别软件的数据表格识别功能，我们可以快速将图片中的表格转换成可编辑的电子表格，提高数据使用效率。这么好用的功能，你学会了吗？
网页表格抓取( 网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-02-08 09:06
网页表格抓取(
网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
通过本书，希望大家可以从基础零基础的初学者，到熟练使用这个强大的框架来抓取海量资源等资源的水平。python 流行的原因之一是它的简单性，而 Scrapy 是一个适合初学者和专家的高级框架。你可以称它为“Scrapy 语言”。所以小编建议大家直接从例子中学习。
内容
网页抓取让你的应用快速增长——谷歌不能使用表单
Acrapy 不是 Apache Nutch，即它不是本地网络爬虫。如果 Scrapy 访问一个 网站，他对 网站 一无所知，也无法抓取任何东西。Scrapy 用于抓取结构化信息，需要手动 XPath 和 CSS 表达式。
了解 HTML 和 XPath
为了从网页中提取信息，有必要了解网页的结构。让我们快速学习 HTML、HTML 的树结构和用于过滤网页信息的 XPath。
爬虫基础 - 安装 Scrapy
使用爬虫进行 2D 抓取
将之前的爬虫代码复制到新的爬虫manual.py中：
快速构建爬虫
配置和管理
使用 Scrapy 进行设置：
案例解答
使用代理和 Crawlera 的智能代理：
使用管道
使用 Google Geocoding API 进行管道地理编码
最后，如果您需要获取本书的PDF版（可下载），请点赞+转发文章，并私信我[123]立即获取！ 查看全部
网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
通过本书，希望大家可以从基础零基础的初学者，到熟练使用这个强大的框架来抓取海量资源等资源的水平。python 流行的原因之一是它的简单性，而 Scrapy 是一个适合初学者和专家的高级框架。你可以称它为“Scrapy 语言”。所以小编建议大家直接从例子中学习。
内容
网页抓取让你的应用快速增长——谷歌不能使用表单
Acrapy 不是 Apache Nutch，即它不是本地网络爬虫。如果 Scrapy 访问一个 网站，他对 网站 一无所知，也无法抓取任何东西。Scrapy 用于抓取结构化信息，需要手动 XPath 和 CSS 表达式。
了解 HTML 和 XPath
为了从网页中提取信息，有必要了解网页的结构。让我们快速学习 HTML、HTML 的树结构和用于过滤网页信息的 XPath。
爬虫基础 - 安装 Scrapy
使用爬虫进行 2D 抓取
将之前的爬虫代码复制到新的爬虫manual.py中：
快速构建爬虫
配置和管理
使用 Scrapy 进行设置：
案例解答
使用代理和 Crawlera 的智能代理：
使用管道
使用 Google Geocoding API 进行管道地理编码
最后，如果您需要获取本书的PDF版（可下载），请点赞+转发文章，并私信我[123]立即获取！ 查看全部
网页表格抓取(
网络抓取让你的应用快速成长——google不能使用表格)
通过本书，希望大家可以从基础零基础的初学者，到熟练使用这个强大的框架来抓取海量资源等资源的水平。python 流行的原因之一是它的简单性，而 Scrapy 是一个适合初学者和专家的高级框架。你可以称它为“Scrapy 语言”。所以小编建议大家直接从例子中学习。
内容
网页抓取让你的应用快速增长——谷歌不能使用表单
Acrapy 不是 Apache Nutch，即它不是本地网络爬虫。如果 Scrapy 访问一个 网站，他对 网站 一无所知，也无法抓取任何东西。Scrapy 用于抓取结构化信息，需要手动 XPath 和 CSS 表达式。
了解 HTML 和 XPath
为了从网页中提取信息，有必要了解网页的结构。让我们快速学习 HTML、HTML 的树结构和用于过滤网页信息的 XPath。
爬虫基础 - 安装 Scrapy
使用爬虫进行 2D 抓取
将之前的爬虫代码复制到新的爬虫manual.py中：
快速构建爬虫
配置和管理
使用 Scrapy 进行设置：
案例解答
使用代理和 Crawlera 的智能代理：
使用管道
使用 Google Geocoding API 进行管道地理编码
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网页表格抓取(PowerQuery中还有一个函数，如何找到七月份数据的数据)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 66 次浏览 • 2022-02-08 09:03
网页表格抓取(PowerQuery中还有一个函数，如何找到七月份数据的数据)
#学Wave2020#
随着时间的推移，大家对新冠病毒的关注度有所下降，可能是因为天气炎热，大街上不戴口罩的人越来越多。但是看数据还是挺吓人的
美国有 318 万，巴西有 180 万，印度有 82 万。
大家还是要注意个人防护，保证自己和家人的健康才是最重要的。
我们之前做过新冠的数据采集，有很多文章文章，现在这篇文章和上一篇有些相关，github数据采集
GitHub网站访问总是失败
用 raw网站 抓取是最方便的，只是 CSV 格式。但是，有好有坏，我们几天都无法访问。我们还是使用web方式来爬取。
直接用web爬取很简单，就一句话：
但也有新的问题。现在已经是七月了，但预览只能在五月。实际加载后的结果也是五月。在浏览器中预览时，还可以看到七月。未捕获数据。
问题应该出在函数Web.Contents，不知道为什么，表被自动截断了。我们在查看文本格式和csv格式的网页内容，发现可以找到7月份的数据，但是需要从文本格式中提取新冠病毒的数据，工作量有点重，整个过程的通用性会降低。
Power Query 中还有一个功能，我们将尝试 Web.BrowserContents 功能：
果然，这个函数可以找到7月份的数据，我们只要把Web.Contents函数换成Web.BrowserContents函数就可以了，我们试试：
定义一个这样的函数，然后抓取：
行
这种数据必须进行转换、反向旋转，并且必须将日期格式更改为我们习惯的格式：
更改数据格式并将其加载到 Power BI Desktop
这是一个时间序列的数据，我们制作动态条形图：Animated Bar Chart Race
快速浏览一下过去六个月新冠病毒确诊病例数据的变化。 查看全部
#学Wave2020#
随着时间的推移，大家对新冠病毒的关注度有所下降，可能是因为天气炎热，大街上不戴口罩的人越来越多。但是看数据还是挺吓人的
美国有 318 万，巴西有 180 万，印度有 82 万。
大家还是要注意个人防护，保证自己和家人的健康才是最重要的。
我们之前做过新冠的数据采集，有很多文章文章，现在这篇文章和上一篇有些相关，github数据采集
GitHub网站访问总是失败
用 raw网站 抓取是最方便的，只是 CSV 格式。但是，有好有坏，我们几天都无法访问。我们还是使用web方式来爬取。
直接用web爬取很简单，就一句话：
但也有新的问题。现在已经是七月了，但预览只能在五月。实际加载后的结果也是五月。在浏览器中预览时，还可以看到七月。未捕获数据。
问题应该出在函数Web.Contents，不知道为什么，表被自动截断了。我们在查看文本格式和csv格式的网页内容，发现可以找到7月份的数据，但是需要从文本格式中提取新冠病毒的数据，工作量有点重，整个过程的通用性会降低。
Power Query 中还有一个功能，我们将尝试 Web.BrowserContents 功能：
果然，这个函数可以找到7月份的数据，我们只要把Web.Contents函数换成Web.BrowserContents函数就可以了，我们试试：
定义一个这样的函数，然后抓取：
行
这种数据必须进行转换、反向旋转，并且必须将日期格式更改为我们习惯的格式：
更改数据格式并将其加载到 Power BI Desktop
这是一个时间序列的数据，我们制作动态条形图：Animated Bar Chart Race
快速浏览一下过去六个月新冠病毒确诊病例数据的变化。 查看全部
网页表格抓取(PowerQuery中还有一个函数，如何找到七月份数据的数据)
#学Wave2020#
随着时间的推移，大家对新冠病毒的关注度有所下降，可能是因为天气炎热，大街上不戴口罩的人越来越多。但是看数据还是挺吓人的
美国有 318 万，巴西有 180 万，印度有 82 万。
大家还是要注意个人防护，保证自己和家人的健康才是最重要的。
我们之前做过新冠的数据采集，有很多文章文章，现在这篇文章和上一篇有些相关，github数据采集
GitHub网站访问总是失败
用 raw网站 抓取是最方便的，只是 CSV 格式。但是，有好有坏，我们几天都无法访问。我们还是使用web方式来爬取。
直接用web爬取很简单，就一句话：
但也有新的问题。现在已经是七月了，但预览只能在五月。实际加载后的结果也是五月。在浏览器中预览时，还可以看到七月。未捕获数据。
问题应该出在函数Web.Contents，不知道为什么，表被自动截断了。我们在查看文本格式和csv格式的网页内容，发现可以找到7月份的数据，但是需要从文本格式中提取新冠病毒的数据，工作量有点重，整个过程的通用性会降低。
Power Query 中还有一个功能，我们将尝试 Web.BrowserContents 功能：
果然，这个函数可以找到7月份的数据，我们只要把Web.Contents函数换成Web.BrowserContents函数就可以了，我们试试：
定义一个这样的函数，然后抓取：
行
这种数据必须进行转换、反向旋转，并且必须将日期格式更改为我们习惯的格式：
更改数据格式并将其加载到 Power BI Desktop
这是一个时间序列的数据，我们制作动态条形图：Animated Bar Chart Race
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网页表格抓取(RPA机器人和“网络爬虫”有什么区别？4个方面详解)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-02-08 09:02
网页表格抓取(RPA机器人和“网络爬虫”有什么区别？4个方面详解)
RPA 机器人和“网络爬虫”有什么区别？很多刚接触RPA的朋友经常会有这样的疑问。
尤其是使用RPA来采集a网站自动化特定信息的工作流看起来非常类似于爬虫的应用。但实际上，两者的原理完全不同，数据采集只是RPA应用的冰山一角。
接下来，我们将从4个方面详细解释RPA与爬虫的区别。
一、定义
RPA（Robotic Process Automation），即机器人过程自动化。通过模仿人类在计算机上进行一系列操作，可以实现人在计算机上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以不断重复按照一定的规则。操作。
爬虫一般被称为“网络蜘蛛”（Spider），学名作为数据采集。通过编程，它可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
二、技术原理
RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
RPA的工作原理是模拟人，在系统UI上像人一样，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等。因为它的核心是“模拟人”，所以它施加的压力在系统上就像一个人在系统上的正常操作一样，没有多余的负载，不会对系统造成任何影响。
爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
由于使用python语言编写脚本直接操作HTML，爬虫非常灵活复杂，抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
三、应用场景
RPA可以应用于企业的各个部门（财务、人力资源、供应链、客服、销售等），通过模仿一系列人的动作来减少重复的人工操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API等
借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
四、合规
RPA已在银行、证券、保险、央企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象。
RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
一个好的RPA产品比爬虫更智能、更强大、更安全、更高效、更有价值。 查看全部
RPA 机器人和“网络爬虫”有什么区别？很多刚接触RPA的朋友经常会有这样的疑问。
尤其是使用RPA来采集a网站自动化特定信息的工作流看起来非常类似于爬虫的应用。但实际上，两者的原理完全不同，数据采集只是RPA应用的冰山一角。
接下来，我们将从4个方面详细解释RPA与爬虫的区别。
一、定义
RPA（Robotic Process Automation），即机器人过程自动化。通过模仿人类在计算机上进行一系列操作，可以实现人在计算机上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以不断重复按照一定的规则。操作。
爬虫一般被称为“网络蜘蛛”（Spider），学名作为数据采集。通过编程，它可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
二、技术原理
RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
RPA的工作原理是模拟人，在系统UI上像人一样，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等。因为它的核心是“模拟人”，所以它施加的压力在系统上就像一个人在系统上的正常操作一样，没有多余的负载，不会对系统造成任何影响。
爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
由于使用python语言编写脚本直接操作HTML，爬虫非常灵活复杂，抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
三、应用场景
RPA可以应用于企业的各个部门（财务、人力资源、供应链、客服、销售等），通过模仿一系列人的动作来减少重复的人工操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API等
借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
四、合规
RPA已在银行、证券、保险、央企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象。
RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
一个好的RPA产品比爬虫更智能、更强大、更安全、更高效、更有价值。 查看全部
网页表格抓取(RPA机器人和“网络爬虫”有什么区别？4个方面详解)
RPA 机器人和“网络爬虫”有什么区别？很多刚接触RPA的朋友经常会有这样的疑问。
尤其是使用RPA来采集a网站自动化特定信息的工作流看起来非常类似于爬虫的应用。但实际上，两者的原理完全不同，数据采集只是RPA应用的冰山一角。
接下来，我们将从4个方面详细解释RPA与爬虫的区别。
一、定义
RPA（Robotic Process Automation），即机器人过程自动化。通过模仿人类在计算机上进行一系列操作，可以实现人在计算机上的所有操作，如复制、粘贴、数据录入、网页导航、打开、关闭等，并且可以不断重复按照一定的规则。操作。
爬虫一般被称为“网络蜘蛛”（Spider），学名作为数据采集。通过编程，它可以自动采集来自互联网的数据。获取数据的速度有时非常巨大，甚至可以达到数千万条数据。
二、技术原理
RPA属于AI人工智能的范畴，RPA通过设计过程模拟人类动作来执行任务。
RPA的工作原理是模拟人，在系统UI上像人一样，点击鼠标，复制粘贴，打开文件或执行数据采集等。因为它的核心是“模拟人”，所以它施加的压力在系统上就像一个人在系统上的正常操作一样，没有多余的负载，不会对系统造成任何影响。
爬虫使用Python开发脚本，通过发送http请求获取cookie或直接注入网页中获取数据。
由于使用python语言编写脚本直接操作HTML，爬虫非常灵活复杂，抓取网页数据的速度非常快，很容易被反爬虫机制识别。在应用中主要扮演数据采集的角色，通过接口或者暴力破解的方式解析网页内容获取数据，采集效率高，会给后台造成巨大的负担，因此将被反爬虫机制禁止。
三、应用场景
RPA可以应用于企业的各个部门（财务、人力资源、供应链、客服、销售等），通过模仿一系列人的动作来减少重复的人工操作。具体操作层面，可以打开邮件、下载附件、登录网站和系统、读取数据库、移动文件和文件夹、复制粘贴、写表格数据、网页数据抓取、文档数据抓取、连接系统API等
借助RPA，企业的生产力将实现爆发式增长，从而可以创造更大的效益。
爬虫主要用于大数据采集，工作场景的局限性非常明显。如果使用不当，甚至适得其反，会给企业带来巨大的法律风险。
四、合规
RPA已在银行、证券、保险、央企、世界500强等各个领域投入使用。甚至国内外政府机构都在使用RPA软件机器人实现“智慧城市”的美好想象。
RPA属于人工智能智能的范畴，符合全球人工智能技术的发展趋势。各国都在鼓励使用RPA帮助企事业单位降本增效、改革升级。
爬虫的合规性视具体情况而定。由于多用于数据采集，爬虫所涉及的工作很容易侵犯个人隐私和企业数据安全，一直存在争议。使用不当会直接造成法律风险甚至严重的法律后果。
一个好的RPA产品比爬虫更智能、更强大、更安全、更高效、更有价值。
网页表格抓取(网站如何推广DIV+CSS的网页制作对(SEO)的优势)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 54 次浏览 • 2022-02-08 05:03
网页表格抓取(网站如何推广DIV+CSS的网页制作对(SEO)的优势)
一、DIV+CSS网页制作（SEO）的优势
既然国外流行用DIV+CSS做网页，这和国内大部分企业网站用TABLE是不一样的，那么我想谈谈DIV+CSS做网页对于（SEO）的优势？将这些与 TABLE 进行比较并进行口语。
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
1、代码缩减
使用DIV+Css布局，简化了页面代码，相信懂XHtml的人都知道。代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；它会被蜘蛛喜欢，这对 收录 的数量是有利的。
2、表单嵌套问题
很多网站如何推广文章表示搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这点还没有得到搜索引擎的官方确认。我的几个实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表格中，则蜘蛛在爬取时跳过这一段，不抓取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers 在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。的。
3、速度问题
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
另一方面，不仅仅是为了追求收录，排名，快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整体和营销都是非常有利的。
4、 对排名的影响
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。这一点可能有争议，但乐思书本人也持这种观点，有异议的可以对比观察三组以上的网站基本相同的质量。
我认为这种情况可能不是排名规则。最大的可能是蜘蛛在抓取网站的时候，上面的差异导致了收录的质量不同。
毕竟，廖总比没有好。建议建站或者重新设计的朋友，如果技术允许，最好选择DIV+CSS布局。
二、影响SEO的网页创建细节
1、使用下面的方法将所有的CSS和jAVACSRIPT分离成外部文件，这样html代码只用于显示实际内容。
2、使用Xhtml代码编写页面，摒弃传统的Table布局模式，去掉页面中的font/bgcolor等格式控制标签。使用符合 Web 标准的代码制作页面。这可以使 xhtml 代码结构化和语义化。提高页面代码的可读性。3、使用上面的方法，你会发现你的html代码会变得非常小，当然如果是的话。让它更小。太大的页面会影响搜索引擎的处理速度。一般用xhtml+css设计的网页，html代码要控制在50K以内。你可以看一下 网站，它用 web 标准重构得更好。
4、合理使用图片的alt标签，通过页面关键词来描述图片，可以增加页面的关键词密度。
5、尽可能少地使用 javascript 来做与内容相关的事情，例如 document.write 来显示文本。这会影响搜索引擎对页面内容的搜索。
6、永远不要使用javascript来实现你的网站导航，它会让搜索引擎迷失方向。
7、每个页面的关键词尽可能出现在页面的标题中，即头部的Title标签中。当然要合理使用，不要太长，不要使用很多网上流行的与页面内容无关的关键词。因为那不是优化，而是作弊。
8、尽量在每个页面代码中合理使用标签，让关键字出现在标签中，使页面的文档结构更加清晰
相关信息： 查看全部
一、DIV+CSS网页制作（SEO）的优势
既然国外流行用DIV+CSS做网页，这和国内大部分企业网站用TABLE是不一样的，那么我想谈谈DIV+CSS做网页对于（SEO）的优势？将这些与 TABLE 进行比较并进行口语。
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
1、代码缩减
使用DIV+Css布局，简化了页面代码，相信懂XHtml的人都知道。代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；它会被蜘蛛喜欢，这对 收录 的数量是有利的。
2、表单嵌套问题
很多网站如何推广文章表示搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这点还没有得到搜索引擎的官方确认。我的几个实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表格中，则蜘蛛在爬取时跳过这一段，不抓取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers 在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。的。
3、速度问题
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
另一方面，不仅仅是为了追求收录，排名，快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整体和营销都是非常有利的。
4、 对排名的影响
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。这一点可能有争议，但乐思书本人也持这种观点，有异议的可以对比观察三组以上的网站基本相同的质量。
我认为这种情况可能不是排名规则。最大的可能是蜘蛛在抓取网站的时候，上面的差异导致了收录的质量不同。
毕竟，廖总比没有好。建议建站或者重新设计的朋友，如果技术允许，最好选择DIV+CSS布局。
二、影响SEO的网页创建细节
1、使用下面的方法将所有的CSS和jAVACSRIPT分离成外部文件，这样html代码只用于显示实际内容。
2、使用Xhtml代码编写页面，摒弃传统的Table布局模式，去掉页面中的font/bgcolor等格式控制标签。使用符合 Web 标准的代码制作页面。这可以使 xhtml 代码结构化和语义化。提高页面代码的可读性。3、使用上面的方法，你会发现你的html代码会变得非常小，当然如果是的话。让它更小。太大的页面会影响搜索引擎的处理速度。一般用xhtml+css设计的网页，html代码要控制在50K以内。你可以看一下 网站，它用 web 标准重构得更好。
4、合理使用图片的alt标签，通过页面关键词来描述图片，可以增加页面的关键词密度。
5、尽可能少地使用 javascript 来做与内容相关的事情，例如 document.write 来显示文本。这会影响搜索引擎对页面内容的搜索。
6、永远不要使用javascript来实现你的网站导航，它会让搜索引擎迷失方向。
7、每个页面的关键词尽可能出现在页面的标题中，即头部的Title标签中。当然要合理使用，不要太长，不要使用很多网上流行的与页面内容无关的关键词。因为那不是优化，而是作弊。
8、尽量在每个页面代码中合理使用标签，让关键字出现在标签中，使页面的文档结构更加清晰
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网页表格抓取(网站如何推广DIV+CSS的网页制作对(SEO)的优势)
一、DIV+CSS网页制作（SEO）的优势
既然国外流行用DIV+CSS做网页，这和国内大部分企业网站用TABLE是不一样的，那么我想谈谈DIV+CSS做网页对于（SEO）的优势？将这些与 TABLE 进行比较并进行口语。
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
1、代码缩减
使用DIV+Css布局，简化了页面代码，相信懂XHtml的人都知道。代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；它会被蜘蛛喜欢，这对 收录 的数量是有利的。
2、表单嵌套问题
很多网站如何推广文章表示搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这点还没有得到搜索引擎的官方确认。我的几个实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表格中，则蜘蛛在爬取时跳过这一段，不抓取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers 在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。的。
3、速度问题
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提升，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为这个页面不可访问，影响收录和权重。
另一方面，不仅仅是为了追求收录，排名，快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整体和营销都是非常有利的。
4、 对排名的影响
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。这一点可能有争议，但乐思书本人也持这种观点，有异议的可以对比观察三组以上的网站基本相同的质量。
我认为这种情况可能不是排名规则。最大的可能是蜘蛛在抓取网站的时候，上面的差异导致了收录的质量不同。
毕竟，廖总比没有好。建议建站或者重新设计的朋友，如果技术允许，最好选择DIV+CSS布局。
二、影响SEO的网页创建细节
1、使用下面的方法将所有的CSS和jAVACSRIPT分离成外部文件，这样html代码只用于显示实际内容。
2、使用Xhtml代码编写页面，摒弃传统的Table布局模式，去掉页面中的font/bgcolor等格式控制标签。使用符合 Web 标准的代码制作页面。这可以使 xhtml 代码结构化和语义化。提高页面代码的可读性。3、使用上面的方法，你会发现你的html代码会变得非常小，当然如果是的话。让它更小。太大的页面会影响搜索引擎的处理速度。一般用xhtml+css设计的网页，html代码要控制在50K以内。你可以看一下 网站，它用 web 标准重构得更好。
4、合理使用图片的alt标签，通过页面关键词来描述图片，可以增加页面的关键词密度。
5、尽可能少地使用 javascript 来做与内容相关的事情，例如 document.write 来显示文本。这会影响搜索引擎对页面内容的搜索。
6、永远不要使用javascript来实现你的网站导航，它会让搜索引擎迷失方向。
7、每个页面的关键词尽可能出现在页面的标题中，即头部的Title标签中。当然要合理使用，不要太长，不要使用很多网上流行的与页面内容无关的关键词。因为那不是优化，而是作弊。
8、尽量在每个页面代码中合理使用标签，让关键字出现在标签中，使页面的文档结构更加清晰
相关信息：
网页表格抓取(有网页版,大家可以使用网页来合并pdf文档)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2022-02-06 19:05
网页表格抓取(有网页版,大家可以使用网页来合并pdf文档)
有在线pdf合并吗？如何提取PDF文件中的表格？我在职场工作多年，我想每个人的电脑里都有很多pdf文档，其中一些pdf文档是类似的文件，如果这些类似的文件合并到Together中，这不是一个好方法吗节省电脑空间？但是对于pdf合并的方法，估计很多人不是很了解。如果你不愿意安装软件，想使用在线pdf合并器来合并pdf文档，那么在线pdf合并器哪一个更好呢？经过小编的研究，我们发现福昕PDF编辑器有网页版，可以使用网页合并pdf文档。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE13D.tmp.png
在线pdf组合器
是否有在线 pdf 合并器？
有 网站 用于在线合并 pdf。比如小编常用的网页版福昕PDF编辑器就是一个不错的在线合并拆分pdf网站。这个在线网站收录了很多非常实用的PDF工具，可以方便的将PDF转Word、PDF转图片、PDF加密等。
它还可以合并，拆分，加密和解密，转换图像，将PDF转换为RTF或图像，从PDF中提取文本和图像，转换或裁剪签名的PDF等。由于它是Web版本，因此任何人都可以使用它，并且有没有风险，您可以放心使用。
它的特点是：
1.批量提取PDF中的文字、图片等内容；
2､PDF转Word、PDF转图片或图片转PDF；
3､从PDF中提取页面作为单独的PDF文件；拆分PDF文件；
4.将多个PDF文件合并为一个PDF，即PDF合并功能；
5.加密解密PDF，设置PDF文档用户权限；
6. 旋转、转换或裁剪签名的 PDF，设置或修改 PDF 内容。
在线合并pdf的方法介绍
1、可以在浏览器中进入福昕PDF编辑器网页版，可以找到官网，点击进入。
2、输入网站后，先去登录，如果没有账号，可以注册账号，登录成功后可以进行更多操作。
3.网页首页有pdf合并选项。点击进入文件上传页面，将需要合并的pdf文件全部上传到网站。
4.文件上传成功后，直接点击Merge按钮，这样文件就会被合并，最后大家就可以下载合并的文件了。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE1BB.tmp.png
在线pdf组合器
如何提取PDF文件中的表格？
一些PDF格式的研究报告有大量的表格。感觉看数据不是很直观，所以想导入Excel做图表。但是，直接复制 PDF 中的表格并将其粘贴到 Excel 中会导致格式标准化程度较低。数据都在一个单元格中，没有分列，给我们处理数据带来了麻烦，而且分列后还需要重新排列格式。我们应该如何处理它？
(1)将PDF中的表格复制出来，直接粘贴到Word中；可以看到，行和列在单词之间没有明显区分，但是单词之间有分隔符。
(2)剩下的就是如何将Word中的文字转成表格。选中所有文字，在Insert选项卡下，选择Table - Convert text to table，会弹出一个对话框，在选择分隔符为空格（根据自己的表格情况选择），将列数调整为7（PDF中的表格为7列），点击确定。
(3)现在已经完成了，这个时候我们可以复制粘贴到Excel中，然后就可以为所欲为了。
在线pdf合并器最大的优点就是不需要安装软件，想用就可以随时使用，不用担心安装太多软件导致电脑运行速度变慢。不过这款在线pdf编辑器功能稍逊，如果您想使用越来越完善的pdf编辑功能，建议您下载安装福昕pdf编辑器软件版本，这样您就可以对pdf进行更复杂的编辑操作了文件。 查看全部
有在线pdf合并吗？如何提取PDF文件中的表格？我在职场工作多年，我想每个人的电脑里都有很多pdf文档，其中一些pdf文档是类似的文件，如果这些类似的文件合并到Together中，这不是一个好方法吗节省电脑空间？但是对于pdf合并的方法，估计很多人不是很了解。如果你不愿意安装软件，想使用在线pdf合并器来合并pdf文档，那么在线pdf合并器哪一个更好呢？经过小编的研究，我们发现福昕PDF编辑器有网页版，可以使用网页合并pdf文档。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE13D.tmp.png
在线pdf组合器
是否有在线 pdf 合并器？
有 网站 用于在线合并 pdf。比如小编常用的网页版福昕PDF编辑器就是一个不错的在线合并拆分pdf网站。这个在线网站收录了很多非常实用的PDF工具，可以方便的将PDF转Word、PDF转图片、PDF加密等。
它还可以合并，拆分，加密和解密，转换图像，将PDF转换为RTF或图像，从PDF中提取文本和图像，转换或裁剪签名的PDF等。由于它是Web版本，因此任何人都可以使用它，并且有没有风险，您可以放心使用。
它的特点是：
1.批量提取PDF中的文字、图片等内容；
2､PDF转Word、PDF转图片或图片转PDF；
3､从PDF中提取页面作为单独的PDF文件；拆分PDF文件；
4.将多个PDF文件合并为一个PDF，即PDF合并功能；
5.加密解密PDF，设置PDF文档用户权限；
6. 旋转、转换或裁剪签名的 PDF，设置或修改 PDF 内容。
在线合并pdf的方法介绍
1、可以在浏览器中进入福昕PDF编辑器网页版，可以找到官网，点击进入。
2、输入网站后，先去登录，如果没有账号，可以注册账号，登录成功后可以进行更多操作。
3.网页首页有pdf合并选项。点击进入文件上传页面，将需要合并的pdf文件全部上传到网站。
4.文件上传成功后，直接点击Merge按钮，这样文件就会被合并，最后大家就可以下载合并的文件了。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE1BB.tmp.png
在线pdf组合器
如何提取PDF文件中的表格？
一些PDF格式的研究报告有大量的表格。感觉看数据不是很直观，所以想导入Excel做图表。但是，直接复制 PDF 中的表格并将其粘贴到 Excel 中会导致格式标准化程度较低。数据都在一个单元格中，没有分列，给我们处理数据带来了麻烦，而且分列后还需要重新排列格式。我们应该如何处理它？
(1)将PDF中的表格复制出来，直接粘贴到Word中；可以看到，行和列在单词之间没有明显区分，但是单词之间有分隔符。
(2)剩下的就是如何将Word中的文字转成表格。选中所有文字，在Insert选项卡下，选择Table - Convert text to table，会弹出一个对话框，在选择分隔符为空格（根据自己的表格情况选择），将列数调整为7（PDF中的表格为7列），点击确定。
(3)现在已经完成了，这个时候我们可以复制粘贴到Excel中，然后就可以为所欲为了。
在线pdf合并器最大的优点就是不需要安装软件，想用就可以随时使用，不用担心安装太多软件导致电脑运行速度变慢。不过这款在线pdf编辑器功能稍逊，如果您想使用越来越完善的pdf编辑功能，建议您下载安装福昕pdf编辑器软件版本，这样您就可以对pdf进行更复杂的编辑操作了文件。 查看全部
网页表格抓取(有网页版,大家可以使用网页来合并pdf文档)
有在线pdf合并吗？如何提取PDF文件中的表格？我在职场工作多年，我想每个人的电脑里都有很多pdf文档，其中一些pdf文档是类似的文件，如果这些类似的文件合并到Together中，这不是一个好方法吗节省电脑空间？但是对于pdf合并的方法，估计很多人不是很了解。如果你不愿意安装软件，想使用在线pdf合并器来合并pdf文档，那么在线pdf合并器哪一个更好呢？经过小编的研究，我们发现福昕PDF编辑器有网页版，可以使用网页合并pdf文档。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE13D.tmp.png
在线pdf组合器
是否有在线 pdf 合并器？
有 网站 用于在线合并 pdf。比如小编常用的网页版福昕PDF编辑器就是一个不错的在线合并拆分pdf网站。这个在线网站收录了很多非常实用的PDF工具，可以方便的将PDF转Word、PDF转图片、PDF加密等。
它还可以合并，拆分，加密和解密，转换图像，将PDF转换为RTF或图像，从PDF中提取文本和图像，转换或裁剪签名的PDF等。由于它是Web版本，因此任何人都可以使用它，并且有没有风险，您可以放心使用。
它的特点是：
1.批量提取PDF中的文字、图片等内容；
2､PDF转Word、PDF转图片或图片转PDF；
3､从PDF中提取页面作为单独的PDF文件；拆分PDF文件；
4.将多个PDF文件合并为一个PDF，即PDF合并功能；
5.加密解密PDF，设置PDF文档用户权限；
6. 旋转、转换或裁剪签名的 PDF，设置或修改 PDF 内容。
在线合并pdf的方法介绍
1、可以在浏览器中进入福昕PDF编辑器网页版，可以找到官网，点击进入。
2、输入网站后，先去登录，如果没有账号，可以注册账号，登录成功后可以进行更多操作。
3.网页首页有pdf合并选项。点击进入文件上传页面，将需要合并的pdf文件全部上传到网站。
4.文件上传成功后，直接点击Merge按钮，这样文件就会被合并，最后大家就可以下载合并的文件了。
file:///C:/Users/lenovo/AppData/Local/Temp/ksohtml/wpsE1BB.tmp.png
在线pdf组合器
如何提取PDF文件中的表格？
一些PDF格式的研究报告有大量的表格。感觉看数据不是很直观，所以想导入Excel做图表。但是，直接复制 PDF 中的表格并将其粘贴到 Excel 中会导致格式标准化程度较低。数据都在一个单元格中，没有分列，给我们处理数据带来了麻烦，而且分列后还需要重新排列格式。我们应该如何处理它？
(1)将PDF中的表格复制出来，直接粘贴到Word中；可以看到，行和列在单词之间没有明显区分，但是单词之间有分隔符。
(2)剩下的就是如何将Word中的文字转成表格。选中所有文字，在Insert选项卡下，选择Table - Convert text to table，会弹出一个对话框，在选择分隔符为空格（根据自己的表格情况选择），将列数调整为7（PDF中的表格为7列），点击确定。
(3)现在已经完成了，这个时候我们可以复制粘贴到Excel中，然后就可以为所欲为了。
在线pdf合并器最大的优点就是不需要安装软件，想用就可以随时使用，不用担心安装太多软件导致电脑运行速度变慢。不过这款在线pdf编辑器功能稍逊，如果您想使用越来越完善的pdf编辑功能，建议您下载安装福昕pdf编辑器软件版本，这样您就可以对pdf进行更复杂的编辑操作了文件。
网页表格抓取(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-02-04 02:03
网页表格抓取(获取Excel高手都在用的“插件合集+插件使用小技巧”！)
获取Excel高手正在使用的“加载项集合+加载项使用技巧”！
一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
看到这些标题，完结了，顿时激起了下载采集的欲望！
如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
当我开始时，我考虑过使用 Python。
想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
你明白我必须拿表格吗？
因为Excel可以直接按照“点赞数”排序！
那种感觉就像在排队。无论我在哪里排队，我都会是第一个并选择最好的！
好了，废话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
大致可以分为4个步骤：
❶ 获取 JSON 数据连接；
❷ 电源查询处理数据；
❸ 配置搜索地址；
❹ 添加超链接。
01 操作步骤
❶ 获取 JSON 数据连接
通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
❷ 电量查询处理
你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
网站Data 也是其中之一：
将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，链接就可以抓取数据了。
然后得到网页的数据格式。如何获取具体的 文章 数据？
Power Query的强大之处在于它可以自动识别json数据格式，并解析提取具体内容。
整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击鼠标即可完成。
这时候我们获取的数据会有一些不必要的冗余数据。
例如：thumbnail_info（缩略图信息）、relationship、question、id.1等。
只需删除它们并仅保留所需的 文章 标题、作者、超链接等。
数据处理完成后，在开始选项卡中，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
❸ 配置搜索地址
但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
这是因为数据超链接中收录的搜索词没有更新。
所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
修改后的地址码如下：
getdata = (page)=>
let
keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},
源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
data = 源[data],
jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
in
jsondata,
转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),
▲ 左右滑动查看
❹ 添加超链接
至此所有的数据都处理好了，但是如果要查看原创的知乎页面，需要复制这个超链接，在浏览器中打开。
每次点击几次鼠标很麻烦；
这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这使得访问变得更加容易。
❺ 最终效果
最后的效果是：
❶ 输入搜索词；
❷ 右键刷新；
❸ 找到点赞最多的；
❹点击【点击查看】，享受跳线的感觉！
02总结
知道在表格中搜索的好处吗？
❶ 按“赞”和“评论”排序；
❷ 看过文章的可以加个栏目写笔记；
❸您可以过滤您喜欢的“作者”等。
明白为什么，精英都是Excel控制的吧？
大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具、绘制表格和编写公式。
请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成为了一个强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
❶ 强力查询：数据整理清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方式，实现数据透视表多字段计算，自定义DAX数据计算方式。
❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现，是企业业务数据报表的优质解决方案。
欢迎在留言区聊天：
您还知道 Excel 的其他哪些神奇用途？
您最想在 Excel 中拥有什么功能？
... 查看全部
获取Excel高手正在使用的“加载项集合+加载项使用技巧”！
一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
看到这些标题，完结了，顿时激起了下载采集的欲望！
如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
当我开始时，我考虑过使用 Python。
想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
你明白我必须拿表格吗？
因为Excel可以直接按照“点赞数”排序！
那种感觉就像在排队。无论我在哪里排队，我都会是第一个并选择最好的！
好了，废话不多说，我们来看看这个表格是怎么做出来的。
大致可以分为4个步骤：
❶ 获取 JSON 数据连接；
❷ 电源查询处理数据；
❸ 配置搜索地址；
❹ 添加超链接。
01 操作步骤
❶ 获取 JSON 数据连接
通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
❷ 电量查询处理
你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
网站Data 也是其中之一：
将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，链接就可以抓取数据了。
然后得到网页的数据格式。如何获取具体的 文章 数据？
Power Query的强大之处在于它可以自动识别json数据格式，并解析提取具体内容。
整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击鼠标即可完成。
这时候我们获取的数据会有一些不必要的冗余数据。
例如：thumbnail_info（缩略图信息）、relationship、question、id.1等。
只需删除它们并仅保留所需的 文章 标题、作者、超链接等。
数据处理完成后，在开始选项卡中，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
❸ 配置搜索地址
但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
这是因为数据超链接中收录的搜索词没有更新。
所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
修改后的地址码如下：
getdata = (page)=>
let
keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},
源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
data = 源[data],
jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
in
jsondata,
转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),
▲ 左右滑动查看
❹ 添加超链接
至此所有的数据都处理好了，但是如果要查看原创的知乎页面，需要复制这个超链接，在浏览器中打开。
每次点击几次鼠标很麻烦；
这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这使得访问变得更加容易。
❺ 最终效果
最后的效果是：
❶ 输入搜索词；
❷ 右键刷新；
❸ 找到点赞最多的；
❹点击【点击查看】，享受跳线的感觉！
02总结
知道在表格中搜索的好处吗？
❶ 按“赞”和“评论”排序；
❷ 看过文章的可以加个栏目写笔记；
❸您可以过滤您喜欢的“作者”等。
明白为什么，精英都是Excel控制的吧？
大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具、绘制表格和编写公式。
请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成为了一个强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
❶ 强力查询：数据整理清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方式，实现数据透视表多字段计算，自定义DAX数据计算方式。
❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现，是企业业务数据报表的优质解决方案。
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您最想在 Excel 中拥有什么功能？
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一时兴起，在知乎中搜索了Excel，想学习一些好评文章的写作方法。
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如何捕获所有 文章 高度喜欢的？
当我开始时，我考虑过使用 Python。
想了想，好像可以用Power query来实现，于是做了如下效果。
在表单中输入搜索词，然后右键刷新，即可得到搜索结果。
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那种感觉就像在排队。无论我在哪里排队，我都会是第一个并选择最好的！
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大致可以分为4个步骤：
❶ 获取 JSON 数据连接；
❷ 电源查询处理数据；
❸ 配置搜索地址；
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01 操作步骤
❶ 获取 JSON 数据连接
通常在浏览网页时，它是一个简单的网址。
网页中看到的数据其实有一个单独的数据链接，可以在浏览器中找到。
我们需要的数据链接对应的是JSON格式的数据，如下所示。
找到方法需要进入开发者模式，然后查看数据的网络变化，找到xhr类型的链接，其中之一就是数据传输连接。
复制此链接，这是 Power 查询将获取数据的链接。
❷ 电量查询处理
你可能不知道，除了在 Excel 中捕获数据，Power Query 还可以
您还可以抓取多种类型的数据，例如 SQL 和 Access：
网站Data 也是其中之一：
将我们之前获取的链接粘贴到PQ中，链接就可以抓取数据了。
然后得到网页的数据格式。如何获取具体的 文章 数据？
Power Query的强大之处在于它可以自动识别json数据格式，并解析提取具体内容。
整个过程，我们不需要做任何操作，只需点击鼠标即可完成。
这时候我们获取的数据会有一些不必要的冗余数据。
例如：thumbnail_info（缩略图信息）、relationship、question、id.1等。
只需删除它们并仅保留所需的 文章 标题、作者、超链接等。
数据处理完成后，在开始选项卡中，点击“关闭并上传”即可完成数据抓取，非常简单。
❸ 配置搜索地址
但是，此时我们抓取的数据是固定的，没有办法根据我们输入的关键词进行更新。
这是因为数据超链接中收录的搜索词没有更新。
所以在这一步中，我们需要配置这个数据链接，实现基于搜索词的动态更新。
在表中创建一个新数据，然后将其加载到 Power 查询中。
然后获取搜索词，以变量的形式放入搜索地址中，完成搜索地址的配置。
修改后的地址码如下：
getdata = (page)=>
let
keywords = 搜索词[ 搜索词]{0},
源 = Json.Document(Web.Contents("https://www.zhihu.com/api/v4/s ... mp%3B keywords & "&correction=1&offset="& Text.From(page*20) &"&limit=20&random=" & Text.From(Number.Random()))),
data = 源[data],
jsondata = Table.FromList(data, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error)
in
jsondata,
转换为表 = Table.Combine(List.Transform({1..10}, getdata)),
▲ 左右滑动查看
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至此所有的数据都处理好了，但是如果要查看原创的知乎页面，需要复制这个超链接，在浏览器中打开。
每次点击几次鼠标很麻烦；
这里我们使用 HYPERLINK 函数来生成一个可点击的超链接，这使得访问变得更加容易。
❺ 最终效果
最后的效果是：
❶ 输入搜索词；
❷ 右键刷新；
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02总结
知道在表格中搜索的好处吗？
❶ 按“赞”和“评论”排序；
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明白为什么，精英都是Excel控制的吧？
大多数电子表格用户仍然使用 Excel 作为报告工具、绘制表格和编写公式。
请记住以下 Excel 新功能。这些功能让Excel成为了一个强大的数据统计和数据分析软件，不再只是你印象中的报表。
❶ 强力查询：数据整理清理工具，搭载M强大的M语言，可以实现多表合并，也是本文的主要技术。
❷ Power Pivot：数据统计工具，可以自定义统计方式，实现数据透视表多字段计算，自定义DAX数据计算方式。
❸ Power BI：强大易用的可视化工具，实现交互式数据呈现，是企业业务数据报表的优质解决方案。
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您还知道 Excel 的其他哪些神奇用途？
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...
网页表格抓取(Papagiannis（列为Ognen）数组中的名称直接将您带到单个页面 )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 68 次浏览 • 2022-01-28 07:07
网页表格抓取(Papagiannis（列为Ognen）数组中的名称直接将您带到单个页面
)
我在尝试抓取 网站 时遇到了一个独特的情况。我正在通过搜索栏搜索数百个名字，然后抓取表格。但是，与该站点相比，有些名称是独一无二的，并且在我的列表中拼写不同。在这种情况下，我在 网站 上手动查找了几个名字，但它仍然直接将我带到了一个页面。其他时候，如果有多个名字相同或相似的人，它就会进入名单（在这种情况下，我想要在nba打过球的人。我已经考虑到了这一点，但我认为值得一提一点点）。如何继续访问这些玩家的个人页面，而不是每次都运行脚本并单击错误以查看哪个玩家的拼写略有不同？此外，数组中的名称会将您直接带到一个页面，即使拼写略有不同或名称列表（需要 NBA 中的名称）。一些例子是 Georgios Papagiannis（在 网站 上被列为 George Papagiannis）、Ognjen Kuzmic（被列为 Ognen Kuzmic）、Nene（被列为 Maybyner Nene，但会带您进入名单--）。看起来很难，但我觉得有可能。此外，似乎不是将所有抓取的数据写入 csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。
我得到的错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
playernames=['Carlos Delfino', 'Nene', 'Yao Ming', 'Marcus Vinicius', 'Raul Neto', 'Timothe Luwawu-Cabarrot']
result = pd.DataFrame()
for name in playernames:
fname=name.split(" ")[0]
lname=name.split(" ")[1]
url="https://basketball.realgm.com/search?q={}+{}".format(fname,lname)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
if soup.find('a',text=name).text==name:
url="https://basketball.realgm.com"+soup.find('a',text=name)['href']
print(url)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
try:
table1 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Per Game').findNext('table')
table2 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Advanced Stats').findNext('table')
df1 = pd.read_html(str(table1))[0]
df2 = pd.read_html(str(table2))[0]
commonCols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
df = df1.merge(df2, how='left', on=commonCols)
df['Player'] = name
print(df)
except:
print ('No international table for %s.' %name)
df = pd.DataFrame([name], columns=['Player'])
result = result.append(df, sort=False).reset_index(drop=True)
cols = list(result.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
result = result[cols]
result.to_csv('international players.csv', index=False) 查看全部
)
我在尝试抓取 网站 时遇到了一个独特的情况。我正在通过搜索栏搜索数百个名字，然后抓取表格。但是，与该站点相比，有些名称是独一无二的，并且在我的列表中拼写不同。在这种情况下，我在 网站 上手动查找了几个名字，但它仍然直接将我带到了一个页面。其他时候，如果有多个名字相同或相似的人，它就会进入名单（在这种情况下，我想要在nba打过球的人。我已经考虑到了这一点，但我认为值得一提一点点）。如何继续访问这些玩家的个人页面，而不是每次都运行脚本并单击错误以查看哪个玩家的拼写略有不同？此外，数组中的名称会将您直接带到一个页面，即使拼写略有不同或名称列表（需要 NBA 中的名称）。一些例子是 Georgios Papagiannis（在 网站 上被列为 George Papagiannis）、Ognjen Kuzmic（被列为 Ognen Kuzmic）、Nene（被列为 Maybyner Nene，但会带您进入名单--）。看起来很难，但我觉得有可能。此外，似乎不是将所有抓取的数据写入 csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。
我得到的错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
playernames=['Carlos Delfino', 'Nene', 'Yao Ming', 'Marcus Vinicius', 'Raul Neto', 'Timothe Luwawu-Cabarrot']
result = pd.DataFrame()
for name in playernames:
fname=name.split(" ")[0]
lname=name.split(" ")[1]
url="https://basketball.realgm.com/search?q={}+{}".format(fname,lname)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
if soup.find('a',text=name).text==name:
url="https://basketball.realgm.com"+soup.find('a',text=name)['href']
print(url)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
try:
table1 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Per Game').findNext('table')
table2 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Advanced Stats').findNext('table')
df1 = pd.read_html(str(table1))[0]
df2 = pd.read_html(str(table2))[0]
commonCols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
df = df1.merge(df2, how='left', on=commonCols)
df['Player'] = name
print(df)
except:
print ('No international table for %s.' %name)
df = pd.DataFrame([name], columns=['Player'])
result = result.append(df, sort=False).reset_index(drop=True)
cols = list(result.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
result = result[cols]
result.to_csv('international players.csv', index=False) 查看全部
网页表格抓取(Papagiannis（列为Ognen）数组中的名称直接将您带到单个页面
)
我在尝试抓取 网站 时遇到了一个独特的情况。我正在通过搜索栏搜索数百个名字，然后抓取表格。但是，与该站点相比，有些名称是独一无二的，并且在我的列表中拼写不同。在这种情况下，我在 网站 上手动查找了几个名字，但它仍然直接将我带到了一个页面。其他时候，如果有多个名字相同或相似的人，它就会进入名单（在这种情况下，我想要在nba打过球的人。我已经考虑到了这一点，但我认为值得一提一点点）。如何继续访问这些玩家的个人页面，而不是每次都运行脚本并单击错误以查看哪个玩家的拼写略有不同？此外，数组中的名称会将您直接带到一个页面，即使拼写略有不同或名称列表（需要 NBA 中的名称）。一些例子是 Georgios Papagiannis（在 网站 上被列为 George Papagiannis）、Ognjen Kuzmic（被列为 Ognen Kuzmic）、Nene（被列为 Maybyner Nene，但会带您进入名单--）。看起来很难，但我觉得有可能。此外，似乎不是将所有抓取的数据写入 csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。似乎不是将所有抓取的数据写入csv，而是每次都被下一个玩家覆盖。太感谢了。
我得到的错误： AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
playernames=['Carlos Delfino', 'Nene', 'Yao Ming', 'Marcus Vinicius', 'Raul Neto', 'Timothe Luwawu-Cabarrot']
result = pd.DataFrame()
for name in playernames:
fname=name.split(" ")[0]
lname=name.split(" ")[1]
url="https://basketball.realgm.com/search?q={}+{}".format(fname,lname)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
if soup.find('a',text=name).text==name:
url="https://basketball.realgm.com"+soup.find('a',text=name)['href']
print(url)
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
try:
table1 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Per Game').findNext('table')
table2 = soup.find('h2',text='International Regular Season Stats - Advanced Stats').findNext('table')
df1 = pd.read_html(str(table1))[0]
df2 = pd.read_html(str(table2))[0]
commonCols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
df = df1.merge(df2, how='left', on=commonCols)
df['Player'] = name
print(df)
except:
print ('No international table for %s.' %name)
df = pd.DataFrame([name], columns=['Player'])
result = result.append(df, sort=False).reset_index(drop=True)
cols = list(result.columns)
cols = [cols[-1]] + cols[:-1]
result = result[cols]
result.to_csv('international players.csv', index=False)
网页表格抓取( 讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1. )
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-01-27 23:12
网页表格抓取(
讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1.
)
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如
, , 等标签，提供默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，可能会匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据，点击“更多按钮”加载数据，下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数的爬取成本是最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
这条微博的直接链接是：
看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进去给坤坤加个阅读量。
首先我们看第1页转发的链接，长这样：
第二页是这样的，我注意到有一个额外的#_rnd36 参数：
#_rnd36
第三页参数为#_rnd39
#_rnd39
第 4 页参数是#_rnd76：
#_rnd76
多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
1.创建站点地图
我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接为
2.为容器创建一个选择器
因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
容器的预览如下图所示：
寻呼机选择过程如下图所示：
3.创建子选择器
这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
4.捕获数据
可以根据Sitemap cxk -> Scrape 的操作路径抓取数据。
5.一些问题
如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
考虑到这个问题，如果你看过上一篇关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用 :nth-of-type(-n+N) 来控制 N 条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
失败的原因其实涉及到一点网页知识。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
当我们使用：nth-of-type(-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
6.总结
Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。
●简单的数据分析（六)：Web Scraper翻页-抓取“滚动加载”类型的网页
●简单数据分析（二)：Web Scraper尝鲜，抢豆瓣高分电影
●简单的数据分析（一)：起源，了解Web Scraper和浏览器技巧
·结尾·
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讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1.
)
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如
, , 等标签，提供默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，可能会匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据，点击“更多按钮”加载数据，下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数的爬取成本是最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
这条微博的直接链接是：
看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进去给坤坤加个阅读量。
首先我们看第1页转发的链接，长这样：
第二页是这样的，我注意到有一个额外的#_rnd36 参数：
#_rnd36
第三页参数为#_rnd39
#_rnd39
第 4 页参数是#_rnd76：
#_rnd76
多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
1.创建站点地图
我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接为
2.为容器创建一个选择器
因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
容器的预览如下图所示：
寻呼机选择过程如下图所示：
3.创建子选择器
这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
4.捕获数据
可以根据Sitemap cxk -> Scrape 的操作路径抓取数据。
5.一些问题
如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
考虑到这个问题，如果你看过上一篇关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用 :nth-of-type(-n+N) 来控制 N 条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
失败的原因其实涉及到一点网页知识。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
当我们使用：nth-of-type(-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
6.总结
Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。
●简单的数据分析（六)：Web Scraper翻页-抓取“滚动加载”类型的网页
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网页表格抓取(
讲讲如何抓取网页表格里的数据(1)_1.
)
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如
, , 等标签，提供默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，可能会匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
在之前的文章文章中，我们介绍了Web Scraper处理各种页面翻转的解决方案，比如修改网页链接加载数据，点击“更多按钮”加载数据，下拉加载数据自动。今天我们讲一种比较常见的翻页方式——pager。
我本来想解释什么是寻呼机，但是我发现浏览一堆定义很麻烦。大家上网已经不是第一年了，看图就知道了。我找到了一个功能齐全的例子，支持数字页码调整，上一页到下一页和指定页数跳转。
今天我们将学习 Web Scraper 如何处理这种类型的翻页。
其实在本教程的第一个例子中，我们就抢到了豆瓣电影TOP排行榜。这个豆瓣电影列表使用寻呼机来划分数据：
但是当时我们是在找网页链接定期爬取，并没有使用pager来爬取。因为当一个网页的链接有规律的变化时，控制链接参数的爬取成本是最低的；如果可以翻页，但是链接的变化不规律，就得去pager了一会儿。
说这些理论有点无聊，我们举个不规则翻页链接的例子。
8月2日是蔡徐坤的生日。为了庆祝，微博上的粉丝给了坤坤300W的转发。微博的转发恰好是被寻呼机分割的，所以我们来分析一下微博的转发。信息页面，了解如何使用 Web Scraper 抓取此类数据。
这条微博的直接链接是：
看了这么多他的视频，为了表达我们的感激之情，我们可以点进去给坤坤加个阅读量。
首先我们看第1页转发的链接，长这样：
第二页是这样的，我注意到有一个额外的#_rnd36 参数：
#_rnd36
第三页参数为#_rnd39
#_rnd39
第 4 页参数是#_rnd76：
#_rnd76
多看几个链接，会发现这个转发页面的URL没有规则，只能通过pager加载数据。让我们开始我们的实践教学课程。
1.创建站点地图
我们首先创建一个SiteMap，这次命名为cxk，起始链接为
2.为容器创建一个选择器
因为我们要点击pager，所以我们选择外层容器的类型为Element Click。具体参数说明见下图。我们之前在《简单数据分析08》中详细讲解过，这里就不多说了。
容器的预览如下图所示：
寻呼机选择过程如下图所示：
3.创建子选择器
这些子选择器比较简单，类型都是文本选择器。我们选择了三种类型的内容：评论用户名、评论内容和评论时间。
4.捕获数据
可以根据Sitemap cxk -> Scrape 的操作路径抓取数据。
5.一些问题
如果你看了我上面的教程，马上爬数据，你可能遇到的第一个问题就是，300w的数据，我需要一直爬下去吗？
听起来很不现实。毕竟Web Scraper针对的数据量比较少，上万的数据算太多了。不管数据有多大，都要考虑爬取时间是否过长，数据如何存储，如何处理。网站的反爬系统（比如突然弹出一个验证码，这个Web Scraper无能为力）。
考虑到这个问题，如果你看过上一篇关于自动控制抓取次数的教程，你可能会想到使用 :nth-of-type(-n+N) 来控制 N 条数据的抓取。如果你尝试一下，你会发现这个方法根本行不通。
失败的原因其实涉及到一点网页知识。如果您有兴趣，可以阅读下面的说明。不感兴趣的可以直接看最后的结论。
就像我之前介绍的更多加载网页和下拉加载网页一样，它们新加载的数据是附加到当前页面的。你不断向下滚动，数据不断加载，网页的滚动条会越来越短。表示所有数据都在同一页面上。
当我们使用：nth-of-type(-n+N) 来控制加载次数的时候，其实就相当于在这个网页上设置了一个计数器。当数据已经累积到我们想要的数量时，它就会停止爬取。
但是对于使用分页器的网页，每翻一页就相当于刷新当前网页，这样每次都会设置一个计数器。
比如你要抓1000条数据，但是第一页只有20条数据，抓到最后一条，还有980条数据。对于一条数据，还有980，一翻页计数器就清零，又变成1000了……所以这种控制数的方法是无效的。
所以结论是，如果一个pager类的网页想要提前结束爬取，唯一的办法就是断网。当然，如果您有更好的解决方案，可以在评论中回复我，我们可以互相讨论。
6.总结
Pager 是一种非常常见的网页分页方法。我们可以通过 Web Scraper 中的 Element click 处理此类网页，并通过断开网络来结束爬取。
●简单的数据分析（六)：Web Scraper翻页-抓取“滚动加载”类型的网页
●简单数据分析（二)：Web Scraper尝鲜，抢豆瓣高分电影
●简单的数据分析（一)：起源，了解Web Scraper和浏览器技巧
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网页表格抓取(如何获取表格信息之前方法？库怎么做？)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-01-27 07:07
网页表格抓取(如何获取表格信息之前方法？库怎么做？)
一、背景
在日常的数据分析工作中，我们经常寻找数据源，所以经常看到网页表格信息，不能直接复制到excel表格中。为了快速获取网页中的表格信息，分析总结，最后向上级汇报。因此，我们需要思考如何更方便快捷地获取信息。当然，正常的网页爬取也是可行的，但是相对复杂一些。这里我们使用pandas库来操作，爬表很容易。
二、必备知识
在开始获取表信息之前，您需要了解一些 pandas 方法。pandas库的文档可以参考：
1、pandas.DataFrame.to_csv 方法：以csv格式保存数据
DataFrame.to_csv(self, path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
2、pandas.read_html方法：将HTML页面中的表格解析成DataFrame对象，返回一个列表。细节：
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
三、爬取表数据
1、分析网站
这个例子的网站地址是：. 经过分析，网站的请求方式是GET，爬取难度比较小。
然后，找到表数据。
最后，代码实现了表格数据的爬取。
import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
from lxml import etree
'''请求头函数'''
def agent():
ua = UserAgent()
# 随机选择chrome、ie、firefox请求头
useragent = random.choice([ua.chrome, ua.ie, ua.firefox])
headers = {
'User-Agent': useragent,
'Referer': 'https: // cn.bing.com /'
}
return headers
'''解析网页数据'''
def parse_html(url):
try:
resp = requests.get(url, headers=agent())
# 将编码方式设置为从内容中分析出的响应内容编码方式
resp.encoding = resp.apparent_encoding
if resp.status_code == 200:
tree = etree.HTML(resp.text)
# 定位获取表格信息
tb = tree.xpath('//table[@id="rk"]')
# 将byte类型解码为str类型
tb = etree.tostring(tb[0], encoding='utf8').decode()
return tb
else:
print('爬取失败')
except Exception as e:
print(e)
def main():
url = 'http://www.compassedu.hk/qs_'
tb = parse_html(url)
# 解析表格数据
df = pd.read_html(tb, encoding='utf-8', header=0)[0]
# 转换成列表嵌套字典的格式
result = list(df.T.to_dict().values())
# 保存为csv格式
df.to_csv('university.csv', index=False)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
结果显示：
四、分析表数据信息
1、编码格式转换
虽然表格数据已经保存到本地.csv文件，但是用excel打开时发现是乱码，但是在代码编辑器中打开时显示正常。是什么原因？事实上，这很简单。在编码时，您经常会遇到编码问题。只需更改excel编码方式，保存为excel格式的数据文件即可。
首先，创建一个 university.xlsx 文件，然后打开它。在“数据”工具栏中，找到“从text/csv导入数据”，选择数据源文件，即网上爬取的universal.csv数据文件。最后点击“导入”
选择文件编码方式，这里选择utf-8的编码方式。这里 csv 数据默认是逗号分隔的，所以不需要选择它。最后点击加载。
2、数据分析
现在数据已经在excel表格中正常显示了，接下来点击“插入”数据透视表，或者使用快捷键ctrl+q。最后点击确定。
然后，在数据透视表中进行调整，分析数据并得出结论。
最后，对于数据量不是很大的情况，利用excel的数据透视表功能，灵活处理、分析、展示数据信息也是一种非常高效的方法。 查看全部
一、背景
在日常的数据分析工作中，我们经常寻找数据源，所以经常看到网页表格信息，不能直接复制到excel表格中。为了快速获取网页中的表格信息，分析总结，最后向上级汇报。因此，我们需要思考如何更方便快捷地获取信息。当然，正常的网页爬取也是可行的，但是相对复杂一些。这里我们使用pandas库来操作，爬表很容易。
二、必备知识
在开始获取表信息之前，您需要了解一些 pandas 方法。pandas库的文档可以参考：
1、pandas.DataFrame.to_csv 方法：以csv格式保存数据
DataFrame.to_csv(self, path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
2、pandas.read_html方法：将HTML页面中的表格解析成DataFrame对象，返回一个列表。细节：
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
三、爬取表数据
1、分析网站
这个例子的网站地址是：. 经过分析，网站的请求方式是GET，爬取难度比较小。
然后，找到表数据。
最后，代码实现了表格数据的爬取。
import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
from lxml import etree
'''请求头函数'''
def agent():
ua = UserAgent()
# 随机选择chrome、ie、firefox请求头
useragent = random.choice([ua.chrome, ua.ie, ua.firefox])
headers = {
'User-Agent': useragent,
'Referer': 'https: // cn.bing.com /'
}
return headers
'''解析网页数据'''
def parse_html(url):
try:
resp = requests.get(url, headers=agent())
# 将编码方式设置为从内容中分析出的响应内容编码方式
resp.encoding = resp.apparent_encoding
if resp.status_code == 200:
tree = etree.HTML(resp.text)
# 定位获取表格信息
tb = tree.xpath('//table[@id="rk"]')
# 将byte类型解码为str类型
tb = etree.tostring(tb[0], encoding='utf8').decode()
return tb
else:
print('爬取失败')
except Exception as e:
print(e)
def main():
url = 'http://www.compassedu.hk/qs_'
tb = parse_html(url)
# 解析表格数据
df = pd.read_html(tb, encoding='utf-8', header=0)[0]
# 转换成列表嵌套字典的格式
result = list(df.T.to_dict().values())
# 保存为csv格式
df.to_csv('university.csv', index=False)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
结果显示：
四、分析表数据信息
1、编码格式转换
虽然表格数据已经保存到本地.csv文件，但是用excel打开时发现是乱码，但是在代码编辑器中打开时显示正常。是什么原因？事实上，这很简单。在编码时，您经常会遇到编码问题。只需更改excel编码方式，保存为excel格式的数据文件即可。
首先，创建一个 university.xlsx 文件，然后打开它。在“数据”工具栏中，找到“从text/csv导入数据”，选择数据源文件，即网上爬取的universal.csv数据文件。最后点击“导入”
选择文件编码方式，这里选择utf-8的编码方式。这里 csv 数据默认是逗号分隔的，所以不需要选择它。最后点击加载。
2、数据分析
现在数据已经在excel表格中正常显示了，接下来点击“插入”数据透视表，或者使用快捷键ctrl+q。最后点击确定。
然后，在数据透视表中进行调整，分析数据并得出结论。
最后，对于数据量不是很大的情况，利用excel的数据透视表功能，灵活处理、分析、展示数据信息也是一种非常高效的方法。 查看全部
网页表格抓取(如何获取表格信息之前方法？库怎么做？)
一、背景
在日常的数据分析工作中，我们经常寻找数据源，所以经常看到网页表格信息，不能直接复制到excel表格中。为了快速获取网页中的表格信息，分析总结，最后向上级汇报。因此，我们需要思考如何更方便快捷地获取信息。当然，正常的网页爬取也是可行的，但是相对复杂一些。这里我们使用pandas库来操作，爬表很容易。
二、必备知识
在开始获取表信息之前，您需要了解一些 pandas 方法。pandas库的文档可以参考：
1、pandas.DataFrame.to_csv 方法：以csv格式保存数据
DataFrame.to_csv(self, path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')
2、pandas.read_html方法：将HTML页面中的表格解析成DataFrame对象，返回一个列表。细节：
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
三、爬取表数据
1、分析网站
这个例子的网站地址是：. 经过分析，网站的请求方式是GET，爬取难度比较小。
然后，找到表数据。
最后，代码实现了表格数据的爬取。
import pandas as pd
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import random
from lxml import etree
'''请求头函数'''
def agent():
ua = UserAgent()
# 随机选择chrome、ie、firefox请求头
useragent = random.choice([ua.chrome, ua.ie, ua.firefox])
headers = {
'User-Agent': useragent,
'Referer': 'https: // cn.bing.com /'
}
return headers
'''解析网页数据'''
def parse_html(url):
try:
resp = requests.get(url, headers=agent())
# 将编码方式设置为从内容中分析出的响应内容编码方式
resp.encoding = resp.apparent_encoding
if resp.status_code == 200:
tree = etree.HTML(resp.text)
# 定位获取表格信息
tb = tree.xpath('//table[@id="rk"]')
# 将byte类型解码为str类型
tb = etree.tostring(tb[0], encoding='utf8').decode()
return tb
else:
print('爬取失败')
except Exception as e:
print(e)
def main():
url = 'http://www.compassedu.hk/qs_'
tb = parse_html(url)
# 解析表格数据
df = pd.read_html(tb, encoding='utf-8', header=0)[0]
# 转换成列表嵌套字典的格式
result = list(df.T.to_dict().values())
# 保存为csv格式
df.to_csv('university.csv', index=False)
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
结果显示：
四、分析表数据信息
1、编码格式转换
虽然表格数据已经保存到本地.csv文件，但是用excel打开时发现是乱码，但是在代码编辑器中打开时显示正常。是什么原因？事实上，这很简单。在编码时，您经常会遇到编码问题。只需更改excel编码方式，保存为excel格式的数据文件即可。
首先，创建一个 university.xlsx 文件，然后打开它。在“数据”工具栏中，找到“从text/csv导入数据”，选择数据源文件，即网上爬取的universal.csv数据文件。最后点击“导入”
选择文件编码方式，这里选择utf-8的编码方式。这里 csv 数据默认是逗号分隔的，所以不需要选择它。最后点击加载。
2、数据分析
现在数据已经在excel表格中正常显示了，接下来点击“插入”数据透视表，或者使用快捷键ctrl+q。最后点击确定。
然后，在数据透视表中进行调整，分析数据并得出结论。
最后，对于数据量不是很大的情况，利用excel的数据透视表功能，灵活处理、分析、展示数据信息也是一种非常高效的方法。
网页表格抓取(基于MSHTML设计开发的原理、程序结构和网页元素属性表格化显示)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2022-01-25 21:08
网页表格抓取(基于MSHTML设计开发的原理、程序结构和网页元素属性表格化显示)
罗进才
【摘要】介绍了基于MSHTML设计开发的网页信息表格提取程序的原理、程序结构和工作流程。使用网页信息提取、网页元素分析、采集配置管理三个功能模块，提取网页信息。其内部相关信息的提取、解析、排序、表格展示，创新性地采用二进制检查机制确认网页属性值和树形路径值，可实现对指定信息的精准提取。本文还说明了程序的操作步骤和实际效果。
【关键词】MSHTML信息自动提取网页元素属性并以表格形式展示
[CLC 编号] G64 [文档识别码] A [文章 编号] 2095-3089 (2017）10-0229-02
介绍
当今是网络飞速发展、信息量迅速膨胀的信息时代。人们通过信息相互交流，了解世界。信息中有很多有价值的信息元素，这些有价值的信息元素大多以网页的形式存在，其内容和格式差异很大。如果通过浏览器浏览阅读是没有问题的，但是如果需要保存和整理某类感兴趣的信息及其内部相关信息，常用的工具一般都有一些不足，比如爬虫工具如网络蜘蛛。无法实现内部相关信息的提取。因此笔者使用MSHTML语言设计了一个网页内部表格抽取自动程序，
1.程序设计思路
1.1 采集原理
众所周知，网页是用 HTML 语言描述的。采集网页中的信息本质是从网页的HTML代码中提取出我们需要的信息。采集 的方式。这会导致以下问题：一是使用不方便。用户不仅需要了解 HTML，还需要了解正则表达式。另外，他们需要在大量的 HTML 代码中找到需要的信息，然后再考虑如何匹配；二是容错性差。，如果代码稍有偏差，会导致文本匹配失败，比如遇到制表符、回车、空格等。
经过长期研究，作者发现MSHTML可以有效解决这些问题。MSHTML是微软公司的一个COM组件，它将所有元素及其属性封装在HTML语言中，可以通过它提供的标准接口访问指定网页的所有元素。
MSHTML 提供丰富的 HTML 文档接口，包括 7 种 IHTMLDocument、IHTMLDocument2、…、IHTMLDocument7 等。其中，IHTMLDocument只有一个Script属性，用于管理页面脚本；IHTMLDocument2接口与C#的HtmlDocument类非常相似（即直接通过Web Browser控件获取的Document属性）；IHTMLDocument3 与 Visual Basic 6.0 相同。一个类似于文档对象的接口，基本上可以使用的方法都在里面。MSHTML 还提供了 IHTMLElement 接口，封装了 HTML 元素的完整操作。通过IHTMLElement可以准确判断HTML元素节点的类型，获取HTML元素节点的所有属性。
1.2 二进制校验机制
通过比较元素属性值，基本可以判断一个元素节点是否为采集的节点。由于网络中网页信息属性值相同的元素节点比例较高，相同属性值不能唯一指定节点为采集，还需要其他约束。通过分析发现，MSHTML还提供了访问当前节点的父节点的功能。我们可以通过回溯父节点来获取该节点在 HTML 文档树中的路径。这样，通过同时比较网页元素的属性值和树形路径值，就可以准确判断该节点是否为需要采集的节点。
使用属性值和树路径值进行元素验证的双重检查机制是作者的创新。该技术不仅可以大大提高采集节点的准确率，保证程序运行的效果，而且由于程序中使用了智能判断语句，保证了程序的运行效率，同时考虑到用户具有良好的用户体验。
1.3主要功能设计
网页信息列表提取程序可以实现网页信息的可配置采集，并将信息列表保存。程序主要分为三个功能模块：
1.网页信息提取功能模块。提供信息提取功能的主界面，输入采集网址，采集页码，启动采集。
2.网页元素分析功能模块。将html代码解析成网页元素列表，自动生成采集项的DOM树路径，方便脚本编写。
3.采集配置管理功能模块。用于管理采集配置，提供添加、编辑、删除等功能。
3.程序的主要功能实现方法
3.1采集配置管理
采集配置信息存储在数据库中，主要由一对主从表记录。主表记录了对应的网站采集配置名、域名、翻页设置、加载等待设置等信息。记录 采集 项的名称、ID、ClassName、TagName 和表格中网页元素的 DOM 树路径。
3.2 网页元素分析
该函数的目标是将网页的 HTML 代码解析为 HTML DOM 网页元素，并列出它们的各种属性值。通过遍历网页的元素，找出想要的采集数据项和下一页的网络元素，记录在采集配置表中，同时添加DOM树采集 项的路径自动记录在配置表中。
3.2 自动提取网页信息
该函数将网页中需要采集的数据项采集转换成数据表，最后以XML文档的形式保存。该程序的工作原理如下：
Step1：遍历网页中的所有元素，count变量记录网页元素的个数。
Step2：将每个元素与采集配置中的采集项配置进行比较，判断该元素是否为采集元素。tab_item是一个adotable变量，记录了当前页面的采集配置，webbro.OleObject.document.all.item(i)变量是网页元素，itembyscript()函数会判断是否网页元素需要采集。
Step3：如果元素需要采集元素，进一步判断数据列缓存行中是否有采集项的数据。如果没有，则将采集 中的数据存入行，如果有，则通过addrec() 函数将采集 中的数据行存入XML 文档。
4.运行测试
4.1 读页
本示例将使用厦门本地知名论坛小鱼社区的帖子进行测试。网页中的html代码会被解析成网页元素列表，并显示在“元素”页面中。
图1 读取页面信息
4.2 配置采集
将操作界面切换到“元素”页面，可以看到网页元素列表，在列表中找到需要采集的网页元素。setup采集 配置如下：
(1） 翻页。首先找到“下一页”链接的网页元素，其tagname属性值为“A”，innertext属性值为“下一页”。设置为“下一页” 采集 项。
(2）作者。所属的网页元素，classname属性值为“readName b”，tagname属性值为“DIV”。
(3）Body.所属页面元素，classname属性值为“tpc_content”，tagname属性值为“DIV”。
(4）DOM树路径。DOM路径是通过网页元素列表自动生成的。
4.3查看采集结果
图 2 采集 结果的表格显示
5.结束语
随着互联网的快速发展，人们对网页元素的需求越来越转向个性化分类和精准提取。之前对所有内容的粗暴的采集方法已经不能满足现在的需求。研究是积极的。
网页信息表格提取程序通过网页信息提取、网页元素分析、采集 配置管理。克服了以往网页信息爬取工具无法提取内部相关网页信息的缺点，使程序的适用性和可扩展性显着提高。而且，该程序创新性地使用了二进制校验机制来确认网页属性值和树形路径值。可以实现对指定信息的准确提取，大大提高了程序结果的准确性。
网页信息表格提取程序虽然在准确性、适用性和可扩展性方面取得了进步，但仍存在一些不足，希望以后能找到更好的解决方案。
1.部分操作界面的用户自动化程序不足，操作比较复杂。
2.海量数据不兼容，处理效率低。由于程序的采集页面使用了WebBrowser技术，采集的效率较低，在处理大数据时会出现效率低的问题。有必要寻找更好的技术方法进行优化。
参考：
[1] 方勇，李寅生. 一种基于DOM状态转移的隐藏网页信息提取算法[J]. 计算机应用与软件, 2015, (09）: 17-21.
[2] 张建英，王家梅，棠雪，胡刚。易文网络信息采集技术研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (12）: 6-8.@ >
[3] 孙宝华. 企业社交媒体主题信息抽取算法研究[J]. 煤炭, 2014, (01）: 72-76.
[4] 金涛．网络爬虫在网页信息提取中的应用研究[J]. 现代计算机（专业版），2012，（01）：16-18.@>
[5]朱志宁，黄庆松．快速中文网页分类方法的实现[J]．山西电子科技, 2008, (04）:7-9.
[6] 高军，王腾蛟，杨冬青，唐世伟。基于Ontology的Web内容两阶段半自动提取方法[J]. 中国计算机学报, 2004, (03）: 310-318.@> 查看全部
罗进才
【摘要】介绍了基于MSHTML设计开发的网页信息表格提取程序的原理、程序结构和工作流程。使用网页信息提取、网页元素分析、采集配置管理三个功能模块，提取网页信息。其内部相关信息的提取、解析、排序、表格展示，创新性地采用二进制检查机制确认网页属性值和树形路径值，可实现对指定信息的精准提取。本文还说明了程序的操作步骤和实际效果。
【关键词】MSHTML信息自动提取网页元素属性并以表格形式展示
[CLC 编号] G64 [文档识别码] A [文章 编号] 2095-3089 (2017）10-0229-02
介绍
当今是网络飞速发展、信息量迅速膨胀的信息时代。人们通过信息相互交流，了解世界。信息中有很多有价值的信息元素，这些有价值的信息元素大多以网页的形式存在，其内容和格式差异很大。如果通过浏览器浏览阅读是没有问题的，但是如果需要保存和整理某类感兴趣的信息及其内部相关信息，常用的工具一般都有一些不足，比如爬虫工具如网络蜘蛛。无法实现内部相关信息的提取。因此笔者使用MSHTML语言设计了一个网页内部表格抽取自动程序，
1.程序设计思路
1.1 采集原理
众所周知，网页是用 HTML 语言描述的。采集网页中的信息本质是从网页的HTML代码中提取出我们需要的信息。采集 的方式。这会导致以下问题：一是使用不方便。用户不仅需要了解 HTML，还需要了解正则表达式。另外，他们需要在大量的 HTML 代码中找到需要的信息，然后再考虑如何匹配；二是容错性差。，如果代码稍有偏差，会导致文本匹配失败，比如遇到制表符、回车、空格等。
经过长期研究，作者发现MSHTML可以有效解决这些问题。MSHTML是微软公司的一个COM组件，它将所有元素及其属性封装在HTML语言中，可以通过它提供的标准接口访问指定网页的所有元素。
MSHTML 提供丰富的 HTML 文档接口，包括 7 种 IHTMLDocument、IHTMLDocument2、…、IHTMLDocument7 等。其中，IHTMLDocument只有一个Script属性，用于管理页面脚本；IHTMLDocument2接口与C#的HtmlDocument类非常相似（即直接通过Web Browser控件获取的Document属性）；IHTMLDocument3 与 Visual Basic 6.0 相同。一个类似于文档对象的接口，基本上可以使用的方法都在里面。MSHTML 还提供了 IHTMLElement 接口，封装了 HTML 元素的完整操作。通过IHTMLElement可以准确判断HTML元素节点的类型，获取HTML元素节点的所有属性。
1.2 二进制校验机制
通过比较元素属性值，基本可以判断一个元素节点是否为采集的节点。由于网络中网页信息属性值相同的元素节点比例较高，相同属性值不能唯一指定节点为采集，还需要其他约束。通过分析发现，MSHTML还提供了访问当前节点的父节点的功能。我们可以通过回溯父节点来获取该节点在 HTML 文档树中的路径。这样，通过同时比较网页元素的属性值和树形路径值，就可以准确判断该节点是否为需要采集的节点。
使用属性值和树路径值进行元素验证的双重检查机制是作者的创新。该技术不仅可以大大提高采集节点的准确率，保证程序运行的效果，而且由于程序中使用了智能判断语句，保证了程序的运行效率，同时考虑到用户具有良好的用户体验。
1.3主要功能设计
网页信息列表提取程序可以实现网页信息的可配置采集，并将信息列表保存。程序主要分为三个功能模块：
1.网页信息提取功能模块。提供信息提取功能的主界面，输入采集网址，采集页码，启动采集。
2.网页元素分析功能模块。将html代码解析成网页元素列表，自动生成采集项的DOM树路径，方便脚本编写。
3.采集配置管理功能模块。用于管理采集配置，提供添加、编辑、删除等功能。
3.程序的主要功能实现方法
3.1采集配置管理
采集配置信息存储在数据库中，主要由一对主从表记录。主表记录了对应的网站采集配置名、域名、翻页设置、加载等待设置等信息。记录 采集 项的名称、ID、ClassName、TagName 和表格中网页元素的 DOM 树路径。
3.2 网页元素分析
该函数的目标是将网页的 HTML 代码解析为 HTML DOM 网页元素，并列出它们的各种属性值。通过遍历网页的元素，找出想要的采集数据项和下一页的网络元素，记录在采集配置表中，同时添加DOM树采集 项的路径自动记录在配置表中。
3.2 自动提取网页信息
该函数将网页中需要采集的数据项采集转换成数据表，最后以XML文档的形式保存。该程序的工作原理如下：
Step1：遍历网页中的所有元素，count变量记录网页元素的个数。
Step2：将每个元素与采集配置中的采集项配置进行比较，判断该元素是否为采集元素。tab_item是一个adotable变量，记录了当前页面的采集配置，webbro.OleObject.document.all.item(i)变量是网页元素，itembyscript()函数会判断是否网页元素需要采集。
Step3：如果元素需要采集元素，进一步判断数据列缓存行中是否有采集项的数据。如果没有，则将采集 中的数据存入行，如果有，则通过addrec() 函数将采集 中的数据行存入XML 文档。
4.运行测试
4.1 读页
本示例将使用厦门本地知名论坛小鱼社区的帖子进行测试。网页中的html代码会被解析成网页元素列表，并显示在“元素”页面中。
图1 读取页面信息
4.2 配置采集
将操作界面切换到“元素”页面，可以看到网页元素列表，在列表中找到需要采集的网页元素。setup采集 配置如下：
(1） 翻页。首先找到“下一页”链接的网页元素，其tagname属性值为“A”，innertext属性值为“下一页”。设置为“下一页” 采集 项。
(2）作者。所属的网页元素，classname属性值为“readName b”，tagname属性值为“DIV”。
(3）Body.所属页面元素，classname属性值为“tpc_content”，tagname属性值为“DIV”。
(4）DOM树路径。DOM路径是通过网页元素列表自动生成的。
4.3查看采集结果
图 2 采集 结果的表格显示
5.结束语
随着互联网的快速发展，人们对网页元素的需求越来越转向个性化分类和精准提取。之前对所有内容的粗暴的采集方法已经不能满足现在的需求。研究是积极的。
网页信息表格提取程序通过网页信息提取、网页元素分析、采集 配置管理。克服了以往网页信息爬取工具无法提取内部相关网页信息的缺点，使程序的适用性和可扩展性显着提高。而且，该程序创新性地使用了二进制校验机制来确认网页属性值和树形路径值。可以实现对指定信息的准确提取，大大提高了程序结果的准确性。
网页信息表格提取程序虽然在准确性、适用性和可扩展性方面取得了进步，但仍存在一些不足，希望以后能找到更好的解决方案。
1.部分操作界面的用户自动化程序不足，操作比较复杂。
2.海量数据不兼容，处理效率低。由于程序的采集页面使用了WebBrowser技术，采集的效率较低，在处理大数据时会出现效率低的问题。有必要寻找更好的技术方法进行优化。
参考：
[1] 方勇，李寅生. 一种基于DOM状态转移的隐藏网页信息提取算法[J]. 计算机应用与软件, 2015, (09）: 17-21.
[2] 张建英，王家梅，棠雪，胡刚。易文网络信息采集技术研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (12）: 6-8.@ >
[3] 孙宝华. 企业社交媒体主题信息抽取算法研究[J]. 煤炭, 2014, (01）: 72-76.
[4] 金涛．网络爬虫在网页信息提取中的应用研究[J]. 现代计算机（专业版），2012，（01）：16-18.@>
[5]朱志宁，黄庆松．快速中文网页分类方法的实现[J]．山西电子科技, 2008, (04）:7-9.
[6] 高军，王腾蛟，杨冬青，唐世伟。基于Ontology的Web内容两阶段半自动提取方法[J]. 中国计算机学报, 2004, (03）: 310-318.@> 查看全部
网页表格抓取(基于MSHTML设计开发的原理、程序结构和网页元素属性表格化显示)
罗进才
【摘要】介绍了基于MSHTML设计开发的网页信息表格提取程序的原理、程序结构和工作流程。使用网页信息提取、网页元素分析、采集配置管理三个功能模块，提取网页信息。其内部相关信息的提取、解析、排序、表格展示，创新性地采用二进制检查机制确认网页属性值和树形路径值，可实现对指定信息的精准提取。本文还说明了程序的操作步骤和实际效果。
【关键词】MSHTML信息自动提取网页元素属性并以表格形式展示
[CLC 编号] G64 [文档识别码] A [文章 编号] 2095-3089 (2017）10-0229-02
介绍
当今是网络飞速发展、信息量迅速膨胀的信息时代。人们通过信息相互交流，了解世界。信息中有很多有价值的信息元素，这些有价值的信息元素大多以网页的形式存在，其内容和格式差异很大。如果通过浏览器浏览阅读是没有问题的，但是如果需要保存和整理某类感兴趣的信息及其内部相关信息，常用的工具一般都有一些不足，比如爬虫工具如网络蜘蛛。无法实现内部相关信息的提取。因此笔者使用MSHTML语言设计了一个网页内部表格抽取自动程序，
1.程序设计思路
1.1 采集原理
众所周知，网页是用 HTML 语言描述的。采集网页中的信息本质是从网页的HTML代码中提取出我们需要的信息。采集 的方式。这会导致以下问题：一是使用不方便。用户不仅需要了解 HTML，还需要了解正则表达式。另外，他们需要在大量的 HTML 代码中找到需要的信息，然后再考虑如何匹配；二是容错性差。，如果代码稍有偏差，会导致文本匹配失败，比如遇到制表符、回车、空格等。
经过长期研究，作者发现MSHTML可以有效解决这些问题。MSHTML是微软公司的一个COM组件，它将所有元素及其属性封装在HTML语言中，可以通过它提供的标准接口访问指定网页的所有元素。
MSHTML 提供丰富的 HTML 文档接口，包括 7 种 IHTMLDocument、IHTMLDocument2、…、IHTMLDocument7 等。其中，IHTMLDocument只有一个Script属性，用于管理页面脚本；IHTMLDocument2接口与C#的HtmlDocument类非常相似（即直接通过Web Browser控件获取的Document属性）；IHTMLDocument3 与 Visual Basic 6.0 相同。一个类似于文档对象的接口，基本上可以使用的方法都在里面。MSHTML 还提供了 IHTMLElement 接口，封装了 HTML 元素的完整操作。通过IHTMLElement可以准确判断HTML元素节点的类型，获取HTML元素节点的所有属性。
1.2 二进制校验机制
通过比较元素属性值，基本可以判断一个元素节点是否为采集的节点。由于网络中网页信息属性值相同的元素节点比例较高，相同属性值不能唯一指定节点为采集，还需要其他约束。通过分析发现，MSHTML还提供了访问当前节点的父节点的功能。我们可以通过回溯父节点来获取该节点在 HTML 文档树中的路径。这样，通过同时比较网页元素的属性值和树形路径值，就可以准确判断该节点是否为需要采集的节点。
使用属性值和树路径值进行元素验证的双重检查机制是作者的创新。该技术不仅可以大大提高采集节点的准确率，保证程序运行的效果，而且由于程序中使用了智能判断语句，保证了程序的运行效率，同时考虑到用户具有良好的用户体验。
1.3主要功能设计
网页信息列表提取程序可以实现网页信息的可配置采集，并将信息列表保存。程序主要分为三个功能模块：
1.网页信息提取功能模块。提供信息提取功能的主界面，输入采集网址，采集页码，启动采集。
2.网页元素分析功能模块。将html代码解析成网页元素列表，自动生成采集项的DOM树路径，方便脚本编写。
3.采集配置管理功能模块。用于管理采集配置，提供添加、编辑、删除等功能。
3.程序的主要功能实现方法
3.1采集配置管理
采集配置信息存储在数据库中，主要由一对主从表记录。主表记录了对应的网站采集配置名、域名、翻页设置、加载等待设置等信息。记录 采集 项的名称、ID、ClassName、TagName 和表格中网页元素的 DOM 树路径。
3.2 网页元素分析
该函数的目标是将网页的 HTML 代码解析为 HTML DOM 网页元素，并列出它们的各种属性值。通过遍历网页的元素，找出想要的采集数据项和下一页的网络元素，记录在采集配置表中，同时添加DOM树采集 项的路径自动记录在配置表中。
3.2 自动提取网页信息
该函数将网页中需要采集的数据项采集转换成数据表，最后以XML文档的形式保存。该程序的工作原理如下：
Step1：遍历网页中的所有元素，count变量记录网页元素的个数。
Step2：将每个元素与采集配置中的采集项配置进行比较，判断该元素是否为采集元素。tab_item是一个adotable变量，记录了当前页面的采集配置，webbro.OleObject.document.all.item(i)变量是网页元素，itembyscript()函数会判断是否网页元素需要采集。
Step3：如果元素需要采集元素，进一步判断数据列缓存行中是否有采集项的数据。如果没有，则将采集 中的数据存入行，如果有，则通过addrec() 函数将采集 中的数据行存入XML 文档。
4.运行测试
4.1 读页
本示例将使用厦门本地知名论坛小鱼社区的帖子进行测试。网页中的html代码会被解析成网页元素列表，并显示在“元素”页面中。
图1 读取页面信息
4.2 配置采集
将操作界面切换到“元素”页面，可以看到网页元素列表，在列表中找到需要采集的网页元素。setup采集 配置如下：
(1） 翻页。首先找到“下一页”链接的网页元素，其tagname属性值为“A”，innertext属性值为“下一页”。设置为“下一页” 采集 项。
(2）作者。所属的网页元素，classname属性值为“readName b”，tagname属性值为“DIV”。
(3）Body.所属页面元素，classname属性值为“tpc_content”，tagname属性值为“DIV”。
(4）DOM树路径。DOM路径是通过网页元素列表自动生成的。
4.3查看采集结果
图 2 采集 结果的表格显示
5.结束语
随着互联网的快速发展，人们对网页元素的需求越来越转向个性化分类和精准提取。之前对所有内容的粗暴的采集方法已经不能满足现在的需求。研究是积极的。
网页信息表格提取程序通过网页信息提取、网页元素分析、采集 配置管理。克服了以往网页信息爬取工具无法提取内部相关网页信息的缺点，使程序的适用性和可扩展性显着提高。而且，该程序创新性地使用了二进制校验机制来确认网页属性值和树形路径值。可以实现对指定信息的准确提取，大大提高了程序结果的准确性。
网页信息表格提取程序虽然在准确性、适用性和可扩展性方面取得了进步，但仍存在一些不足，希望以后能找到更好的解决方案。
1.部分操作界面的用户自动化程序不足，操作比较复杂。
2.海量数据不兼容，处理效率低。由于程序的采集页面使用了WebBrowser技术，采集的效率较低，在处理大数据时会出现效率低的问题。有必要寻找更好的技术方法进行优化。
参考：
[1] 方勇，李寅生. 一种基于DOM状态转移的隐藏网页信息提取算法[J]. 计算机应用与软件, 2015, (09）: 17-21.
[2] 张建英，王家梅，棠雪，胡刚。易文网络信息采集技术研究[J]. 网络安全技术与应用, 2014, (12）: 6-8.@ >
[3] 孙宝华. 企业社交媒体主题信息抽取算法研究[J]. 煤炭, 2014, (01）: 72-76.
[4] 金涛．网络爬虫在网页信息提取中的应用研究[J]. 现代计算机（专业版），2012，（01）：16-18.@>
[5]朱志宁，黄庆松．快速中文网页分类方法的实现[J]．山西电子科技, 2008, (04）:7-9.
[6] 高军，王腾蛟，杨冬青，唐世伟。基于Ontology的Web内容两阶段半自动提取方法[J]. 中国计算机学报, 2004, (03）: 310-318.@>
网页表格抓取(#如何用excel获得股票实时数据#首先找一个提供股票数据)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-01-25 09:03
网页表格抓取(#如何用excel获得股票实时数据#首先找一个提供股票数据)
#如何使用excel获取实时股票数据#
首先，找到一个提供股票数据的 网站。各类财经网站都有股票数据。我们以东方财富为例：
对于沪深A股数据，我们在谷歌浏览器中查看真实网址：
找到对应股票数据的jQuery行，然后查看头文件中的URL：
将此 URL 复制到 Excel，数据 ==> 来自 网站：
点击确定打开Power Query编辑器，如果一切顺利，数据会直接出现：
虽然不是表格，但证明捕获成功。下一步是如何解析这个二进制文件。从google浏览器看，是一个jsoncallback数据包，比json数据多了一个函数名。我们只需要提取两个括号。中间数据可以用json解析。注意总数：4440，我们稍后会使用这个值。
=Json.Document(Text.BetweenDelimiters(Text.FromBinary(Web.Contents(url)),"(",")"))
然后展开数据表：
到目前为止一切顺利，但我们只抓取一页数据，让我们看看：
pn是页码，我们是抓取第三页，pz是每页20条数据，我们有两种方式来抓取所有数据，一种是使用这个pz:20，然后定义一个函数来抓取所有的页码，我在以前的爬网中反复使用过这个。今天我们将尝试直接修改 pz 以一次获取所有数据。其实我们可以尝试改变查询参数。如果我们将 pn 更改为 4，我们将抓取第 4 页。同理，我们把pn修改为200，看看能不能直接抓取200条数据。
那我们试试直接输入5000，能不能全部抓起来：
看起来不错。
还有一个问题，就是数据的标题行都是f开头的，不可读，怎么变成网页中汉字的标题行。
这个问题有点复杂。我们可能不得不检查代码，看看是否能找到替换它的方法。首先，看一下html：
但这是不完整的，有几列需要自定义：
这些指标没有对应的 f 代码。
我们再来看看js文件：
这个文件里面有对应的数据，我们直接复制到Power Query中，处理成列表形式备用：
下一步就是匹配表中的key，修改列名：
首先我们需要匹配出这样一个列表。
List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0})
然后我们可以直接使用 Table.RenameColumns 函数批量修改列名：
Table.RenameColumns(data,List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0}))
我们可以将数据加载到 Excel 中。
如果要最新数据，直接刷新即可。 查看全部
#如何使用excel获取实时股票数据#
首先，找到一个提供股票数据的 网站。各类财经网站都有股票数据。我们以东方财富为例：
对于沪深A股数据，我们在谷歌浏览器中查看真实网址：
找到对应股票数据的jQuery行，然后查看头文件中的URL：
将此 URL 复制到 Excel，数据 ==> 来自 网站：
点击确定打开Power Query编辑器，如果一切顺利，数据会直接出现：
虽然不是表格，但证明捕获成功。下一步是如何解析这个二进制文件。从google浏览器看，是一个jsoncallback数据包，比json数据多了一个函数名。我们只需要提取两个括号。中间数据可以用json解析。注意总数：4440，我们稍后会使用这个值。
=Json.Document(Text.BetweenDelimiters(Text.FromBinary(Web.Contents(url)),"(",")"))
然后展开数据表：
到目前为止一切顺利，但我们只抓取一页数据，让我们看看：
pn是页码，我们是抓取第三页，pz是每页20条数据，我们有两种方式来抓取所有数据，一种是使用这个pz:20，然后定义一个函数来抓取所有的页码，我在以前的爬网中反复使用过这个。今天我们将尝试直接修改 pz 以一次获取所有数据。其实我们可以尝试改变查询参数。如果我们将 pn 更改为 4，我们将抓取第 4 页。同理，我们把pn修改为200，看看能不能直接抓取200条数据。
那我们试试直接输入5000，能不能全部抓起来：
看起来不错。
还有一个问题，就是数据的标题行都是f开头的，不可读，怎么变成网页中汉字的标题行。
这个问题有点复杂。我们可能不得不检查代码，看看是否能找到替换它的方法。首先，看一下html：
但这是不完整的，有几列需要自定义：
这些指标没有对应的 f 代码。
我们再来看看js文件：
这个文件里面有对应的数据，我们直接复制到Power Query中，处理成列表形式备用：
下一步就是匹配表中的key，修改列名：
首先我们需要匹配出这样一个列表。
List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0})
然后我们可以直接使用 Table.RenameColumns 函数批量修改列名：
Table.RenameColumns(data,List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0}))
我们可以将数据加载到 Excel 中。
如果要最新数据，直接刷新即可。 查看全部
网页表格抓取(#如何用excel获得股票实时数据#首先找一个提供股票数据)
#如何使用excel获取实时股票数据#
首先，找到一个提供股票数据的 网站。各类财经网站都有股票数据。我们以东方财富为例：
对于沪深A股数据，我们在谷歌浏览器中查看真实网址：
找到对应股票数据的jQuery行，然后查看头文件中的URL：
将此 URL 复制到 Excel，数据 ==> 来自 网站：
点击确定打开Power Query编辑器，如果一切顺利，数据会直接出现：
虽然不是表格，但证明捕获成功。下一步是如何解析这个二进制文件。从google浏览器看，是一个jsoncallback数据包，比json数据多了一个函数名。我们只需要提取两个括号。中间数据可以用json解析。注意总数：4440，我们稍后会使用这个值。
=Json.Document(Text.BetweenDelimiters(Text.FromBinary(Web.Contents(url)),"(",")"))
然后展开数据表：
到目前为止一切顺利，但我们只抓取一页数据，让我们看看：
pn是页码，我们是抓取第三页，pz是每页20条数据，我们有两种方式来抓取所有数据，一种是使用这个pz:20，然后定义一个函数来抓取所有的页码，我在以前的爬网中反复使用过这个。今天我们将尝试直接修改 pz 以一次获取所有数据。其实我们可以尝试改变查询参数。如果我们将 pn 更改为 4，我们将抓取第 4 页。同理，我们把pn修改为200，看看能不能直接抓取200条数据。
那我们试试直接输入5000，能不能全部抓起来：
看起来不错。
还有一个问题，就是数据的标题行都是f开头的，不可读，怎么变成网页中汉字的标题行。
这个问题有点复杂。我们可能不得不检查代码，看看是否能找到替换它的方法。首先，看一下html：
但这是不完整的，有几列需要自定义：
这些指标没有对应的 f 代码。
我们再来看看js文件：
这个文件里面有对应的数据，我们直接复制到Power Query中，处理成列表形式备用：
下一步就是匹配表中的key，修改列名：
首先我们需要匹配出这样一个列表。
List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0})
然后我们可以直接使用 Table.RenameColumns 函数批量修改列名：
Table.RenameColumns(data,List.RemoveNulls(List.Zip(List.Transform(Table.ColumnNames(data),(x)=>List.RemoveNulls(List.Transform({1..List.Count(n[key])},(y)=>if x=n[key]{y-1} then {x,n[title]{y-1}} else null)))){0}))
我们可以将数据加载到 Excel 中。
如果要最新数据，直接刷新即可。
网页表格抓取(乐思新闻抓取系统乐思文本系统论坛抓取抓取)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 71 次浏览 • 2022-01-24 15:18
网页表格抓取(乐思新闻抓取系统乐思文本系统论坛抓取抓取)
网络是一个巨大的资源宝库。目前，页面数量已超过 400 亿，并且页面数量以每小时惊人的速度增长。它收录许多您需要的有价值的信息，例如潜在客户列表和联系信息，以及竞争产品的价格表。、实时财经新闻、供需信息、论文摘要等。但是，由于关键信息以半结构化或自由文本的形式存在于大量的 HTML 网页中，因此很难直接使用。
乐思软件的主要目标是解决网络信息抓取问题。我们对这个问题进行了3年的研究和实践，为国内外众多客户提供了数百个网页数据抓取服务。在此基础上开发了乐思网络信息采集系统（代号：蓝鲸系统），目前处于国际领先水平。
我们还针对只需要单独应用程序的客户推出了针对性的产品：
乐思新闻抓取系统
乐思文字抓取系统
乐思论坛抓取系统
乐思RSS抓取系统
乐思网络信息实时采集开发包
主要功能
乐思网络信息采集系统的主要功能是：根据用户自定义的任务配置，批量准确提取互联网目标网页中的半结构化和非结构化数据，转化为结构化记录，保存在本地数据库，用于内部使用或外网发布，快速获取外部信息。如下所示：
图1 乐思信息采集系统概念图
除了处理远程网页数据，乐思网络信息采集系统还可以处理本地网页数据、远程或本地文本文件。
乐思网讯采集系统主要用于：门户网站网站新闻数据采集、行业信息数据采集、竞争情报数据采集、数据库营销数据采集等领域
演示和下载
请查看演示并以 PDF 格式下载。如果您需要试用版，请致电 -860-32826 联系我们。 查看全部
网络是一个巨大的资源宝库。目前，页面数量已超过 400 亿，并且页面数量以每小时惊人的速度增长。它收录许多您需要的有价值的信息，例如潜在客户列表和联系信息，以及竞争产品的价格表。、实时财经新闻、供需信息、论文摘要等。但是，由于关键信息以半结构化或自由文本的形式存在于大量的 HTML 网页中，因此很难直接使用。
乐思软件的主要目标是解决网络信息抓取问题。我们对这个问题进行了3年的研究和实践，为国内外众多客户提供了数百个网页数据抓取服务。在此基础上开发了乐思网络信息采集系统（代号：蓝鲸系统），目前处于国际领先水平。
我们还针对只需要单独应用程序的客户推出了针对性的产品：
乐思新闻抓取系统
乐思文字抓取系统
乐思论坛抓取系统
乐思RSS抓取系统
乐思网络信息实时采集开发包
主要功能
乐思网络信息采集系统的主要功能是：根据用户自定义的任务配置，批量准确提取互联网目标网页中的半结构化和非结构化数据，转化为结构化记录，保存在本地数据库，用于内部使用或外网发布，快速获取外部信息。如下所示：
图1 乐思信息采集系统概念图
除了处理远程网页数据，乐思网络信息采集系统还可以处理本地网页数据、远程或本地文本文件。
乐思网讯采集系统主要用于：门户网站网站新闻数据采集、行业信息数据采集、竞争情报数据采集、数据库营销数据采集等领域
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网页表格抓取(乐思新闻抓取系统乐思文本系统论坛抓取抓取)
网络是一个巨大的资源宝库。目前，页面数量已超过 400 亿，并且页面数量以每小时惊人的速度增长。它收录许多您需要的有价值的信息，例如潜在客户列表和联系信息，以及竞争产品的价格表。、实时财经新闻、供需信息、论文摘要等。但是，由于关键信息以半结构化或自由文本的形式存在于大量的 HTML 网页中，因此很难直接使用。
乐思软件的主要目标是解决网络信息抓取问题。我们对这个问题进行了3年的研究和实践，为国内外众多客户提供了数百个网页数据抓取服务。在此基础上开发了乐思网络信息采集系统（代号：蓝鲸系统），目前处于国际领先水平。
我们还针对只需要单独应用程序的客户推出了针对性的产品：
乐思新闻抓取系统
乐思文字抓取系统
乐思论坛抓取系统
乐思RSS抓取系统
乐思网络信息实时采集开发包
主要功能
乐思网络信息采集系统的主要功能是：根据用户自定义的任务配置，批量准确提取互联网目标网页中的半结构化和非结构化数据，转化为结构化记录，保存在本地数据库，用于内部使用或外网发布，快速获取外部信息。如下所示：
图1 乐思信息采集系统概念图
除了处理远程网页数据，乐思网络信息采集系统还可以处理本地网页数据、远程或本地文本文件。
乐思网讯采集系统主要用于：门户网站网站新闻数据采集、行业信息数据采集、竞争情报数据采集、数据库营销数据采集等领域
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网页表格抓取(数据函数制作你去网上搜索要去的海滩潮汐表)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 78 次浏览 • 2022-01-23 18:02
网页表格抓取(数据函数制作你去网上搜索要去的海滩潮汐表)
夏日的海浪和沙滩是避暑的首选，但如果你不是常年住在海边的朋友，对大海的潮汐情况了解不多，所以如果你想拥有一个完美的海边旅行，一定要提前计划，了解你要去的海边的抄袭规则。.
数据采集功能制作
你去网上搜索你想去的海滩的潮汐表，会有很多答案。喜欢这个网站，简单直接，稍微看了下，这个网站的数据格式还是蛮有意思的。方括号 括起来的数据使用时间戳来记录时间。为了正确显示时间，需要一个转换公式将时间戳转换为标准时间。
这种格式也很容易处理。毕竟，它非常整洁。使用“]，[”符号分隔列，然后反转透视，并替换不必要的符号：
接下来是时间转换：
解释这个公式：
([value.1]+8*3600)/24/3600+70*365+19
所以时间戳就是当前时间减去1970-1-1的时间差，以秒为一个数量级来表示。
公式是小数，格式可以改成日期和时间：
以上步骤是爬取单个网页的过程。该 URL 可直接用于爬取数据。有两个关键数据：
一个是12代表端口，另一个是日期
我们把上面的单次抓取过程做成一个函数，用两个参数调用这个函数：
中间有很多步骤，不用管它，只要修改上面的参数和应用参数的位置即可。
另一个问题是如何获取端口的代码？
我们回到网站端口选择页面，有一个端口列表，以文本格式抓取这个页面，简单几步就可以得到一个端口和编号的对照表。
让我们做两个测试：
多个港口同一天的潮汐数据抓取：
使用上面最后一步的结果，自定义列引用函数：
然后展开表，删除不必要的列，加载数据
做一个简单的切片查询：
8月2日全国485个港口的潮汐数据查询已准备就绪。
单港口未来15天潮汐查询
我们要准备一个表格，一个日期列表，转换成文本格式，调用函数：
展开表并加载数据：
让我们将所有这些天的数据放到一张图表中：
可以看出，营口鲅鱼圈是8月2日至4日的大潮，农历七月初二至初四。
8月3日中午12时，潮位退至最低位。如果从沉阳出发，2.5小时到达鲅鱼圈，早上起床吃早餐，出发，中午赶海，晚上返回沉阳。
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夏日的海浪和沙滩是避暑的首选，但如果你不是常年住在海边的朋友，对大海的潮汐情况了解不多，所以如果你想拥有一个完美的海边旅行，一定要提前计划，了解你要去的海边的抄袭规则。.
数据采集功能制作
你去网上搜索你想去的海滩的潮汐表，会有很多答案。喜欢这个网站，简单直接，稍微看了下，这个网站的数据格式还是蛮有意思的。方括号 括起来的数据使用时间戳来记录时间。为了正确显示时间，需要一个转换公式将时间戳转换为标准时间。
这种格式也很容易处理。毕竟，它非常整洁。使用“]，[”符号分隔列，然后反转透视，并替换不必要的符号：
接下来是时间转换：
解释这个公式：
([value.1]+8*3600)/24/3600+70*365+19
所以时间戳就是当前时间减去1970-1-1的时间差，以秒为一个数量级来表示。
公式是小数，格式可以改成日期和时间：
以上步骤是爬取单个网页的过程。该 URL 可直接用于爬取数据。有两个关键数据：
一个是12代表端口，另一个是日期
我们把上面的单次抓取过程做成一个函数，用两个参数调用这个函数：
中间有很多步骤，不用管它，只要修改上面的参数和应用参数的位置即可。
另一个问题是如何获取端口的代码？
我们回到网站端口选择页面，有一个端口列表，以文本格式抓取这个页面，简单几步就可以得到一个端口和编号的对照表。
让我们做两个测试：
多个港口同一天的潮汐数据抓取：
使用上面最后一步的结果，自定义列引用函数：
然后展开表，删除不必要的列，加载数据
做一个简单的切片查询：
8月2日全国485个港口的潮汐数据查询已准备就绪。
单港口未来15天潮汐查询
我们要准备一个表格，一个日期列表，转换成文本格式，调用函数：
展开表并加载数据：
让我们将所有这些天的数据放到一张图表中：
可以看出，营口鲅鱼圈是8月2日至4日的大潮，农历七月初二至初四。
8月3日中午12时，潮位退至最低位。如果从沉阳出发，2.5小时到达鲅鱼圈，早上起床吃早餐，出发，中午赶海，晚上返回沉阳。
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网页表格抓取(数据函数制作你去网上搜索要去的海滩潮汐表)
夏日的海浪和沙滩是避暑的首选，但如果你不是常年住在海边的朋友，对大海的潮汐情况了解不多，所以如果你想拥有一个完美的海边旅行，一定要提前计划，了解你要去的海边的抄袭规则。.
数据采集功能制作
你去网上搜索你想去的海滩的潮汐表，会有很多答案。喜欢这个网站，简单直接，稍微看了下，这个网站的数据格式还是蛮有意思的。方括号 括起来的数据使用时间戳来记录时间。为了正确显示时间，需要一个转换公式将时间戳转换为标准时间。
这种格式也很容易处理。毕竟，它非常整洁。使用“]，[”符号分隔列，然后反转透视，并替换不必要的符号：
接下来是时间转换：
解释这个公式：
([value.1]+8*3600)/24/3600+70*365+19
所以时间戳就是当前时间减去1970-1-1的时间差，以秒为一个数量级来表示。
公式是小数，格式可以改成日期和时间：
以上步骤是爬取单个网页的过程。该 URL 可直接用于爬取数据。有两个关键数据：
一个是12代表端口，另一个是日期
我们把上面的单次抓取过程做成一个函数，用两个参数调用这个函数：
中间有很多步骤，不用管它，只要修改上面的参数和应用参数的位置即可。
另一个问题是如何获取端口的代码？
我们回到网站端口选择页面，有一个端口列表，以文本格式抓取这个页面，简单几步就可以得到一个端口和编号的对照表。
让我们做两个测试：
多个港口同一天的潮汐数据抓取：
使用上面最后一步的结果，自定义列引用函数：
然后展开表，删除不必要的列，加载数据
做一个简单的切片查询：
8月2日全国485个港口的潮汐数据查询已准备就绪。
单港口未来15天潮汐查询
我们要准备一个表格，一个日期列表，转换成文本格式，调用函数：
展开表并加载数据：
让我们将所有这些天的数据放到一张图表中：
可以看出，营口鲅鱼圈是8月2日至4日的大潮，农历七月初二至初四。
8月3日中午12时，潮位退至最低位。如果从沉阳出发，2.5小时到达鲅鱼圈，早上起床吃早餐，出发，中午赶海，晚上返回沉阳。
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网页表格抓取( 小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 70 次浏览 • 2022-01-20 01:12
网页表格抓取(
小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
图纸集2021-08-05
大家好，我是小武
书上接续，我们可以使用Pandas将Excel转成html格式，在文末说了也是对应它的神器！
PS：大家也很乐于助人。我点了30个赞。小舞连忙安排。
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
有一件事要说，我们不得不承认，用 Pandas 爬取表格数据有一定的局限性。
只适合爬Table数据，那我们先看看什么样的网页满足条件？
什么样的网页结构？
用浏览器打开一个网页，用F12检查它的HTML结构，你会发现合格的网页结构有一个共同的特点。
如果你发现 HTML 结构是下面的 Table 格式，你可以直接使用 Pandas。
这看起来不直观，打开了北京地区的空气质量网站。
F12，左侧是网页中的质量指标表，其网页结构完美符合表格数据网页结构。
非常适合和熊猫一起爬行。
pd.read_html()
Pandas 提供了两个函数用于读取和写入 html 格式的文件。这两个功能非常有用。一种很容易将复杂的数据结构（例如 DataFrames）转换为 HTML 表格；另一种不需要复杂的爬虫，只需要几行代码就可以抓取Table表数据，简直就是神器！[1]
具体参数可以查看其官方文档：
就拿刚才的网站开始吧！
这里只添加了几个参数，就是指定列标题的行。使用指南包，只需要两行代码。
对比结果，可以看到成功获取到表格数据。
多种形式
最后一种情况，不知道有没有朋友注意到
得到网页的结果后，也加了一个[0]。这是因为网页上可能有多个表格。在这种情况下，需要列表的切片来指定要获取哪个表。
比如之前的网站，空气质量排名网页显然是由两个表格组成的。
这时候如果用它来获取右边的表格，只需要稍微修改一下即可。
对比一下，可以看到网页右侧的表格是成功获取的。
以上是用来简单爬取静态网页的。但我们之所以使用Python，其实是为了提高效率。但是，如果只有一个网页，用鼠标选择和复制不是更容易吗？所以Python操作的最大优势将体现在批处理操作上。
批量爬取
让我教你如何使用 Pandas 批量抓取 web 表格数据
以新浪金融机构持股汇总数据为例：
一共47个页面，通过for循环构造47个网页url，然后循环爬取。
还是几行代码，很容易解决。
共获得47页1738条数据。
通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握Pandas的批量爬表数据。
参考
[1]
Python读运：天修！Pandas 可以用来写爬虫吗？
人生苦短，学不了Python 查看全部
小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
图纸集2021-08-05
大家好，我是小武
书上接续，我们可以使用Pandas将Excel转成html格式，在文末说了也是对应它的神器！
PS：大家也很乐于助人。我点了30个赞。小舞连忙安排。
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
有一件事要说，我们不得不承认，用 Pandas 爬取表格数据有一定的局限性。
只适合爬Table数据，那我们先看看什么样的网页满足条件？
什么样的网页结构？
用浏览器打开一个网页，用F12检查它的HTML结构，你会发现合格的网页结构有一个共同的特点。
如果你发现 HTML 结构是下面的 Table 格式，你可以直接使用 Pandas。
这看起来不直观，打开了北京地区的空气质量网站。
F12，左侧是网页中的质量指标表，其网页结构完美符合表格数据网页结构。
非常适合和熊猫一起爬行。
pd.read_html()
Pandas 提供了两个函数用于读取和写入 html 格式的文件。这两个功能非常有用。一种很容易将复杂的数据结构（例如 DataFrames）转换为 HTML 表格；另一种不需要复杂的爬虫，只需要几行代码就可以抓取Table表数据，简直就是神器！[1]
具体参数可以查看其官方文档：
就拿刚才的网站开始吧！
这里只添加了几个参数，就是指定列标题的行。使用指南包，只需要两行代码。
对比结果，可以看到成功获取到表格数据。
多种形式
最后一种情况，不知道有没有朋友注意到
得到网页的结果后，也加了一个[0]。这是因为网页上可能有多个表格。在这种情况下，需要列表的切片来指定要获取哪个表。
比如之前的网站，空气质量排名网页显然是由两个表格组成的。
这时候如果用它来获取右边的表格，只需要稍微修改一下即可。
对比一下，可以看到网页右侧的表格是成功获取的。
以上是用来简单爬取静态网页的。但我们之所以使用Python，其实是为了提高效率。但是，如果只有一个网页，用鼠标选择和复制不是更容易吗？所以Python操作的最大优势将体现在批处理操作上。
批量爬取
让我教你如何使用 Pandas 批量抓取 web 表格数据
以新浪金融机构持股汇总数据为例：
一共47个页面，通过for循环构造47个网页url，然后循环爬取。
还是几行代码，很容易解决。
共获得47页1738条数据。
通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握Pandas的批量爬表数据。
参考
[1]
Python读运：天修！Pandas 可以用来写爬虫吗？
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小五书接上文，教你用Pandas将Excel转为html格式)
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
图纸集2021-08-05
大家好，我是小武
书上接续，我们可以使用Pandas将Excel转成html格式，在文末说了也是对应它的神器！
PS：大家也很乐于助人。我点了30个赞。小舞连忙安排。
最简单的爬虫：用 Pandas 爬取表格数据
有一件事要说，我们不得不承认，用 Pandas 爬取表格数据有一定的局限性。
只适合爬Table数据，那我们先看看什么样的网页满足条件？
什么样的网页结构？
用浏览器打开一个网页，用F12检查它的HTML结构，你会发现合格的网页结构有一个共同的特点。
如果你发现 HTML 结构是下面的 Table 格式，你可以直接使用 Pandas。
这看起来不直观，打开了北京地区的空气质量网站。
F12，左侧是网页中的质量指标表，其网页结构完美符合表格数据网页结构。
非常适合和熊猫一起爬行。
pd.read_html()
Pandas 提供了两个函数用于读取和写入 html 格式的文件。这两个功能非常有用。一种很容易将复杂的数据结构（例如 DataFrames）转换为 HTML 表格；另一种不需要复杂的爬虫，只需要几行代码就可以抓取Table表数据，简直就是神器！[1]
具体参数可以查看其官方文档：
就拿刚才的网站开始吧！
这里只添加了几个参数，就是指定列标题的行。使用指南包，只需要两行代码。
对比结果，可以看到成功获取到表格数据。
多种形式
最后一种情况，不知道有没有朋友注意到
得到网页的结果后，也加了一个[0]。这是因为网页上可能有多个表格。在这种情况下，需要列表的切片来指定要获取哪个表。
比如之前的网站，空气质量排名网页显然是由两个表格组成的。
这时候如果用它来获取右边的表格，只需要稍微修改一下即可。
对比一下，可以看到网页右侧的表格是成功获取的。
以上是用来简单爬取静态网页的。但我们之所以使用Python，其实是为了提高效率。但是，如果只有一个网页，用鼠标选择和复制不是更容易吗？所以Python操作的最大优势将体现在批处理操作上。
批量爬取
让我教你如何使用 Pandas 批量抓取 web 表格数据
以新浪金融机构持股汇总数据为例：
一共47个页面，通过for循环构造47个网页url，然后循环爬取。
还是几行代码，很容易解决。
共获得47页1738条数据。
通过以上的小案例，相信大家可以轻松掌握Pandas的批量爬表数据。
参考
[1]
Python读运：天修！Pandas 可以用来写爬虫吗？
人生苦短，学不了Python
网页表格抓取(new)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-01-19 08:16
网页表格抓取(new)
我对网络抓取相对较新，我真的不知道为什么这不起作用，我认为这与我想要抓取的表中的隐藏行有关。我对网络抓取比较陌生，我真的不明白为什么这不起作用，我认为这与我要抓取的表中的隐藏行有关。
我正在尝试通过 for 循环将一个相当简单的表提取到熊猫数据框中。但是，当我尝试使用 find_all('tr') 来提取行时，我最终得到了一个完全空的集合。采集。
这是我的代码：这是我的代码：
url = 'https://pjammcycling.com/home;mode=search;sort=worldRank;view=table;asc=true;f1=France;dsply=100'
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')
table_body = soup.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')
当我打印（行）时，我得到：当我打印（行）时，我得到：
[]
我要使用的for循环是：我要使用的for循环是：
labels = []
data = []
for row in rows:
labels.append(str(row.find_all('td')[0].text))
data.append(str(row.find_all('td')[1].text))
cols = {'Field': labels, 'Data': data}
df = pd.DataFrame(cols)
任何帮助将不胜感激，因为我整个早上都在用头撞墙试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我清除这个问题今天早上我的头撞到墙上试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我解决这个问题
提前谢谢你！提前谢谢！ 查看全部
我对网络抓取相对较新，我真的不知道为什么这不起作用，我认为这与我想要抓取的表中的隐藏行有关。我对网络抓取比较陌生，我真的不明白为什么这不起作用，我认为这与我要抓取的表中的隐藏行有关。
我正在尝试通过 for 循环将一个相当简单的表提取到熊猫数据框中。但是，当我尝试使用 find_all('tr') 来提取行时，我最终得到了一个完全空的集合。采集。
这是我的代码：这是我的代码：
url = 'https://pjammcycling.com/home;mode=search;sort=worldRank;view=table;asc=true;f1=France;dsply=100'
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')
table_body = soup.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')
当我打印（行）时，我得到：当我打印（行）时，我得到：
[]
我要使用的for循环是：我要使用的for循环是：
labels = []
data = []
for row in rows:
labels.append(str(row.find_all('td')[0].text))
data.append(str(row.find_all('td')[1].text))
cols = {'Field': labels, 'Data': data}
df = pd.DataFrame(cols)
任何帮助将不胜感激，因为我整个早上都在用头撞墙试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我清除这个问题今天早上我的头撞到墙上试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我解决这个问题
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网页表格抓取(new)
我对网络抓取相对较新，我真的不知道为什么这不起作用，我认为这与我想要抓取的表中的隐藏行有关。我对网络抓取比较陌生，我真的不明白为什么这不起作用，我认为这与我要抓取的表中的隐藏行有关。
我正在尝试通过 for 循环将一个相当简单的表提取到熊猫数据框中。但是，当我尝试使用 find_all('tr') 来提取行时，我最终得到了一个完全空的集合。采集。
这是我的代码：这是我的代码：
url = 'https://pjammcycling.com/home;mode=search;sort=worldRank;view=table;asc=true;f1=France;dsply=100'
html = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(html.text, 'lxml')
table_body = soup.find('tbody')
rows = table_body.find_all('tr')
当我打印（行）时，我得到：当我打印（行）时，我得到：
[]
我要使用的for循环是：我要使用的for循环是：
labels = []
data = []
for row in rows:
labels.append(str(row.find_all('td')[0].text))
data.append(str(row.find_all('td')[1].text))
cols = {'Field': labels, 'Data': data}
df = pd.DataFrame(cols)
任何帮助将不胜感激，因为我整个早上都在用头撞墙试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我清除这个问题今天早上我的头撞到墙上试图让它工作:(我的谷歌搜索都没有为我解决这个问题
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网页表格抓取( 这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
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网页表格抓取(
这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
这是简易数据分析系列文章的第11期。
原文首发于博客园。
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如 、 、 等，这些标签提供了默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，它可能匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。 查看全部
这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
这是简易数据分析系列文章的第11期。
原文首发于博客园。
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如 、 、 等，这些标签提供了默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，它可能匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。 查看全部
网页表格抓取(
这是简易数据分析系列第11篇文章(图)Datapreview)
这是简易数据分析系列文章的第11期。
原文首发于博客园。
今天我们将讨论如何在 Web 表单中捕获数据。首先我们来分析一下网页中的经典表格是如何组成的。
经典的表格都是关于这些知识点的，没了。让我们编写一个简单的表单 Web Scraper 爬虫。
1.创建站点地图
我们今天的练习 网站 是
%C9%CF%BA%A3&txt道达=%B1%B1%BE%A9
爬虫的内容是爬取上海到北京的所有火车时刻表。
我们首先创建一个收录整个表格的容器，并将Type选择为Table，表示我们要抓取表格。
具体参数如上图所示，因为比较简单，就不多说了。
在此面板下向下滚动，您会发现一个不同的面板。如果你看一下，你会发现这些数据实际上是表数据类型的分类。在这种情况下，他列出了火车、出发站和行驶时间的类别。
在表格列类别中，默认勾选每行内容旁边的选择按钮，这意味着默认捕获这些列的内容。如果您不想爬取某种类型的内容，只需去掉相应的复选框即可。
当你点击保存选择器按钮的时候，你会发现Result键的一些选项报错，说invalid format format无效：
解决这个错误非常简单。一般来说，Result 键名的长度是不够的。您可以添加空格和标点符号。如果仍然出现错误，请尝试更改为英文名称：
解决错误并保存成功后，我们就可以按照Web Scraper的爬取例程抓取数据了。
2.我为什么不建议你使用 Web Scraper 的表格选择器？
如果按照刚才的教程，感觉会很流畅，但是看数据的时候，就傻眼了。
刚开始爬的时候，我们先用Data preview预览数据，发现数据很完美：
抓取数据后，在浏览器的预览面板中预览，会发现trains一栏的数据为null，表示没有抓取到相关内容：
我们下载捕获的CSV文件并在预览器中打开后，我们会发现出现了列车号的数据，但是出发站的数据又为空了！
这不是傻子！
我已经研究这个问题很长时间了。应该是Web Scraper对中文关键词索引的支持不是很友好，所以会抛出一些奇怪的bug，所以不建议大家使用它的Table功能。
如果真的要抓取表数据，可以使用前面的方案，先创建一个Element类型的容器，然后在容器中手动创建一个子选择器，这样就可以避免这个问题了。
以上只是一个原因，另一个原因是，在现代 网站 中，很少有人再使用 HTML 原创表格了。
HTML 为表格提供了基本的标签，例如 、 、 等，这些标签提供了默认样式。优点是可以在互联网刚开发的时候提供开箱即用的表格；缺点是样式过于简单，不易定制。后来很多网站用其他标签来模拟表格，就像PPT用各种大小的块组合成表格一样，很容易自定义：
正因如此，当你使用Table Selector匹配一个表格的时候，它可能匹配不上，因为从Web Scraper的角度来看，你看到的表格是高仿的，根本不是原装的，自然不是。认可。
3.总结
我们不建议直接使用 Web Scraper 的 Table Selector，因为它对中文支持不是很友好，也不太适合现代网页。如果有抢表的需求，可以使用之前创建父子选择器的方法来做。
网页表格抓取(2017年成都会计从业资格考试：谈及pandasread_html)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-01-17 20:21
网页表格抓取(2017年成都会计从业资格考试：谈及pandasread_html)
过去的一切都是序幕。
真正的事情是放手，而不是尽力而为，而不是什么都不做。
文章目录一、简介
一般的爬虫套路无非就是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据的步骤。 requests 库主要用于构造请求，xpath 和正则匹配多用于定位和提取数据。对于一个完整的爬虫来说，代码量可以从几十行到上百行不等。初学者的学习成本相对较高。
说说pandas的read.xxx系列的功能，常用的读取数据的方法有：pd.read_csv()和pd.read_excel()，pd.read_html()用的很少，但是它的作用它非常强大，尤其是当它用于捕获Table数据时，它是一个神器。无需掌握正则表达式或xpath等工具，只需几行代码即可快速抓取网页数据并保存在本地。
二、原理
pandas适合抓取表格数据，先了解一下有表格数据结构的网页，例如：
用Chrome浏览器查看网页的HTML结构，你会发现Table数据有一些共性。一般网页结构如下所示。
...
...
...
...
...
...
...
...
...
网页有以上结构，我们可以尝试使用pandas的pd.read_html()方法直接获取数据。
pd.read_html()的一些主要参数
三、爬行实战实例1
爬取2019年成都空气质量数据（12页数据），目标网址：
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)
9行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据
示例 2
抓取新浪财经基金重仓股数据（25页数据），网址：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)
6行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据：
以后爬一些小数据的时候，只要遇到这种Table数据，可以先试试pd.read_html()方法。 查看全部
过去的一切都是序幕。
真正的事情是放手，而不是尽力而为，而不是什么都不做。
文章目录一、简介
一般的爬虫套路无非就是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据的步骤。 requests 库主要用于构造请求，xpath 和正则匹配多用于定位和提取数据。对于一个完整的爬虫来说，代码量可以从几十行到上百行不等。初学者的学习成本相对较高。
说说pandas的read.xxx系列的功能，常用的读取数据的方法有：pd.read_csv()和pd.read_excel()，pd.read_html()用的很少，但是它的作用它非常强大，尤其是当它用于捕获Table数据时，它是一个神器。无需掌握正则表达式或xpath等工具，只需几行代码即可快速抓取网页数据并保存在本地。
二、原理
pandas适合抓取表格数据，先了解一下有表格数据结构的网页，例如：
用Chrome浏览器查看网页的HTML结构，你会发现Table数据有一些共性。一般网页结构如下所示。
...
...
...
...
...
...
...
...
...
网页有以上结构，我们可以尝试使用pandas的pd.read_html()方法直接获取数据。
pd.read_html()的一些主要参数
三、爬行实战实例1
爬取2019年成都空气质量数据（12页数据），目标网址：
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)
9行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据
示例 2
抓取新浪财经基金重仓股数据（25页数据），网址：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)
6行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据：
以后爬一些小数据的时候，只要遇到这种Table数据，可以先试试pd.read_html()方法。 查看全部
网页表格抓取(2017年成都会计从业资格考试：谈及pandasread_html)
过去的一切都是序幕。
真正的事情是放手，而不是尽力而为，而不是什么都不做。
文章目录一、简介
一般的爬虫套路无非就是发送请求、获取响应、解析网页、提取数据、保存数据的步骤。 requests 库主要用于构造请求，xpath 和正则匹配多用于定位和提取数据。对于一个完整的爬虫来说，代码量可以从几十行到上百行不等。初学者的学习成本相对较高。
说说pandas的read.xxx系列的功能，常用的读取数据的方法有：pd.read_csv()和pd.read_excel()，pd.read_html()用的很少，但是它的作用它非常强大，尤其是当它用于捕获Table数据时，它是一个神器。无需掌握正则表达式或xpath等工具，只需几行代码即可快速抓取网页数据并保存在本地。
二、原理
pandas适合抓取表格数据，先了解一下有表格数据结构的网页，例如：
用Chrome浏览器查看网页的HTML结构，你会发现Table数据有一些共性。一般网页结构如下所示。
...
...
...
...
...
...
...
...
...
网页有以上结构，我们可以尝试使用pandas的pd.read_html()方法直接获取数据。
pd.read_html()的一些主要参数
三、爬行实战实例1
爬取2019年成都空气质量数据（12页数据），目标网址：
import pandas as pd
dates = pd.date_range('20190101', '20191201', freq='MS').strftime('%Y%m') # 构造出日期序列 便于之后构造url
for i in range(len(dates)):
df = pd.read_html(f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-{dates[i]}.html', encoding='gbk', header=0)[0]
if i == 0:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False) # 追加写入
i += 1
else:
df.to_csv('2019年成都空气质量数据.csv', mode='a+', index=False, header=False)
9行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据
示例 2
抓取新浪财经基金重仓股数据（25页数据），网址：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for i in range(1, 26):
url = f'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vComStockHold/kind/jjzc/index.phtml?p={i}'
df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列
df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False)
6行代码就搞定了，爬取速度也很快。
查看保存的数据：
以后爬一些小数据的时候，只要遇到这种Table数据，可以先试试pd.read_html()方法。
网页表格抓取(不同时间段的网络表格数据节点获取需要注意的事项！)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2022-01-16 22:14
网页表格抓取(不同时间段的网络表格数据节点获取需要注意的事项！)
(1）数据URL获取
网易财经、新浪财经等网站数据均可免费获取。我们可以使用爬虫的方式（通过rvest包）来抓取对应的网站表数据，我们先在网易财经中抓取600550，例如2019年第三季度的数据，其URL为：
,
可以看出，不同时间段的网址是有规律的，只需要更改里面的股票代码、年份、季节，就可以循环爬取多只股票的网页。
(2）网络表单数据节点获取
我们需要解析网页表数据的节点。除了系统地掌握网页设计的原理和基本结构外，我们还可以通过FireFox（Firebug插件）和Chrome浏览器对网页结构进行解析，得到相应的分支结构点。这里我们使用火狐浏览器，找到我们需要的表位置后（如何找到表位置请自行探索），右键复制XPath路径。
表格部分的 XPath 是 /html/body/div[2]/div[4]/table[1]。
(3）获取单只股票的单页数据
library(rvest)
symbol=600550
year=2019
season=3
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
此时的web.table就是爬取的数据
(4）获取单个股票的多页数据并合并
library(lubridate)
symbol=600550
from="2001-05-28"
from=as.Date(from)
to=Sys.Date()
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")#生成以季度为开始的时间序列
year.id=year(time.index)#获取年份
quarter.id=quarter(time.index)#获取季度
price=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t]
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
price[[t]]=web.table
}
(5）抓取多只股票的多页数据并将它们合并
get.wangyi.stock=function(symbol,from,to){
from=as.Date(from)
to=as.Date(to)
if(mday(from==1)){
from=from-1
}
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")
year.id=year(time.index)
quarter.id=quarter(time.index)
prices=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t] url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
prices[[t]]=web.table
}
}
to=Sys.Date()
stock.index=matrix(nrow=6,ncol=2)
stock.index[,1]=c("600550.ss","600192.ss","600152.ss","600644.ss","600885.ss","600151.ss")
stock.index[,2]=c("2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28")
for(i in nrow(stock.index)){
symbol=stock.index[i,1]
from=stock.index[i,2]
prices=get.wangyi.stock(symbol,from,to)
filenames=paste0("D://dataset//",symbol,".csv")
}
(6）读取所有A股数据
我们还可以将所有A股代码整理成一个文件，读取后可以实现所有A股股票数据的实时更新。这种方法可以用来建立我们自己的数据库进行实时分析。同时，通过网络爬虫，我们还可以爬取大量有意义的数据并实时更新。 查看全部
(1）数据URL获取
网易财经、新浪财经等网站数据均可免费获取。我们可以使用爬虫的方式（通过rvest包）来抓取对应的网站表数据，我们先在网易财经中抓取600550，例如2019年第三季度的数据，其URL为：
,
可以看出，不同时间段的网址是有规律的，只需要更改里面的股票代码、年份、季节，就可以循环爬取多只股票的网页。
(2）网络表单数据节点获取
我们需要解析网页表数据的节点。除了系统地掌握网页设计的原理和基本结构外，我们还可以通过FireFox（Firebug插件）和Chrome浏览器对网页结构进行解析，得到相应的分支结构点。这里我们使用火狐浏览器，找到我们需要的表位置后（如何找到表位置请自行探索），右键复制XPath路径。
表格部分的 XPath 是 /html/body/div[2]/div[4]/table[1]。
(3）获取单只股票的单页数据
library(rvest)
symbol=600550
year=2019
season=3
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
此时的web.table就是爬取的数据
(4）获取单个股票的多页数据并合并
library(lubridate)
symbol=600550
from="2001-05-28"
from=as.Date(from)
to=Sys.Date()
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")#生成以季度为开始的时间序列
year.id=year(time.index)#获取年份
quarter.id=quarter(time.index)#获取季度
price=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t]
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
price[[t]]=web.table
}
(5）抓取多只股票的多页数据并将它们合并
get.wangyi.stock=function(symbol,from,to){
from=as.Date(from)
to=as.Date(to)
if(mday(from==1)){
from=from-1
}
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")
year.id=year(time.index)
quarter.id=quarter(time.index)
prices=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t] url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
prices[[t]]=web.table
}
}
to=Sys.Date()
stock.index=matrix(nrow=6,ncol=2)
stock.index[,1]=c("600550.ss","600192.ss","600152.ss","600644.ss","600885.ss","600151.ss")
stock.index[,2]=c("2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28")
for(i in nrow(stock.index)){
symbol=stock.index[i,1]
from=stock.index[i,2]
prices=get.wangyi.stock(symbol,from,to)
filenames=paste0("D://dataset//",symbol,".csv")
}
(6）读取所有A股数据
我们还可以将所有A股代码整理成一个文件，读取后可以实现所有A股股票数据的实时更新。这种方法可以用来建立我们自己的数据库进行实时分析。同时，通过网络爬虫，我们还可以爬取大量有意义的数据并实时更新。 查看全部
网页表格抓取(不同时间段的网络表格数据节点获取需要注意的事项！)
(1）数据URL获取
网易财经、新浪财经等网站数据均可免费获取。我们可以使用爬虫的方式（通过rvest包）来抓取对应的网站表数据，我们先在网易财经中抓取600550，例如2019年第三季度的数据，其URL为：
,
可以看出，不同时间段的网址是有规律的，只需要更改里面的股票代码、年份、季节，就可以循环爬取多只股票的网页。
(2）网络表单数据节点获取
我们需要解析网页表数据的节点。除了系统地掌握网页设计的原理和基本结构外，我们还可以通过FireFox（Firebug插件）和Chrome浏览器对网页结构进行解析，得到相应的分支结构点。这里我们使用火狐浏览器，找到我们需要的表位置后（如何找到表位置请自行探索），右键复制XPath路径。
表格部分的 XPath 是 /html/body/div[2]/div[4]/table[1]。
(3）获取单只股票的单页数据
library(rvest)
symbol=600550
year=2019
season=3
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
此时的web.table就是爬取的数据
(4）获取单个股票的多页数据并合并
library(lubridate)
symbol=600550
from="2001-05-28"
from=as.Date(from)
to=Sys.Date()
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")#生成以季度为开始的时间序列
year.id=year(time.index)#获取年份
quarter.id=quarter(time.index)#获取季度
price=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t]
url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
price[[t]]=web.table
}
(5）抓取多只股票的多页数据并将它们合并
get.wangyi.stock=function(symbol,from,to){
from=as.Date(from)
to=as.Date(to)
if(mday(from==1)){
from=from-1
}
time.index=seq(from=from,to=to,by="quarter")
year.id=year(time.index)
quarter.id=quarter(time.index)
prices=list()
for(t in 1:length(time.index)){
year=year.id[t]
season=quarter.id[t] url=paste0("http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_",symbol,".html?year=",year,"&season=",season)
web=read_html(url)
xpath="/html/body/div[2]/div[4]/table[1]"
web.table=web%>%html_nodes(xpath=xpath)%>%html_table()
web.table=web.table[[1]][-1,]
prices[[t]]=web.table
}
}
to=Sys.Date()
stock.index=matrix(nrow=6,ncol=2)
stock.index[,1]=c("600550.ss","600192.ss","600152.ss","600644.ss","600885.ss","600151.ss")
stock.index[,2]=c("2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28","2017-05-28")
for(i in nrow(stock.index)){
symbol=stock.index[i,1]
from=stock.index[i,2]
prices=get.wangyi.stock(symbol,from,to)
filenames=paste0("D://dataset//",symbol,".csv")
}
(6）读取所有A股数据
我们还可以将所有A股代码整理成一个文件，读取后可以实现所有A股股票数据的实时更新。这种方法可以用来建立我们自己的数据库进行实时分析。同时，通过网络爬虫，我们还可以爬取大量有意义的数据并实时更新。
网页表格抓取(DIV+CSS的网页布局对SEO有很重要的影响)
网站优化 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-01-16 17:03
网页表格抓取(DIV+CSS的网页布局对SEO有很重要的影响)
DIV+CSS是网站标准（或“WEB标准”）中常用的术语之一，通常用来解释与HTML网页设计语言中表格定位方式的区别，因为XHTML网站在设计标准中不再使用表格定位技术，而是通过DIV+CSS的方式实现各种定位。
SEO指的是搜索引擎优化，主要是通过优化网站的结构、标签、布局、关键词等方面，让搜索引擎更容易抓取网站的内容，并让< @网站 网站 的每个网页在其他搜索引擎中获得更高的分数，从而获得更好的排名。DIV+CSS页面布局对SEO有非常重要的影响。具体来说，有什么好处？
DIV+CSS页面布局对SEO的好处一、没有表格嵌套问题
很多“网站如何推广”文章声称搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这并没有得到搜索引擎的官方证实。我的几次实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，Spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页面。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表中，爬虫会跳过这一段，爬取时不爬取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处二、精益代码
使用DIVCSS布局，简化了页面代码，相信懂XHTML的人都知道。观看更多 HTML 教程内容。
代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛的爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；爬了，就会受到蜘蛛的欢迎，这对收录的数量来说是一个很大的好处。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers（seo 工作者）在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处三、搜索引擎排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，还没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。
DIV+CSS网页布局对SEO的好处四、提高网页访问速度
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提高，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为页面无法访问，影响收录及其权重。
真正的SEOers（seo工作者）不只是为了追求收录，排名、快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整个搜索引擎优化和营销非常有利。
抛开DIV+CSS从另一个角度对SEO的有利影响。这种 div+css 布局也很有好处。可以说，它其实是最流行的网页布局方式。但是要加快我们的 网站 速度，便于管理和修改。当然，div+css布局也有不完善的地方，比如他的css样式表和各种浏览器不兼容。当然，如果你是div+css的高手，相信这并不难！ 查看全部
DIV+CSS是网站标准（或“WEB标准”）中常用的术语之一，通常用来解释与HTML网页设计语言中表格定位方式的区别，因为XHTML网站在设计标准中不再使用表格定位技术，而是通过DIV+CSS的方式实现各种定位。
SEO指的是搜索引擎优化，主要是通过优化网站的结构、标签、布局、关键词等方面，让搜索引擎更容易抓取网站的内容，并让< @网站 网站 的每个网页在其他搜索引擎中获得更高的分数，从而获得更好的排名。DIV+CSS页面布局对SEO有非常重要的影响。具体来说，有什么好处？
DIV+CSS页面布局对SEO的好处一、没有表格嵌套问题
很多“网站如何推广”文章声称搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这并没有得到搜索引擎的官方证实。我的几次实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，Spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页面。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表中，爬虫会跳过这一段，爬取时不爬取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处二、精益代码
使用DIVCSS布局，简化了页面代码，相信懂XHTML的人都知道。观看更多 HTML 教程内容。
代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛的爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；爬了，就会受到蜘蛛的欢迎，这对收录的数量来说是一个很大的好处。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers（seo 工作者）在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处三、搜索引擎排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，还没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。
DIV+CSS网页布局对SEO的好处四、提高网页访问速度
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提高，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为页面无法访问，影响收录及其权重。
真正的SEOers（seo工作者）不只是为了追求收录，排名、快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整个搜索引擎优化和营销非常有利。
抛开DIV+CSS从另一个角度对SEO的有利影响。这种 div+css 布局也很有好处。可以说，它其实是最流行的网页布局方式。但是要加快我们的 网站 速度，便于管理和修改。当然，div+css布局也有不完善的地方，比如他的css样式表和各种浏览器不兼容。当然，如果你是div+css的高手，相信这并不难！ 查看全部
网页表格抓取(DIV+CSS的网页布局对SEO有很重要的影响)
DIV+CSS是网站标准（或“WEB标准”）中常用的术语之一，通常用来解释与HTML网页设计语言中表格定位方式的区别，因为XHTML网站在设计标准中不再使用表格定位技术，而是通过DIV+CSS的方式实现各种定位。
SEO指的是搜索引擎优化，主要是通过优化网站的结构、标签、布局、关键词等方面，让搜索引擎更容易抓取网站的内容，并让< @网站 网站 的每个网页在其他搜索引擎中获得更高的分数，从而获得更好的排名。DIV+CSS页面布局对SEO有非常重要的影响。具体来说，有什么好处？
DIV+CSS页面布局对SEO的好处一、没有表格嵌套问题
很多“网站如何推广”文章声称搜索引擎一般不会抓取超过三层的表格嵌套，这并没有得到搜索引擎的官方证实。我的几次实验结果都没有完全出来，但是根据目前的情况，Spider爬取Table布局的页面，遇到多级表格嵌套时会跳过嵌套内容或者直接放弃整个页面。
使用表格布局，为了达到一定的视觉效果，必须应用多个表格。如果核心内容在嵌套表中，爬虫会跳过这一段，爬取时不爬取页面的核心，页面变成相似页面。网站 中的相似页面太多会影响排名和域名信任。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处二、精益代码
使用DIVCSS布局，简化了页面代码，相信懂XHTML的人都知道。观看更多 HTML 教程内容。
代码简化带来的直接好处有两个：一是提高蜘蛛的爬取效率，可以在最短的时间内爬取整个页面，有利于收录的质量；爬了，就会受到蜘蛛的欢迎，这对收录的数量来说是一个很大的好处。
DIV+CSS布局基本不存在这样的问题。从技术角度来看，XHTML 在控制样式时不需要过多的嵌套。
虽然这个还没有得到证实，但是建议使用Table布局的朋友在设计的时候尽量不要使用多层表格嵌套。SEOers（seo 工作者）在 文章 中对此进行了解释，我相信他们并非没有根据。
DIV+CSS页面布局对SEO的好处三、搜索引擎排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局一般在设计完成后会尽可能的完美，通过W3C的验证。到目前为止，还没有搜索引擎表明排名规则会偏爱 网站 或符合 W3C 标准的页面，但事实证明，使用 XTHML 模式的 网站 通常排名很好。
DIV+CSS网页布局对SEO的好处四、提高网页访问速度
与Table布局相比，DIV+CSS布局减少了页面代码，加载速度大大提高，在蜘蛛爬行时非常有利。页面代码过多可能会导致爬取超时，蜘蛛会认为页面无法访问，影响收录及其权重。
真正的SEOers（seo工作者）不只是为了追求收录，排名、快速的响应速度是提升用户体验的基础，这对整个搜索引擎优化和营销非常有利。
抛开DIV+CSS从另一个角度对SEO的有利影响。这种 div+css 布局也很有好处。可以说，它其实是最流行的网页布局方式。但是要加快我们的 网站 速度，便于管理和修改。当然，div+css布局也有不完善的地方，比如他的css样式表和各种浏览器不兼容。当然，如果你是div+css的高手，相信这并不难！
