pandas之read_html爬虫

Pandas之read_html爬虫

一.简介

我们常用的爬虫工具就是urllib和requests.但是我们还没有用过pandas.read_html来爬虫吧,但是他只能爬取table属性内容table,因此功能有所局限.接下来我们分别使用上述方法来实现,来对比一下效果

二.requests爬取

import requests
from lxml import etree
import pandas as pd

headers={
    "User-Agent":'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36'
}

url="https://www.kuaidaili.com/free/inha/1/"

response=requests.get(url,headers=headers)
response.encoding='utf-8'
html=response.text
root=etree.HTML(html)

Ip_list=root.xpath('//td[@data-title="IP"]/text()')
Port_list=root.xpath('//td[@data-title="PORT"]/text()')
Anonymity_list=root.xpath('//td[@data-title="匿名度"]/text()')
Types_list=root.xpath('//td[@data-title="类型"]/text()')
Locate_list=root.xpath('//td[@data-title="位置"]/text()')
Respondingspeed_list=root.xpath('//td[@data-title="响应速度"]/text()')
ValidTime_list=root.xpath('//td[@data-title="最后验证时间"]/text()')

df=pd.DataFrame()

df["IP"]=Ip_list
df["PORT"]=Port_list
df["匿名度"]=Anonymity_list
df["类型"]=Types_list
df["位置"]=Locate_list
df["响应速度"]=Respondingspeed_list
df["最后验证时间"]=ValidTime_list

df

	IP	PORT	匿名度	类型	位置	响应速度	最后验证时间
0	163.204.240.35	9999	高匿名	HTTP	广东省汕尾市联通	1秒	2020-04-24 09:31:01
1	113.195.16.66	9999	高匿名	HTTP	江西省九江市联通	3秒	2020-04-24 08:31:01
2	27.43.188.27	9999	高匿名	HTTP	广东省揭阳市联通	1秒	2020-04-24 07:31:02
3	113.208.115.190	8118	高匿名	HTTP	北京市朝阳区北京商务中心区通信科技有限公司电信	0.4秒	2020-04-24 06:31:01
4	125.110.100.170	9000	高匿名	HTTP	浙江省温州市电信	0.8秒	2020-04-24 05:31:01
5	1.198.72.19	9999	高匿名	HTTP	河南省济源市电信	3秒	2020-04-24 04:31:01
6	121.232.199.174	9000	高匿名	HTTP	江苏省镇江市电信	3秒	2020-04-24 03:31:01
7	106.110.65.16	8118	高匿名	HTTP	江苏省徐州市电信	2秒	2020-04-24 02:31:01
8	163.204.246.152	9999	高匿名	HTTP	广东省汕尾市联通	2秒	2020-04-24 01:31:02
9	60.168.207.82	1133	高匿名	HTTP	安徽省合肥市电信	3秒	2020-04-24 00:31:01
10	183.166.21.218	9999	高匿名	HTTP	安徽省淮南市电信	3秒	2020-04-23 23:31:01
11	122.243.13.206	9000	高匿名	HTTP	浙江省金华市电信	0.5秒	2020-04-23 22:31:01
12	110.243.2.66	9999	高匿名	HTTP	河北省唐山市联通	0.9秒	2020-04-23 21:31:01
13	171.13.203.95	9999	高匿名	HTTP	河南省鹤壁市电信	3秒	2020-04-23 20:31:01
14	163.204.245.179	9999	高匿名	HTTP	广东省汕尾市联通	2秒	2020-04-23 19:31:02

df.to_csv("free_proxy1.csv",mode="a+",header=1,index=0,encoding="utf-8")

如果要实现多页爬虫,则设置一个for循环就可：


def Get_data(url):
    response=requests.get(url,headers=headers)
    response.encoding='utf-8'
    html=response.text
    root=etree.HTML(html)
    
    return root

def Parse_data(root):
    
    Ip_list=root.xpath('//td[@data-title="IP"]/text()')
    Port_list=root.xpath('//td[@data-title="PORT"]/text()')
    Anonymity_list=root.xpath('//td[@data-title="匿名度"]/text()')
    Types_list=root.xpath('//td[@data-title="类型"]/text()')
    Locate_list=root.xpath('//td[@data-title="位置"]/text()')
    Respondingspeed_list=root.xpath('//td[@data-title="响应速度"]/text()')
    ValidTime_list=root.xpath('//td[@data-title="最后验证时间"]/text()')
    
    df=pd.DataFrame()

    df["IP"]=Ip_list
    df["PORT"]=Port_list
    df["匿名度"]=Anonymity_list
    df["类型"]=Types_list
    df["位置"]=Locate_list
    df["响应速度"]=Respondingspeed_list
    df["最后验证时间"]=ValidTime_list
    
    return df
    
    df.to_csv("free_proxy2.csv",mode="a+",header=None,index=None,encoding="utf-8")
    
def main():
    
    start_page=int(input("开始页面(1<=)："))
    end_page=int(input("结束页面(1<=)："))
    
    base_url="https://www.kuaidaili.com/free/inha/{}/"
    
    for i in range(start_page,end_page+1):
        
        print("解析第{}页".format(i))
        
        url=base_url.format(i)
        
        root=Get_data(url)
        df=Parse_data(root)
        
        df.to_csv("free_proxy2.csv",mode="a+",header=1,index=0,encoding="utf-8")
        
if __name__=="__main__":
    
    main()

开始页面(1<=)： 1
结束页面(1<=)： 2


解析第1页
解析第2页

三.read_html爬取

import pandas as pd

url="https://www.kuaidaili.com/free/inha/1/"

df=pd.read_html(url,encoding="utf-8")[0] # [0]：表示第一个table，多个table需要指定，如果不指定默认第一个

df.to_csv("free_proxy3.csv",mode="a+",header=1,index=0,encoding="utf-8")

df

	IP	PORT	匿名度	类型	位置	响应速度	最后验证时间
0	175.43.151.48	9999	高匿名	HTTP	福建省泉州市联通	1秒	2020-04-24 11:31:01
1	1.193.245.3	9999	高匿名	HTTP	河南省鹤壁市电信	1秒	2020-04-24 10:31:02
2	163.204.240.35	9999	高匿名	HTTP	广东省汕尾市联通	1秒	2020-04-24 09:31:01
3	113.195.16.66	9999	高匿名	HTTP	江西省九江市联通	3秒	2020-04-24 08:31:01
4	27.43.188.27	9999	高匿名	HTTP	广东省揭阳市联通	1秒	2020-04-24 07:31:02
5	113.208.115.190	8118	高匿名	HTTP	北京市朝阳区北京商务中心区通信科技有限公司电信	0.4秒	2020-04-24 06:31:01
6	125.110.100.170	9000	高匿名	HTTP	浙江省温州市电信	0.8秒	2020-04-24 05:31:01
7	1.198.72.19	9999	高匿名	HTTP	河南省济源市电信	3秒	2020-04-24 04:31:01
8	121.232.199.174	9000	高匿名	HTTP	江苏省镇江市电信	3秒	2020-04-24 03:31:01
9	106.110.65.16	8118	高匿名	HTTP	江苏省徐州市电信	2秒	2020-04-24 02:31:01
10	163.204.246.152	9999	高匿名	HTTP	广东省汕尾市联通	2秒	2020-04-24 01:31:02
11	60.168.207.82	1133	高匿名	HTTP	安徽省合肥市电信	3秒	2020-04-24 00:31:01
12	183.166.21.218	9999	高匿名	HTTP	安徽省淮南市电信	3秒	2020-04-23 23:31:01
13	122.243.13.206	9000	高匿名	HTTP	浙江省金华市电信	0.5秒	2020-04-23 22:31:01
14	110.243.2.66	9999	高匿名	HTTP	河北省唐山市联通	0.9秒	2020-04-23 21:31:01

read_html函数的源码：

def 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,
):
    r"""
    Read HTML tables into a ``list`` of ``DataFrame`` objects.

    Parameters
    ----------
    io : str, path object or file-like object
        A URL, a file-like object, or a raw string containing HTML. Note that
        lxml only accepts the http, ftp and file url protocols. If you have a
        URL that starts with ``'https'`` you might try removing the ``'s'``.

    match : str or compiled regular expression, optional
        The set of tables containing text matching this regex or string will be
        returned. Unless the HTML is extremely simple you will probably need to
        pass a non-empty string here. Defaults to '.+' (match any non-empty
        string). The default value will return all tables contained on a page.
        This value is converted to a regular expression so that there is
        consistent behavior between Beautiful Soup and lxml.

    flavor : str or None
        The parsing engine to use. 'bs4' and 'html5lib' are synonymous with
        each other, they are both there for backwards compatibility. The
        default of ``None`` tries to use ``lxml`` to parse and if that fails it
        falls back on ``bs4`` + ``html5lib``.

    header : int or list-like or None, optional
        The row (or list of rows for a :class:`~pandas.MultiIndex`) to use to
        make the columns headers.

    index_col : int or list-like or None, optional
        The column (or list of columns) to use to create the index.

    skiprows : int or list-like or slice or None, optional
        Number of rows to skip after parsing the column integer. 0-based. If a
        sequence of integers or a slice is given, will skip the rows indexed by
        that sequence.  Note that a single element sequence means 'skip the nth
        row' whereas an integer means 'skip n rows'.

    attrs : dict or None, optional
        This is a dictionary of attributes that you can pass to use to identify
        the table in the HTML. These are not checked for validity before being
        passed to lxml or Beautiful Soup. However, these attributes must be
        valid HTML table attributes to work correctly. For example, ::

            attrs = {'id': 'table'}

        is a valid attribute dictionary because the 'id' HTML tag attribute is
        a valid HTML attribute for *any* HTML tag as per `this document
        <http://www.w3.org/TR/html-markup/global-attributes.html>`__. ::

            attrs = {'asdf': 'table'}

        is *not* a valid attribute dictionary because 'asdf' is not a valid
        HTML attribute even if it is a valid XML attribute.  Valid HTML 4.01
        table attributes can be found `here
        <http://www.w3.org/TR/REC-html40/struct/tables.html#h-11.2>`__. A
        working draft of the HTML 5 spec can be found `here
        <http://www.w3.org/TR/html-markup/table.html>`__. It contains the
        latest information on table attributes for the modern web.

    parse_dates : bool, optional
        See :func:`~read_csv` for more details.

    thousands : str, optional
        Separator to use to parse thousands. Defaults to ``','``.

    encoding : str or None, optional
        The encoding used to decode the web page. Defaults to ``None``.``None``
        preserves the previous encoding behavior, which depends on the
        underlying parser library (e.g., the parser library will try to use
        the encoding provided by the document).

    decimal : str, default '.'
        Character to recognize as decimal point (e.g. use ',' for European
        data).

    converters : dict, default None
        Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can
        either be integers or column labels, values are functions that take one
        input argument, the cell (not column) content, and return the
        transformed content.

    na_values : iterable, default None
        Custom NA values.

    keep_default_na : bool, default True
        If na_values are specified and keep_default_na is False the default NaN
        values are overridden, otherwise they're appended to.

    displayed_only : bool, default True
        Whether elements with "display: none" should be parsed.

io：接收网址，文件，字符串。网址不接受https，尝试去掉s后爬取
match：正则表达式，返回与正则表达式匹配的表格。默认".+"
flavor：解析器。默认为(“lxml”,“bs4”)
header：指定列标题所在的行
index_col：指定行标题对应的列
skiprows：跳过第n行
attrs：传递一个字典，标示表格的属性值
parse_dates：解析日期
thousands：千位分隔符
encoding：编码方式
decimal：小数点指示，默认使用"."
converters：转换某些列的函数的字典
na_values：标示那些为NA的值
keep_default_na：保持默认的NA值，与na_values一起使用
displayed_only：是否应解析具有"display:none"的元素。默认为True

缺点：如果网站需要使用用户代理(User_Agent)，那么read_html就无法爬取成功

url='https://www.xicidaili.com'

df=pd.read_html(url,encoding="utf-8")[0]

出现错误：HTTPError: HTTP Error 503: Service Temporarily Unavailable

三.总结

pandas.read_html有其方便之处，它可以使用几行代码完成我们所要爬取的数据，其实质也是爬取网页数据并使用解析器进行解析文本然后存储成DataFrame格式的数据。但是对于一些有要求的网站，此函数便无法爬取。还是需要使用urllib和requests来爬取

posted @ 2020-04-24 12:12 LQ6H 阅读(787) 评论(0) 编辑收藏举报

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