# Python爬虫和数据提取中的表格数据
在网络爬虫和数据提取的过程中，经常会遇到需要从网页中提取表格数据的情况。Python提供了丰富的库来处理这些任务，其中最常用的是BeautifulSoup和pandas库。在本文中，我们将介绍如何使用这两个库来提取表格数据，并给出一些代码示例。
## 使用BeautifulSoup提取表格数据
BeautifulSoup是一个强大的Python库，
原创
2023-07-22 04:59:24
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# Python 爬虫：获取网页表格数据的简单实用指南
在数据科学日趋重要的今天，网络爬虫成为了提取和分析数据的热门工具。爬虫能够帮助我们从网页中提取信息，尤其是表格数据。然而，对于初学者来说，如何从网页表格中提取数据可能显得有些复杂。本文将带领大家了解如何使用 Python 的 `requests` 和 `BeautifulSoup` 库来完成这一任务，并以实际的代码示例帮助大家理解。
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目录一、urllib.request模块1.1 版本1.2 常用的方法1.3 响应对象二、urllib.parse模块2.1 常用方法三、请求方式四、requests模块4.1 安装4.2 request常用方法4.3 响应对象response的方法4.4 requests模块发送 POST请求4.5 requests设置代理4.6 cookie4.7 session4.8 处理不信任的SSL证
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2023-10-26 11:27:05
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进阶之爬虫！之前入门阶段发过几篇练题篇，有人私信询问入口链接，在这里点击蓝色字即可进入点击这里开始练题 一、爬虫基础（上）1.前言在开始学习之前，准备了三个思考题： 1> 爬虫原理是什么 2.>从哪里爬取网页内容 3> 爬到的内容长什么样2.爬虫网络爬虫英文是 Web Crawler，网络爬虫是按照一定规则自动抓取网页信息的程序。 如果把互
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2023-10-06 18:56:14
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# Python爬虫Table定位指南
## 引言
Python爬虫是一种自动化的网络爬取工具，它可以从网页中提取所需的信息，并进行处理和分析。其中，定位和提取表格数据是爬虫常用的任务之一。本文将指导你使用Python实现爬取表格数据的定位操作。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们需要了解整个爬虫过程的流程。下面的表格展示了爬虫表格定位的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-17 04:21:00
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以爬取某网站上的ip列表为例：
postman
生成请求头进入postman的官网, 按提示下载安装即可安装后运行postman,粘贴链接到图示位置, 点击send 加载完后点击code,选择一种语言,完事 自动生成的请求头代码: 分析网页结构：table->tbody->tr->th, td th的contents分为两种情况， 一是th的contents为h2(
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2023-09-06 21:03:04
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python的学习直接使用网页爬虫，将内容爬取到excel，也是为之后的大数据学习做铺垫。下面的代码是我爬取的豆瓣电影Top250的电影基本信息，当然，也可以爬取到数据库中# -*- coding:utf-8 -*-
# 上面这一行的目的是防止乱码
from bs4 import BeautifulSoup # 数据解析，处理html
import re # 正则表达式
import u
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2023-06-13 14:43:06
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一、什么是接口？ 1）接口主要负责前端（包含客户端）与服务端进行数据通信的一种数据交互方式。最常见的接口协议是HTTP接口，接口会返回通用的数据类型（html/xml/json）。 接口有多种请求方式，最常见的为get和post请求。 2）get请求和post请求区别 get请求多用于从服务端获取数据，通常只需要通过浏览器直接访问，使用"?"来传
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2024-01-15 03:18:21
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最近用python实现了真值表，经过有点儿曲折，刚开始没考虑优先级，直到前天才发现这个问题（离散数学没学好啊），用栈改了一下。话说python就是强，把列表类型当栈用，直接调用列表的pop()和append()非常方便，废话少说上代码（命令行版）。首先是导入外部库和定义函数 #导入正则表达式re库，用来从字符串中提取信息
import re
#prettytable库帮我们打印出漂亮的表格
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2023-08-29 20:26:49
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Python Tables 学习笔记实在是太烦了，虽然以前也用过python tables来存储大数据，但是还是有些功能不太懂。我只用了最简单的create array直接把所有的数据一次性写入hdf5文件。但是现在的电脑内存比较小，处理的数据太大，一次性写入，内存会不足。另一方面，一边处理数据，一边写入数据，是一种更好的策略。于是自己又重写学了python tables，也花了不少时间。在此总结
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2024-08-15 10:43:03
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在工作中经常要用到excel来画透视表，那么在python中应该怎么画透视表呢？下面简单分享一下。导入需要的库：import numpy as np #用于基础数值计算
import pandas as pd #处理面板数据常用
import seaborn as sns #画图用，也能通过它获取一下练手用的数据读取数据：titanic = sns.load_dataset('titanic')
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2023-11-24 01:42:34
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正文Selenium是一个自动化测试工具，可以模拟浏览器的行为，如打开网页，点击链接，输入文本等。Selenium也可以用于爬取网页中的数据，特别是那些动态生成的数据，如表格，图表，下拉菜单等。本文将介绍如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。特点Selenium可以处理JavaScript生成的动态内容，而传统的爬虫工具如requests或BeautifulSo
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2024-07-25 07:58:26
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之前写到宅宅生活收藏夹的部署方法，见 使用Flask，Nginx， Gunicorn，Supervisor完成网站部署。这次介绍一下如何抓取知乎答案，获取知乎美图。本文除 Python 相关库的使用外，还会涉及到 mongo 数据库的使用。因为宅宅生活收藏夹只是为了收集知乎钓鱼贴的图片，有针对性，所以不能通过获取知乎首页列表全面抓取。当然抓取方式大同小异，把抓取列表改为知乎首页也是可以的。整体思路
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2024-01-06 19:26:29
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# 在Python中插入表格教程
在软件开发中，我们经常需要将数据组织成表格形式。在Python中，利用`pandas`库这一任务将变得简单。特别是，如果我们要在一个表格中插入另一个表格，了解整个流程和步骤是非常重要的。本文将逐步指导你实现这一目标。
## 整体流程
首先，让我们概述一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-06 03:32:55
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从功能上讲，Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具，还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗？首先用 groupby 分组，再平行将某个函数应用到各组上，最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。先看一
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2023-11-30 10:05:59
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想必很多人都用过Pandas来处理数据，作为Python数据科学领域的顶级库，Pandas确实有着强大的数据处理能力。特别是结合Jupyter Notebook平台，简直可以称作编程里的Excel。Pandas是代码工具，不能像Excel那样通过软件界面操作，有时候也给数据探索带来小小的困扰。比如说，你想简单探索下数据集的结构、描述统计结果、可视化图表等等，如果能绕开代码，直接通过GUI界面来操作
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2023-09-24 20:34:04
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python excel操作读取，写入
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2023-05-23 00:12:50
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# 导入pymysql
import pymysql
# 创建连接
con = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="howk", port=3306)
# 创建游标对象
cur = con.cursor()
# 编写创建表的sql
for num in range(21, 2
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2023-06-21 15:17:01
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如何用Python实现透视表？ 相信接触过Excel的小伙伴都知道，Excel有一个非常强大的功能**“数据透视表”**，使用数据透视表可以自由选择不同字段，用不同的聚合函数进行汇总，并建立交叉表格，用以从不同层面观察数据。这么强大的功能，在Python中怎么去实现呢？ 不用担心，Python的"数据分析小能手"Pandas很贴心地为我们提供了一个快速实现数据透视表功能的方法——pivot_tab
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2023-11-27 21:54:57
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今天学习DataFrame数据结构的创建。DataFrame数据结构是表格型数据结构，是由一对索引和一组数据组成大小可变的二维数据类型，它的数据形式和Excel相似。创建表格型数据结构的方法：pandas.DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])，下表列出各个参数的作用。32-1一、创建空的表格类型数据从今天开始使用“import pandas
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2023-09-23 14:27:49
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