Nor*_*ldt 2 html python xpath parsing python-2.7
我觉得从html表中提取数据非常困难,需要为每个站点自定义构建..我非常希望在这里被证明是错误的..
是否有一种简单的pythonic方法可以通过使用感兴趣的表的url和xpath从网站中提取字符串和数字?
例:
url_str = 'http://www.fdmbenzinpriser.dk/searchprices/5/'
xpath_str = //*[@id="sortabletable"]
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我曾经有一个可以从这个站点获取数据的脚本.但失去了它.我记得我正在使用标签''和一些字符串逻辑......不是很漂亮
我知道像thingpeak这样的网站可以做这些事情.
有一个相当普遍的模式,你可以用它来解析很多,但不是所有的表.
import lxml.html as LH
import requests
import pandas as pd
def text(elt):
return elt.text_content().replace(u'\xa0', u' ')
url = 'http://www.fdmbenzinpriser.dk/searchprices/5/'
r = requests.get(url)
root = LH.fromstring(r.content)
for table in root.xpath('//table[@id="sortabletable"]'):
header = [text(th) for th in table.xpath('//th')] # 1
data = [[text(td) for td in tr.xpath('td')]
for tr in table.xpath('//tr')] # 2
data = [row for row in data if len(row)==len(header)] # 3
data = pd.DataFrame(data, columns=header) # 4
print(data)
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table.xpath('//th')查找列名称.table.xpath('//tr')返回行,并为每一行tr.xpath('td')
返回表示表的一个"单元格"的元素. Pris Adresse Tidspunkt
0 8.04 Brovejen 18 5500 Middelfart 3 min 38 sek
1 7.88 Hovedvejen 11 5500 Middelfart 4 min 52 sek
2 7.88 Assensvej 105 5500 Middelfart 5 min 56 sek
3 8.23 Ejby Industrivej 111 2600 Glostrup 6 min 28 sek
4 8.15 Park Alle 125 2605 Brøndby 25 min 21 sek
5 8.09 Sletvej 36 8310 Tranbjerg J 25 min 34 sek
6 8.24 Vindinggård Center 29 7100 Vejle 27 min 6 sek
7 7.99 * Søndergade 116 8620 Kjellerup 31 min 27 sek
8 7.99 * Gertrud Rasks Vej 1 9210 Aalborg SØ 31 min 27 sek
9 7.99 * Sorøvej 13 4200 Slagelse 31 min 27 sek
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