dmo*_*nad 2 python graph web-crawler web-scraping tableau-api
我想弄清楚是否有办法以及如何使用 python 从网页中的 Tableau 嵌入图形中抓取工具提示值。
以下是用户将鼠标悬停在条形上方时带有工具提示的图表示例:
我从我想从中抓取的原始网页中抓取了这个网址:
https://covid19.colorado.gov/hospital-data
任何帮助表示赞赏。
我制作了一个 python 库来抓取 tableau dashboard。实现更简单:
from tableauscraper import TableauScraper as TS
url = "https://public.tableau.com/views/Colorado_COVID19_Data/CO_Home"
ts = TS()
ts.loads(url)
dashboard = ts.getDashboard()
for t in dashboard.worksheets:
#show worksheet name
print(f"WORKSHEET NAME : {t.name}")
#show dataframe for this worksheet
print(t.data)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
该图形似乎是在 JS 中根据 API 的结果生成的,如下所示:
POST https://public.tableau.com/TITLE/bootstrapSession/sessions/SESSION_ID
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
SESSION_ID 参数位于(除其他外)tsConfigContainer用于构建 iframe 的 URL中的textarea 中。
从https://covid19.colorado.gov/hospital-data开始:
tableauPlaceholderparam具有属性的元素namehttps://public.tableau.com/views/{urlPath}tsConfigContainer和一堆 json 值的 textareasession_id根路径 ( vizql_root)https://public.tableau.com/ROOT_PATH/bootstrapSession/sessions/SESSION_ID使用sheetIdas 表单数据进行 POST代码 :
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import re
r = requests.get("https://covid19.colorado.gov/hospital-data")
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
# get the second tableau link
tableauContainer = soup.findAll("div", { "class": "tableauPlaceholder"})[1]
urlPath = tableauContainer.find("param", { "name": "name"})["value"]
r = requests.get(
f"https://public.tableau.com/views/{urlPath}",
params= {
":showVizHome":"no",
}
)
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
tableauData = json.loads(soup.find("textarea",{"id": "tsConfigContainer"}).text)
dataUrl = f'https://public.tableau.com{tableauData["vizql_root"]}/bootstrapSession/sessions/{tableauData["sessionid"]}'
r = requests.post(dataUrl, data= {
"sheet_id": tableauData["sheetId"],
})
dataReg = re.search('\d+;({.*})\d+;({.*})', r.text, re.MULTILINE)
info = json.loads(dataReg.group(1))
data = json.loads(dataReg.group(2))
print(data["secondaryInfo"]["presModelMap"]["dataDictionary"]["presModelHolder"]["genDataDictionaryPresModel"]["dataSegments"]["0"]["dataColumns"])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
从那里你有所有的数据。您将需要寻找拆分数据的方式,因为似乎所有数据都通过单个列表转储。可能查看 JSON 对象中的其他字段对此很有用。