GPT4 BY 简说Python
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分享一个快速获取网页表格的好方法
哈喽，大家好，我是老表，学 Python 编程，找老表就对了。
大家好，我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，今天是日更的第7天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
今天的主题是：分享一个快速获取网页表格的好方法，如果这篇文章对你有所帮助或者你觉得写的还行，欢迎你点赞/分享给你的朋友、她、他，一起成长。
也欢迎大家留言，说说自己想看什么主题的Python文章，留言越具体，我写的越快，比如留言：我想看Python 自动操作Excel 相关文章。
如果你有具体的需求想通过使用Python实现自动化，那将更好，欢迎私聊我微信，一起交流探讨。
直接上货
以获取2023福布斯中国30 Under 30榜单为例子，数据页面地址：
正常我们要获取这个页面数据可能会使用 requests 先获取页面内容，然后使用 xpath 或者什么方式去提取页面中的表格内容，需要一步步分析，看每个元素 xpath 寻找规律，然后遍历获取，流程有点复杂，特别对于大部分用户只是想获取数据，并不想深入研究爬虫相关知识。
这里给大家推荐我之前分享过的pandas 的 read_html 或者 read_table方法直接从网页中提取表格数据。
使用方法特别简单，先安装好 pandas，这个方法还依赖一个 lxml 库，也一起安装下，安装指令如下图：
pip install pandas lxml requests
环境配置好直接运行以下代码。
import pandas as pd
df = pd.read_html("https://www.forbeschina.com/lists/1815")
df.to_csv(r'html_table_data.csv', encoding='utf_8_sig', index=False)你可能会遇到这个错误，看着是网站证书验证失败导致的。
一般网站应该不会出现上面这个错误，比如：
那遇到这种问题怎么解决呢？read_html 函数没有跳过证书验证的方法，但是 requests 是有对应方法的，有一个思路是：先使用 requests 获取网页源码存入 html文件，然后使用 read_html 读取解析 html文件。
代码如下：
import pandas as pd
import requests
# requests 获取页面数据
r = requests.get("https://www.forbeschina.com/lists/1815", verify=False)
# 数据存入本地
data_path = "test.html"
with open(data_path, mode="w", encoding="utf_8_sig") as f:
f.write(r.text)
# 解析数据
url_read = pd.read_html(data_path)[0]
url_read.to_csv(r'html_table_data.csv', encoding='utf_8_sig', index=False)
简单分析数据
导包和读取数据：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv("./html_table_data.csv")- 年龄
# 创建年龄区间
age_bins = [20, 22, 24, 26, 28, 30]
# 使用pandas.cut将年龄分配到区间中
age_groups = pd.cut(df['年龄'], bins=age_bins)
# 统计每个年龄区间内的人数
age_counts = age_groups.value_counts().sort_index()
# 创建柱状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = age_counts.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('年龄区间分布')
plt.xlabel('年龄区间')
plt.ylabel('人数')
plt.xticks(rotation=0) # 不旋转横坐标标签
# 在柱子上显示数量
for i, v in enumerate(age_counts):
ax.text(i, v + 0.5, str(v), ha='center', va='bottom', fontsize=10)
# 显示柱状图
plt.tight_layout()
plt.show()- 领域
# 统计每个领域的数量
domain_counts = df['领域'].value_counts()
# 创建饼图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.pie(domain_counts, labels=domain_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=['skyblue', 'lightcoral', 'lightgreen', 'lightsalmon', 'lightpink'])
plt.title('领域占比')
# 显示饼图
plt.axis('equal') # 使饼图成为一个正圆
plt.tight_layout()
plt.show()- 所在机构
from wordcloud import WordCloud
import jieba
# 将所在机构的数据合并成一个字符串
organizations_text = ' '.join(df['所在机构'])
# 使用jieba分词处理中文文本
seg_list = jieba.cut(organizations_text, cut_all=False)
cut_text = ' '.join(seg_list)
# 创建词云并设置中文字体
font_path = './SimHei.ttf' # 根据你的系统和字体路径自行设置
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', font_path=font_path).generate(cut_text)
# 显示词云图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.title('所在机构词云')
plt.axis('off') # 隐藏坐标轴
plt.tight_layout()
plt.show()Python小知识 | 这些技能你不会?(一)
Python小知识 | 这些技能你不会?(二）
Python小知识 | 这些技能你不会?(三)
Python小知识 | 这些技能你不会?(四)
