python自動抽取數據

⑴ python腳本-提取Excel表格數據

這個腳本可以提前Excel表中的單獨一列。

⑵ python爬取大量數據(百萬級)

當用python爬取大量網頁獲取想要的數據時，最重要的問題是爬蟲中斷問題，python這種腳本語言，一中斷

進程就會退出，怎麼在中斷後繼續上次爬取的任務就至關重要了。這里就重點剖析這個中斷問題。

第一個問題: 簡單點的用動態代理池就能解決，在爬取大量數據的時候，為了速度不受影響，建議使用一些緩

存的中間件將有效的代理 ip 緩存起來，並定時更新。這里推薦 github 這個倉庫

https://github.com/jhao104/proxy_pool ， 它會做ip有效性驗證並將 ip 放入 redis ，不過實現過於復雜

了，還用到了 db ，個人覺得最好自己修改一下。困難點的就是它會使用別的請求來進行判斷當前的ip是否

是爬蟲，當我們過於聚焦我們的爬蟲請求而忽略了其他的請求時，可能就會被伺服器判定為爬蟲，進而這個ip

會被列入黑名單，而且你換了ip一樣也會卡死在這里。這種方式呢，簡單點就用 selenium + chrome 一個一個

去爬，不過速度太慢了。還是自己去分析吧，也不會過復雜的。

第二個問題： 網路連接超時是大概率會遇到的問題，有可能是在爬取的時候本地網路波動，也有可能是爬

取的服務端對ip做了限制，在爬取到了一定量級的時候做一些延遲的操作，使得一些通用的 http 庫超時

（ urllib ）。不過如果是服務端動的手腳一般延遲不會太高，我們只需要人為的設置一個高一點的

timeout 即可（30 秒），最好在爬取開始的時候就對我們要用的爬取庫進行一層封裝，通用起來才好改

動。

第三個問題: 在解析大量靜態頁面的時候，有些靜態頁面的解析規則不一樣，所以我們就必須得做好斷點

續爬的准備了（ PS : 如果簡單的忽略錯誤可能會導致大量數據的丟失，這就不明智了）。那麼在調試的過

程中斷點續爬有個解決方案，就是生產者和消費者分離，生產者就是產生待爬 url 的爬蟲，消費者就是爬取

最終數據的爬蟲。最終解析數據就是消費者爬蟲了。他們通過消息中間件連接，生產者往消息中間件發送待

爬取的目標信息，消費者從裡面取就行了，還間接的實現了個分布式爬取功能。由於現在的消費中間件都有

ack 機制，一個消費者爬取鏈接失敗會導致消息消費失敗，進而分配給其他消費者消費。所以消息丟失的

概率極低。不過這里還有個 tips ， 消費者的消費超時時間不能太長，會導致消息釋放不及時。還有要開啟

消息中間價的數據持久化功能，不然消息產生過多而消費不及時會撐爆機器內存。那樣就得不償失了。

第四個問題： 這種情況只能 try except catch 住了，不好解決，如果單獨分析的話會耗費點時間。但在

大部分數據 （99%） 都正常的情況下就這條不正常拋棄就行了。主要有了第三個問題的解決方案再出現這

種偶爾中斷的問就方便多了。

希望能幫到各位。

⑶ 用python批量提取pdf的表格數據，保存為excel

pdfplumber 是一個開源 python 工具庫-，可以方便地獲取 pdf 的各種信息，包括文本、表格、圖表、尺寸等。完成我們本文的需求，主要使用 pdfplumber 提取 pdf 表格數據。

python 中還有很多庫可以處理 pdf，比如 PyPDF2、pdfminer 等，本文選擇pdfplumber 的原因在於能輕松訪問有關 PDF 的所有詳細信息，包括作者、來源、日期等，並且用於提取文本和表格的方法靈活可定製。大家可以根據手頭數據需求，再去解鎖 pdfplumber 的更多用法。

⑷ 從零開始學python爬蟲（八）：selenium提取數據和其他使用方法

知識點：

知識點：了解 driver對象的常用屬性和方法

注意：最新版本的selenium已經取消了這種格式，取而代之的是：

你要先導入：

然後再：

知識點：掌握 driver對象定位標簽元素獲取標簽對象的方法

代碼實現，如下，獲取騰訊新聞首頁的新聞標簽的內容。

知識點：掌握 元素對象的操作方法

參考代碼示例：

知識點：掌握 selenium控制標簽頁的切換

知識點：掌握 selenium控制frame標簽的切換

知識點：掌握 利用selenium獲取cookie的方法

知識點：掌握 selenium控制瀏覽器執行js代碼的方法

知識點：掌握 手動實現頁面等待

知識點：掌握 selenium開啟無界面模式

知識點：了解 selenium使用代理ip

知識點：了解 selenium替換user-agent

⑸ 如何提取Python數據

首先是准備工作，導入需要使用的庫，讀取並創建數據表取名為loandata。

?

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2
3

import numpy as np
import pandas as pd
loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))

設置索引欄位

在開始提取數據前，先將member_id列設置為索引欄位。然後開始提取數據。

?

1

Loandata = loandata.set_index('member_id')

按行提取信息

第一步是按行提取數據，例如提取某個用戶的信息。下面使用ix函數對member_id為1303503的用戶信息進行了提取。

?

1

loandata.ix[1303503]

按列提取信息

第二步是按列提取數據，例如提取用戶工作年限列的所有信息，下面是具體的代碼和提取結果，顯示了所有用戶的工作年齡信息。

?

1

loandata.ix[:,'emp_length']

按行與列提取信息

第三步是按行和列提取信息，把前面兩部的查詢條件放在一起，查詢特定用戶的特定信息，下面是查詢member_id為1303503的用戶的emp_length信息。

?

1

loandata.ix[1303503,'emp_length']

在前面的基礎上繼續增加條件，增加一行同時查詢兩個特定用戶的貸款金額信息。具體代碼和查詢結果如下。結果中分別列出了兩個用戶的代碼金額。

?

1

loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']

在前面的代碼後增加sum函數，對結果進行求和，同樣是查詢兩個特定用戶的貸款進行，下面的結果中直接給出了貸款金額的匯總值。

?

1

loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()

除了增加行的查詢條件以外，還可以增加列的查詢條件，下面的代碼中查詢了一個特定用戶的貸款金額和年收入情況，結果中分別顯示了這兩個欄位的結果。

?

1

loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]

多個列的查詢也可以進行求和計算，在前面的代碼後增加sum函數，對這個用戶的貸款金額和年收入兩個欄位求和，並顯示出結果。

?

1

loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()

⑹ Python爬蟲常用的幾種數據提取方式

數據解析方式
- 正則
- xpath
- bs4
數據解析的原理：
標簽的定位
提取標簽中存儲的文本數據或者標簽屬性中存儲的數據

⑺ python 隨機抽取excel表中的數據

先讀取一下excel表裡的總數，然後隨機抽取從1到總數其中的任意5個數字，然後根據這5個數字去excel對應的行去取數據

⑻ python怎麼提取一組數據中差值為10以內的數

python提取一組數據中差值為10以內的數：潘森提取速度入賬數據，可以將數組讀取出來，然後一個一個的進行提取，按照數組的幾維來進行讀取。

a=[10, 8, 2, 45, 69, 38, 11, 15] #假設該列表為需要輸入的一組數，a.sort(reverse = True) #首先對這組數進行從大到小的排序。

print a #輸出排序結果。

min = a[0] #令min變數記錄該列表中最大的值。

for i in range( len(a) -1 ): #i用來控制列表下標, 元素個數-1為了防止下面的相減越界。

if a[i] - a[i+1] < min: #當前一個數減後一個小於當前min里的值時, 更新最小值。

可移植性：

由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/39。

、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

⑼ Python隨機抽取excel數據，並輸出到txt或者word上

寫了一個，可以參考：