python抓取数据教程

❶ 如何提取python数据

首先是准备工作，导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata。

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

设置索引字段

在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。

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Loandata = loandata.set_index('member_id')

按行提取信息

第一步是按行提取数据，例如提取某个用户的信息。下面使用ix函数对member_id为1303503的用户信息进行了提取。

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loandata.ix[1303503]

按列提取信息

第二步是按列提取数据，例如提取用户工作年限列的所有信息，下面是具体的代码和提取结果，显示了所有用户的工作年龄信息。

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loandata.ix[:,'emp_length']

按行与列提取信息

第三步是按行和列提取信息，把前面两部的查询条件放在一起，查询特定用户的特定信息，下面是查询member_id为1303503的用户的emp_length信息。

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loandata.ix[1303503,'emp_length']

在前面的基础上继续增加条件，增加一行同时查询两个特定用户的贷款金额信息。具体代码和查询结果如下。结果中分别列出了两个用户的代码金额。

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

在前面的代码后增加sum函数，对结果进行求和，同样是查询两个特定用户的贷款进行，下面的结果中直接给出了贷款金额的汇总值。

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

除了增加行的查询条件以外，还可以增加列的查询条件，下面的代码中查询了一个特定用户的贷款金额和年收入情况，结果中分别显示了这两个字段的结果。

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

多个列的查询也可以进行求和计算，在前面的代码后增加sum函数，对这个用户的贷款金额和年收入两个字段求和，并显示出结果。

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

❷ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

❸ 怎么用python爬取相关数据

以下代码运行通过：

importrequests
frombs4importBeautifulSoup
importos


headers={
'User-Agent':"Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.1(KHTML,likeGecko)"
"Chrome/22.0.1207.1Safari/537.1"}
##浏览器请求头（大部分网站没有这个请求头会报错）
all_url='http://www.mzitu.com/all'
start_html=requests.get(all_url,headers=headers)
##使用requests中的get方法来获取all_url的内容headers为请求头
print(start_html.text)
##打印start_html
##concent是二进制的数据，下载图片、视频、音频、等多媒体内容时使用concent
##打印网页内容时使用text

运行效果：

❹ 如何用python抓取某些想要的数据

使用python获取网页源码，然后分析源码内容
根据内容分析出想要的数据，然后按数据的规则使用正则表达式或者查找特定字符串的方式得到想要的数据。

❺ 如何用Python爬取数据

方法/步骤

• 在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

  

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  这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

❻ python爬虫抓取数据的步骤

三步，用scrapy

1. 定义item类
   

2. 开发spider类

3. 开发pipeline

❼ 如何用python抓取js生成的数据

一、查看相应的js代码，用python获取原始数据之后，模仿js编写相应的python代码。
二、通过接口api获得数据，直接使用python获取接口数据并处理。
三。终极方法。使用 Selenium和PhantomJS执行网页js代码，然后再获取数据，这种方法100%可以获取数据，确定就是速度太慢。

❽ 如何用python抓取网页数据库

最简单可以用urllib，python2.x和python3.x的用法不同，以python2.x为例：
import
urllib
html
=
urllib.open(url)
text
=
html.read()
复杂些可以用requests库，支持各种请求类型，支持cookies，header等
再复杂些的可以用selenium，支持抓取javascript产生的文本

❾ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据

这个说来有点复杂，用fiddle监控软件跟服务器间的通讯，找到数据源地址，然后用excel或python抓这个源地址数据，可能还要加上反扒代码，构造时间戳等等，你网上找python网抓视频教程看看就知道了。

❿ python如何抓取数据是开发吗

python是一种胶水语言 很方便加入插件 中间件 其他语言 ，往上贴就可以了 自带解释器
可以直接命令行
抓取数据
照着网上例子程序编写调试就可以了