HTML-Tabellen mit Pythons BeautifulSoup analysieren
Bei der Arbeit mit Web-Scraping-Projekten ist es wichtig zu wissen, wie man HTML-Tabellen effizient analysiert. BeautifulSoup, eine beliebte Python-Bibliothek, bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, Daten aus HTML-Dokumenten zu extrahieren. In diesem Artikel untersuchen wir ein bestimmtes Szenario: Parsen einer NYC-Parkscheintabelle mit BeautifulSoup.
Problem:
Um Pythons Anfragen und BeautifulSoup-Bibliotheken kennenzulernen, müssen Sie Wir haben die Aufgabe, einen einfachen NYC-Parkschein-Parser zu schreiben. Nachdem Sie zur angegebenen URL navigiert und eine HTML-Antwort erhalten haben, benötigen Sie Hilfe beim Extrahieren aller in der HTML-Tabelle „lineItemsTable“ aufgeführten Parkscheine.
So analysieren Sie die Tabelle:
Der Schlüssel zum Parsen der Tabelle liegt in der Nutzung der Tabellen-Parsing-Funktionen von BeautifulSoup. Hier ist ein überarbeiteter Python-Codeausschnitt, der dies erreicht:
<code class="python">import requests from bs4 import BeautifulSoup plate = "T630134C" plateRequest = requests.get(f"https://paydirect.link2gov.com/NYCParking-Plate/ItemSearch?PlateNumber={plate}") soup = BeautifulSoup(plateRequest.text, "html.parser") table = soup.find("table", {"class": "lineItemsTable"}) table_body = table.find("tbody") rows = table_body.find_all("tr") data = [] for row in rows: cols = row.find_all("td") cols = [col.text.strip() for col in cols] data.append([col for col in cols if col])</code>
Zusätzliche Hinweise:
Indem Sie diese befolgen Schritte können Sie die NYC-Parkscheintabelle mit BeautifulSoup effektiv analysieren und alle notwendigen Informationen für Ihr Projekt extrahieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich mit BeautifulSoup Parkticketdaten von einer New Yorker Website?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!