


Comment extraire les données des tickets de stationnement d'un site Web de New York avec BeautifulSoup ?
Analyse de tableaux HTML avec BeautifulSoup de Python
Lorsque vous travaillez avec des projets de web scraping, il est essentiel de savoir comment analyser efficacement les tableaux HTML. BeautifulSoup, une bibliothèque Python populaire, offre un moyen puissant d'extraire des données de documents HTML. Dans cet article, nous explorerons un scénario spécifique : analyser une table de ticket de parking à New York à l'aide de BeautifulSoup.
Problème :
Pour apprendre les requêtes de Python et les bibliothèques BeautifulSoup, vous sommes chargés d'écrire un simple analyseur de tickets de parking à New York. Après avoir accédé à l'URL désignée et obtenu une réponse HTML, vous avez besoin d'aide pour extraire tous les tickets de stationnement répertoriés dans le tableau HTML « lineItemsTable ».
Comment analyser le tableau :
La clé pour analyser la table réside dans l'utilisation des capacités d'analyse de table de BeautifulSoup. Voici un extrait de code Python révisé qui accomplit cela :
<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>
Remarques supplémentaires :
- La dernière ligne des données extraites comprend un « Montant du paiement » étiquette, qui ne fait pas partie du tableau. Vous pouvez filtrer cela en vérifiant si la longueur de la ligne est inférieure à 7.
- La dernière colonne de chaque ligne est une zone de texte de saisie qui nécessite un traitement spécial.
En suivant ces instructions étapes, vous pouvez analyser efficacement le tableau des tickets de parking de New York à l'aide de BeautifulSoup et extraire toutes les informations nécessaires à votre projet.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
