python抓取某汽车网数据解析html存入excel示例
1、某汽车网站地址
2、使用firefox查看后发现,此网站的信息未使用json数据,而是简单那的html页面而已
3、使用pyquery库中的PyQuery进行html的解析
页面样式:
代码如下:
def get_dealer_info(self):
"""获取经销商信息"""
css_select = 'html body div.box div.news_wrapper div.main div.news_list div.service_main div table tr '
#使用火狐浏览器中的自动复制css路径得到需要位置数据
page = urllib2.urlopen(self.entry_url).read()
#读取页面
page = page.replace('
','&')
page = page.replace('
','&')
#由于页面中的电话信息中使用了br换行,所以在抓取的时候会产生问题
#问题是:如果取得一对标签中的数据,中包含
,会出现值得到br之前的数据,而后的数据将得不到,原因个人认为是解析html是会任务/>结尾标准
d = pq(page)
#使用PyQuery解析页面,此处pq=PyQuery,因为from pyquery import PyQuery as pq
dealer_list = []
#创建列表用于提交到存储方法
for dealer_div in d(css_select):
#此处定位tr,具体数据在此标签中的td标签内
p = dealer_div.findall('td')
#此处p就是一个tr标签内,全部td数据的集合
dealer = {}
#此处的字典用于存储一个店铺的信息用于提交到列表中
if len(p)==1:
#此处多哥if判断是用于对数据进行处理,因为一些格式不符合最终数据的要求,需要剔除,这个快的代码按需求而定
print '@'
elif len(p)==6 :
strp = p[0].text.strip()
dealer[Constant.CITY] = p[1].text.strip()
strc = p[2].text.strip()
dealer[Constant.PROVINCE] = p[0].text.strip()
dealer[Constant.CITY] = p[1].text.strip()
dealer[Constant.NAME] = p[2].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESSTYPE] = p[3].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESS] = p[4].text.strip()
dealer[Constant.TELPHONE] = p[5].text.strip()
dealer_list.append(dealer)
elif len(p)==5:
if p[0].text.strip() != u'省份':
dealer[Constant.PROVINCE] = strp
dealer[Constant.CITY] = p[0].text.strip()
dealer[Constant.NAME] = p[1].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESSTYPE] = p[2].text.strip()
dealer[Constant.ADDRESS] = p[3].text.strip()
dealer[Constant.TELPHONE] = p[4].text.strip()
dealer_list.append(dealer)
elif len(p)==3:
print '@@'
print '@@@'
self.saver.add(dealer_list)
self.saver.commit()
4、最终代码执行成功,得到了相应数据并存入excel中

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
