搜索
首页后端开发Python教程使用 Excel 和 Python 从互联网获取数据

今天的文章主要分为两个部分,一是用通过Python构建一个数据网站​,二是分别使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据。

一、构建测试用网站数据

通过Python Flask Web框架分别构建一个Web网站和一个Web API服务。

1.构建Web网站

新建一个名为“5-5-WebTable.py”的Python脚本,创建一个包含表格的简单网页。如果读者对构建方法不感兴趣,可跳过以下代码,直接执行脚本“5-5-WebTable.py”打开网站。

(1)安装flask包。

pip install flask

(2)构建包含表格的网页。

from flask import Flask

app = Flask(__name__)# 创建Falsk Web应用实例

# 将路由“/”映射到table_info函数,函数返回HTML代码
@app.route('/')
def table_info():

return """<h2 id="HTML表格实例-用于提供给Excel和Python读取">HTML表格实例,用于提供给Excel和Python读取</h2>
<table border="1">
<caption>用户信息表</caption>
<tbody><tr>
<th>姓名</th>
<th>性别</th>
<th>年龄</th>
</tr>
<tr>
<td>小米</td>
<td>女</td>
<td>22</td>
</tr>
……….
</tbody></table>"""

if __name__ == '__main__':
app.debug = True# 启用调试模式
app.run()# 运行,网站端口默认为5000

通过命令“python ./5-5-WebTable.py”启动网站,然后在浏览器中输入http://127.0.0.1:5000/,出现如图1所示的网页内容。

图片

图1  使用Flask构建的测试网站

2.构建Web API服务

新建一个名为“5-5-WebAPI.py”的Python脚本,使用flask_restplus包构建Web API服务。如果读者对构建方法不感兴趣,可跳过以下代码,直接执行脚本“5-5-WebAPI.py”打开Web API服务。

(1)安装flask_restplus包。

pip install flask-restplus

(2)导入必要的库与初始化应用对象。

from flask import Flask
# Api类是Web API应用的入口,需要用Flask应用程序初始化
from flask_restplus import Api

# Resource类是HTTP请求的资源的基类
from flask_restplus import Resource

# fields类用于定义数据的类型和格式
from flask_restplus import fields

app = Flask(__name__)# 创建Falsk Web应用实例

# 在flask应用的基础上构建flask_restplusApi对象
api = Api(app, version='1.0',
title='Excel集成Python数据分析-测试用WebAPI',
description='测试用WebAPI', )

# 使用namespace函数生成命名空间,用于为资源分组
ns = api.namespace('ExcelPythonTest', description='Excel与Python Web API测试')
# 使用api.model函数生成模型对象
todo = api.model('task_model', {
'id': fields.Integer(readonly=True,
 description='ETL任务唯一标识'),
'task': fields.String(required=True,
description='ETL任务详情')
})

(3)Web API数据操作类,包含增、删、改、查等方法。

class TodoDAO(object):

def __init__(self):
self.counter = 0
self.todos = []

def get(self, id):
for todo in self.todos:
if todo['id'] == id:
return todo
api.abort(404, "ETL任务 {} 不存在".format(id))

def create(self, data):
todo = data
todo['id'] = self.counter = self.counter + 1
self.todos.append(todo)
return todo

# 实例化数据操作,创建3条测试数据
DAO = TodoDAO()
DAO.create({'task': 'ETL-抽取数据操作'})
DAO.create({'task': 'ETL-数据清洗转换'})
DAO.create({'task': 'ETL-数据加载操作'})

(4)构建Web API的路由映射。

HTTP资源请求类从Resource类继承,然后映射到不同的路由,同时指定可使用HTTP方法。

@ns.route('/')# 路由“/”对应的资源类为TodoList,可使用get方法和post方法进行请求
class TodoList(Resource):
@ns.doc('list_todos')# @doc装饰器对应API文档的信息
@ns.marshal_list_with(todo)# @marshal_xxx装饰器对模型数据进行格式转换与输出
def get(self):# 定义get方法获取所有的任务信息
return DAO.todos

@ns.doc('create_todo')
@ns.expect(todo)
@ns.marshal_with(todo, code=201)
def post(self):# 定义post方法获取所有的任务信息
return DAO.create(api.payload), 201

# 路由/<int:id>对应的资源类为Todo,可使用get、delete、put方法进行请求
@ns.route('/<int:id>')
@ns.response(404, '未发现相关ETL任务')
@ns.param('id', 'ETL任务ID号')
class Todo(Resource):
@ns.doc('get_todo')
@ns.marshal_with(todo)
def get(self, id):
return DAO.get(id)

@ns.doc('delete_todo')
@ns.response(204, 'ETL任务已经删除')
def delete(self, id):
DAO.delete(id)
return '', 204

@ns.expect(todo)
@ns.marshal_with(todo)
def put(self, id):
return DAO.update(id, api.payload)

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=8000)# 启动Web API服务,端口为8000

(4)开启Web API服务。

通过命令“python ./5-5-WebAPI.py”启动Web API服务,在浏览器中输入“http://127.0.0.1:8000/”将出现如图5-23所示的Web API服务请求方法列表。

图片

图2  WebAPI服务请求方法列表

2、抓取用网页数据

Excel可以通过“数据”选项卡下的“自网站”功能抓取网页数据。Python可以使用 requests 库、Beautiful Soup包、Scrapy框架抓取网页数据。

1.通过Excel抓取

单击“数据”→“自其他源”→“自网站”功能。Excel可读取的网页数据有局限:动态网页数据无法自动识别,非表格数据无法自动识别。

(1)单击“数据”→“自其他源”→“自网站”功能。

(2)确保在5.5.1节中编写的Web网站已经开启。

(3)输入网站URL地址“http://127.0.0.1:5000/”

单击“高级”按钮可配置更详细的HTTP请求信息,然后单击“确定”按钮,如图3所示。

图片

图3  配置要读取网站的URL

(4)在“导航器”窗口中选择导入数据。

如图4所示,Excel自动识别网页中的表格数据,选择表名后单击“加载”按钮即可。

图片

图4  Excel自动识别网页中的表格数据

2.使用Python抓取

下面演示使用requests库抓取整个网页中的数据,然后使用Beautiful Soup解析网页。读者可参考本书代码素材文件“5-5-web.ipynb”进行学习。

(1)通过requests读取网页数据。

import requests #导入requests包
url ='http://127.0.0.1:5000/'

strhtml= requests.get(url) #使用get方法请求网页数据

(2)通过Beautiful Soup解析网页。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(strhtml.text)# 将网页内容作为参数,创建soup对象
table = soup.find('table')# 查找网页中的table元素
table_body = table.find('tbody')# 查找table元素中的tbody元素
data = []
rows = table_body.find_all('tr')# 查找表中的所有tr元素

for row in rows:# 遍历数据
cols = row.find_all('td')
cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
data.append([ele for ele in cols if ele])
# 结果输出:[[],
['小米', '女', '22'],['小明','男','23'],……

3、调用Web API服务

Excel可以通过“数据”选项卡下的“自网站”功能调用Web API服务。Python可以使用 requests 库、Beautiful Soup包、Scrapy框架调用Web API获取数据。

1.使用Excel调用

(1)确保5.5.1节中编写的Web API服务已经开启。

(2)输入Web API方法对应的URL:http://127.0.0.1:8000/ExcelPythonTest/。

(3)处理返回的数据。

调用Web API服务后数据以JSON格式返回,按照5.4.3小节中介绍的方法处理JSON数据。

2.使用Python调用

使用requests库调用Web API方法,然后对返回的JSON数据进行处理,读者可参考本书代码素材文件“5-5-api.ipynb”进行学习。

import requests#导入requests包
url ='http://127.0.0.1:8000/ExcelPythonTest/'

strhtml= requests.get(url)#使用get方法获取网页数据

import pandas as pd

frame= pd.read_json(strhtml.text)#使用Pandas包中的read_json函数
print(frame)
#结果输出:
id task
0 1 ETL-抽取数据操作
1 2 ETL-数据清洗转换
2 3 ETL-数据加载操作

4、两种方法对比

表1所示为Excel和Python抓取互联网数据方法的对比。需要注意Excel从互联网抓取数据的功能并不完善。

表1   Excel和Python抓取互联网数据方法对比

图片

以上是使用 Excel 和 Python 从互联网获取数据的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文转载于:51CTO.COM。如有侵权,请联系admin@php.cn删除
Python vs. C:了解关键差异Python vs. C:了解关键差异Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

Python vs.C:您的项目选择哪种语言?Python vs.C:您的项目选择哪种语言?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

达到python目标:每天2小时的力量达到python目标:每天2小时的力量Apr 20, 2025 am 12:21 AM

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

最大化2小时:有效的Python学习策略最大化2小时:有效的Python学习策略Apr 20, 2025 am 12:20 AM

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

在Python和C之间进行选择:适合您的语言在Python和C之间进行选择:适合您的语言Apr 20, 2025 am 12:20 AM

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python与C:编程语言的比较分析Python与C:编程语言的比较分析Apr 20, 2025 am 12:14 AM

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天2小时:Python学习的潜力每天2小时:Python学习的潜力Apr 20, 2025 am 12:14 AM

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python与C:学习曲线和易用性Python与C:学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器

将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

mPDF

mPDF

mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中

Atom编辑器mac版下载

Atom编辑器mac版下载

最流行的的开源编辑器

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境