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
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!

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。

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 。

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。

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。

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。


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