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[已解决]用python的爬虫爬取数据

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发表于 2023-11-16 22:42:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
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怎么在国家统计局下载能源产品产量各个季度的数据呢?求大佬指点?
把爬取的数据保存为csv文件,一个大概的思路或者详细的代码都可以的。
最佳答案
2023-11-16 22:42:10
小甲鱼的二师兄 发表于 2023-11-25 04:24
能不能用selenium库呢,十分感谢

当然可以使用Selenium库进行网页爬取。Selenium是一个用于自动化浏览器操作的工具,它可以模拟用户在浏览器中的操作,进而获取网页内容。

需要注意的是,使用Selenium进行爬取可能会比较慢,并且需要下载浏览器驱动。以下是使用Selenium和Chrome浏览器驱动下载能源产品产量各个季度的数据并保存为csv文件的示例代码:
from selenium import webdriverimport csvdef scrape_data():    # 下载Chrome浏览器驱动,并将驱动路径添加到系统环境变量中    driver = webdriver.Chrome('驱动路径/chromedriver')        url = '国家统计局网站上的数据页面URL'    driver.get(url)    data_list = []    # 根据页面结构和元素选择器找到能源产品产量各个季度的数据所在的HTML元素,并提取数据    table = driver.find_element_by_css_selector('css选择器')    # 遍历表格行,提取数据    rows = table.find_elements_by_tag_name('tr')    for row in rows:        cells = row.find_elements_by_tag_name('td')        if len(cells) > 0:            # 假设数据的格式为:季度|产量            quarter = cells[0].text.strip()            production = cells[1].text.strip()            data_list.append([quarter, production])    driver.quit()    return data_listdef save_to_csv(data):    with open('energy_production.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:        writer = csv.writer(file)        writer.writerow(['季度', '产量'])        writer.writerows(data)# 调用函数进行爬取和保存data = scrape_data()save_to_csv(data)
请确保将代码中的 `'驱动路径/chromedriver'` 替换为你本地Chrome浏览器驱动的实际路径。同时,根据实际页面结构和元素选择器修改代码以正确提取所需的数据。

Selenium可以模拟用户在浏览器中的操作,适用于需要进行交互或处理JavaScript渲染的网页。但在简单的静态页面爬取任务中,可以考虑使用requests和BeautifulSoup库来实现更快捷的爬取方式。
以上回复来自 -- ChatGPT(FishC官方接口),如未能正确解答您的问题,请继续追问。

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当然可以使用Selenium库进行网页爬取。Selenium是一个用于自动化浏览器操作的工具,它可以模拟用户在浏览器中的操作,进而获取网页内容。 需要注意的是,使用Selenium进行爬取可能会比较慢,并且需要下载浏览器驱动。以下是使用Selenium和Chrome浏览器驱动下载能源产品产量各个季度的数据并保存为csv文件的示例代码: 请确保将代码中的 `'驱动路径/chromedriver'` 替换为你本地Chrome浏览器驱动的实际路径。同时,根据实际页 ...

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发表于 2023-11-16 22:42:10 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
小甲鱼的二师兄 发表于 2023-11-25 04:24
能不能用selenium库呢,十分感谢

当然可以使用Selenium库进行网页爬取。Selenium是一个用于自动化浏览器操作的工具,它可以模拟用户在浏览器中的操作,进而获取网页内容。

需要注意的是,使用Selenium进行爬取可能会比较慢,并且需要下载浏览器驱动。以下是使用Selenium和Chrome浏览器驱动下载能源产品产量各个季度的数据并保存为csv文件的示例代码:
from selenium import webdriverimport csvdef scrape_data():    # 下载Chrome浏览器驱动,并将驱动路径添加到系统环境变量中    driver = webdriver.Chrome('驱动路径/chromedriver')        url = '国家统计局网站上的数据页面URL'    driver.get(url)    data_list = []    # 根据页面结构和元素选择器找到能源产品产量各个季度的数据所在的HTML元素,并提取数据    table = driver.find_element_by_css_selector('css选择器')    # 遍历表格行,提取数据    rows = table.find_elements_by_tag_name('tr')    for row in rows:        cells = row.find_elements_by_tag_name('td')        if len(cells) > 0:            # 假设数据的格式为:季度|产量            quarter = cells[0].text.strip()            production = cells[1].text.strip()            data_list.append([quarter, production])    driver.quit()    return data_listdef save_to_csv(data):    with open('energy_production.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:        writer = csv.writer(file)        writer.writerow(['季度', '产量'])        writer.writerows(data)# 调用函数进行爬取和保存data = scrape_data()save_to_csv(data)
请确保将代码中的 `'驱动路径/chromedriver'` 替换为你本地Chrome浏览器驱动的实际路径。同时,根据实际页面结构和元素选择器修改代码以正确提取所需的数据。

Selenium可以模拟用户在浏览器中的操作,适用于需要进行交互或处理JavaScript渲染的网页。但在简单的静态页面爬取任务中,可以考虑使用requests和BeautifulSoup库来实现更快捷的爬取方式。
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发表于 2023-11-16 22:42:25 | 显示全部楼层
你可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取国家统计局网站上的数据。首先,你需要找到国家统计局网站上能源产品产量各个季度的数据所在的页面,并分析页面结构,找到数据所在的HTML元素。然后,你可以使用requests库发送HTTP请求获取页面内容,再使用BeautifulSoup库解析HTML,提取出所需的数据。最后,将提取的数据保存为csv文件。

以下是一个简单的示例代码:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = '国家统计局网站上的数据页面URL'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

data_list = []

# 根据页面结构找到能源产品产量各个季度的数据所在的HTML元素,并提取数据
# 示例代码:假设数据在class为'energy-production'的div中
energy_div = soup.find('div', class_='energy-production')
# 假设数据以表格形式展示,找到表格元素
table = energy_div.find('table')
# 遍历表格行,提取数据
for row in table.find_all('tr'):
    cells = row.find_all('td')
    if len(cells) > 0:
        # 假设数据的格式为:季度|产量
        quarter = cells[0].text
        production = cells[1].text
        data_list.append([quarter, production])

# 将提取的数据保存为csv文件
with open('energy_production.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['季度', '产量'])
    writer.writerows(data_list)

在实际使用时,你需要将示例代码中的'国家统计局网站上的数据页面URL'替换为实际的数据页面URL,并根据页面结构和数据格式进行相应的调整。
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发表于 2023-11-16 22:44:02 | 显示全部楼层
爬取国家统计局能源产品产量各个季度数据的思路:

1. 确定数据来源:
   首先需要找到国家统计局发布能源产品产量数据的官方网站或数据接口。可以参考国家统计局官网或相关能源统计相关的页面。

2. 分析网页结构:
   使用Python的网络爬虫库(如Requests或Beautiful Soup)访问国家统计局网站,分析能源产品产量数据所在的页面结构、URL地址和数据格式。

3. 编写爬虫代码:
   编写Python爬虫代码,通过发送HTTP请求获取能源产品产量数据页面的HTML内容,并使用相关库解析页面,提取所需数据。

4. 整理数据并保存为CSV文件:
   提取的数据可能需要进行整理和处理,可以使用Pandas库进行数据清洗和转换。然后将数据保存为CSV文件,可以使用Python的CSV模块或Pandas库来实现。

5. 实现批量下载:
   如果需要下载多个季度的数据,可以通过循环遍历不同的URL或参数来实现批量下载。

示例代码如下:
import requestsimport pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoup# 发送请求并获取页面内容url = '国家统计局能源产品产量数据页面的URL'response = requests.get(url)html_content = response.text# 使用Beautiful Soup解析页面内容,提取数据soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')# TODO: 根据页面结构提取能源产品产量数据,并整理为DataFrame格式# 将数据保存为CSV文件data.to_csv('energy_production.csv', index=False)
以上是一个简单的爬取和保存能源产品产量数据的思路和示例代码,具体的网页分析和数据提取部分需要根据国家统计局网站的实际情况进行调整。
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 楼主| 发表于 2023-11-16 22:46:17 | 显示全部楼层
isdkz 发表于 2023-11-16 22:42
你可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取国家统计局网站上的数据。首先,你需要找到国家统计 ...

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发表于 2023-11-25 04:23:39 | 显示全部楼层
@FishC_GPT
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发表于 2023-11-25 04:23:47 | 显示全部楼层

你好!请问有什么编程问题我可以帮到你?
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发表于 2023-11-25 04:24:16 | 显示全部楼层
FishC_GPT 发表于 2023-11-25 04:23
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发表于 2023-11-25 04:24:26 | 显示全部楼层
小甲鱼的二师兄 发表于 2023-11-25 04:24
怎么在国家统计局下载能源产品产量各个季度的数据呢? ...

你可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取国家统计局网站上的数据。以下是一个简单的代码示例:
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport csvdef scrape_data():    url = '国家统计局网站上的数据页面URL'    response = requests.get(url)    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')        data_list = []        # 找到能源产品产量各个季度的数据所在的HTML元素    energy_div = soup.find('div', class_='energy-production')    table = energy_div.find('table')      # 遍历表格行,提取数据    for row in table.find_all('tr'):        cells = row.find_all('td')        if len(cells) > 0:            # 假设数据的格式为:季度|产量            quarter = cells[0].text.strip()            production = cells[1].text.strip()            data_list.append([quarter, production])        return data_listdef save_to_csv(data):    with open('energy_production.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:        writer = csv.writer(file)        writer.writerow(['季度', '产量'])        writer.writerows(data)# 调用函数进行爬取和保存data = scrape_data()save_to_csv(data)
在实际使用时,你需要将示例代码中的`国家统计局网站上的数据页面URL`替换为实际的数据页面URL,并根据页面结构和数据格式进行相应的调整。以上代码将提取的数据保存为`energy_production.csv`文件,包含两列数据:季度和产量。

请注意,在爬取网站数据时需要遵守网站的规定和法律法规,确保你的行为合法合规。
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发表于 2023-11-25 04:24:49 | 显示全部楼层
FishC_GPT 发表于 2023-11-25 04:24
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