美丽的汤解析许多条目的列表并保存在数据框中

WBOY
发布: 2024-02-10 08:48:03
转载
816人浏览过

美丽的汤解析许多条目的列表并保存在数据框中

问题内容

目前我将从世界各地的教区收集数据。

我的方法适用于 bs4 和 pandas。我目前正在研究抓取逻辑。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "http://www.catholic-hierarchy.org/"

# Send a GET request to the website
response = requests.get(url)

#my approach  to parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Find the relevant elements containing diocese information
diocese_elements = soup.find_all("div", class_="diocesan")

# Initialize empty lists to store data
dioceses = []
addresses = []

# Extract now data from each diocese element
for diocese_element in diocese_elements:
    # Example: Extracting diocese name
    diocese_name = diocese_element.find("a").text.strip()
    dioceses.append(diocese_name)

    # Example: Extracting address
    address = diocese_element.find("div", class_="address").text.strip()
    addresses.append(address)

#  to save the whole data we create a DataFrame using pandas
data = {'Diocese': dioceses, 'Address': addresses}
df = pd.DataFrame(data)

# Display the DataFrame
print(df)
登录后复制

目前我的 pycharm 上发现了一些奇怪的东西。 我尝试找到一种使用pandas 方法收集全部数据的方法。


正确答案


这个示例可以帮助您入门 - 它将解析所有教区页面以获取教区名称 + url,并将其存储到 panda 的 dataframe 中。

Find JSON Path Online
Find JSON Path Online

Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder

Find JSON Path Online 193
查看详情 Find JSON Path Online

然后您可以迭代这些 url 并获取所需的更多信息。

import pandas as pd
import requests
from bs4 import beautifulsoup

chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
url = "http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/la{char}.html"

all_data = []
for char in chars:
    u = url.format(char=char)

    while true:
        print(f"parsing {u}")
        soup = beautifulsoup(requests.get(u).content, "html.parser")
        for a in soup.select("li a[href^=d]"):
            all_data.append(
                {
                    "name": a.text,
                    "url": "http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/" + a["href"],
                }
            )

        next_page = soup.select_one('a:has(img[alt="[next page]"])')
        if not next_page:
            break

        u = "http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/" + next_page["href"]

df = pd.dataframe(all_data).drop_duplicates()
print(df.head(10))
登录后复制

打印:

...
Parsing http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/lax.html
Parsing http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/lay.html
Parsing http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/laz.html

               Name                                                   URL
0          Holy See  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/droma.html
1   Diocese of Rome  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/droma.html
2            Aachen  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/da549.html
3            Aachen  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/daach.html
4    Aarhus (Århus)  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/da566.html
5               Aba  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/dabaa.html
6        Abaetetuba  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/dabae.html
8         Abakaliki  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/dabak.html
9           Abancay  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/daban.html
10        Abaradira  http://www.catholic-hierarchy.org/diocese/d2a01.html
登录后复制

以上就是美丽的汤解析许多条目的列表并保存在数据框中的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

相关标签:
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件

每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。

下载
来源:stackoverflow网
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
最新问题
热门推荐
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号