3种抓取其中数据的 *** 。首先是正则表达式,然后是流行的BeautifulSoup模块,最后是强大的lxml模块。
如果你对正则表达式还不熟悉,或是需要一些提示,那么你可以查阅http://docs.python.org/2/howto/regex.html获得完整介绍。即使你使用过其他编程语言的正则表达式,我依然推荐你一步一步温习一下Python中正则表达式的写法。
由于每章中都可能构建或使用前面章节的内容,因此我建议你按照类似本书代码库的文件结构进行配置。所有代码都可以从代码库的code目录中运行,以便导入工作正常。如果你希望创建一个不同的结构,请注意需要变更所有来自其他章的导入操作(比如下述代码中的from chp1.advanced_link_crawler)。
当我们使用正则表达式抓取国家(或地区)面积数据时,首先需要尝试匹配``元素中的内容,如下所示。
>>> import re>>> from chp1.advanced_link_crawler import download>>> url = 'http://example.python-scraping.com/view/UnitedKingdom-239'>>> html = download(url)>>> re.findall(r'(.*?)', html)['', '244,820 square kilometres', '62,348,447', 'GB', 'United Kingdom', 'London', 'EU', '.uk', 'GBP', 'Pound', '44', '@# #@@|@## #@@|@@# #@@|@@## #@@|@#@ #@@|@@#@ #@@|GIR0AA', '^(([A-Z]d{2}[A-Z]{2})|([A-Z]d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]{2}d{2} [A-Z]{2})|([A-Z]{2}d{3}[A-Z]{2})|([A-Z]d[A-Z]d[A-Z]{2}) |([A-Z]{2}d[A-Z]d[A-Z]{2})|(GIR0AA))$', 'en-GB,cy-GB,gd', '
1 分布分析: 发现各个维度下数据的分布情况 研究数据分布特征和分布类型; 主要统计量:极差 大小反应分布情况是否稳定 频率分布情况: 一般用直方图 分组区间使用pd.cut . 累积频率.c...
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