Python：通過xpath獲取html表數據

Question

我覺得從html表中提取數據非常困難，需要為每個站點自定義構建..我非常希望在這里被證明是錯誤的..

是否有一種簡單的pythonic方法可以通過使用感興趣的表的url和xpath從網站中提取字符串和數字？

例：

url_str = 'http://www.fdmbenzinpriser.dk/searchprices/5/'
xpath_str = //*[@id="sortabletable"]

我曾經有一個可以從這個站點獲取數據的腳本。 但失去了它。 我記得我正在使用標簽''和一些字符串邏輯......不是很漂亮

我知道像thingpeak這樣的網站可以做這些事情。

Answer 1

有一個相當普遍的模式，你可以用它來解析很多，但不是所有的表。

import lxml.html as LH
import requests
import pandas as pd
def text(elt):
    return elt.text_content().replace(u'\xa0', u' ')

url = 'http://www.fdmbenzinpriser.dk/searchprices/5/'
r = requests.get(url)
root = LH.fromstring(r.content)

for table in root.xpath('//table[@id="sortabletable"]'):
    header = [text(th) for th in table.xpath('//th')]        # 1
    data = [[text(td) for td in tr.xpath('td')]  
            for tr in table.xpath('//tr')]                   # 2
    data = [row for row in data if len(row)==len(header)]    # 3 
    data = pd.DataFrame(data, columns=header)                # 4
    print(data)

1. 您可以使用table.xpath('//th')查找列名。
2. table.xpath('//tr')返回行，對於每一行， tr.xpath('td')返回表示表的一個“單元”的元素。
3. 有時您可能需要過濾掉某些行，例如在這種情況下，行的值比標題少。
4. 您對數據（列表列表）的處理由您決定。 在這里我只使用Pandas進行演示：

---

        Pris                               Adresse       Tidspunkt
0       8.04           Brovejen 18 5500 Middelfart   3 min 38 sek 
1       7.88         Hovedvejen 11 5500 Middelfart   4 min 52 sek 
2       7.88         Assensvej 105 5500 Middelfart   5 min 56 sek 
3       8.23    Ejby Industrivej 111 2600 Glostrup   6 min 28 sek 
4       8.15            Park Alle 125 2605 Brøndby  25 min 21 sek 
5       8.09           Sletvej 36 8310 Tranbjerg J  25 min 34 sek 
6       8.24      Vindinggård Center 29 7100 Vejle   27 min 6 sek 
7     7.99 *         Søndergade 116 8620 Kjellerup  31 min 27 sek 
8     7.99 *   Gertrud Rasks Vej 1 9210 Aalborg SØ  31 min 27 sek 
9     7.99 *              Sorøvej 13 4200 Slagelse  31 min 27 sek 

Answer 2

如果你的意思是所有文字：

from bs4 import BeautifulSoup

url_str = 'http://www.fdmbenzinpriser.dk/searchprices/5/'
import requests

r = requests.get(url_str).content

print([x.text for x in BeautifulSoup(r).find_all("table",attrs={"id":"sortabletable"})]

['Pris\nAdresse\nTidspunkt\n\n\n\n\n* Denne pris er indberettet af selskabet Indberet pris\n\n\n\n\n\n\xa08.24\n\xa0Gladsaxe Møllevej 33 2860 Søborg\n7 min 4 sek \n\n\n\n\xa08.89\n\xa0Frederikssundsvej 356 2700 Brønshøj\n9 min 10 sek \n\n\n\n\xa07.98\n\xa0Gartnerivej 1 7500 Holstebro\n14 min 25 sek \n\n\n\n\xa07.99 *\n\xa0Søndergade 116 8620 Kjellerup\n15 min 7 sek \n\n\n\n\xa07.99 *\n\xa0Gertrud Rasks Vej 1 9210 Aalborg SØ\n15 min 7 sek \n\n\n\n\xa07.99 *\n\xa0Sorøvej 13 4200 Slagelse\n15 min 7 sek \n\n\n\n\xa08.08 *\n\xa0Tørholmsvej 95 9800 Hjørring\n15 min 7 sek \n\n\n\n\xa08.09 *\n\xa0Nordvej 6 9900 Frederikshavn\n15 min 7 sek \n\n\n\n\xa08.09 *\n\xa0Skelmosevej  89 6980 Tim\n15 min 7 sek \n\n\n\n\xa08.09 *\n\xa0Højgårdsvej 2 4000 Roskilde\n15 min 7 sek']