美麗的湯 - 蟒蛇 - 桌子刮

Question

嘗試使用漂亮的湯從網站上刮一張桌子來解析數據。 我將如何通過其標題解析它？ 到目前為止，我甚至無法打印整張桌子。謝謝。

這是代碼：

import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup

optionstable = "http://www.barchart.com/options/optdailyvol?type=stocks"
page = urllib2.urlopen(optionstable)
soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')

table = soup.find("div", {"class":"dataTables_wrapper","id": "options_wrapper"})

table1 = table.find_all('table')

print table1

Answer 1

您需要模仿ajax請求以獲取表數據：

import requests
from time import time

optionstable = "http://www.barchart.com/options/optdailyvol?type=stocks"


params = {"type": "stocks",
          "dir": "desc",
          "_": str(time()),
          "f": "base_symbol,type,strike,expiration_date,bid,ask,last,volume,open_interest,volatility,timestamp",
          "sEcho": "1",
          "iDisplayStart": "0",
          "iDisplayLength": "100",
          "iSortCol_0": "7",
          "sSortDir_0": "desc",
          "iSortingCols": "1",
          "bSortable_0": "true",
          "bSortable_1": "true",
          "bSortable_2": "true",
          "bSortable_3": "true",
          "bSortable_4": "true",
          "bSortable_5": "true",
          "bSortable_6": "true",
          "bSortable_7": "true",
          "bSortable_82": "true",
          "bSortable_9": "true",
          "bSortable_10": "true",
          "sortby": "Volume"}

然后做一個傳遞params：

js = requests.get("http://www.barchart.com/option-center/getData.php", params=params).json()

哪個給你：

{u'aaData': [[u'<a href="/quotes/BAC">BAC</a>', u'Call', u'16.00', `u'12/16/16', u'0.89', u'0.90', u'0.91', u'52,482', u'146,378', u'0.26', u'01:43'], [u'<a href="/quotes/ETE">ETE</a>', u'Call', u'20.00', u'01/20/17', u'0.38', u'0.41', u'0.40', u'40,785', u'72,011', u'0.42', u'01:27'], [u'<a href="/quotes/BAC">BAC</a>', u'Call', u'15.00', u'10/21/16', u'1.34', u'1.36', u'1.33', u'35,663', u'90,342', u'0.35', u'01:44'], [u'<a href="/quotes/COTY">COTY</a>', u'Put', u'38.00', u'10/21/16', u'15.00', u'15.30', u'15.10', u'32,321', u'242,382', u'1.24', u'01:44'], [u'<a href="/quotes/COTY">COTY</a>', u'Call', u'38.00', u'10/21/16', u'0.00', u'0.05', u'0.01', u'32,320', u'256,589', u'1.34', u'01:44'], [u'<a href="/quotes/WFC">WFC</a>', u'Put', u'40.00', u'10/21/16', u'0.01', u'0.03', u'0.02', u'32,121', u'37,758', u'0.39', u'01:43'], [u'<a href="/quotes/WFC">WFC</a>', u'Put', u'40.00', u'11/18/16', u'0.16', u'0.17', u'0.16', u'32,023', u'8,789', u'0.30', u'01:44']..................

您可以傳遞更多參數，如果您在XHR選項卡下的chrome工具中查看請求，您可以看到所有參數 ，上面的參數是獲得結果所需的最小參數 。 有很多，所以我不會在這里發布它們，讓你弄清楚如何影響結果。

如果你遍歷js[u'aaData'] ，你可以看到每個子列表，其中每個條目對應於列，如：

#base_symbol,type,strike,expiration_date,bid,ask,last,volume,open_interest,volatility,timestamp

[u'<a href="/quotes/AAPL">AAPL</a>', u'Call', u'116.00', u'10/14/16', u'1.36', u'1.38', u'1.37', u'21,812', u'7,258', u'0.23', u'10/10/16']

所以如果你想根據一些標准過濾行，即打擊> 15：

for d in filter(lambda row: float(row[2]) > 15, js[u'aaData']):
    print(d)

您可能還會發現pandas很有用，只需稍微整理一下我們就可以創建一個漂亮的df：

# extract base_symbol text
for v in js[u'aaData']:
    v[0] = BeautifulSoup(v[0]).a.text


import  pandas as pd
cols = "base_symbol,type,strike,expiration_date,bid,ask,last,volume,open_interest,volatility,timestamp"

df = pd.DataFrame(js[u'aaData'],
    columns=cols.split(","))

print(df.head(5))

這給你一個很好的df工作：

  base_symbol  type strike expiration_date    bid    ask   last  volume  \
0         BAC  Call  16.00        12/16/16   0.89   0.90   0.91  52,482   
1         ETE  Call  20.00        01/20/17   0.38   0.41   0.40  40,785   
2         BAC  Call  15.00        10/21/16   1.34   1.36   1.33  35,663   
3        COTY   Put  38.00        10/21/16  15.00  15.30  15.10  32,321   
4        COTY  Call  38.00        10/21/16   0.00   0.05   0.01  32,320   

  open_interest volatility timestamp  
0       146,378       0.26  10/10/16  
1        72,011       0.42  10/10/16  
2        90,342       0.35  10/10/16  
3       242,382       1.24  10/10/16  
4       256,589       1.34  10/10/16  

您可能只想更改dtypes df["strike"] = df["strike"].astype(float)等。

Answer 2

該頁面是一個動態頁面。 它使用DataTables jquery插件來顯示表。 如果你查看頁面源代碼，你會看到一個空表。 頁面加載后填充。

你有兩個選擇。 要么弄清楚瀏覽器中運行的Javascript代碼訪問哪個URL來獲取表數據，並希望只需訪問此URL即可。 如果是，則響應可能是JSON，因此您不需要解析任何內容。

第二種選擇是使用Selenium或PhantomJS等工具加載頁面並運行Javascript代碼。 然后，您可以訪問已填充的表並獲取其數據。