Python爬取地铁客流数据

### 编写Python爬虫程序抓取地铁客流统计数据 为了实现地铁客流量数据的自动收集，可以采用`requests`库发起HTTP请求并结合`BeautifulSoup`解析网页内容。对于动态加载的内容，则可能需要用到`Selenium`模拟浏览器行为。 #### 准备工作 安装必要的第三方库： ```bash pip install requests beautifulsoup4 selenium pandas openpyxl ``` #### 获取目标网站URL 确认要抓取的目标站点及其页面结构特点，特别是包含所需数据的具体位置。这一步骤通常涉及人工访问几个典型的城市轨道交通官方网站，观察其发布历史运营情况的方式[^1]。 #### 发起请求与HTML解析 构建基础版静态网页爬虫： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_page(url): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup ``` 针对某些特殊情况下需要处理JavaScript渲染后的DOM树的情况，可引入无头模式下的ChromeDriver作为驱动器启动浏览器实例完成自动化操作: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') # 设置为无界面模式 driver_path = '/path/to/chromedriver' # 替换成实际路径 browser = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path,options=chrome_options) url = "http://example.com" browser.get(url) content = browser.page_source # 获取整个文档源码字符串形式 soup = BeautifulSoup(content,'lxml') # 记得关闭浏览器连接 browser.quit() ``` #### 数据提取逻辑设计 根据不同城市的官网布局差异调整XPath表达式或CSS选择器定位具体元素节点；这里假设已经找到了合适的标签用于匹配日期和乘客数量字段： ```python data_list = [] for item in soup.select('.class_name'): # 修改成对应类名或其他特征属性 date = item.find('span', class_='date').get_text(strip=True) volume_str = item.find('strong').get_text().replace(',', '') try: passenger_volume = int(volume_str) except ValueError as e: continue # 跳过无法转换整数类型的记录 data_dict = {"Date": date, "PassengerVolume": passenger_volume} data_list.append(data_dict) ``` #### 存储所获资料至文件系统 最后将整理好的字典列表保存下来供后续分析使用，例如导出CSV格式方便Excel打开查看： ```python import csv with open('./output.csv','w+', newline='', encoding='utf-8-sig')as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["Date", "PassengerVolume"]) writer.writeheader() # 写入表头信息 for row in data_list: writer.writerow(row) ``` 或者直接存入数据库中以便更高效的查询检索： ```sql INSERT INTO subway_traffic_statistics(Date, PassengerVolume) VALUES (%(Date)s,%(PassengerVolume)s); ``` 以上即是一个完整的基于Python编写的简单版本地铁客流统计信息采集工具框架[^2]。