python爬取智慧水务数据
时间: 2025-02-20 17:23:52 浏览: 37
### 使用Python实现智慧水务数据的网页抓取和解析
#### 准备环境
为了完成这项任务,需要安装一些必要的库。可以通过pip来安装这些依赖项:
```bash
pip install requests lxml beautifulsoup4 numpy matplotlib sqlite3 optparse re selenium phantomjs
```
#### 获取页面内容
使用`requests`库发起HTTP请求,获取目标网站的内容。
```python
import requests
url = 'http://example.com/water_data' # 替换为目标网址
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
html_content = response.text
else:
raise Exception('Failed to load page {}'.format(url))
```
#### 解析HTML文档
采用`lxml`或`BeautifulSoup`这样的解析器可以从HTML中抽取所需的信息。这里以`lxml`为例说明如何操作。
```python
from lxml import etree
parser = etree.HTMLParser()
tree = etree.fromstring(html_content, parser=parser)
water_level_elements = tree.xpath('//div[@class="water-level"]') # 修改XPath表达式匹配实际结构
for element in water_level_elements:
date = element.findtext('.//span[@class="date"]').strip() # 提取出日期信息
level = float(element.findtext('.//span[@class="level"]').replace(',', '')) # 转换成浮点数类型的水位高度
```
#### 存储数据至SQLite数据库
创建一个简单的SQLITE数据库用来保存爬取得来的数据。
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS WaterLevels (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
measurement_date TEXT UNIQUE NOT NULL,
level REAL NOT NULL
);
INSERT INTO WaterLevels (measurement_date, level) VALUES (?, ?); -- 插入新纪录时防止重复录入
```
在Python代码里执行上述SQL语句:
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect(':memory:') # 或者指定路径如 './data.db'
cursor = conn.cursor()
create_table_query = '''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS WaterLevels (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
measurement_date TEXT UNIQUE NOT NULL,
level REAL NOT NULL
);
'''
insert_record_query = "INSERT OR IGNORE INTO WaterLevels (measurement_date, level) VALUES (?, ?)"
cursor.execute(create_table_query)
for entry in parsed_entries: # 假设parsed_entries是从前面步骤得到的结果列表
cursor.execute(insert_record_query, (entry['date'], entry['level']))
conn.commit()
```
对于动态加载内容的情况,则可能需要用到像Selenium这样的工具模拟浏览器行为,并配合PhantomJS无界面浏览器驱动来进行自动化测试[^3]。
最后,如果遇到JavaScript渲染后的页面元素无法直接通过静态HTML获得的情况下,还可以考虑利用正则表达式从内嵌于<script>标签内的JSON字符串或其他形式的数据源中提取有用的部分[^4]。
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