【实战演练】数据爬取与清洗：使用Python进行网页数据爬取与清洗

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发布时间: 2024-06-24 21:08:22 阅读量: 190 订阅数: 234
![【实战演练】数据爬取与清洗：使用Python进行网页数据爬取与清洗](https://pic3.zhimg.com/80/v2-d9078cac12f9a75b85bc3aceac346472_1440w.webp) # 2.1.1 HTML和XML简介 HTML（超文本标记语言）和XML（可扩展标记语言）是两种广泛用于创建和标记网络文档的标记语言。 - **HTML**：主要用于定义网页的结构和内容，包括标题、段落、列表、链接等元素。 - **XML**：是一种更通用的标记语言，可用于表示各种数据结构，包括文档、数据交换和配置信息。 HTML和XML都使用标签来标记文档中的元素，但XML比HTML更灵活，因为它允许用户创建自己的标签。 # 2. Python数据爬取技术 ### 2.1 网页解析与DOM树 #### 2.1.1 HTML和XML简介 **HTML（超文本标记语言）**是一种用于创建网页的标记语言。它由一系列标签组成，这些标签定义了网页的结构和内容。 **XML（可扩展标记语言）**是一种类似于HTML的标记语言，但它更通用，可以用于表示各种数据。 #### 2.1.2 DOM树的概念和结构 **DOM（文档对象模型）**是HTML或XML文档的树状表示。它将文档组织成一个节点层次结构，其中每个节点代表文档中的一个元素。 DOM树的结构如下： * **根节点：**文档的根元素，通常是`<html>`标签。 * **父节点：**包含其他节点的节点。 * **子节点：**被父节点包含的节点。 * **兄弟节点：**具有相同父节点的节点。 ### 2.2 HTTP请求与响应 #### 2.2.1 HTTP协议基础 **HTTP（超文本传输协议）**是一种用于在Web上发送和接收数据的协议。它基于请求-响应模型，其中客户端（例如浏览器）向服务器发送请求，服务器响应包含请求数据的响应。 HTTP请求由以下部分组成： * **请求行：**指定请求类型（例如GET、POST）、请求的资源（例如URL）和HTTP版本。 * **请求头：**提供有关请求的其他信息，例如用户代理、内容类型和语言偏好。 * **请求体：**包含发送到服务器的可选数据。 HTTP响应由以下部分组成： * **状态行：**指定响应状态代码（例如200 OK）、HTTP版本和响应消息。 * **响应头：**提供有关响应的其他信息，例如内容类型、长度和缓存控制。 * **响应体：**包含请求的数据。 #### 2.2.2 使用Python发送HTTP请求 Python中的`requests`库可以轻松地发送HTTP请求。以下代码演示如何使用`requests`库发送GET请求： ```python import requests # 发送GET请求 response = requests.get("https://example.com") # 检查响应状态码 if response.status_code == 200: # 响应成功，处理响应体 print(response.text) else: # 响应失败，处理错误 print("请求失败，状态码：", response.status_code) ``` ### 2.3 网页数据提取与解析 #### 2.3.1 正则表达式基础 **正则表达式（regex）**是一种用于匹配字符串模式的强大工具。它们可以用于从网页中提取特定数据。 正则表达式由以下部分组成： * **模式：**要匹配的字符串模式。 * **修饰符：**用于控制模式行为的可选标志。 以下是一个正则表达式，用于匹配电子邮件地址： ``` ^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$ ``` #### 2.3.2 BeautifulSoup库的使用 **BeautifulSoup**是一个Python库，用于解析HTML和XML文档。它提供了方便的方法来导航DOM树和提取数据。 以下代码演示如何使用BeautifulSoup解析HTML文档： ```python from bs4 import BeautifulSoup # 解析HTML文档 soup = BeautifulSoup(html_doc, "html.parser") # 查找所有<a>标签 links = soup.find_all("a") # 提取每个链接的文本和URL for link in links: print(link.text, link.get("href")) ``` # 3. Python数据清洗技术 ### 3.1 数据类型转换与标准化 #### 3.1.1 常见数据类型及其转换 在数据清洗过程中，经常需要将数据从一种类型转换为另一种类型，以满足后续处理或分析的需求。Python提供了丰富的类型转换函数，可以轻松实现数据类型转换。 | 数据类型 | 转换函数 | |---|---| | 整数 | `int()` | | 浮点数 | `float()` | | 字符串 | `str()` | | 布尔值 | `bool()` | | 日期时间 | `datetime.datetime()` | **代码块：** ```python # 将字符串转换为整数 num_str = "123" num_int = int(num_str) # 将浮点数转换为字符串 num_float = 3.14 num_str = str(num_float) # 将布尔值转换为字符串 flag = True flag_str = str(flag) ``` **逻辑分析：** 上述代码展示了如何将字符串转换为整数、浮点数转换为字符串以及布尔值转换为字符串。`int()`、`float()`和`str()`函数分别用于执行这些转换。 #### 3.1.2 数据标准化方法 数据标准化是指将数据转换为一致的格式和单位，以消除数据之间的差异并提高数据质量。常用的数据标准化方法包括： - **数值标准化：**将数值数据转换为具有相同单位和范围，例如将货币金额转换为美元或将日期转换为时间戳。 - **类别标准化：**将类别数据转换为一致的格式，例如将性别转换为"男"、"女"或"其他"。 - **日
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知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验，曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统，熟练掌握多种后端开发语言和框架，包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化，能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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专栏简介
本专栏汇集了全面的 Python 数据分析与可视化教程，涵盖从基础到进阶的各个方面。专栏分为基础篇和进阶篇，提供循序渐进的学习路径。基础篇包括数据分析与可视化入门、数据结构与类型、NumPy 库、Pandas 库、数据清洗、Matplotlib 基础和 Seaborn 库实践。进阶篇深入探讨数据探索性分析、数据预处理、数据聚合、时间序列分析、数据采样、数据合并、数据转换、数据统计描述、数据特征工程、数据建模、模型评估、交互式可视化、数据分析案例分析、数据清洗与预处理技巧、数据探索性分析、数据分组与聚合分析、数据合并与连接、数据筛选与过滤、数据转换与重塑、时间序列数据处理、数据可视化入门、数据可视化进阶、数据可视化艺术、多图合成与子图布局、数据可视化互动性、数据可视化输出、数据可视化实例分析、数据分析案例解析、数据分析工具箱、数据分析实用技巧、数据分析项目实战、高级数据处理技巧、数据透视表与交叉分析、高级数据清洗、时间序列分析、高级数据可视化、数据可视化优化、交互式可视化、数据分析与机器学习集成、数据分析管道与自动化、高级数据合并与连接、数据处理性能优化、数据采样与重采样、数据处理中的异常值检测与处理技巧、数据处理中的缺失值处理策略与方法、数据处理中的数据转换与规范化技术、数据分析中的特征工程与衍生变量创建、数据分析中的模型评估与交叉验证技巧、数据分析中的模型解释与可解释性分析、数据分析中的结果可视化与报告生成技巧、数据分析中的项目部署与实际应用案例。此外，专栏还提供了丰富的实战演练，涵盖数据爬取、聚合、分组、时间序列分析、金融、医疗、市场营销、社交媒体、旅游、环境、物流、农业和体育等领域的实际数据分析案例。
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