
东财年报数据抓取实践:requests+BeautifulSoup4+正则表达式
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更新于2024-08-05
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在《云计算与大数据》课程的实验二中,非结构化数据爬取是一项重要的实践任务,主要目的是让学生理解网络爬虫的工作原理,掌握基础的Python库如requests和BeautifulSoup4的使用,以及正则表达式的应用。实验的核心是通过编程技术从指定的网站(如https://data.eastmoney.com/bbsj/)获取和解析非结构化数据,具体涉及以下几个关键知识点:
1. **网络爬虫基础**:实验开始时,会介绍网络爬虫的基本原理,包括如何识别网页结构、跟踪链接、遵循网站的robots.txt规则等,以确保爬取过程的合法性和效率。
2. **requests库的使用**:学生将学习如何使用requests库发送HTTP请求,获取静态网页的HTML内容。这包括设置请求头(如User-Agent),模拟浏览器行为,以及处理可能的响应状态码和重定向。
3. **BeautifulSoup4库解析**:BeautifulSoup4是用于解析HTML和XML文档的库,它能够方便地定位、提取和修改页面中的数据。实验中,学生将运用BeautifulSoup4解析HTML结构,找到包含股票年报信息的部分,并提取出相关数据。
4. **正则表达式应用**:正则表达式在爬虫中常用于处理文本数据,如匹配特定模式或提取特定信息。实验中可能涉及到使用正则表达式来解析年报文件的URL,或者清洗获取的数据。
5. **文件操作与存储**:通过os模块,学生将学习如何创建和管理文件,比如创建新文件夹以存放爬取的年报文件。此外,可能还会涉及将数据保存为JSON或其他格式,便于后续分析或处理。
6. **代码实现与调试**:提供的参考代码展示了如何整合以上技能,包括导入必要的库、定义函数如新建文件夹,以及编写主爬虫逻辑。学生需要根据实际需求修改和优化这段代码,以适应不同的股票年报URL和信息提取需求。
通过这个实验,学生不仅能够提升编程和数据抓取能力,还能够理解非结构化数据的处理方法,为大数据分析和云计算项目打下坚实的基础。
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