利用python进行数据分析 python如何抓取数据

在编程当中有许多语言，有c语言，有C++语言，有basic语言，也有Pascal语言，这些语言都是比较常见的，而python也是编程语言当中的一种，如果不是专业的人员，对于这一编程语言是不了解的。那么这一编程语言是什么？又是如何使用的呢？接下来我们就一起来好好的了解一下吧。

利用python进行数据分析——python是什么

Python是一种开放源代码的脚本编程语言，这种脚本语言特别强调开发速度和代码的清晰程度。它可以用来开发各种程序，从简单的脚本任务到复杂的、面向对象的应用程序都有大显身手的地方。Python还被当作一种入门程序员最适合掌握的优秀语言，因为它免费、面向对象、扩展性强同时执行严格的编码标准。

利用python进行数据分析之抓取数据的方法

1. 正则表达式

当我们使用正则表达式抓取国家面积数据时，首先要尝试匹配元素中的内容，如下所示:

从上述结果看出，多个国家属性都使用了< td class=”w2p_fw” >标签。要想分离出面积属性，我们可以只选择其中的第二个元素，如下所示:

虽然现在可以使用这个方案，但是如果网页发生变化，该方案很可能就会失效。比如表格发生了变化，去除了第二行中的国土面积数据。如果我们只在现在抓取数据，就可以忽略这种未来可能发生的变化。但是，如果我们希望未来还能再次抓取该数据，就需要给出更加健壮的解决方案，从而尽可能避免这种布局变化所带来的影响。想要该正则表达式更加健壮，我们可以将其父元素< tr >也加入进来。由于该元素具有ID属性，所以应该是唯一的。

这个迭代版本看起来更好一些，但是网页更新还有很多其他方式，同样可以让该正则表达式无法满足。比如，将双引号变为单引号，< td >标签之间添加多余的空格，或是变更area_label等。下面是尝试支持这些可能性的改进版本。

虽然该正则表达式更容易适应未来变化，但又存在难以构造、可读性差的问题。此外，还有一些微小的布局变化也会使该正则表达式无法满足，比如在< td >标签里添加title属性。
从本例中可以看出，正则表达式为我们提供了抓取数据的快捷方式，但是，该方法过于脆弱，容易在网页更新后出现问题。幸好还有一些更好的解决方案，后期将会介绍。

2. Beautiful Soup

Beautiful Soup是一个非常流行的 Python 模块。该模块可以解析网页，并提供定位内容的便捷接口。如果你还没有安装该模块，可以使用下面的命令安装其最新版本(需要先安装 pip，请自行百度):

使用 Beautiful Soup 的第一步是将已的 HTML 内容解析为 soup 文档。由于大多数网页都不具备良好的 HTML 格式，因此 Beautiful Soup 需要对其实际格式进行确定。例如，在下面这个简单网页的列表中，存在属性值两侧引号缺失和标签未闭合的问题。

如果 Population 列表项被解析为 Area 列表项的子元素，而不是并列的两个列表项的话，我们在抓取时就会得到错误的结果。下面让我们看一下 Beautiful Soup 是如何处理的。

从上面的执行结果中可以看出，Beautiful Soup 能够正确解析缺失的引号并闭合标签。现在可以使用 find() 和 find_all() 方法来定位我们需要的元素了。

3. Lxml

Lxml 是基于 libxml2 这一 XML 解析库的 Python 封装。该模块使用 C语言 编写，解析速度比 Beautiful Soup 更快，不过安装过程也更为复杂。和 Beautiful Soup 一样，使用 lxml 模块的第一步也是将有可能不合法的 HTML 解析为统一格式。下面是使用该模块解析一个不完整 HTML 的例子:

同样地，lxml 也可以正确解析属性两侧缺失的引号，并闭合标签，不过该模块没有额外添加 < html > 和 < body > 标签。解析完输入内容之后，进入选择元素的步骤，此时 lxml 有几种不同的方法，比如 XPath 选择器和类似 Beautiful Soup 的 find() 方法。不过，后续我们将使用 CSS 选择器，因为它更加简洁，并且能够在解析动态内容时得以复用。此外，一些拥有 jQuery 选择器相关经验的读者会对其更加熟悉。

以上就是有关利用python进行数据分析的所有内容，从这里我们就可以知道至于语言，在网站优化的过程当中是非常重要的，也是经常会使用到的一种方法，所以如果你是网络优化的从业者，那么学习这一编程也是非常必要的。如果想了解更多的内容，欢迎关注我们文军营销的官网。

推荐阅读

网络舆情研究到底有多么的重要,到底如何做 | 文军营销他们还有就是按照设置好的关键词去某些特定的网址去爬数据。这样的软件看上去蛮好的,但是会漏掉非常多的数据。 还有些公司就是真的在做网络舆情监测软件的开发,他们采用大数据离线功能,采用python爬出原理,把所有的数据采集到自己的离线数据库,然后去他们自己的大数据库中去提取数据。就算他们程序做得再完美,还是有...