使用 Excel 和 Python 从互联网获取数据

    




    



    
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互联网上有极其丰富的数据资源可以使用。使用Excel可以自动读取部分网页中的表格数据，使用Python编写爬虫程序可以读取网页的内容。

今天的文章主要分为两个部分，一是用通过Python构建一个数据网站，二是分别使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据。

1、构建测试用网站数据

通过Python Flask Web框架分别构建一个Web网站和一个Web API服务。

1.构建Web网站

新建一个名为“5-5-WebTable.py”的Python脚本，创建一个包含表格的简单网页。如果读者对构建方法不感兴趣，可跳过以下代码，直接执行脚本“5-5-WebTable.py”打开网站。

（1）安装flask包。

pip install flask

（2）构建包含表格的网页。

from flask import Flask

app = Flask(__name__)  # 创建Falsk Web应用实例

# 将路由“/”映射到table_info函数，函数返回HTML代码
@app.route('/')
def table_info():
    
    return """
HTML表格实例，用于提供给Excel和Python读取

    1">
      
        
            
            
            
        
        
            
            
            
        
        ……….
    
用户信息表
姓名
性别
年龄
小米
女
22
"""

if __name__ == '__main__':
    app.debug = True  # 启用调试模式
    app.run()  # 运行，网站端口默认为5000

通过命令“python ./5-5-WebTable.py”启动网站，然后在浏览器中输入http://127.0.0.1:5000/，出现如图1所示的网页内容。

2.构建Web API服务

新建一个名为“5-5-WebAPI.py”的Python脚本，使用flask_restplus包构建Web API服务。如果读者对构建方法不感兴趣，可跳过以下代码，直接执行脚本“5-5-WebAPI.py”打开Web API服务。

（1）安装flask_restplus包。

pip install flask-restplus

（2）导入必要的库与初始化应用对象。

from flask import Flask
# Api类是Web API应用的入口，需要用Flask应用程序初始化
from flask_restplus import Api

# Resource类是HTTP请求的资源的基类
from flask_restplus import Resource

# fields类用于定义数据的类型和格式
from flask_restplus import fields

app = Flask(__name__)  # 创建Falsk Web应用实例

# 在flask应用的基础上构建flask_restplus  Api对象
api = Api(app, version='1.0',
          title='Excel集成Python数据分析-测试用WebAPI',
          description='测试用WebAPI', )

# 使用namespace函数生成命名空间，用于为资源分组
ns = api.namespace('ExcelPythonTest', description='Excel与Python Web API测试')
# 使用api.model函数生成模型对象
todo = api.model('task_model', {
    'id': fields.Integer(readonly=True,
                         description='ETL任务唯一标识'),
    'task': fields.String(required=True,
                          description='ETL任务详情')
})

（3）Web API数据操作类，包含增、删、改、查等方法。

class TodoDAO(object):

    def __init__(self):
        self.counter = 0
        self.todos = []

    def get(self, id):



    
        for todo in self.todos:
            if todo['id'] == id:
                return todo
        api.abort(404, "ETL任务 {} 不存在".format(id))

    def create(self, data):
        todo = data
        todo['id'] = self.counter = self.counter + 1
        self.todos.append(todo)
        return todo

# 实例化数据操作，创建3条测试数据
DAO = TodoDAO()
DAO.create({'task': 'ETL-抽取数据操作'})
DAO.create({'task': 'ETL-数据清洗转换'})
DAO.create({'task': 'ETL-数据加载操作'})

（4）构建Web API的路由映射。

HTTP资源请求类从Resource类继承，然后映射到不同的路由，同时指定可使用HTTP方法。

@ns.route('/')  # 路由“/”对应的资源类为TodoList，可使用get方法和post方法进行请求
class TodoList(Resource):
    @ns.doc('list_todos')  # @doc装饰器对应API文档的信息
    @ns.marshal_list_with(todo)  # @marshal_xxx装饰器对模型数据进行格式转换与输出
    def get(self):  # 定义get方法获取所有的任务信息
        return DAO.todos

    @ns.doc('create_todo')
    @ns.expect(todo)
    @ns.marshal_with(todo, code=201)
    def post(self):  # 定义post方法获取所有的任务信息
        return DAO.create(api.payload), 201

# 路由/对应的资源类为Todo，可使用get、delete、put方法进行请求
@ns.route('/')
@ns.response(404, '未发现相关ETL任务')
@ns.param('id', 'ETL任务ID号')
class Todo(Resource):
    @ns.doc('get_todo')
    @ns.marshal_with(todo)
    def get(self, id):
        return DAO.get(id)

    @ns.doc('delete_todo')
    @ns.response(204, 'ETL任务已经删除')
    def delete(self, id):
        DAO.delete(id)
        return '', 204

    @ns.expect(todo)
    @ns.marshal_with(todo)
    def put(self, id):
        return DAO.update(id, api.payload)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=8000)  # 启动Web API服务，端口为8000

（4）开启Web API服务。

通过命令“python ./5-5-WebAPI.py”启动Web API服务，在浏览器中输入“http://127.0.0.1:8000/”将出现如图5-23所示的Web API服务请求方法列表。

2、抓取用网页数据

Excel可以通过“数据”选项卡下的“自网站”功能抓取网页数据。Python可以使用 requests 库、Beautiful Soup包、Scrapy框架抓取网页数据。

1.通过Excel抓取

单击“数据”→“自其他源”→“自网站”功能。Excel可读取的网页数据有局限：动态网页数据无法自动识别，非表格数据无法自动识别。

（1）单击“数据”→“自其他源”→“自网站”功能。

（2）确保在5.5.1节中编写的Web网站已经开启。

（3）输入网站URL地址“http://127.0.0.1:5000/”

单击“高级”按钮可配置更详细的HTTP请求信息，然后单击“确定”按钮，如图3所示。

（4）在“导航器”窗口中选择导入数据。

如图4所示，Excel自动识别网页中的表格数据，选择表名后单击“加载”按钮即可。

2.使用Python抓取

下面演示使用requests库抓取整个网页中的数据，然后使用Beautiful Soup解析网页。读者可参考本书代码素材文件“5-5-web.ipynb”进行学习。

（1）通过requests读取网页数据。

import requests #导入requests包
url ='http://127.0.0.1:5000/'

strhtml= requests.get(url) #使用get方法请求网页数据

（2）通过Beautiful Soup解析网页。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(strhtml.text)  # 将网页内容作为参数，创建soup对象
table = soup.find('table')  # 查找网页中的table元素
table_body = table.find('tbody')  # 查找table元素中的tbody元素
data = []
rows = table_body.find_all('tr')  # 查找表中的所有tr元素

for row in rows:  # 遍历数据
    cols = row.find_all('td')
    cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
data.append([ele for ele in cols if ele])
# 结果输出：[[],
['小米', '女', '22'],['小明','男','23'],……

3、调用Web API服务

Excel可以通过“数据”选项卡下的“自网站”功能调用Web API服务。Python可以使用 requests 库、Beautiful Soup包、Scrapy框架调用Web API获取数据。

1.使用Excel调用

（1）确保5.5.1节中编写的Web API服务已经开启。

（2）输入Web API方法对应的URL：http://127.0.0.1:8000/ExcelPythonTest/。

（3）处理返回的数据。

调用Web API服务后数据以JSON格式返回，按照5.4.3小节中介绍的方法处理JSON数据。

2.使用Python调用

使用requests库调用Web API方法，然后对返回的JSON数据进行处理，读者可参考本书代码素材文件“5-5-api.ipynb”进行学习。

import requests    #导入requests包
url ='http://127.0.0.1:8000/ExcelPythonTest/'

strhtml= requests.get(url)    #使用get方法获取网页数据

import pandas as pd

frame= pd.read_json(strhtml.text)  #使用Pandas包中的read_json函数
print(frame)
#结果输出：
id       task
0 1 ETL-抽取数据操作
1 2 ETL-数据清洗转换
2 3 ETL-数据加载操作

4、两种方法对比

表1所示为Excel和Python抓取互联网数据方法的对比。需要注意Excel从互联网抓取数据的功能并不完善。

表1   Excel和Python抓取互联网数据方法对比

• 声明：本文选自北京大学出版社的《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》一书，略有修改，经出版社授权刊登于此。

    

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