如何使用python在網站中抓取錶格

當妳面對想要從網頁抓取的信息時，是否會對如何操作產生疑問？可以確定的是，從網站中大規模抓取數據是獲取信息的最好渠道，幫助妳迅速准確地達到工作目的。但同時也面臨很多的問題。

Python是最簡單的入門方法之一，它適用於多種場景，可以滿足妳從簡單到復雜的所有需求。它存在許多庫，在 Python 中構建 Web 抓取工具不是一件睏難的事。

本文將探討網頁抓取的合法性，為妳介紹什麽樣的數據可以供妳抓取，同時提供用Python抓取錶格的具體操作。

一、網頁抓取合法嗎？

網頁抓取工具本身併不違法，它是一種自動化程序，用於提取公開網頁上的信息。網頁抓取的合法性取決於妳的使用方式，如果侵犯了他人的合法權益，則可能構成違法。

侵犯著作權：如果抓取的內容（如文字、圖片、視頻）受版權保護，未經授權使用可能構成侵權。

侵犯隱私權：抓取包含用戶個人信息的數據（如姓名、聯繫方式）可能違反隱私保護法律。

違反網站協議：許多網站在用戶協議中明確禁止自動化抓取行為，違反這些條款可能導致法律責任。

不正當競爭：通過抓取競爭對手的商業數據獲取競爭優勢，可能被視為不正當競爭行為。

二、網頁抓取可以應用的場景

價格監控與動態定價

電商平臺抓取競品商品價格，實時調整自身定價策略（如亞馬遜賣家工具）。

旅遊行業監控酒店、機票價格波動。

市場趨勢預測

抓取社交媒體熱門話題、搜索關鍵詞，預測消費趨勢。

分析招聘網站崗位需求，預測行業人才缺口（如LinkedIn行業報告）。

競品分析

抓取競品網站的產品描述、用戶評價，優化自身產品設計。

監控競爭對手的廣告投放策略（如Google Ads關鍵詞抓取）。

數據採集與研究

抓取公開論文數據庫（如arXiv、PubMed）進行文獻計量分析。

收集氣候、經濟等公開數據集用於建模研究。

語言處理與AI訓練

構建語料庫訓練自然語言處理模型（如ChatGPT的早期數據來源）。

抓取多語言網頁內容，訓練翻譯繫統。

搜索引擎優化（SEO）

抓取搜索引擎結果頁（SERP）分析排名因素，優化網站SEO。

監控網站死鏈、加載速度等技術指標（如Ahrefs、SEMrush工具）。

聚合類平臺建設

新聞聚合App（如Flipboard）抓取多家媒體內容，分類整合推送。

比價網站（如Google Shopping）聚合不同電商平臺商品信息。

自動化工具開發

開發招聘信息聚合工具。

金融領域抓取上市公司財報數據，生成可視化報告（如Wind資訊）。

三、網頁抓取錶格的工具

網頁抓取錶格的工具可以分為兩類：基於編程語言的庫和工具，以及可視化的無代碼工具。以下是一些常用的工具和庫，適用於不同的需求和技能水平。

1.編程語言工具

Python 是網頁抓取中最常用的語言之一，提供了多個強大的庫來抓取和解析網頁錶格。

使用BeautifulSoup +和requests。BeautifulSoup 用於解析 HTML，提取錶格數據；requests 用於發送 HTTP 請求獲取網頁內容。適合靜態網頁，錶格數據直接嵌入在 HTML 中。

Pandas 提供了 read_html() 方法，可以直接從網頁中讀取錶格數據。適合簡單錶格抓取，無需手動解析HTML。

Selenium用於模擬瀏覽器行為，適合動態加載的網頁（如通過 JavaScript 渲染的錶格）。適用於動態網頁、需要登錄或交互的網頁。

JavaScript 也可以用於網頁抓取，尤其是當需要在瀏覽器環境中運行時。運用Puppeteer。Node.js 庫用於控制 Chrome 或 Chromium 瀏覽器，適合動態網頁抓取。適用於動態加載的錶格、需要模擬用戶交互的網頁。

2.可視化工具

Octoparse是強大的網頁抓取工具，支持動態網頁和靜態網頁抓取，提供豐富的數據導出格式（如 CSV、Excel、JSON）。適合需要定期抓取大量數據的用戶，支持自定義抓取規則。它的可視化操作界面，支持代理服務器，可處理復雜的網頁結構。

ParseHub支持動態網頁和錶格抓取，可自定義抓取規則。適合初學者和需要快速抓取數據的用戶。它可以多級頁面抓取，可導出為多種格式，提供免費版和付費版。

WebScraper.io是一款基於瀏覽器擴展的抓取工具，支持直接在瀏覽器中抓取網頁錶格。適合簡單網頁錶格抓取，適合非技術用戶。它操作簡單，支持導出為 CSV、JSON 等格式。

Import.io提供網頁數據抓取和API生成服務，支持錶格、文本等多種數據類型。適合需要將抓取數據用於商業分析的用戶。對於自定義抓取規則，提供數據清洗和轉換功能。

四、如何使用python在網站中抓取錶格

1.安裝必要的庫

需要安裝 requests 庫來發送 HTTP 請求，以及 BeautifulSoup 庫來解析 HTML 頁面，還可以使用 pandas 庫來處理錶格數據。

2.發送 HTTP 請求獲取網頁內容

使用 requests 庫嚮目標網站發送 GET 請求，獲取網頁的 HTML 內容。

3.解析 HTML 併提取錶格數據

使用 BeautifulSoup 解析 HTML 內容，找到錶格元素併提取其中的數據。

4.將數據存儲到合適的數據結構

可以將提取的錶格數據存儲到列錶、字典等數據結構中，或者直接使用 pandas 庫將其轉換為 DataFrame，便於後續處理和分析。

完整代碼示例

以下是一個完整的示例代碼，展示如何抓取網頁中的錶格數據併保存為 CSV 文件：

五、常見錯誤

在使用 Python 進行網頁抓取錶格時，可能會遇到一些常見錯誤。為了避免這些問題，需要註意以下幾點：

HTTP 狀態碼錯誤

服務器錯誤：如 500（內部服務器錯誤）、502（錯誤網關）、503（服務不可用）等。這些錯誤通常是服務器端的問題，可能是暫時性的。

客戶端錯誤：如 403（禁止訪問）、429（請求過多）等。這些錯誤錶明請求被服務器拒絕。

解析錯誤

網站結構變化：網站可能更新其 HTML 結構，導致原有的解析代碼失效。

動態內容加載：某些網站使用 JavaScript 動態加載數據，直接抓取 HTML 可能無法獲取完整內容。使用工具如 Selenium 或 Puppeteer 來渲染 JavaScript，確保動態內容加載完成後再抓取。

HTML 標記不規範：網站可能存在不規範的 HTML 標記，導致解析失敗。使用 BeautifulSoup 等容錯性較強的解析庫。

被網站檢測和不被允許

默認 User-Agent：使用 Python 默認的 User-Agent 可能被網站識別為爬蟲。

請求頻率過高：頻繁發送請求可能導致 IP 不允許。

未使用會話：多次創建新的連接可能被識別為異常行為。

CAPTCHA 驗證

觸發 CAPTCHA：如果爬蟲行為被網站識別為異常，可能會遇到 CAPTCHA。可以請求頻率或更換代理 IP。

合法性和倫理問題

遵守網站政策：確保遵守目標網站的 `robots.txt` 文件和使用條款。

透明化身份：在請求頭部中添加聯繫信息，以便網站管理員在出現問題時聯繫妳。

通過遵循以上最佳實踐，可以有效減少抓取過程中遇到的錯誤，併提高抓取的穩定性和效率。