Python数据分析网络爬虫学习
人的一大特性就是喜欢拖延，看了不少时间管理的教材，道理我都懂，可就是不想动。最终，还是因为买了新键盘，就特别想敲敲它，果真是个喜新厌旧的女人，哈哈，不贫了。在开学之前，我计划把学校提供的人工智能方向的实验做完，一边做一边写文章，内容真的都很不错，很适合我这样的人工智能小白入门。
1.实验准备 1.1 实验概述本实验目的为获取2020年04月北京空气质量指数日历史数据，并保存为csv文件。
HTTP请求-是指从客户端到服务器端的请求消息。包括：消息首行中，对资源的请求方法、资源的标识符及使用的协议。我们使用requests库来操作。 Selenium集成了WebDriver API，WebDriver旨在提供一个更简单、更简洁的编程接口。Selenium-WebDriver是为了更好地支持动态web页面而开发的，页面的元素在没有页面本身被重新加载的情况下可能会发生变化。 WebDriver的目标是提供一个设计良好的面向对象的API，为现代高级web应用程序测试问题提供改进的支持。我们用来进行动态页面的抓取任务。
Selenium： 可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏，或者判断网站上某些动作是否发生。Selenium 自己不带浏览器，不支持浏览器的功能，它需要与第三方浏览器结合在一起才能使用。 但是我们有时候需要让它内嵌在代码中运行，所以我们可以用一个叫 PhantomJS 的工具代替真实的浏览器。
lxml是python的一个解析库，支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高
XPath，全称XML Path Language，即XML路径语言，它是一门在XML文档中查找信息的语言，它最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。 XPath的选择功能十分强大，它提供了非常简明的路径选择表达式，另外，它还提供了超过100个内建函数，用于字符串、数值、时间的匹配以及节点、序列的处理等，几乎所有我们想要定位的节点，都可以用XPath来选择。
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。
**pandas **是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
1.2 实验目的 理解http request请求 学会使用WebDriver PhantomJS获取页面数据 使用lxml etree解析获取到的html文本信息 结合numpy、pandas显示数据，并保存为csv文件 1.3 实验环境 服务器端：python3.6以上、webdriver、PhantomJS、lxml、numpy、pandas、Jupyter Notebook 客户端：Google Chrome浏览器 2. 实验步骤 2.1 导入所需包import requests
from selenium import webdriver
#etree解析html数据
from lxml import etree
import numpy as np
import pandas as pd
import time
2.2 爬取数据
driver = webdriver.PhantomJS("/home/student/env/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs")#注：存放路径
## 调用环境变量指定的PhantomJS浏览器创建浏览器对象
#URI格式 转换 https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=北京&month=202004
driver.get("https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&month=202004")
#并使用driver对象调用get方法获取网页数据，
time.sleep(1)
html = driver.page_source
#获取到的页面信息可以使用page_source获取，保存在html对象中。一定要认真分析html对象中的文本信息，后续需要解析。
html = etree.HTML(html)
#之后使用etree解析html格式内容，并重新保存在html对象中。
print(html)
driver.quit()
#完成获取页面任务后，driver对象调用quit函数退出。
2.3 解析数据
#利用xpath获取标题信息['日期', 'AQI', '质量等级', 'PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'CO', 'NO2', 'O3_8h']
title_list = html.xpath("//*/tbody/tr/th/text()")
date_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[1]/text()")
AQI_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[2]/text()")
level_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[3]/span/text()")
PM2_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[4]/text()")
PM10_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[5]/text()")
SO2_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[6]/text()")
CO_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[7]/text()")
NO2_list = html.xpath("//*/tbody/tr/td[8]/text()")
O3_8h_list= html.xpath("//*/tbody/tr/td[9]/text()")
2.4 保存数据
结合numpy、pandas显示数据，并保存为csv文件
data = [date_list,AQI_list,level_list,PM2_list,PM10_list,SO2_list,CO_list,NO2_list,O3_8h_list]
data = np.array(data)
data = data.T
data = pd.DataFrame(data,columns=title_list)
data
data.to_csv("201905.csv"
下面是显示
import csv
csv_reader=csv.reader(open('201905.csv',encoding='utf-8'))
for row in csv_reader:
print(row)
结果如下
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作者：黑芝麻大汤圆
