python request爬虫如何进行数据清洗-乐工具技术知识

在使用Python的requests库进行网络爬虫时，数据清洗是一个非常重要的步骤，以确保你获取的数据是准确和有用的。以下是一些常见的数据清洗步骤和技巧：

1. 解析HTML内容

首先，你需要使用一个库来解析HTML内容，常用的库有BeautifulSoup和lxml。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

2. 提取数据

提取数据通常是通过查找HTML中的特定标签和属性来完成的。

# 提取所有段落文本
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.get_text())

3. 数据清洗

数据清洗包括去除空白、特殊字符、HTML标签等。

import re

# 去除多余的空格和换行符
cleaned_text = ' '.join(p.get_text().split())

# 去除HTML标签
cleaned_text = re.sub('<.*?>', '', cleaned_text)

# 去除特殊字符
cleaned_text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]', '', cleaned_text)

4. 处理数据类型

有时候提取的数据可能是字符串或其他数据类型，需要进行相应的转换。

# 将字符串转换为整数
number = int(re.search(r'\d+', cleaned_text).group())

# 将字符串转换为浮点数
float_number = float(re.search(r'\d+\.\d+', cleaned_text).group())

5. 数据存储

清洗后的数据可以存储在文件、数据库或其他数据结构中。

# 存储到CSV文件
import csv

with open('cleaned_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Cleaned Text'])
    for text in cleaned_texts:
        writer.writerow([text])

6. 异常处理

在爬虫过程中，可能会遇到各种异常情况，需要进行异常处理。

try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 检查HTTP请求是否成功
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f'Error: {e}')

7. 日志记录

记录日志可以帮助你更好地调试和监控爬虫的运行状态。

import logging

logging.basicConfig(filename='crawler.log', level=logging.INFO)
logging.info(f'Fetching data from {url}')

示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示了如何进行数据清洗：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import csv
import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(filename='crawler.log', level=logging.INFO)
logging.info(f'Fetching data from http://example.com')

try:
    response = requests.get('http://example.com')
    response.raise_for_status()  # 检查HTTP请求是否成功
except requests.exceptions.RequestException as e:
    logging.error(f'Error: {e}')
    exit(1)

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
paragraphs = soup.find_all('p')

cleaned_texts = []
for p in paragraphs:
    text = p.get_text()
    # 去除多余的空格和换行符
    text = ' '.join(text.split())
    # 去除HTML标签
    text = re.sub('<.*?>', '', text)
    # 去除特殊字符
    text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    cleaned_texts.append(text)

# 存储到CSV文件
with open('cleaned_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Cleaned Text'])
    for text in cleaned_texts:
        writer.writerow([text])

logging.info('Data cleaning and storage completed.')

通过这些步骤，你可以有效地清洗从网络爬虫中获取的数据，确保其质量和准确性。