python爬取网页表格数据(python爬取网页数据分析)
python爬取网页数据,为啥保存到Excel里面没有东西？
如果您使用 Python 从网页中抓取数据并将其保存到 Excel 文件，但 Excel 文件不包含任何数据，则可能有多种原因。以下是一些可能的原因和解决方案：
您没有使用正确的方法将数据写入 Excel 文件。若要将数据保存到 Excel 文件，需要使用库，例如 或 。这些库提供可用于创建和写入 Excel 文件的函数和类。确保已导入正确的库，并使用正确的方法将数据写入文件。openpyxlxlsxwriter
将数据写入 Excel 文件后，您不会保存该文件。将数据写入 Excel 文件后，需要使用 or 方法保存对文件的更改。如果不保存文件，则不会保留写入文件的数据。save()save_as()
您没有在正确的模式下打开 Excel 文件。使用 Python 打开 Excel 文件时，需要指定是要读取文件还是写入文件。如果以只读模式打开文件，则无法向其写入数据。确保在写入模式下打开文件，在调用该方法时使用该选项。write_onlyopen()
您没有将数据写入 Excel 文件中的正确工作表。一个 Excel 文件可以包含多个工作表，您需要指定要将数据写入哪个工作表。请确保在调用 or 方法将数据写入 Excel 文件时使用正确的工作表名称。append()write()
回答不易望请采纳
怎么使用python来爬取网页上的表格信息
稍微说一下背景，当时我想研究蛋白质与小分子的复合物在空间三维结构上的一些规律，首先得有数据啊，数据从哪里来？就是从一个涵盖所有已经解析三维结构的蛋白质-小分子复合物的数据库里面下载。这时候，手动一个个去下显然是不可取的，我们需要写个脚本，能从特定的网站选择性得批量下载需要的信息。python是不错的选择。
import urllib #python中用于获取网站的模块
import urllib2, cookielib
有些网站访问时需要cookie的，python处理cookie代码如下：
cj = cookielib.CookieJar ( )
opener = urllib2.build_opener( urllib2.HttpCookieProcessor(cj) )
urllib2.install_opener （opener）
通常我们需要在网站中搜索得到我们需要的信息，这里分为二种情况：
1. 第一种，直接改变网址就可以得到你想要搜索的页面：
def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = ';' + ‘你想要搜索的参数’ # 结合自己页面情况适当修改
page = urllib2.urlopen(url)
pageContent = page.read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息
2.第二种，你需要用到post方法，将你搜索的内容放在postdata里面，然后返回你需要的页面
def GetWebPage( x ): #我们定义一个获取页面的函数，x 是用于呈递你在页面中搜索的内容的参数
url = '' #这个网址是你进入搜索界面的网址
postData = urllib.urlencode( { 各种‘post’参数输入 } ) #这里面的post参数输入需要自己去查
req= urllib2.Request (url, postData)
pageContent = urllib2.urlopen (req). read( )
return pageContent #返回的是HTML格式的页面信息
在获取了我们需要的网页信息之后，我们需要从获得的网页中进一步获取我们需要的信息，这里我推荐使用 BeautifulSoup 这个模块， python自带的没有，可以自行百度谷歌下载安装。 BeautifulSoup 翻译就是‘美味的汤’，你需要做的是从一锅汤里面找到你喜欢吃的东西。
import re # 正则表达式，用于匹配字符
from bs4 import BeautifulSoup # 导入BeautifulSoup 模块
soup = BeautifulSoup（pageContent） #pageContent就是上面我们搜索得到的页面
soup就是 HTML 中所有的标签（tag）BeautifulSoup处理格式化后的字符串，一个标准的tag形式为：
hwkobe24
通过一些过滤方法，我们可以从soup中获取我们需要的信息：
（1） find_all ( name , attrs , recursive , text , **kwargs)
这里面，我们通过添加对标签的约束来获取需要的标签列表， 比如 soup.find_all ('p') 就是寻找名字为‘p’的 标签，而soup.find_all (class = "tittle") 就是找到所有class属性为"tittle" 的标签，以及soup.find_all ( class = re.compile('lass')) 表示 class属性中包含‘lass’的所有标签，这里用到了正则表达式（可以自己学习一下，非常有用滴）
当我们获取了所有想要标签的列表之后，遍历这个列表，再获取标签中你需要的内容，通常我们需要标签中的文字部分，也就是网页中显示出来的文字，代码如下：
tagList = soup.find_all (class="tittle") #如果标签比较复杂，可以用多个过滤条件使过滤更加严格
for tag in tagList:
print tag.text
f.write ( str(tag.text) ) #将这些信息写入本地文件中以后使用
（2）find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
它与 find_all( ) 方法唯一的区别是 find_all() 方法的返回结果是值包含一个元素的列表,而 find() 方法直接返回结果
（3）find_parents( ) find_parent( )
find_all() 和 find() 只搜索当前节点的所有子节点,孙子节点等. find_parents() 和 find_parent() 用来搜索当前节点的父辈节点,搜索方法与普通tag的搜索方法相同,搜索文档搜索文档包含的内容
（4）find_next_siblings() find_next_sibling()
这2个方法通过 .next_siblings 属性对当 tag 的所有后面解析的兄弟 tag 节点进代, find_next_siblings() 方法返回所有符合条件的后面的兄弟节点,find_next_sibling() 只返回符合条件的后面的第一个tag节点
（5）find_previous_siblings() find_previous_sibling()
这2个方法通过 .previous_siblings 属性对当前 tag 的前面解析的兄弟 tag 节点进行迭代, find_previous_siblings()方法返回所有符合条件的前面的兄弟节点, find_previous_sibling() 方法返回第一个符合条件的前面的兄弟节点
（6）find_all_next() find_next()
这2个方法通过 .next_elements 属性对当前 tag 的之后的 tag 和字符串进行迭代, find_all_next() 方法返回所有符合条件的节点, find_next() 方法返回第一个符合条件的节点
（7）find_all_previous() 和 find_previous()
这2个方法通过 .previous_elements 属性对当前节点前面的 tag 和字符串进行迭代, find_all_previous() 方法返回所有符合条件的节点, find_previous()方法返回第一个符合条件的节点
具体的使用方法还有很多，用到这里你应该可以解决大部分问题了，如果要更深入了解可以参考官方的使用说明哈！
如何爬取网页表格数据
网页里的表格数据可以用爬虫比如python去采集，也可以用采集器去采集网页上的表格数据会更简单些。
Python爬取表单数据
我们在一些没有反爬虫机制的生物网站上，可以利用Python做一些“省力”的事情，比方说ID的转换
我们以uniprot为例，进入它的转换页面 传送门 ，页面：
这里介绍下 urllib 这个Python库，该库功能非常强大，可以爬取动态网页
根据这个思路，我们看看该网站的网页结构：
url 为ID转换的网址，params是你要爬取的内容，存储为字典形式，那么字典的键值代表HTML表单（form）里面 name 的内容：
比方说 from：
字典的键值与form的name标签的内容对应
to也是一样的：
至于 "format": "tab" 是指我们把爬下来的网页转换为 tab 格式
当然，这招适用于表单提交的爬虫，如果爬取的内容过多，不妨写个函数：
参考： 传送门
用python爬取网页数据
用python爬取网页数据就三步，用scrapy（爬虫框架）
1. 定义item类
2. 开发spider类
3. 开发pipeline
如果有不会的，可以看一看《疯狂python讲义》