python3实践-从网站获取数据(Carbon Market Data-GD) （bs4/Beautifulsoup）

结合个人需求，从某个网站获取一些数据，发现网页链接是隐藏的，需要通过浏览器看后面的代码来获取真实的链接。

下面这个案例，直接是从真实的链接中爬去数据。

此外，发现用pandas的read_html不能直接解析“lxml”的表格，有待后续研究。

另外，爬去的数据发现有很多空格符号，主要是 "\r"、"\n"、"\t"，

字符串的去除 "\r"、"\n"、"\t" 的方法也一并添加在这个案例中。

具体代码如下：

 # Code based on Python 3.x
 # _*_ coding: utf-8 _*_
 # __Author: "LEMON"
 
 from bs4 import BeautifulSoup
 import requests
 import csv
 
 url2 = 'http://ets.cnemission.com/carbon/portalIndex/markethistory?Top=1'
 
 req = requests.get(url2)
 # soup = BeautifulSoup(req.content, 'html5lib')
 soup = BeautifulSoup(req.content, 'lxml')
 # 用“lxml”解析，可以获得数据，但csv文件中每行有空行
 
 table = soup.table
 trs = table.find_all('tr')
 
 list1 = []
 for tr in trs:
     td = tr.find_all('td')
 
     # 去除每个单元格数据后面的"\r"和"\n"和"\t"，
     # 下面两种方法都可以生成csv文件，
     # 但method1生成的csv文件较小，应该是优化性能较好，暂时不明白其中原理
     # method1
     row = [i.text.replace('\r', '').replace('\n', '').replace('\t', '') for i in td]
     # method 2
     # row = [i.text.replace('\r\n\t', '') for i in td]
 
     list1.append(row)
 
 with open('MktDataGuangdong.csv', 'a', errors='ignore', newline='') as f:
     f_csv = csv.writer(f)
     f_csv.writerows(list1)