Получение данных c веб-сайта без API в 3 строки кода на Python

70731

Рассказываем о том, как можно сэкономить время и нервы при автоматизации процесса получения данных с веб-сайтов без соответствующего API-интерфейса.

Предположим, что в поисках данных, необходимых для вашего проекта, вы натыкаетесь на такую веб-страницу:

Вот они — все необходимые данные для вашего проекта.

Но что же делать, если нужные вам данные находятся на сайте, который не предоставляет API для их получения? Конечно же, можно потратить несколько часов и написать обработчик, который получит эти данные и преобразует их в нужный для вашего приложения формат.

Но есть и более простое решение — это библиотека Pandas и ее встроенная функция read_html(), которая предназначена для получения данных с html-страниц.

			import pandas as pd

tables = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/")

print(tables[0])

Прим. перев. В данной статье используется версия Pandas 0.20.3

Да, все настолько просто. Pandas находит html-таблицы на странице и возвращает их как новый объект DataFrame.

Теперь попробуем указать Pandas, что первая (а точнее нулевая) строка таблицы содержит заголовки столбцов, а также попросим ее сформировать datetime-объект из строки, находящейся в столбце с датой и временем.

			import pandas as pd

calls_df, = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/", header=0, parse_dates=["Call Date"])

print(calls_df)

На выходе мы получим следующий результат:

			Call Date        Call Type              Street                             Cross Streets    Unit
0  2017-06-02 17:27:58          Medical         HIGHLAND AV                 WIGHTMAN ST/UNIVERSITY AV     E17
1  2017-06-02 17:27:58          Medical         HIGHLAND AV                 WIGHTMAN ST/UNIVERSITY AV     M34
2  2017-06-02 17:23:51          Medical          EMERSON ST                    LOCUST ST/EVERGREEN ST     E22
3  2017-06-02 17:23:51          Medical          EMERSON ST                    LOCUST ST/EVERGREEN ST     M47
4  2017-06-02 17:23:15          Medical         MARAUDER WY                     BARON LN/FROBISHER ST     E38
5  2017-06-02 17:23:15          Medical         MARAUDER WY                     BARON LN/FROBISHER ST     M41

Теперь все эти данные находятся в DataFrame-объекте. Если же нам нужны данные в формате json, добавим еще одну строчку кода:

			import pandas as pd

calls_df, = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/", header=0, parse_dates=["Call Date"])

print(calls_df.to_json(orient="records", date_format="iso"))

В результате вы получите данные в формате json с правильным форматированием даты по стандарту ISO 8601:

			[
  {
    "Call Date": "2017-06-02T17:34:00.000Z",
    "Call Type": "Medical",
    "Street": "ROSECRANS ST",
    "Cross Streets": "HANCOCK ST/ALLEY",
    "Unit": "M21"
  },
  {
    "Call Date": "2017-06-02T17:34:00.000Z",
    "Call Type": "Medical",
    "Street": "ROSECRANS ST",
    "Cross Streets": "HANCOCK ST/ALLEY",
    "Unit": "T20"
  },
  {
    "Call Date": "2017-06-02T17:30:34.000Z",
    "Call Type": "Medical",
    "Street": "SPORTS ARENA BL",
    "Cross Streets": "CAM DEL RIO WEST/EAST DR",
    "Unit": "E20"
  }
  // и т.д.
]

При желании данные можно сохранить в CSV или XLS:

			import pandas as pd

calls_df, = pd.read_html("http://apps.sandiego.gov/sdfiredispatch/", header=0, parse_dates=["Call Date"])

calls_df.to_csv("calls.csv", index=False)

Выполните код и откройте файл calls.csv. Он откроется в приложении для работы с таблицами:

И, конечно же, Pandas упрощает анализ:

			calls_df.describe()

Статистика запроса:

			Call Date Call Type      Street           Cross Streets Unit
count                    69        69          69                      64   69
unique                   29         2          29                      27   60
top     2017-06-02 16:59:50   Medical  CHANNEL WY  LA SALLE ST/WESTERN ST   E1
freq                      5        66           5                       5    2
first   2017-06-02 16:36:46       NaN         NaN                     NaN  NaN
last    2017-06-02 17:41:30       NaN         NaN                     NaN  NaN

Группировку:

			calls_df.groupby("Call Type").count()

Результат группировки:

			Call Date  Street  Cross Streets  Unit
Call Type
Medical                       66      66             61    66
Traffic Accident (L1)          3       3              3     3

И обработку данных:

			calls_df["Unit"].unique()

Результат метода unique:

			array(['E46', 'MR33', 'T40', 'E201', 'M6', 'E34', 'M34', 'E29', 'M30',
       'M43', 'M21', 'T20', 'E20', 'M20', 'E26', 'M32', 'SQ55', 'E1',
       'M26', 'BLS4', 'E17', 'E22', 'M47', 'E38', 'M41', 'E5', 'M19',
       'E28', 'M1', 'E42', 'M42', 'E23', 'MR9', 'PD', 'LCCNOT', 'M52',
       'E45', 'M12', 'E40', 'MR40', 'M45', 'T1', 'M23', 'E14', 'M2', 'E39',
       'M25', 'E8', 'M17', 'E4', 'M22', 'M37', 'E7', 'M31', 'E9', 'M39',
       'SQ56', 'E10', 'M44', 'M11'], dtype=object)

Теперь вы знаете, как с помощью Python и Pandas можно быстро получить данные с практически любого сайта, не прилагая особых усилий. Освободившееся время предлагаем посвятить чтению других интересных материалов по Python на нашем сайте.

70731