【问题标题】:How to modify Pandas's Read_html user-agent?如何修改 Pandas 的 Read_html 用户代理?
【发布时间】:2013-09-27 03:53:06
【问题描述】:

我正在尝试使用 pandas.read_html() 函数通过Transfetmarkt 网站从各种 html 表格中抓取英国足球统计数据。

例子:

import pandas as pd
url = r'http://www.transfermarkt.co.uk/en/premier-league/gegentorminuten/wettbewerb_GB1.html'
df = pd.read_html(url)

但是,此代码会生成 “ValueError: Invalid URL” 错误。

然后我尝试使用 urllib2.urlopen() 函数解析同一个网站。这次我得到一个“HTTPError:HTTP Error 404:Not Found”。在通常的试错故障查找之后,urllib2 标头向网络服务器提供了一个类似 python 的代理,我认为它无法识别。

现在,如果我修改 urllib2 的代理并使用 beautifulsoup 读取其内容,我可以毫无问题地读取表格。

例子:

from BeautifulSoup import BeautifulSoup
import urllib2
opener = urllib2.build_opener()
opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')]
url = r'http://www.transfermarkt.co.uk/en/premier-league/gegentorminuten/wettbewerb_GB1.html'
response = opener.open(url)
html = response.read()
soup = BeautifulSoup(html)
table = soup.find("table")

如何修改 pandas 的 urllib2 标头以允许 python 抓取该网站?

谢谢

【问题讨论】:

标签: python pandas web-scraping urllib2


【解决方案1】:

目前你不能。相关代码:

if _is_url(io): # io is the url
    try:
        with urlopen(io) as url:
            raw_text = url.read()
    except urllib2.URLError:
        raise ValueError('Invalid URL: "{0}"'.format(io))

如您所见,它只是将url 传递给urlopen 并读取数据。您可以提出请求此功能的问题,但我假设您没有时间等待它得到解决,因此我建议使用 BeautifulSoup 解析 html 数据,然后将其加载到 DataFrame 中。

import urllib2

url = 'http://www.transfermarkt.co.uk/en/premier-league/gegentorminuten/wettbewerb_GB1.html'
opener = urllib2.build_opener()
opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')]
response = opener.open(url)
tables = pd.read_html(response.read(), attrs={"class":"tabelle_grafik"})[0]

或者如果你可以使用requests:

tables = pd.read_html(requests.get(url,
                                   headers={'User-agent': 'Mozilla/5.0'}).text,
                      attrs={"class":"tabelle_grafik"})[0]

【讨论】:

  • @PhillipCloud 我把评论放在那里是为了澄清io 是什么:)
  • 啊好吧...继续吧:)
  • @Viktor 我已经让它工作了,但是 pd.read_html 函数返回一个列表而不是数据框。 from BeautifulSoup import BeautifulSoup import urllib2 import pandas as pd url = r'transfermarkt.co.uk/en/premier-league/gegentorminuten/…' opener = urllib2.build_opener() opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')] response = opener.open( url) html = response.read() soup = BeautifulSoup(html) tables = pd.read_html(str(soup), attrs={"class":"tabelle_grafik"})
  • read_html 返回 DataFrames 的 list,因为许多页面有多个表。
  • 我们应该真的考虑在pandas 上使用requests。这比传递OpenerDirector 实例要好得多。我认为我们在某处使用 requests 时遇到问题...
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