


Wie extrahiere ich Daten aus HTML-Tabellen mit Python BeautifulSoup: Eine umfassende Anleitung zum Parsen von Parkscheinen?
Python BeautifulSoup Parsing Table: Umfassende Anleitung
Beim Extrahieren von Daten aus HTML-Tabellen mit Pythons BeautifulSoup ist es wichtig zu verstehen, wie das spezifische Tabellenlayout analysiert wird entscheidend. In diesem Szenario besteht die Herausforderung darin, die „lineItemsTable“ von einer Parkticket-Website zu analysieren.
Um die Tickets zu extrahieren, befolgen Sie diese Schritte:
<code class="python"># Retrieve the table element table = soup.find("table", {"class": "lineItemsTable"}) # Initialize an empty list to store the tickets data = [] # Iterate over each row in the table for row in table.findAll("tr"): # Extract each cell in the row cells = row.findAll("td") # Clean the cell data and store it in a list cells = [cell.text.strip() for cell in cells] # If the row contains valid data, append it to the list if cells: data.append([cell for cell in cells if cell])</code>
Dieser Ansatz führt zu einer Liste von Listen, wobei jede innere Liste die Daten aus einer einzelnen Ticketzeile darstellt, mit Ausnahme leerer Werte. Hier ist eine Beispielausgabe:
[[u'1359711259', u'SRF', u'08/05/2013', u'5310 4 AVE', u'K', u'19', u'125.00', u'$'], [u'7086775850', u'PAS', u'12/14/2013', u'3908 6th Ave', u'K', u'40', u'125.00', u'$'], [u'7355010165', u'OMT', u'12/14/2013', u'3908 6th Ave', u'K', u'40', u'145.00', u'$'], [...]]
Zusätzliche Hinweise:
- Die letzte Zeile kann Metadaten zum Zahlungsbetrag enthalten. Wenn die Anzahl der Spalten in einer Zeile weniger als 7 beträgt, sollte sie verworfen werden.
- Die letzte Spalte in jeder Zeile enthält ein Eingabetextfeld, das separat behandelt werden muss.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie extrahiere ich Daten aus HTML-Tabellen mit Python BeautifulSoup: Eine umfassende Anleitung zum Parsen von Parkscheinen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
