如何使用Python中的BeautifulSoup从HTML链接解析嵌套表？

Question

所有，

我试图从这个链接http://web1.ncaa.org/stats/StatsSrv/careersearch解析表。请注意：要在“学校/体育搜索”下搜索，请选择All for School，-2005-2006，Sport -Football，Division I.我想要解析的专栏是学校名称，如果您点击学校名称。将输出更多信息。从那个链接/表格我想为每个学校解析“体育场容量”。我的问题是这样的事情可能吗？如果有，怎么样？我是python和BeautifulSoup的新手，如果你能提供很棒的解释！

注意：有239条结果，

总结：所以基本上我想解析学校名称及其体育场容量并将其转换为Pandas数据框架

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup
URL = "http://web1.ncaa.org/stats/StatsSrv/careerteam"
r = requests.get(URL) 

soup = BeautifulSoup(r.content, 'html5lib') 
print(soup.prettify()) 

Answer 1

我的问题是这样的事情可能吗？

是。

如果有，怎么样？

下面的代码中有很多内容。但主要的一点是要弄清楚浏览器发出的帖子请求，然后使用请求进行模拟。我们可以通过检查工具中的“网络”选项卡找到请求。

首先我们发出'搜索'帖子请求。这给出了左右表。点击左侧表格可以看到该地区的学校。但是如果我们仔细观察点击区域链接也是一个帖子请求（我们必须使用请求）

例如。点击“Air Force - Eastern Ill。”我们提供了一个表格，其中包含该地区学校的链接。然后我们必须去那个学校的链接并找出容量。

由于点击每个学校链接也是一个帖子请求，我们必须模拟，这将返回学校页面。从这里我们废弃学校名称和容量。

您可以阅读Advanced Usage of requests以了解Session对象，Making a request可以阅读有关使用请求发出请求的信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
end_list=[]
s = requests.Session()
URL = "http://web1.ncaa.org/stats/StatsSrv/careersearch"
data={'doWhat': 'teamSearch','searchOrg': 'X', 'academicYear': 2006, 'searchSport':'MFB','searchDiv': 1}
r = s.post(URL,data=data)
soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser')
area_list=soup.find_all('table')[8].find_all('tr')
area_count=len(area_list)#has no of areas + 1  tr 'Total Results of Search:  239'
for idx in range(0,area_count):
    data={
    'sortOn': 0,
    'doWhat': 'showIdx',
    'playerId':'' ,'coachId': '',
    'orgId':'' ,
    'academicYear':'' ,
    'division':'' ,
    'sportCode':'' ,
    'idx': idx
    }
    r = s.post(URL,data=data)
    soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser')
    last_table=soup.find_all('table')[-1]#last table
    for tr in last_table.find_all('tr'):
        link_td=tr.find('td',class_="text")
        try:
            link_a=link_td.find('a')['href']
            data_params=link_a.split('(')[1][:-2].split(',')
            try:
                #print(data_params)
                sports_code=data_params[2].replace("'","").strip()
                division=int(data_params[3])
                player_coach_id=int(data_params[0])
                academic_year=int(data_params[1])
                org_id=int(data_params[4])
                #print(sports_code,division,player_coach_id,academic_year,org_id)
                data={
                'sortOn': 0,
                'doWhat': 'display',
                'playerId': player_coach_id,
                'coachId': player_coach_id,
                'orgId': org_id,
                'academicYear': academic_year,
                'division':division,
                'sportCode':sports_code,
                'idx':''
                }
                url='http://web1.ncaa.org/stats/StatsSrv/careerteam'
                r = s.post(url,data=data)
                soup2=BeautifulSoup(r.text,'html.parser')
                institution_name=soup2.find_all('table')[1].find_all('tr')[2].find_all('td')[1].text.strip()
                capacity=soup2.find_all('table')[4].find_all('tr')[2].find_all('td')[1].text.strip()
                #print([institution_name, capacity])
                end_list.append([institution_name, capacity])

            except IndexError:
                pass

        except AttributeError:
            pass
#print(end_list)
headers=['School','Capacity']
df=pd.DataFrame(end_list, columns=headers)
print(df)

产量

                School Capacity
0            Air Force   46,692
1                Akron   30,000
2              Alabama  101,821
3         Alabama A&M;   21,000
4          Alabama St.   26,500
5          Albany (NY)    8,500
6               Alcorn   22,500
7      Appalachian St.   30,000
8              Arizona   55,675
9          Arizona St.   64,248
10     Ark.-Pine Bluff   14,500
11            Arkansas   72,000
12        Arkansas St.   30,708
13     Army West Point   38,000
14              Auburn   87,451
15         Austin Peay   10,000
16                 BYU   63,470
17            Ball St.   22,500
18              Baylor   45,140
19     Bethune-Cookman    9,601
20           Boise St.   36,387
21      Boston College   44,500
22       Bowling Green   24,000
23               Brown   20,000
24            Bucknell   13,100
25             Buffalo   29,013
26              Butler    5,647
27            Cal Poly   11,075
28          California   62,467
29   Central Conn. St.    5,500
..                 ...      ...
209               UCLA   91,136
210              UConn   40,000
211                UNI   16,324
212               UNLV   36,800
213          UT Martin    7,500
214               UTEP   52,000
215               Utah   45,807
216           Utah St.   25,100
217                VMI   10,000
218         Valparaiso    5,000
219         Vanderbilt   40,350
220          Villanova   12,000
221           Virginia   61,500
222      Virginia Tech   65,632
223             Wagner    3,300
224        Wake Forest   31,500
225         Washington   70,138
226     Washington St.   32,740
227          Weber St.   17,500
228      West Virginia   60,000
229      Western Caro.   13,742
230       Western Ill.   16,368
231        Western Ky.   22,113
232      Western Mich.   30,200
233     William & Mary   12,400
234          Wisconsin   80,321
235            Wofford   13,000
236            Wyoming   29,181
237               Yale   64,269
238     Youngstown St.   20,630

[239 rows x 2 columns]

注意：这将需要很长时间。我们正在报废> 239页。请耐心等待。可能需要15分钟或更长时间。