Python爬虫获取国外大桥排行榜数据清单

以下是Python爬虫获取国外大桥排行榜数据清单的完整攻略。

1. 网站选择

首先，我们需要选择一个能够提供国外大桥排行榜数据的网站。通常这类网站会提供各种排名榜单，如世界最高建筑、全球最长铁路等。这里以“worldstadiums.com”为例，该网站提供了全球各国的桥梁排行榜。

2. 确定目标

通过观察网页源代码，我们可以发现排行榜的内容都保存在一个HTML表格中。我们的目标是获取表格中每个桥梁的名称、所在国家、建成时间、桥梁类型、总长等信息。

3. 数据解析

我们可以使用Python中的BeautifulSoup库进行网页内容的解析。首先，我们需要向网站发起GET请求，获取对应网页内容。将网页内容交由BeautifulSoup库进行解析，在获取到表格元素后，我们可以使用find_all()方法获取到所有的行（tr）与单元格（td）。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.worldstadiums.com/rankings/bridges_of_the_world.shtml'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'class': 'content'})

rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
    cells = row.find_all('td')
    for cell in cells:
        print(cell.text)

通过上述代码，我们可以将表格中每个单元格的内容打印出来。

4. 数据存储

对于获取到的每个桥梁信息，我们可以将其存储在字典中，并使用列表保存所有的桥梁信息。最后，我们可以选择将数据保存为CSV文件，便于后续的数据处理。

import csv

bridges = []

for row in rows:
    cells = row.find_all('td')
    bridge = {}
    bridge['name'] = cells[0].text.strip()
    bridge['country'] = cells[1].text.strip()
    bridge['built_year'] = cells[2].text.strip()
    bridge['type'] = cells[3].text.strip()
    bridge['length'] = cells[4].text.strip()

    bridges.append(bridge)

with open('bridges.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['name', 'country', 'built_year', 'type', 'length'])
    writer.writeheader()
    for bridge in bridges:
        writer.writerow(bridge)

通过上述代码，我们可以将所有桥梁信息保存在名为“bridges.csv”的CSV文件中。

示例说明

以下是两条示例说明：

示例一：获取排名前五的桥梁

我们可以在代码中添加条件判断，仅处理前五行的内容，从而获取排名前五的桥梁：

bridges = []
count = 0

for row in rows:
    if count == 0:
        count += 1
        continue

    if count > 5:
        break

    cells = row.find_all('td')
    bridge = {}
    bridge['name'] = cells[0].text.strip()
    bridge['country'] = cells[1].text.strip()
    bridge['built_year'] = cells[2].text.strip()
    bridge['type'] = cells[3].text.strip()
    bridge['length'] = cells[4].text.strip()

    bridges.append(bridge)
    count += 1

上述代码中，我们设置了计数器“count”，并在循环中添加判断条件，限制处理的行数不超过5行。

示例二：使用pandas库进行数据处理

我们可以使用pandas库读取并处理CSV文件，进行不同的数据操作，如筛选出某个国家的所有桥梁：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('bridges.csv')
us_bridges = data[data['country'] == 'United States']
print(us_bridges)

上述代码中，我们使用read_csv()方法读取CSV文件，并使用条件筛选出“country”列为“United States”的所有桥梁信息。最后，我们将结果打印出来。