Extrahieren von Tabellendaten aus dem Web mit Python

Question

Ich muss eine Tabelle von einer Website "https://geniusimpex.org/pakistan-import-data/" extrahieren, die Tausende von Zeilen enthält. Daher wollte ich den Prozess mit bs4 und Selen automatisieren, aber nur, wenn ich die Tabelle extrahiere Der Tabellenkopf wird extrahiert. Dies ist der Code, den ich verwendet habe

from bs4 import BeautifulSoup   
from urllib.request import urlopen

url = "https://geniusimpex.org/pakistan-import-data/"

html = urlopen(url)

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')  
type(soup)  
soup.prettify()  
print(soup.find_all('tr'))  

Es zeigt die folgende Ausgabe
[1]:https://i.stack.imgur.com/GItzv.png

Wie Sie sehen, wird nur die erste Zeile extrahiert. Kann mir bitte jemand sagen, warum ich die Tabelle nicht extrahieren kann und wie ich das tun kann? Es wird sehr hilfreich sein. Entschuldigung, wenn ich nicht klar bin oder mein Problem nicht erklären konnte. Dies ist das erste Mal, dass ich eine Frage zum Stapelüberlauf stelle.

Answer 1

Die Daten werden von einer externen URL als Json geladen. Mit diesem Skript können Sie die Informationen laden:

import json
import requests


url = 'https://geniusimpex.org/wp-admin/admin-ajax.php?action=ge_forecast_list_data&order=asc&offset={offset}&limit=1000'

offset = 0
while True:
    data = requests.get(url.format(offset=offset)).json()

    # print data to screen:
    for row in data.get('rows', []):
        for k, v in row.items():
            print('{:<30} {}'.format(k, v))
        print('-' * 80)

    if len(data.get('rows', [])) != 1000:
        break

    offset += 1000

Drucke:

...

--------------------------------------------------------------------------------
count                          T
importer_name                  <span file_id="27893" post_count="T" post_id="2157293">BISMILLAH STEEL FURNACE \n NEAR GRID STATION DEEWAN</span>
goods_description              IRON AND STEEL REMELTABLE SCRAP HARMONIZED CODE: 7204.4990 REFERENCE NUMBER:UM/PAK/5146A ITN: X20200629019843 NWT WEIGHT-19.650 MT SHIPPERS LOAD, STOWAGE AND COUNT
hs_code                        
shipment_port                   NEWARK  APT/NEW 
gross_weight                    19.65 
number_of_packages              1 
unit_of_packages                PACKAGES 
size_of_container               1 X 20FT 
imported_from_name             SEALINK INTERNATIONAL INC C/O\n UNIVERSAL METALS, ,
bill_of_lading_number           SII145321 
bill_of_lading_date            <span data="10-08-2020">10-08-2020</span>
--------------------------------------------------------------------------------
count                          T
importer_name                  <span file_id="27938" post_count="T" post_id="2159597">ASAD SHAHZAD S/O FAQIR ZADA</span>
goods_description              1 USED VEHICLE TOYOTA VITZ CHASSIS NO: KSP130 -2204837
hs_code                        NA
shipment_port                   NAGOYA,  AICHI 
gross_weight                    .97 
number_of_packages              1 
unit_of_packages                UNIT 
size_of_container               1 X 40FT 
imported_from_name             KASHMIR MOTORS , 3055-9-104 KUZUTSUKA NIIGATA KITA
bill_of_lading_number           TA200716H06- 10 
bill_of_lading_date            <span data="10-08-2020">10-08-2020</span>
--------------------------------------------------------------------------------


...

---

BEARBEITEN: Um in CSV zu speichern, können Sie dieses Skript verwenden:

import json
import requests
import pandas as pd


url = 'https://geniusimpex.org/wp-admin/admin-ajax.php?action=ge_forecast_list_data&order=asc&offset={offset}&limit=1000'

offset = 0
all_data = []
while True:
    data = requests.get(url.format(offset=offset)).json()

    # print data to screen:
    for row in data.get('rows', []):
        all_data.append(row)
        for k, v in row.items():
            print('{:<30} {}'.format(k, v))
        print('-' * 80)

    if len(data.get('rows', [])) != 1000:
        break

    offset += 1000

df = pd.DataFrame(all_data)
df.to_csv('data.csv')

Produziert: