利用Pandas进行高效网络数据获取
背景：
最近看到一篇关于使用Pandas模块进行爬虫的文章，觉得很有趣，这里为大家详细说明。
基础铺垫：
pd.read_html pandas 库中的一个函数，用于从 HTML 页面中读取表格数据并返回一个包含 DataFrame 对象的列表。那么说明是表格数据呢，就是table标签的，如下图！
我们可以使用XPath快速判断当前页面是否具有使用Pandas进行爬虫的前提条件。
pd.read_html(io, match=‘.+’, flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=‘,’, encoding=None, decimal=‘.’, converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True)
参数说明：
io: 接受的输入数据，可以是一个 HTML 字符串、一个 URL、一个文件路径或一个文件对象。match(可选): 一个正则表达式，用于匹配要提取的表格的 HTML 属性。flavor(可选): 解析器的名称，例如'html5lib'、'lxml'、'html.parser'等。- 其他参数：例如
header、index_col、skiprows等参数用于控制读取表格数据的方式和格式。
案例实战：
pd.read_html 函数会尝试从输入数据中提取所有的表格，并返回一个包含 DataFrame 对象的列表，就是一个列表里存在多个dataframe类型，每个 DataFrame 对象对应一个表格。
import pandas as pd
# 从 HTML 页面中读取表格数据
url = 'https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml?p=1'
tables = pd.read_html(url)
print(tables,type(tables),len(tables))
# 选择第一个表格的 DataFrame 对象
df = tables[0]
# 打印 DataFrame
print('---------------------------------------')
print(df,type(df))
那么如果爬取多页呢？ 写个for循环，然后使用concat拼接起来，不会拼接的看一下我不久前写的博客。
import pandas as pd
data_list = []
for i in range(1, 6):
url = f'https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml?p={
i}'
data = pd.read_html(url)[0] # 这里注意提取 返回的是一个列表
data_list.append(data) # 每一个data都是一个dataframe类型
print("个数为",len(data_list))
# 合并数据
df = pd.concat(data_list,ignore_index=True)
print(df.head())
# 保存到本地
df.to_csv("profit.csv",index=False)
看一下结果：
细节问题：
这里还要注意一个问题，有的时候还要设置一下编码，可能爬下来的是乱码，如下：
设置一下编码方式即可。
df = pd.read_html(url,encoding='utf-8')[0]
print(df.head())
如果大家想深层了解为什么有的时候需要设置，有的时候不需要设置，你要需要看这个响应回来的编码格式。
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