Готовые таблицы html: Генератор HTML таблиц онлайн. Конструктор таблицы для сайта

Давайте рассмотрим короткий пример:

Если вам не очень нравится играть с CSS и HTML, вы можете попробовать одну из популярных фреймворков CSS, в которой есть готовые адаптивные таблицы с множеством готовых опций, которые вы можете легко использовать в своих проектах. Но я действительно призываю вас научиться строить его самостоятельно, чтобы знать, как это работает и что вы можете изменить.

Спасибо за прочтение,

Анна из Duomly

Учебное пособие по присоединению к SQL с примерами

Как создать информационную панель с помощью учебного пособия Bootstrap

Git шпаргалка

Анна Данилек

Анна Данилек получила высшее образование в области управления бизнесом. В течение многих лет она получала солидный опыт во фронтенд- и бэкенд-разработке, создавая программное обеспечение для известных ИТ-компаний. Ее опыт в области ИТ — это React.JS, Angular, React Native, Flutter, Node.JS и Nest.JS. В последние годы она вела бизнес для Duomly, уделяя особое внимание ИТ, а также онлайн-маркетингу, дизайну и созданию контента, например, ведению блогов и YouTube. В нерабочее время Анна ведет свой настоящий криминальный канал на YouTube, любит спорт, солнце и средиземноморскую кухню.

Подробнее об Анне Данилец

Если вам понравилось, поделитесь и прокомментируйте!

Полное руководство по извлечению HTML-таблиц с использованием Python

Табличные данные — один из лучших источников данных в Интернете. Они могут хранить огромное количество полезной информации, не теряя ее удобного для чтения формата, что делает их золотыми приисками для проектов, связанных с данными.

Будь то парсинг футбольных данных или извлечение данных фондового рынка, мы можем использовать Python для быстрого доступа, анализа и извлечения данных из HTML-таблиц благодаря Requests и Beautiful Soup.

Кроме того, в конце у нас есть для вас небольшой черно-белый сюрприз, так что продолжайте читать!

Понимание структуры таблицы HTML

Визуально таблица HTML представляет собой набор строк и столбцов, отображающих информацию в табличном формате. Для этого урока мы будем очищать приведенную выше таблицу:

Чтобы иметь возможность очищать данные, содержащиеся в этой таблице, нам нужно немного углубиться в ее кодирование.

Вообще говоря, таблицы HTML создаются с использованием следующих тегов HTML:

• : отмечает начало таблицы HTML
  : определяет строку как заголовок таблицы
  : указывает раздел, в котором находятся данные
  < tr>: указывает строку в таблице

  или

  : определяет ячейку в таблице Однако, как мы увидим в реальных сценариях, не все разработчики соблюдают эти соглашения при создании своих таблиц, что проекты сложнее, чем другие. Тем не менее, понимание того, как они работают, имеет решающее значение для поиска правильного подхода. Давайте введем URL-адрес таблицы (https://datatables.net/examples/styling/stripe.html) в наш браузер и проверим страницу, чтобы увидеть, что происходит внутри. Вот почему это отличная страница для практики очистки табличных данных с помощью Python. Есть четкая пара тегов , открывающая и закрывающая таблицу, и все соответствующие данные находятся внутри тега. Он показывает только десять строк, что соответствует количеству записей, выбранных во внешнем интерфейсе. Еще несколько вещей, которые нужно знать об этой таблице: в ней всего 57 записей, которые мы хотим очистить, и, кажется, есть два решения для доступа к данным. Первый — щелкнуть раскрывающееся меню и выбрать «100», чтобы отобразить все записи: Или нажать кнопку «Далее», чтобы перейти по нумерации страниц. Так кто же будет? Любое из этих решений усложнит наш сценарий, поэтому вместо этого давайте сначала проверим, откуда берутся данные. Конечно, поскольку это таблица HTML, все данные должны быть в самом файле HTML без необходимости внедрения AJAX. Чтобы убедиться в этом, Щелкните правой кнопкой мыши > Просмотр исходного кода страницы . Затем скопируйте несколько ячеек и найдите их в исходном коде. Мы сделали то же самое еще для пары записей из разных ячеек с разбивкой на страницы, и да, кажется, что все наши целевые данные находятся там, хотя внешний интерфейс их не отображает. И с этой информацией мы готовы перейти к коду! Очистка таблиц HTML с помощью Beautiful Soup Python Поскольку все данные о сотрудниках, которые мы хотим очистить, находятся в файле HTML, мы можем использовать библиотеку Requests для отправки HTTP-запроса и анализа ответа с помощью Beautiful Soup. Примечание: Если вы новичок в парсинге веб-страниц, мы создали руководство по парсингу веб-страниц в Python для начинающих. Хотя вы сможете следовать без опыта, всегда полезно начинать с основ. 1. Отправка основного запроса Давайте создадим новый каталог для проекта с именем python-html-table , затем новую папку с именем bs4-table-scraper и, наконец, создадим новый файл python_table_scraper.py .54 Из терминала , давайте pip3 установим запросы beautifulsoup4 и импортируем их в наш проект следующим образом: импортировать запросы из bs4 import BeautifulSoup Чтобы отправить HTTP-запросы с запросами, все, что нам нужно сделать, это установить URL-адрес и передать это через request.get(), сохраните возвращенный HTML внутри переменной ответа и распечатайте response.status_code. Примечание. Если вы новичок в Python, вы можете запустить свой код из терминала с помощью команды python3 python_table_scraper.py. url = 'https://datatables.net/examples/styling/stripe.html' response = request.get(url) print(response.status_code) Если он работает, он вернет код состояния 200. Все остальное означает, что ваш IP-адрес отклоняется системами защиты от парсинга, установленными на веб-сайте. Потенциальным решением является добавление пользовательских заголовков в ваш сценарий, чтобы он выглядел более человечно, но этого может быть недостаточно. Другим решением является использование API парсинга веб-страниц, чтобы справиться со всеми этими сложностями за вас. 2. Интеграция ScraperAPI для предотвращения использования систем защиты от очистки данных ScraperAPI — это элегантное решение, позволяющее избежать применения практически любых методов защиты от очистки данных. Он использует машинное обучение и многолетний статистический анализ для определения лучших комбинаций заголовков и IP-адресов для доступа к данным, обработки CAPTCHA и ротации вашего IP-адреса между каждым запросом. Для начала давайте создадим новую бесплатную учетную запись ScraperAPI, чтобы активировать 5000 бесплатных API и наш ключ API. С панели управления нашей учетной записи мы можем скопировать значение нашего ключа, чтобы создать URL-адрес запроса. http://api.scraperapi.com?api_key={Your_API_KEY}&url={TARGET_URL} Следуя этой структуре, мы заменяем держатели нашими данными и снова отправляем наш запрос : запросов на импорт от bs4 import BeautifulSoup url = 'http://api.scraperapi.com?api_key=51e43be283e4db2a5afbxxxxxxxxxxxx&url=https:/ /datatables.net/examples/styling/stripe.html' response = request.get(url) print(response.status_code) Отлично, все работает без сбоев! 3. Создание синтаксического анализатора с помощью Beautiful Soup Прежде чем мы сможем извлечь данные, нам нужно преобразовать необработанный HTML в отформатированные или проанализированные данные. Мы сохраним этот проанализированный HTML-код в объекте супа следующим образом: суп = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') Отсюда мы можем перемещаться по дереву анализа, используя теги HTML и их атрибуты. Если мы вернемся к таблице на странице, мы уже увидим, что таблица заключена между тегов с полосой класса dataTable , которую мы можем использовать для выбора таблицы. table = sup.find('table', class_ = 'stripe') print(table) Примечание: После тестирования добавление второго класса (dataTable) не вернуло элемент. На самом деле в возвращаемых элементах классом таблицы является только страйп. Вы также можете использовать id = «пример». Вот что он возвращает: Теперь, когда мы захватили таблицу, мы можем пройтись по строкам и получить нужные данные. 4. Циклический просмотр HTML-таблицы Возвращаясь к структуре таблицы, каждая строка представлена ​​элементом , а внутри них есть элемент . Чтобы извлечь данные, мы создадим два для просмотра, один для захвата раздела таблицы (где находятся все строки), а другой для хранения всех строк в переменной, которую мы можем использовать: для employee_data в table. find_all('tbody'): rows = employee_data.find_all('tr') print(rows) В строках мы будем хранить все В основной части таблицы найдено элементов. Если вы следуете нашей логике, следующим шагом будет сохранение каждой отдельной строки в одном объекте и циклический просмотр их для поиска нужных данных. Для начала попробуем выбрать имя первого сотрудника в консоли нашего браузера с помощью метода .querySelectorAll(). Действительно полезная особенность этого метода заключается в том, что мы можем углубляться в иерархию, реализуя символ больше, чем (>), чтобы определить родительский элемент (слева) и дочерний элемент, которого мы хотим захватить (справа). document.querySelectorAll('table.stripe > tbody > tr > td')[0] Лучше и быть не может. Как видите, как только мы захватим все элементы , содержащий данные, все это заключено между пара тегов , они станут нодлистом. Поскольку мы не можем полагаться на то, что класс будет захватывать каждую ячейку, все, что нам нужно знать, это их положение в индексе, а первое, имя, равно 0. Оттуда мы можем написать наш код следующим образом: для строки в строках: name = row.find_all('td')[0].text print(name) Проще говоря, мы берем каждую строку, одну за другой, и находим все ячейки внутри, как только у нас есть список, мы берем только первую в индексе (позиция 0) и заканчиваем с помощью метода .text чтобы захватить только текст элемента, игнорируя данные HTML, которые нам не нужны. Вот они, список всех имен сотрудников! В остальном мы просто следуем той же логике: position = row.find_all('td')[1].text office = row.find_all('td')[2].text age = row.find_all('td')[3].text start_date = row.find_all('td')[4].text salary = row.find_all('td')[ 5].текст Однако печать всех этих данных на нашей консоли не очень полезна. Вместо этого давайте сохраним эти данные в новом, более удобном формате. 5. Хранение табличных данных в файле JSON Хотя мы могли бы легко создать файл CSV и отправить туда наши данные, это был бы не самый удобный формат, если бы мы могли создать что-то новое, используя очищенные данные. Тем не менее, вот проект, который мы сделали несколько месяцев назад, объясняя, как создать файл CSV для хранения очищенных данных. Хорошая новость заключается в том, что в Python есть собственный модуль JSON для работы с объектами JSON, поэтому нам не нужно ничего устанавливать, просто импортируйте его. import json Но прежде чем мы сможем продолжить и создать наш файл JSON, нам нужно превратить все эти очищенные данные в список. Для этого мы создадим пустой массив вне нашего цикла. employee_list = [] А затем добавить к нему данные, при этом каждый цикл добавляет в массив новый объект. employee_list.append({ 'Имя': имя, 'Должность': должность, 'Офис': должность, 'Возраст': возраст, >'Дата начала': start_date, 'зарплата': зарплата }) Если мы print(employee_list) , вот результат: Все еще немного беспорядочно, но у нас есть набор объектов, готовых для преобразования в JSON. Примечание: В качестве теста мы напечатали длину employee_list и вернули 57, что является правильным количеством строк, которые мы очистили (строки теперь являются объектами в массиве). Для импорта списка в JSON достаточно двух строк кода: с open('json_data', 'w') as json_file: json.dump(employee_list, json_file, indent=2) Сначала мы открываем новый файл, передавая имя, которое мы хотим для файла (json_data) , и «w», поскольку мы хотим записать в него данные. Затем мы используем функцию .dump() для вывода данных из массива ( employee_list ) и indent=2 поэтому каждый объект имеет свою собственную строку, а не все в одну нечитаемую строку. 6. Запуск скрипта и полный код Если вы следили за этим, ваша кодовая база должна выглядеть так: #dependencies запросы на импорт от bs4 import BeautifulSoup import json url = 'http://api. scraperapi .com?api_key=51e43be283e4db2a5afbxxxxxxxxxxx&url=https://datatables.net/examples/styling/stripe.html' #пустой массив employee_list = [] #запрос и анализ файла HTML response = request.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') #выбор таблицы table = sup.find('table', class_ = 'stripe') #сохранение всех строк в одну переменную для employee_data в table.find_all('tbody'): rows = employee_data.find_all('tr') #перебор HTML-таблицы для извлечения данных для строк в строках: name = row.find_all('td')[0]. text position = row.find_all('td')[1].text office = row.find_all('td')[2].text age = row.find_all(' td')[3].text start_date = row.find_all('td')[4].text salary = row.find_all('td')[5].tex t #отправка очищенных данных в пустой массив employee_list.append({ 'Имя': имя, 'Должность': должность, 'Офис': office, 'Возраст': age, 'Дата начала': start_date, 'salary': зарплата }) #импорт массива в файл JSON с open('employee_data', 'w') as json_file: json. dump(employee_list, json_file, indent=2) Примечание: Мы добавили несколько комментариев для контекста. А вот первые три объекта из файла JSON: Хранение очищенных данных в формате JSON позволяет нам перепрофилировать информацию для новых приложений или Очистка HTML-таблиц с помощью Pandas Прежде чем покинуть страницу , мы хотим изучить второй подход к очистке HTML-таблиц. В нескольких строках кода мы можем извлечь все табличные данные из HTML-документа и сохранить их в фрейме данных с помощью Pandas. Создайте новую папку внутри каталога проекта (мы назвали ее pandas-html-table-scraper) и создайте новое имя файла pandas_table_scraper.py. Давайте откроем новый терминал и перейдем к только что созданной папке (cd pandas-html-table-scraper) и оттуда установим pandas: pip install pandas И мы импортируем его в начало файла. import pandas as pd Pandas имеет функцию read_html(), которая в основном очищает целевой URL-адрес для нас и возвращает все таблицы HTML в виде списка объектов DataFrame. Однако для того, чтобы это работало, таблица HTML должна быть структурирована по крайней мере несколько прилично, так как функция будет искать такие элементы, как , чтобы идентифицировать таблицы в файле. Чтобы использовать эту функцию, давайте создадим новую переменную и передадим ей URL-адрес, который мы использовали ранее: /datatables.net/examples/styling/stripe.html’) При печати он возвращает список таблиц HTML на странице. Если мы сравним первые три строки в DataFrame, они идеально совпадают с тем, что мы очистили с помощью Beautiful Soup. Для работы с JSON в Pandas есть встроенная функция .to_json(). Он преобразует список объектов DataFrame в строку JSON . Все, что нам нужно сделать, это вызвать метод в нашем DataFrame и передать путь, формат (разделение, данные, записи, индекс и т. д.) и добавить отступ, чтобы сделать его более читабельным: employee_data[0].to_json('./employee_list.json', orient='index', indent=2) Если мы сейчас запустим наш код, вот результирующий файл: Обратите внимание, что нам нужно было выбрать нашу таблицу из индекса ([0]), потому что . Оставить комментарий Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт