Rukovodstvo
статьи и идеи для разработчиков программного обеспечения и веб-разработчиков.
Чтение и запись HTML-таблиц с помощью Pandas
Введение. Язык гипертекстовой разметки (HTML) — это стандартный язык разметки для создания веб-страниц. Мы можем отображать табличные данные с помощью HTML<table> элемент. Библиотека анализа данных Pandas предоставляет такие функции, как read_html () и to_html (), поэтому мы можем импортировать и экспортировать данные в DataFrames. В этой статье мы узнаем, как читать табличные данные из файла HTML и загружать их в Pandas DataFrame. Мы также узнаем, как записывать данные из Pandas DataFrame и в файл HTML. Примечание: в этом
Время чтения: 7 мин.
Вступление
Язык гипертекстовой разметки (HTML) — это стандартный язык разметки для создания веб-страниц. Мы можем отображать табличные данные с помощью элемента <table> Библиотека анализа данных Pandas предоставляет такие функции, как read_html() и to_html() поэтому мы можем импортировать и экспортировать данные в DataFrames.
В этой статье мы узнаем, как читать табличные данные из файла HTML и загружать их в Pandas DataFrame. Мы также узнаем, как записывать данные из Pandas DataFrame и в файл HTML.
Примечание. В этой статье мы будем читать и писать элементы <table> В этой статье не рассматривается анализ всего HTML-файла.
Чтение HTML
Мы можем читать таблицы HTML-файла с помощью функции read_html() . Эта функция считывает таблицы файлов HTML как Pandas DataFrames. Он может читать из файла или URL-адреса.
Давайте посмотрим на каждый источник ввода один за другим.
Чтение данных HTML из файла
В этом разделе мы будем использовать один набор входных данных. Одна таблица содержит языки программирования и год их создания. В другой таблице указаны размеры земель и их стоимость в долларах США.
Сохраните следующий HTML-контент в файле с именем table_data.html :
Pandas нуждается в помощи другой библиотеки, называемой lxml для анализа файлов HTML и XML. Для работы функции read_html() необходимо установить lxml :
После установки lmxl мы можем использовать read_html() . Он возвращает список DataFrames, где каждый DataFrame является целым элементом таблицы данного HTML-файла. Мы получаем доступ к каждой таблице как к DataFrame, индексируя список.
В приведенном ниже коде демонстрируется использование функции read_html() для чтения таблиц из файла HTML:
Примечание . Хотя вам нужно lxml , вам не нужно импортировать его в свою программу для работы Pandas.
Выполнение приведенного выше кода в интерпретаторе Python приведет к следующему результату:
Чтение данных HTML из URL
Так же, как мы читаем элементы таблицы из файла HTML, мы также можем читать элементы таблицы с веб-страницы HTML в DataFrame с помощью read_html() . Однако вместо имени файла мы предоставим URL-адрес, подобный этому:
И он вернет список DataFrames, где каждый DataFrame представляет элемент таблицы из заданного URL-адреса.
Вот пример кода для чтения элементов таблицы с URL-адреса веб-сайта с помощью Pandas:
Если мы успешно выполним приведенный выше код, мы увидим результат как:
Чтение данных HTML из URL, требующего аутентификации
Мы знаем, что можем считывать элементы таблицы с веб-сайта. Однако, когда сайт требует аутентификации, код сталкивается со следующим исключением:
Для чтения данных с таких URL-адресов мы будем использовать модуль requests Вы можете установить его с помощью pip :
Теперь мы будем использовать метод get() из requests чтобы сделать запрос на URL-адрес веб-сайта, предоставив необязательный auth если сайт требует аутентификации.
Этот метод возвращает объект ответа с веб-страницы. Мы можем проверить код состояния (чтобы убедиться, что контент определенно присутствует) и получить текст из объекта ответа, а затем преобразовать таблицу в DataFrame.
Давайте посмотрим на пример использования requests для получения данных, требующих аутентификации. Для этого мы используем https://httpbin.org :
Выполнив приведенный выше код, мы можем увидеть следующий результат:
Это показывает, что мы успешно получили доступ к содержимому веб-страницы аутентифицированного URL-адреса. Однако этот веб-сайт содержит только данные JSON, и нам нужны элементы таблицы HTML как DataFrames.
Давайте придерживаться более раннего URL-адреса и будем использовать requests для чтения HTML-таблиц как DataFrames. Хотя предыдущий сайт был общедоступным, шаги для доступа к аутентифицированному контенту такие же.
Получив ответ, мы можем передать r.text read_html() . И, как обычно, мы получим список содержащихся в нем таблиц в виде DataFrames:
Запуск этого кода приведет к следующему результату:
Написание HTML-таблиц с помощью Python Pandas
Мы успешно прочитали данные из HTML-таблиц. Напишем Pandas DataFrame в HTML-файле. Этого можно добиться с помощью to_html() .
to_html() берет путь к файлу, в который вы хотите экспортировать данные. Если вы не укажете абсолютный путь, файл будет сохранен относительно текущего каталога.
Вы можете экспортировать DataFrame в таблицу HTML следующим образом:
Этот код создаст следующий файл write_html.html в текущем каталоге:
Обратите внимание, что экспортируется не весь HTML-документ, а только сама HTML-таблица.
Написание стилизованных HTML-таблиц с помощью Python Pandas
Как мы видим, по умолчанию граница таблицы равна 1, выравнивание правильное, а также индексы DataFrame в тегах <th> Мы можем изменить эту структуру по умолчанию, указав несколько дополнительных параметров.
Скрыть указатель
Если мы не хотим включать индекс в вывод таблицы, мы можем установить index=False в to_html() :
Этот код создает write_html.html со следующим содержимым:
Изменение границы таблицы
Граница таблицы по умолчанию — 1 пиксель. Чтобы изменить это значение по умолчанию, мы можем установить для border значение в пикселях.
Следующий код изменяет границу на 3 пикселя:
Сгенерированный файл теперь устанавливает для атрибута границы таблицы значение «3»:
Выровнять текст
По умолчанию текст заголовка таблицы выравнивается по правому краю. Мы меняем это выравнивание с помощью параметра justify Например, выполнение justify="center" добавит style="text-align: center;" в <tr> тега <thead> .
Попробуем выровнять текст заголовка по центру и посмотреть результат:
Таблица, созданная приведенным выше кодом, выглядит так:
Текст заголовка таблицы теперь красиво выровнен по центру.
Заключение
В этом руководстве мы узнали, как импортировать и экспортировать данные таблицы HTML с помощью Pandas DataFrames. Мы загружали данные HTML-таблицы из файлов, а также из URL-адресов веб-страниц. В случае аутентифицированных URL-адресов мы использовали модуль запросов для аутентификации и получения данных сайта, а затем read_html() .
Мы также написали Pandas DataFrame в виде HTML-файла с помощью функции to_html() . Затем мы стилизовали созданную таблицу, передав несколько необязательных параметров, таких как index , border и justify . Это упрощает запись данных DataFrame в презентационной манере.
html.parser — Simple HTML and XHTML parser¶
This module defines a class HTMLParser which serves as the basis for parsing text files formatted in HTML (HyperText Mark-up Language) and XHTML.
class html.parser. HTMLParser ( * , convert_charrefs = True ) ¶
Create a parser instance able to parse invalid markup.
If convert_charrefs is True (the default), all character references (except the ones in script / style elements) are automatically converted to the corresponding Unicode characters.
An HTMLParser instance is fed HTML data and calls handler methods when start tags, end tags, text, comments, and other markup elements are encountered. The user should subclass HTMLParser and override its methods to implement the desired behavior.
This parser does not check that end tags match start tags or call the end-tag handler for elements which are closed implicitly by closing an outer element.
Changed in version 3.4: convert_charrefs keyword argument added.
Changed in version 3.5: The default value for argument convert_charrefs is now True .
Example HTML Parser Application¶
As a basic example, below is a simple HTML parser that uses the HTMLParser class to print out start tags, end tags, and data as they are encountered:
The output will then be:
HTMLParser Methods¶
HTMLParser instances have the following methods:
HTMLParser. feed ( data ) ¶
Feed some text to the parser. It is processed insofar as it consists of complete elements; incomplete data is buffered until more data is fed or close() is called. data must be str .
Force processing of all buffered data as if it were followed by an end-of-file mark. This method may be redefined by a derived class to define additional processing at the end of the input, but the redefined version should always call the HTMLParser base class method close() .
Reset the instance. Loses all unprocessed data. This is called implicitly at instantiation time.
Return current line number and offset.
Return the text of the most recently opened start tag. This should not normally be needed for structured processing, but may be useful in dealing with HTML “as deployed” or for re-generating input with minimal changes (whitespace between attributes can be preserved, etc.).
The following methods are called when data or markup elements are encountered and they are meant to be overridden in a subclass. The base class implementations do nothing (except for handle_startendtag() ):
HTMLParser. handle_starttag ( tag , attrs ) ¶
This method is called to handle the start tag of an element (e.g. <div id="main"> ).
The tag argument is the name of the tag converted to lower case. The attrs argument is a list of (name, value) pairs containing the attributes found inside the tag’s <> brackets. The name will be translated to lower case, and quotes in the value have been removed, and character and entity references have been replaced.
For instance, for the tag <A HREF="https://www.cwi.nl/"> , this method would be called as handle_starttag(‘a’, [(‘href’, ‘https://www.cwi.nl/’)]) .
All entity references from html.entities are replaced in the attribute values.
HTMLParser. handle_endtag ( tag ) ¶
This method is called to handle the end tag of an element (e.g. </div> ).
The tag argument is the name of the tag converted to lower case.
HTMLParser. handle_startendtag ( tag , attrs ) ¶
Similar to handle_starttag() , but called when the parser encounters an XHTML-style empty tag ( <img . /> ). This method may be overridden by subclasses which require this particular lexical information; the default implementation simply calls handle_starttag() and handle_endtag() .
HTMLParser. handle_data ( data ) ¶
This method is called to process arbitrary data (e.g. text nodes and the content of <script>. </script> and <style>. </style> ).
HTMLParser. handle_entityref ( name ) ¶
This method is called to process a named character reference of the form &name; (e.g. > ), where name is a general entity reference (e.g. ‘gt’ ). This method is never called if convert_charrefs is True .
HTMLParser. handle_charref ( name ) ¶
This method is called to process decimal and hexadecimal numeric character references of the form &#NNN; and &#xNNN; . For example, the decimal equivalent for > is > , whereas the hexadecimal is > ; in this case the method will receive ’62’ or ‘x3E’ . This method is never called if convert_charrefs is True .
HTMLParser. handle_comment ( data ) ¶
This method is called when a comment is encountered (e.g. <!—comment—> ).
For example, the comment <!— comment —> will cause this method to be called with the argument ‘ comment ‘ .
The content of Internet Explorer conditional comments (condcoms) will also be sent to this method, so, for <!—[if IE 9]>IE9-specific content<![endif]—> , this method will receive ‘[if IE 9]>IE9-specific content<![endif]’ .
HTMLParser. handle_decl ( decl ) ¶
This method is called to handle an HTML doctype declaration (e.g. <!DOCTYPE html> ).
The decl parameter will be the entire contents of the declaration inside the <. > markup (e.g. ‘DOCTYPE html’ ).
HTMLParser. handle_pi ( data ) ¶
Method called when a processing instruction is encountered. The data parameter will contain the entire processing instruction. For example, for the processing instruction <?proc color=’red’> , this method would be called as handle_pi("proc color=’red’") . It is intended to be overridden by a derived class; the base class implementation does nothing.
The HTMLParser class uses the SGML syntactic rules for processing instructions. An XHTML processing instruction using the trailing ‘?’ will cause the ‘?’ to be included in data.
This method is called when an unrecognized declaration is read by the parser.
The data parameter will be the entire contents of the declaration inside the <![. ]> markup. It is sometimes useful to be overridden by a derived class. The base class implementation does nothing.
Examples¶
The following class implements a parser that will be used to illustrate more examples:
Parsing a doctype:
Parsing an element with a few attributes and a title:
The content of script and style elements is returned as is, without further parsing:
Parsing named and numeric character references and converting them to the correct char (note: these 3 references are all equivalent to ‘>’ ):
Feeding incomplete chunks to feed() works, but handle_data() might be called more than once (unless convert_charrefs is set to True ):
Output Data as an HTML File with Python
This lesson takes the frequency pairs created in the ‘Counting Frequencies’ lesson and outputs them to an HTML file.
edited by
- Miriam Posner
reviewed by
- Jim Clifford
- Frederik Elwert
published
modified
difficulty
https://doi.org/10.46430/phen0015
Donate today!
Great Open Access tutorials cost money to produce. Join the growing number of people supporting Programming Historian so we can continue to share knowledge free of charge.
Contents
Lesson Goals
This lesson takes the frequency pairs created in Counting Frequencies and outputs them to an HTML file.
Here you will learn how to output data as an HTML file using Python. You will also learn about string formatting. The final result is an HTML file that shows the keywords found in the original source in order of descending frequency, along with the number of times that each keyword appears.
Files Needed For This Lesson
- obo.py
If you do not have these files from the previous lesson, you can download programming-historian-6, a zip file from the previous lesson
Building an HTML wrapper
In the previous lesson, you learned how to embed the message “Hello World!” in HTML tags, write the result to a file and open it automatically in the browser. A program that puts formatting codes around something so that it can be used by another program is sometimes called a wrapper. What we’re going to do now is develop an HTML wrapper for the output of our code that computes word frequencies. We’re also going to add some helpful, dynamic metadata to supplement the frequency data collected in Counting Frequencies.
Metadata
The distinction between data and metadata is crucial to information science. Metadata are data about data. This concept should already be very familiar to you, even if you haven’t heard the term before. Consider a traditional book. If we take the text of the book to be the data, there are a number of other characteristics which are associated with that text, but which may or may not be explicitly printed in the book. The title of the work, the author, the publisher, and the place and date of publication are metadata that are typically printed in the work. The place and date of writing, the name of the copy editor, Library of Congress cataloging data, and the name of the font used to typeset the book are sometimes printed in it. The person who purchased a particular copy may or may not write their name in the book. If the book belongs in the collection of a library, that library will keep additional metadata, only some of which will be physically attached to the book. The record of borrowing, for example, is usually kept in some kind of database and linked to the book by a unique identifier. Libraries, archives and museums all have elaborate systems to generate and keep track of metadata.
When you’re working with digital data, it is a good idea to incorporate metadata into your own files whenever possible. We will now develop a few basic strategies for making our data files self-documenting. In our wrapper, we want to include dynamic information about the file, such as the time and date it was created, as well as an HTML title that is relevant to the file. In this case we could just give it a name ourselves, but when we start working with multiple files, automatically creating self-documenting files will save a lot of time, so we’ll practice now. And for that, we’ll have to learn to take advantage of a few more powerful string formatting options.
Python string formatting
Python includes a special formatting operator that allows you to insert one string into another one. It is represented by a percent sign followed by an “s”. Open a Python shell and try the following examples.
There is also a form which allows you to interpolate a list of strings into another one.
In these examples, a %s in one string indicates that another string is going to be embedded at that point. There are a range of other string formatting codes, most of which allow you to embed numbers in strings in various formats, like %i for integer (eg. 1, 2, 3), %f for floating-point decimal (eg. 3.023, 4.59, 1.0), and so on. Using this method we can input information that is unique to the file.
Self-documenting data file
Let’s bundle some of the code that we’ve already written into functions. One of these will take a URL and return a string of lowercase text from the web page. Copy this code into the obo.py module.
We’re also going to want a function that takes a string of any sort and makes it the body of an HTML file which is opened automatically in Firefox. This function should include some basic metadata, like the time and date that it was created and the name of the program that created it. Study the following code carefully, then copy it into the obo.py module.
Mac Instructions
If you are using a Mac, make sure you include the proper file path in the filename variable on the 2nd last line to reflect where you’re saving your files.
Windows Instructions
Note that this function makes use of the string formatting operator about which we just learned. If you are still having trouble with this idea, take a look at the HTML file that opened in your new Firefox tab and you should see how this worked. If you’re still stuck, take a look at the
in the HTML file and trace back how the program knew to put the URL value there.
The function also calls the Python datetime library to determine the current time and date. Like the string formatting operator %s , this library uses the % as replacements for values. In this case, the %Y %m %d %H %M %S represents year, month, date, hour, minute and second respectively. Unlike the %s , the program will determine the value of these variables for you using your computer’s clock. It is important to recognize this difference.
This date metadata, along with the name of the program that called the function, is stored in the HTML title tag. The HTML file that is created has the same name as the Python program that creates it, but with a .html extension rather than a .py one.
Putting it all together
Now we can create another version of our program to compute frequencies. Instead of sending its output to a text file or an output window, it sends the output to an HTML file which is opened in a new Firefox tab. From there, the program’s output can be added easily as bibliographic entries to Zotero. Type or copy the following code into your text editor, save it as html-to-freq-3.py and execute it, to confirm that it works as expected.
Use either obo.wrapStringInHTMLMac() or obo.wrapStringInHTMLWindows() as appropriate for your system.
Note that we interspersed our word-frequency pairs with the HTML break tag <br\> , which acts as a newline. If all went well, you should see the same word frequencies that you computed in the last section, this time in your browser window.
Suggested Readings
- Lutz, Learning Python
- Re-read and review Chs. 1-17
Code Syncing
To follow along with future lessons it is important that you have the right files and programs in your “programming-historian” directory. At the end of each chapter you can download the “programming-historian” zip file to make sure you have the correct code. If you are following along with the Mac / Linux version you may have to open the obo.py file and change “file:///Users/username/Desktop/programming-historian/” to the path to the directory on your own computer.
- python-lessons7.zip zip sync
About the authors
William J. Turkel is Professor of History at the University of Western Ontario.
Adam Crymble, University College London.
Suggested Citation
William J. Turkel and Adam Crymble, «Output Data as an HTML File with Python,» Programming Historian 1 (2012), https://doi.org/10.46430/phen0015.
Donate today!
Great Open Access tutorials cost money to produce. Join the growing number of people supporting Programming Historian so we can continue to share knowledge free of charge.
The Programming Historian (ISSN: 2397-2068) is released under a CC-BY license.
This project is administered by ProgHist Ltd, Charity Number 1195875 and Company Number 12192946.
Параметры командной троки. Работа с html в python
Модули стандартной библиотеки питона для открытия web-документов — urllib2, urllib. Работа с html документами аналогична работе с файлами. Базовые операции — открытие, чтение и закрытие документа.
Открытие url осуществляется методом urlopen(), метод возвращает информацию о странице, представленную в обьекте аналогичном файловому. Чтение — методами read() (в одну строку) и readlines()(в список строк). Также как при работе с файлами необходимо закрытие html-документа. Прочитанная веб-страница представляет собой html текст — набор элементов, заключенных в тэги(открывающие(<html>, <head>, <a>) и закрывающие </html>, </head>… ). Некоторые элементы также имеют различные дополнительные атрибуты, которые указываются в открывающем тэге элемента.
Существует большое количество библиотек для удобного парсинга подобных документов (lxml, Beautiful Soup). Стандартная библиотека python для работы с такими документами — HTMLParser (html.parser в Python 3). В модуле HTMLParser определяется класс HTMLParser. Этот класс включает стандартные методы, которые обрабатывают ситуации встречи открывающих тэгов, данных элемента, закрывающих тэгов, комментариев и тд. Чтобы описать те операции, которые должны совершаться программой в каком либо из этих случаев(встрече открывающего тэга) пользователь должен определить собственный подкласс, наследующий от класса HTMLParser, и описать в нем работу соответствующих методов — handle_starttag(tag, attrs), handle_endtag(tag), handle_data(data).
В метод handle_starttag() передается два аргумента — имя тэга, и список атрибутов элемент, представленных в виде списка кортежей пар (имя_атрибута, значение). Методы handle_endtag() и handle_data работают с именами тэгов. Методы getpos() и get_starttag_text()возвращают соответственно номер обрабатываемой строки и имя предыдущего последнего открытого тэга. После определения поведения парсера создается элемент заданного класса. В методе feed()обьекту класса передается разбираемый html-документ. Необходимо закрытие обработки html — вызов метода close().
Пример 1. Записываем данные из таблицы html:
Обратите внимание, что вместо вызова init класса может быть более корректным вызвать собственный метод класса HTMLParser — reset().
Если url представляет собой путь к файлу, его содержимое сохранить в файл на компьютере.
В модуле urllib также есть метод urlretrive(), принимающий в качестве параметров url и имя записываемого файла, также в качестве параметра можно передать функцию, которая будет вызвана в начале записи и через определенные промежутки записи блоков некоторого размера в выходной файл. Функция должна принимать три параметра — количество прочитанных блоков, размер блока, размер файла. Прописывание этой функции позволяет отслеживать прогресс закачки файла.
Еще когда нам может понадобиться работа с web – это отправка поисковых запросов, а также заполнение форм. Пример, демонстрирующий работу метода Request() модуля urllib2:
Метод отправляет данные поля формы, затем можно получить результат отправленного запроса.
Разбор командной строки
Когда мы вызываем программу через командную строку, мы можем также указывать ее параметры (если они есть).
Например, вспомним команду ls. Ее можно вызвать с различными параметрами.
Все три записи выше равнозначны между собой.
Программисты договорились, что если параметр написан через один или два знака дефиса, то он называется именованным, иначе – позиционным. Позиционные параметры — такие параметры, для которых то, какой переменной внутри вашей программы будет присвоено их значение, определяется только порядковым номером этого значения в командной строке. Именованные же параметры позволяют передавать значения вашей программе в любом порядке.
В своей работе вы можете смешивать эти типы параметров как угодно. Однако широко принято, задавать имена входных файлов для вашей программы позиционными аргументами, а параметры её работы — именованными, со значениями по умолчанию, и мы рекомендуем вам делать так же. Примеры:
1. sys.argv: Если достаточно только позиционных аргументов, то можно воспользоваться переменной sys.agrv. В ней в виде списка строк содержится все то, что было написано в командной строке (разделенное по пробелам).
Напишем маленькую программу test_argv.py:
* обратите внимание, а) все параметры — строки, даже те, которые представляют собой числа; б) имя скрипта также является параметром, поскольку на самом деле вы запускаете не ваш скрипт, а python, а ваш скрипт — это позиционный параметр для его запуска (см. также выше).
2. argparse: Для того, чтобы автоматизировать разбор командной строки, и иметь возможность легко работать с именованными параметрами (что удобно, поскольку при этом не нужно помнить, в каком порядке вы должны прописывать параметры), используется библиотека argparse.
Она позволяет использовать как позиционные, так и именованные аргументы. Используйте нижеприведенные заготовки кода для работы. В результате их выполнения переменные заданных типов окажутся в соответствующих переменных структуры args.
а. Для позиционных аргументов:
Метод библиотеки agparse .ArgumentParser() создает специальный объект, называемый парсером.
Метод parser.add_argument() этого объекта позволяет создавать описания переменных, которые будут потом читаться из командной строки. Этот метод принимает на вход имя будущей переменной, ее тип и другие параметры.
б. Для именованных параметров почти ничего не меняется, но вместо имени переменной нужно написать «—имя_переменной». Вы также можете дополнительно указать «-короткое_имя», для удобства использования:
Вы также можете направлять входные параметры в переменные с названием, отличным от того, которое используете в качестве ключа в командной строке. Для этого используется параметр dest метода .add_argument(). Чтобы попробовать – замените строку parser.add_argument для r1 на:
и print(args.realvalue1) на:
и посмотрите на результат.
в. Вы также можете задавать значение переменной по умолчанию, с помощью параметра default: