Beautiful Soup(მონაცემთა ამოღება HTML ცხრილიდან)

ამ გაკვეთილში გამოვიყენებთ Beautiful Soup-ს რათა ამოვიღოთ მონაცემები HTML ცხრილიდან.

ქვემოთ მუცემულია HTML-ში მარტივი ცხრილის სტრუქტურა

[html]
<table class="my-table" style="width:100%">
<tbody>
<tr>
<th>Firstname</th>
<th>Lastname</th>
<th>Age</th>
</tr>

<tr>
<td>Jill</td>
<td>Smith</td>
<td>50</td>
</tr>
<tr>
<td>Eve</td>
<td>Jackson</td>
<td>94</td>
</tr>
</tbody>
</table>
[/html]

მოცემული კოდი ვიზუალურად ამგვარად გამოიყურება

პრაქტიკული  სავარჯიშო

ამ დავალებაში ჩვენ ამოვიღებთ ცხრილს  Wikipedia-ს სტატიიდან. სახელწოდებით The World’s Billionaires

ვიზუალურად ცხრილი ამგვარად გამოიყურება

ჩვენ დავწერთ კოდს, რათა შემდგომში მარტივად მოხდეს მონაცემების დამუშავება

გადაწყვეტა

1. პირველ რიგში ვხსნით შესაბამის გვერდს inspect ინსტრუმენტის დახმარებით და ვნახულობთ სტრუქტურას

2.ვახდენთ ცხრილის დამუშავებას python-ის დახმარებით

[python]
# Importing the Libraries
from urllib.request import urlopen
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

print(‘** STEP 1 COMPLETED "Analyzing the Markup" **’)

# Inializing the Soup object
wikipedia_link = "https://en.wikipedia.org/wiki/The_World%27s_Billionaires"
html_page = urlopen(wikipedia_link)
soup = BeautifulSoup(html_page)

print(‘** STEP 2 COMPLETED "Retrieving the HTML" **’)

# Retrieving the desired Table
billionaires_table = soup.find("table", class_="wikitable sortable")
table_body = billionaires_table.find("tbody")

print(‘** STEP 3 COMPLETED "Retrieving the relevant Table" **’)

# Parsing the <tr> tags to retrieve the relevant stuff
count = 0
data = list()
table_rows = table_body.find_all("tr")

for row in table_rows:
if count == 0:
# As the first <tr> contains the Header of Table
cols = row.find_all("th")
count = count + 1
else:
cols = row.find_all("td")

cols = [elem.text.strip() for elem in cols]
data.append([elem for elem in cols if elem])

print(‘** STEP 4 COMPLETED "Parsing the Rows to get data" **’)

# Constructing the Dataframe from the extacted rows.
dataframe = pd.DataFrame(columns=data[0])
for i in range(1,len(data)):
dataframe = dataframe.append(pd.Series(data[i], index=data[0]), ignore_index=True)

print(‘** STEP 5 COMPLETED "Constructing the Dataframe" **’)

print("The constructed Dataframe is \n")
print(dataframe.to_string())
[/python]