大家好，台风梅花来了！！！
今天我们分享一篇通过Python编写测试用Web应用程序，然后使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据的文章，让你学爬虫更方便。
正文
1，构建测试用网站数据
通过Python Flask Web框架分别构建一个Web网站和一个Web API服务。
1.构建Web网站
新建一个名为“5-5-WebTable.py”的Python脚本，创建一个包含表格的简单网页。如果读者对构建方法不感兴趣，可跳过以下代码，直接执行脚本“5-5-WebTable.py”打开网站。
（1）安装flask包。
代码语言：javascript复制pip install flask（2）构建包含表格的网页。
代码语言：javascript复制from flask import Flask
app = Flask(__name__) # 创建Falsk Web应用实例
# 将路由“/”映射到table_info函数，函数返回HTML代码
@app.route('/')
def table_info():
return """<h2>HTML表格实例，用于提供给Excel和Python读取</h2>
<table border="1">
<caption>用户信息表</caption>
<tbody><tr>
<th>姓名</th>
<th>性别</th>
<th>年龄</th>
</tr>
<tr>
<td>小米</td>
<td>女</td>
<td>22</td>
</tr>
……….
</tbody></table>"""
if __name__ == '__main__':
app.debug = True # 启用调试模式
app.run() # 运行，网站端口默认为5000通过命令“python ./5-5-WebTable.py”启动网站，然后在浏览器中输入http://127.0.0.1:5000/，出现如图1所示的网页内容。
图1 使用Flask构建的测试网站
2.构建Web API服务
新建一个名为“5-5-WebAPI.py”的Python脚本，使用flask_restplus包构建Web API服务。如果读者对构建方法不感兴趣，可跳过以下代码，直接执行脚本“5-5-WebAPI.py”打开Web API服务。
（1）安装flask_restplus包。
代码语言：javascript复制pip install flask-restplus（2）导入必要的库与初始化应用对象。
代码语言：javascript复制from flask import Flask
# Api类是Web API应用的入口，需要用Flask应用程序初始化
from flask_restplus import Api
# Resource类是HTTP请求的资源的基类
from flask_restplus import Resource
# fields类用于定义数据的类型和格式
from flask_restplus import fields
app = Flask(__name__) # 创建Falsk Web应用实例
# 在flask应用的基础上构建flask_restplus Api对象
api = Api(app, version='1.0',
title='Excel集成Python数据分析-测试用WebAPI',
description='测试用WebAPI', )
# 使用namespace函数生成命名空间，用于为资源分组
ns = api.namespace('ExcelPythonTest', description='Excel与Python Web API测试')
# 使用api.model函数生成模型对象
todo = api.model('task_model', {
'id': fields.Integer(readonly=True,
description='ETL任务唯一标识'),
'task': fields.String(required=True,
description='ETL任务详情')
})（3）Web API数据操作类，包含增、删、改、查等方法。
代码语言：javascript复制class TodoDAO(object):
def __init__(self):
self.counter = 0
self.todos = []
def get(self, id):
for todo in self.todos:
if todo['id'] == id:
return todo
api.abort(404, "ETL任务 {} 不存在".format(id))
def create(self, data):
todo = data
todo['id'] = self.counter = self.counter 1
self.todos.append(todo)
return todo
# 实例化数据操作，创建3条测试数据
DAO = TodoDAO()
DAO.create({'task': 'ETL-抽取数据操作'})
DAO.create({'task': 'ETL-数据清洗转换'})
DAO.create({'task': 'ETL-数据加载操作'})（4）构建Web API的路由映射。
HTTP资源请求类从Resource类继承，然后映射到不同的路由，同时指定可使用HTTP方法。
代码语言：javascript复制@ns.route('/') # 路由“/”对应的资源类为TodoList，可使用get方法和post方法进行请求
class TodoList(Resource):
@ns.doc('list_todos') # @doc装饰器对应API文档的信息
@ns.marshal_list_with(todo) # @marshal_xxx装饰器对模型数据进行格式转换与输出
def get(self): # 定义get方法获取所有的任务信息
return DAO.todos
@ns.doc('create_todo')
@ns.expect(todo)
@ns.marshal_with(todo, code=201)
def post(self): # 定义post方法获取所有的任务信息
return DAO.create(api.payload), 201
# 路由/<int:id>对应的资源类为Todo，可使用get、delete、put方法进行请求
@ns.route('/<int:id>')
@ns.response(404, '未发现相关ETL任务')
@ns.param('id', 'ETL任务ID号')
class Todo(Resource):
@ns.doc('get_todo')
@ns.marshal_with(todo)
def get(self, id):
return DAO.get(id)
@ns.doc('delete_todo')
@ns.response(204, 'ETL任务已经删除')
def delete(self, id):
DAO.delete(id)
return '', 204
@ns.expect(todo)
@ns.marshal_with(todo)
def put(self, id):
return DAO.update(id, api.payload)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, port=8000) # 启动Web API服务，端口为8000（4）开启Web API服务。
通过命令“python ./5-5-WebAPI.py”启动Web API服务，在浏览器中输入“http://127.0.0.1:8000/”
将出现如图5-23所示的Web API服务请求方法列表。
图2 WebAPI服务请求方法列表
2，抓取用网页数据
Excel可以通过“数据”选项卡下的“自网站”功能抓取网页数据。Python可以使用 requests 库、Beautiful Soup包、Scrapy框架抓取网页数据。
1.通过Excel抓取
单击“数据”→“自其他源”→“自网站”功能。Excel可读取的网页数据有局限：动态网页数据无法自动识别，非表格数据无法自动识别。
（1）单击“数据”→“自其他源”→“自网站”功能。
（2）确保在5.5.1节中编写的Web网站已经开启。
（3）输入网站URL地址“http://127.0.0.1:5000/”
单击“高级”按钮可配置更详细的HTTP请求信息，然后单击“确定”按钮，如图3所示。
图3 配置要读取网站的URL
（4）在“导航器”窗口中选择导入数据。
如图4所示，Excel自动识别网页中的表格数据，选择表名后单击“加载”按钮即可。
图4 Excel自动识别网页中的表格数据
2.使用Python抓取
下面演示使用requests库抓取整个网页中的数据，然后使用Beautiful Soup解析网页。读者可参考本书代码素材文件“5-5-web.ipynb”进行学习。
（1）通过requests读取网页数据。
代码语言：javascript复制import requests #导入requests包
url ='http://127.0.0.1:5000/'
strhtml= requests.get(url) #使用get方法请求网页数据（2）通过Beautiful Soup解析网页。
代码语言：javascript复制from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(strhtml.text) # 将网页内容作为参数，创建soup对象
table = soup.find('table') # 查找网页中的table元素
table_body = table.find('tbody') # 查找table元素中的tbody元素
data = []
rows = table_body.find_all('tr') # 查找表中的所有tr元素
for row in rows: # 遍历数据
cols = row.find_all('td')
cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
data.append([ele for ele in cols if ele])
# 结果输出：[[],
['小米', '女', '22'],['小明','男','23'],……3，调用Web API服务
Excel可以通过“数据”选项卡下的“自网站”功能调用Web API服务。Python可以使用 requests 库、Beautiful Soup包、Scrapy框架调用Web API获取数据。
1.使用Excel调用
（1）确保5.5.1节中编写的Web API服务已经开启。
（2）输入Web API方法对应的URL：
http://127.0.0.1:8000/ExcelPythonTest/。
（3）处理返回的数据。
调用Web API服务后数据以JSON格式返回，按照5.4.3小节中介绍的方法处理JSON数据。
2.使用Python调用
使用requests库调用Web API方法，然后对返回的JSON数据进行处理，读者可参考本书代码素材文件“5-5-api.ipynb”进行学习。
代码语言：javascript复制import requests #导入requests包
url ='http://127.0.0.1:8000/ExcelPythonTest/'
strhtml= requests.get(url) #使用get方法获取网页数据
import pandas as pd
frame= pd.read_json(strhtml.text) #使用Pandas包中的read_json函数
print(frame)
#结果输出：
id task
0 1 ETL-抽取数据操作
1 2 ETL-数据清洗转换
2 3 ETL-数据加载操作3，Excel和Python抓取互联网数据方法对比
表1所示为Excel和Python抓取互联网数据方法的对比。需要注意Excel从互联网抓取数据的功能并不完善。
表1 Excel和Python抓取互联网数据方法对比
声明：本文选自北京大学出版社的《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》一书，略有修改，经出版社授权刊登于此。
内容简介《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》介绍了数据分析的方法和步骤，并分别通过Excel和Python实施和对比。通过《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》一方面可以拓宽对Excel功能的认识，另一方面可以学习和掌握Python的基础操作。
