Python3模拟登录并爬取表格数据！做表格的高手也没我厉害！

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原创最新推荐文章于 2026-05-11 00:15:00 发布 296 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python3模拟登录并爬取表格数据主要内容有：通过requests库模拟表单提交通过pandas库提取网页表格朋友发给我一个网址，哭哭啼啼地求我：“去！把这个网页上所有年所有县所有作物的数据全爬下来，存到Access里！” 我看他可怜，勉为其难地挥挥手说：“好嘞，马上就开始！” 目标分析朋友给我的网址是这个：https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 打开长这... 阅读详情

主要内容有：

通过requests库模拟表单提交
通过pandas库提取网页表格

朋友发给我一个网址，哭哭啼啼地求我：“去！把这个网页上所有年所有县所有作物的数据全爬下来，存到Access里！”

我看他可怜，勉为其难地挥挥手说：“好嘞，马上就开始！”

大家在学python的时候肯定会遇到很多难题，以及对于新技术的追求，这里推荐一下我们的Python学习扣qun：784758214，这里是python学习者聚集地！！同时，自己是一名高级python开发工程师，从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！每日分享一些学习的方法。和需要注意的小细节

目标分析

朋友给我的网址是这个： https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

打开长这样：

Python资源共享群：484031800

根据我学爬虫的经验，通常只要把年月日之类的参数附加到url里面去，然后用 requests.get 拿到 response 解析html就完了，所以这次应该也差不多——除了要先想办法获得具体有哪些年份、地名、作物名称，其他部分拿以前的代码稍微改改就能用了，毫无挑战性工作，生活真是太无聊了

点击 View Summary 后出现目标网页长这样

那个大表格的数据就是目标数据了，好像没什么了不起的——

有点不对劲

目标数据所在网页的网址是这样的： https://www.ctic.org/crm/?action=result ，刚刚选择的那些参数并没有作为url的参数啊！网址网页都变了，所以也不是ajax

这和我想象的情况有

巨大差别啊

尝试获取目标页面

让我来康康点击 View Summary 这个按钮时到底发生了啥：右键 View Summary 检查是这样：

实话说，这是我第一次遇到要提交表单的活儿。以前可能是上天眷顾我，统统 get 就能搞定，今天终于让我碰上一个 post 了。

点击 View Summary ，到DevTools里找network第一条：

不管三七二十一， post 一下试试看

import requests
url  =  'https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg'
headers  =  {'user-agent':  'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
 'Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36',
 'Host':  'www.ctic.org'}
data  =  {'_csrf':  'SjFKLWxVVkkaSRBYQWYYCA1TMG8iYR8ReUYcSj04Jh4EBzIdBGwmLw==',
        'CRMSearchForm[year]':  '2011',
        'CRMSearchForm[format]':  'Acres',
        'CRMSearchForm[area]':  'County',
        'CRMSearchForm[region]':  'Midwest',
        'CRMSearchForm[state]':  'IL',
        'CRMSearchForm[county]':  'Adams',
        'CRMSearchForm[crop_type]':  'All',
        'summary':  'county'}
response  =  requests.post(url,  data=data,  headers=headers)
print(response.status_code)

果不其然，输出 400 ……我猜这就是传说中的 cookies 在搞鬼吗？《Python3网络爬虫实战》只看到第6章的我不禁有些

心虚跃跃欲试呢！

首先，我搞不清 cookies 具体是啥，只知道它是用来维持会话的，应该来自于第一次 get ，搞出来看看先：

response1  =  requests.get(url,  headers=headers)
if  response1.status_code  ==  200:
    cookies  =  response1.cookies
    print(cookies)

输出：

<RequestsCookieJar[<Cookie PHPSESSID=52asgghnqsntitqd7c8dqesgh6  for  www.ctic.org/>,  <Cookie _csrf=2571c72a4ca9699915ea4037b967827150715252de98ea2173b162fa376bad33s%3A32%3A%22TAhjwgNo5ElZzV55k3DMeFoc5TWrEmXj%22%3B  for  www.ctic.org/>]>

Nah，看不懂，不看不管，直接把它放到 post 里试试

response2  =  requests.post(url,  data=data,  headers=headers,  cookies=cookies)
print(response2.status_code)

还是 400 ，气氛突然变得有些焦灼，我给你 cookies 了啊，你还想要啥？！

突然，我发现一件事： post 请求所带的 data 中那个一开始就显得很可疑的 _csrf 我仿佛在哪儿见过？

那个我完全看不懂的 cookies 里好像就有一个 _csrf 啊！但是两个 _csrf 的值很明显结构不一样，试了一下把 data 里的 _csrf 换成 cookies 里的 _csrf 确实也不行。

但是我逐渐有了一个想法：这个两个 _csrf 虽然不相等，但是应该是匹配的，我刚刚的 data 来自浏览器， cookies 来自python程序，所以不匹配！

于是我又点开浏览器的DevTools，Ctrl+F搜索了一下，嘿嘿，发现了：

和

这三处。

第一处那里的下一行的 csrf_token 很明显就是 post 请求所带的 data 里的 _csrf ，另外两个是js里的函数，虽然js没好好学但也能看出来这俩是通过 post 请求获得州名和县名的，Binggo！一下子解决两个问题。

为了验证我的猜想，我打算先直接用requests获取点击 View Summary 前的页面的HTML和 cookies ，将从HTML中提取的 csrf_token 值作为点击 View Summary 时 post 请求的 data 里的 _csrf 值，同时附上 cookies ，这样两处 _csrf 就应该是匹配的了：

from lxml import etree
response1  =  requests.get(url,  headers=headers)
cookies  =  response1.cookies
html  =  etree.HTML(response1.text)
csrf_token  =  html.xpath('/html/head/meta[3]/@content')[0]
data.update({'_csrf':  csrf_token})
response2  =  requests.post(url,  data=data,  headers=headers,  cookies=cookies)
print(response2.status_code)

输出 200 ，虽然和Chrome显示的 302 不一样，但是也表示成功，那就不管了。把 response2.text 写入html文件打开看是这样：

Yeah，数据都在！说明我的猜想是对的！那一会再试试我从没用过的 requests.Session() 维持会话，自动处理 cookies 。

尝试pandas库提取网页表格

现在既然已经拿到了目标页面的HTML，那在获取所有年、地区、州名、县名之前，先测试一下 pandas.read_html 提取网页表格的功能。

pandas.read_html 这个函数时在写代码时IDE自动补全下拉列表里瞄到的，一直想试试来着，今天乘机拉出来溜溜：

import pandas as  pd
df  =  pd.read_html(response2.text)[0]
print(df)

输出：

Yeah！拿到了，确实比自己手写提取方便，而且数值字符串自动转成数值，优秀！

准备所有参数

接下来要获取所有年、地区、州名、县名。年份和地区是写死在HTML里的，直接xpath获取：

州名、县名根据之前发现的两个js函数，要用 post 请求来获得，其中州名要根据地区名获取，县名要根据州名获取，套两层循环就行

def new():
    session  =  requests.Session()
    response  =  session.get(url=url,  headers=headers)
    html  =  etree.HTML(response.text)
    return  session,  html
session,  html  =  new()
years  =  html.xpath('//*[@id="crmsearchform-year"]/option/text()')
regions  =  html.xpath('//*[@id="crmsearchform-region"]/option/text()')
_csrf  =  html.xpath('/html/head/meta[3]/@content')[0]
region_state  =  {}
state_county  =  {}
for  region in  regions:
    data  =  {'region':  region,  '_csrf':  _csrf}
    response  =  session.post(url_state,  data=data)
    html  =  etree.HTML(response.json())
    region_state[region]  =  {x:  y  for  x,  y  in
                            zip(html.xpath('//option/@value'),
                                html.xpath('//option/text()'))}
    for  state in  region_state[region]:
        data  =  {'state':  state,  '_csrf':  _csrf}
        response  =  session.post(url_county,  data=data)
        html  =  etree.HTML(response.json())
        state_county[state]  =  html.xpath('//option/@value')

啧啧，使用 requests.Session 就完全不需要自己管理 cookies 了，方便！具体获得的州名县名就不放出来了，实在太多了。然后把所有年、地区、州名、县名的可能组合先整理成csv文件，一会直接从csv里读取并构造 post 请求的 data 字典：

remain  =  [[str(year),  str(region),  str(state),  str(county)]
 for  year in  years for  region in  regions
 for  state in  region_state[region]  for  county in  state_county[state]]
remain  =  pd.DataFrame(remain,  columns=['CRMSearchForm[year]',
 'CRMSearchForm[region]',
 'CRMSearchForm[state]',
 'CRMSearchForm[county]'])
remain.to_csv('remain.csv',  index=False)
# 由于州名有缩写和全称，也本地保存一份
import json
with open('region_state.json',  'w')  as  json_file:
        json.dump(region_state,  json_file,  indent=4)

我看了一下，一共49473行——也就是说至少要发送49473个 post 请求才能爬完全部数据，纯手工获取的话大概要点击十倍这个数字的次数……

正式开始

那么开始爬咯

import pyodbc
with open("region_state.json")  as  json_file:
    region_state  =  json.load(json_file)
data  =  pd.read_csv('remain.csv')
# 读取已经爬取的
cnxn  =  pyodbc.connect('DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
                      'DBQ=./ctic_crm.accdb')
crsr  =  cnxn.cursor()
crsr.execute('select Year_, Region, State, County from ctic_crm')
done  =  crsr.fetchall()
done  =  [list(x)  for  x  in  done]
done  =  pd.DataFrame([list(x)  for  x  in  done],  columns=['CRMSearchForm[year]',
                                                      'CRMSearchForm[region]',
                                                      'CRMSearchForm[state]',
                                                      'CRMSearchForm[county]'])
done['CRMSearchForm[year]']  =  done['CRMSearchForm[year]'].astype('int64')
state2st  =  {y:  x  for  z  in  region_state.values()  for  x,  y  in  z.items()}
done['CRMSearchForm[state]']  =  [state2st[x]
                                for  x  in  done['CRMSearchForm[state]']]
# 排除已经爬取的
remain  =  data.append(done)
remain  =  remain.drop_duplicates(keep=False)
total  =  len(remain)
print(f'{total} left.n')
del data
# %%
remain['CRMSearchForm[year]']  =  remain['CRMSearchForm[year]'].astype('str')
columns  =  ['Crop',
 'Total_Planted_Acres',
 'Conservation_Tillage_No_Till',
 'Conservation_Tillage_Ridge_Till',
 'Conservation_Tillage_Mulch_Till',
 'Conservation_Tillage_Total',
 'Other_Tillage_Practices_Reduced_Till15_30_Residue',
 'Other_Tillage_Practices_Conventional_Till0_15_Residue']
fields  =  ['Year_',  'Units',  'Area',  'Region',  'State',  'County']  +  columns
data  =  {'CRMSearchForm[format]':  'Acres',
        'CRMSearchForm[area]':  'County',
        'CRMSearchForm[crop_type]':  'All',
        'summary':  'county'}
headers  =  {'user-agent':  'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
 'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
 'Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36',
 'Host':  'www.ctic.org',
 'Upgrade-Insecure-Requests':  '1',
 'DNT':  '1',
 'Connection':  'keep-alive'}
url  =  'https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg'
headers2  =  headers.copy()
headers2  =  headers2.update({'Referer':  url,
                            'Origin':  'https://www.ctic.org'})
def new():
    session  =  requests.Session()
    response  =  session.get(url=url,  headers=headers)
    html  =  etree.HTML(response.text)
    _csrf  =  html.xpath('/html/head/meta[3]/@content')[0]
    return  session,  _csrf
session,  _csrf  =  new()
for  _,  row in  remain.iterrows():
    temp  =  dict(row)
    data.update(temp)
    data.update({'_csrf':  _csrf})
    while  True:
        try:
            response  =  session.post(url,  data=data,  headers=headers2,  timeout=15)
            break
        except Exception as  e:
            session.close()
            print(e)
            print('nSleep 30s.n')
            time.sleep(30)
            session,  _csrf  =  new()
            data.update({'_csrf':  _csrf})
    df  =  pd.read_html(response.text)[0].dropna(how='all')
    df.columns  =  columns
    df['Year_']  =  int(temp['CRMSearchForm[year]'])
    df['Units']  =  'Acres'
    df['Area']  =  'County'
    df['Region']  =  temp['CRMSearchForm[region]']
    df['State']  =  region_state[temp['CRMSearchForm[region]']][temp['CRMSearchForm[state]']]
    df['County']  =  temp['CRMSearchForm[county]']
    df  =  df.reindex(columns=fields)
    for  record in  df.itertuples(index=False):
        tuple_record  =  tuple(record)
        sql_insert  =  f'INSERT INTO ctic_crm VALUES {tuple_record}'
        sql_insert  =  sql_insert.replace(', nan,',  ', null,')
        crsr.execute(sql_insert)
        crsr.commit()
    print(total,  row.to_list())
    total  -=  1
else:
    print('Done!')
    crsr.close()
    cnxn.close()

注意中间有个 try...except.. 语句，是因为不定时会发生 Connection aborted 的错误，有时9000次才断一次，有时一次就断，这也是我加上了读取已经爬取的和排除已经爬取的原因，而且担心被识别出爬虫，把 headers 写的丰富了一些（好像并没有什么卵用），并且每次断开都暂停个30s并重新开一个会话

然后把程序开着过了一个周末，命令行里终于打出了 Done! ，到Access里一看有816288条记录，心想：下次试试多线程（进程）和代理池。

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