颤抖吧凡人！Pandas爬虫只需要一行

    还在为论文、大作业的数据获取而发愁吗，来试试Pandas爬虫、代码只需要一行，让爬取数据不再遥不可及。

    众所周知数据的获取极其重要，而Python爬虫既实用又听起来高大上，本文通过两个实战小例子来介绍Pandas爬取表格数据。

1、爬取新浪财经网股票机构的财务数据

    如图可以看到，网页里的财务数据是表格形式的，通过右键检查可以定位到网页元素为table，这种结构就可以直接用pandas来爬取数据了  

import pandas as pd``url='https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml'``df=pd.read_html(url)[0] # 取这个页面中第0个table元素``df

    当然这只是第一页的数据，点击第二页可以看到网址后面多了?p=2，同理后面第三、四页也是如此，所以只需要循环改变url最后的页数就可以全量爬取数据了  

import pandas as pd``l=[]``for i in range(1,10):`    `url='https://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/go.php/vFinanceAnalyze/kind/profit/index.phtml?p={}'.format(i)`    `l.append(pd.read_html(url)[0])``df=pd.concat(l,axis=0).reset_index(drop=True)``print(df.shape)``df.head()

2、爬取89免费代理ip

import pandas as pd``url='https://www.89ip.cn/index_1.html'``df=pd.read_html(url,encoding='utf-8')[0]``df

循环爬取多页

l=[]``for i in range(1,10):`    `url='https://www.89ip.cn/index_{}.html'.format(i)`    `l.append(pd.read_html(url,encoding='utf-8')[0])``df=pd.concat(l,axis=0).reset_index(drop=True)``print(df.shape)``df

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