python如何爬取外贸数据

一、为什么需要爬取外贸数据

外贸业务在企业运营中占有重要地位,正确解读外贸数据对企业决策和运营很有帮助。但一些重要的外贸数据并不公开,需通过网络爬虫手段进行采集。本文将介绍如何使用python语言进行外贸数据的爬取。

二、选择爬取外贸数据的网站

选择哪些网站进行数据爬取是很重要的第一步。对于外贸数据,推荐以下网站:

1. 中国海关总署网站:提供近年来我国对外贸易额、出口入口产品等重要数据。

2. 有关部委网站:如商务部、财政部等部门网站中也包含各类外贸业务数据。

3. 专业网站:比如中文外贸网等提供各国企业产品外贸信息。

三、安装需要的python库

爬虫需要用到以下几个python库:

1. requests库:用来发起HTTP请求和获取响应数据。

2. Beautifulsoup库:用来对响应HTML/XML数据进行解析和提取。

3. pandas库:用于数据清洗和分析。

以上库都可以使用pip命令进行快速安装:

pip install requests beautifulsoup4 pandas

四、开始爬取

具体爬取步骤如下:

1. 使用requests库发起GET请求,获取目标网页源码。

2. 使用BeautifulSoup解析HTML文档,找到目标数据区域。

3. 根据结构特征筛选出有效数据,如用正则等提取数值文本。

4. 保存提取出来的数据,如写到CSV文件或数据库中。

5. 对一个网站爬完后,循环到其他网站进行相同操作爬取。

五、附一个外贸数据爬取示例

以下给出一个从中国海关总署网站爬取2017年度我国进出口额数据的python代码示例:

```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'http://www.customs.gov.cn/customs/302249/302274/302277/2562568/index.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') data = soup.find('table', class_='MsoNormalTable').find_all('tr') columns = [] rows = [] for index, tr in enumerate(data): if index == 0: for td in tr.find_all('td'): columns.append(td.get_text()) continue row = {} for td in tr.find_all('td'): row[columns[index-1]] = td.get_text() rows.append(row) data_df = pd.DataFrame(rows) data_df.to_csv('china_trade_data_2017.csv', index=False) ```

六、总结

本文介绍了使用python进行外贸数据爬取的主要流程,利用Requests和BeautifulSoup两个库可以方便地实现网络采集。通过定期爬取不同网站的数据,可以构建一个更全面的数据库服务于企业外贸决策。此外,还可以对爬取的数据进行进一步清洗和分析,挖掘隐含在量的数据信息。

python如何爬取外贸数据 常见问答(FQAS)

1. 外贸数据爬取的主要目标网站有哪些?

主要包括中国海关总署网站、各部委网站如商务部、财政部网站以及专业外贸网站如中文外贸网等。这些网站都包含各类外贸业务数据。

2. 爬取外贸数据需要什么 python 库?

主要需要 requests 库用于发送 HTTP 请求获取响应数据、BeautifulSoup 库用于HTML/XML解析和提取、pandas 库用于数据清洗和分析。

3. 外贸数据爬取的主要步骤是什么?

主要步骤包括使用requests发送请求获取网页源码、使用BeautifulSoup解析HTML找目标数据区域、根据特征筛选有效数据、将数据保存成CSV或写入数据库等。

4. 可以给一个外贸数据爬取的python代码示例吗?

文章给出了一个从中国海关网站爬取2017年进出口额数据的示例代码。

5. 外贸数据爬取后的优化方向有哪些?

可以定期爬取不同网站的数据构建一个更全面的数据库,并对爬取的数据进行进一步清洗、分析挖掘其中的信息。