答案:HTML数据ETL流程包括提取、转换和加载三个阶段。首先通过requests或Selenium获取网页内容,利用BeautifulSoup解析DOM并提取字段;接着使用Pandas清洗数据,标准化格式并处理缺失值;然后将结构化数据写入文件或数据库;最后通过Airflow等工具实现自动化调度与监控,确保流程稳定可靠。

从HTML中提取数据并构建完整的ETL(提取、转换、加载)流程,关键在于将非结构化或半结构化的网页内容转化为结构化数据,并可靠地导入目标系统。以下是实现HTML数据ETL管道的完整流程和实用方法。
网页数据通常以HTML格式存在,需通过自动化方式获取并解析内容。
获取HTML内容:requests库发起HTTP请求获取页面源码。Selenium或Playwright模拟浏览器行为。BeautifulSoup或lxml解析DOM树,定位所需元素。示例代码片段:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com/products"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
products = []
for item in soup.select('.product-item'):
products.append({
'title': item.select_one('.title').get_text(strip=True),
'price': item.select_one('.price').get_text(strip=True),
'link': item.select_one('a')['href']
})
原始提取的数据往往包含噪声,需要清洗和标准化。
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示例转换操作:
import pandas as pd df = pd.DataFrame(products) df['price'] = df['price'].str.replace(r'[^0-9.]', '', regex=True).astype(float) df['extract_date'] = pd.Timestamp.now()
将处理后的数据写入目标存储系统,供后续分析或应用使用。
数据库写入示例:
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/dbname')
df.to_sql('products', engine, if_exists='append', index=False)
一个健壮的ETL流程应具备可调度性和可观测性。
基本上就这些。一套稳定的HTML ETL流程,核心是灵活提取、严谨清洗、可靠存储,并持续监控。只要结构清晰,即使网页稍有变动也能快速调整适应。
以上就是HTML数据如何构建数据管道 HTML数据ETL流程的完整实现的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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