我如何用漂亮的汤解析来自雅虎财经的信息

Question

到目前为止，我已经使用 soup.findAll('span')

<span data-reactid="12">Previous Close</span>,
     <span class="Trsdu(0.3s) " data-reactid="14">5.52</span>,
     <span data-reactid="17"></span>,
     <span class="Trsdu(0.3s) " data-reactid="19">5.49</span>,
     <span data-reactid="38">Volume</span>,
     <span class="Trsdu(0.3s) " data-reactid="40">1,164,604</span>,
     ...

我想要一个能给我看的桌子

Open 5.49
Volume 1,164,604

... 我试过 soup.findAll('span').text 但它给出了错误消息：

ResultSet object has no attribute 'text'. You're probably treating a list of items like a single item. Did you call find_all() when you meant to call find()?

这是来源：

https://finance.yahoo.com/quote/gxl.ax?p=gxl.ax

Answer 1

幸运的是错误给了我们一个提示：

You're probably treating a list of items like a single item. Did you call find_all() when you meant to call find()?

尝试以下方法之一：

soup.findAll('span')[0].text
soup.findAll('span')[i].text
soup.find('span').text

这是导航许多选择器系统时的普遍问题，包括 CSS 个选择器。要对元素进行操作，它必须是单个元素而不是集合。 findAll() returns 一个集合（数组），因此您可以索引到该数组（例如 [i]）或找到与 find().

的第一个匹配项

Answer 2

soup.findAll('span') 将在 ResultSet 中 return object/elements。您必须遍历这些才能打印文本。所以尝试：

spans = soup.findAll('span')
for ele in spans:
    data = ele.text
    print(data)

获取输出并放入数据框：

your_output = ['Previous Close', '5.52', 'Open', '5.49', 'Bid', 'Ask', "Day's Range", '52 Week Range', 'Volume', '1,164,604', 'Avg. Volume', '660,530']

headers = your_output[::2]
data = your_output[1::2]

df = pd.DataFrame([data], columns = headers)

额外

您当然可以使用 BeautifulSoup 通过遍历元素来解析并放入数据框。我想提供 BeautifulSoup 的替代方案。

如果

Pandas 可以使用 .read_html 识别 html 中的 table，则它可以为您完成大部分工作。您可以使用它来实现 table 的数据帧类型。

import pandas as pd

tables = pd.read_html(url)
df = pd.concat( [ table for table in tables ] )

输出：

print (df)
                          0             1
0            Previous Close          5.50
1                      Open          5.50
2                       Bid      5.47 x 0
3                       Ask      5.51 x 0
4               Day's Range   5.47 - 5.51
5             52 Week Range   3.58 - 6.49
6                    Volume        634191
7               Avg. Volume        675718
0                Market Cap      660.137M
1         Beta (3Y Monthly)          0.10
2            PE Ratio (TTM)         31.49
3                 EPS (TTM)          0.17
4             Earnings Date           NaN
5  Forward Dividend & Yield  0.15 (2.82%)
6          Ex-Dividend Date    2019-02-12
7             1y Target Est          5.17

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how do I parse info from yahoo finance with beautiful soup

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