使用 Python 构建燃油价格跟踪器

原文:https://www . geesforgeks . org/build-fuel-price-tracker-use-python/

在现代生活方式中，燃料已经成为所有人类的必需品。它是我们生活方式的基础。因此，我们将使用 Python 编写一个脚本来跟踪它们的价格。

所需模块

• bs4: 美人汤(bs4)是一个从 HTML 和 XML 文件中拉出数据的 Python 库。这个模块没有内置 Python。要安装此软件，请在终端中键入以下命令。

pip install bs4

• 请求: 请求让你发送 HTTP/1.1 请求极其轻松。该模块也没有内置 Python。要安装此软件，请在终端中键入以下命令。

pip install requests

我们来看看脚本的分步执行

第一步:导入所有依赖

Python 3

# import module
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

步骤 2: 创建一个 URL 获取函数

Python 3

# user define function
# Scrape the data
def getdata(url):
    r = requests.get(url)
    return r.text

步骤 3: 现在将 URL 传递给 getdata()函数，并将该数据转换为 HTML 代码

Python 3

# link for extract html data
htmldata = getdata("https://www.goodreturns.in/petrol-price.html")
soup = BeautifulSoup(htmldata, 'html.parser')
result = soup.find_all("div", class_="gold_silver_table")
print(result)

输出:

[

<表格边框=“0”cell padding =“1”cell spacing =“1”width =“100%”>

城市 t87】TD class =“heading”width =“200”>今日价格t5 /TD> ₹82.03 t119】TD>Kolkata【t123 TD>₹88.73 ₹88.68 t33\t201】a >班加罗尔 ₹84.75t40₹84.70t41 t237】tr class = " odd _ row "【t238 >t261/a>t265/TD>t49₹78.96T50₹78.92 斋浦尔 ₹90.08 t311】TD【t312 /tr> tr class = " even _ row "> Patnat345】/TD> t347】TD>₹84.73</TD

注意:这些脚本将只提供字符串格式的原始数据，您必须根据需要打印数据。

第四步:现在，用 soup.find _ all()搜索你需要的数据。

Python 3

# Declare string var
# Declare list
mydatastr = ''
result = []

# searching all tr in the html data
# storing as a string
for table in soup.find_all('tr'):
    mydatastr += table.get_text()

# set accourding to your required
mydatastr = mydatastr[1:]
itemlist = mydatastr.split("\n\n")

for item in itemlist[:-5]:
    result.append(item.split("\n"))

result

输出:

第 4 步:制作一个数据框来显示你的结果。

Python 3

# Calling DataFrame constructor on list
df = pd.DataFrame(result[:-8])
df

完整代码:

Python 3

# import module
import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

# link for extract html data

def getdata(url):
    r = requests.get(url)
    return r.text

htmldata = getdata("https://www.goodreturns.in/petrol-price.html")
soup = BeautifulSoup(htmldata, 'html.parser')

# Declare string var
# Declare list
mydatastr = ''
result = []

# searching all tr in the html data
# storing as a string
for table in soup.find_all('tr'):
    mydatastr += table.get_text()

# set accourding to your required
mydatastr = mydatastr[1:]
itemlist = mydatastr.split("\n\n")

for item in itemlist[:-5]:
    result.append(item.split("\n"))

# Calling DataFrame constructor on list
df = pd.DataFrame(result[:-8])
df

输出:

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