
python实现将html表格转换成CSV文件的方法
本文实例讲述了python实现将html表格转换成CSV文件的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
使用方法:python html2csv.py *.html
这段代码使用了 HTMLParser 模块
#!/usr/bin/python
# -*- coding: iso-8859-1 -*-
# Hello, this program is written in Python - http://python.org
programname = 'html2csv - version 2002-09-20 - http://sebsauvage.net'
import sys, getopt, os.path, glob, HTMLParser, re
try: import psyco ; psyco.jit() # If present, use psyco to accelerate the program
except: pass
def usage(progname):
''' Display program usage. '''
progname = os.path.split(progname)[1]
if os.path.splitext(progname)[1] in ['.py','.pyc']: progname = 'python '+progname
return '''%s
A coarse HTML tables to CSV (Comma-Separated Values) converter.
Syntax : %s source.html
Arguments : source.html is the HTML file you want to convert to CSV.
By default, the file will be converted to csv with the same
name and the csv extension (source.html -> source.csv)
You can use * and ?.
Examples : %s mypage.html
: %s *.html
This program is public domain.
Author : Sebastien SAUVAGE <sebsauvage at sebsauvage dot net>
http://sebsauvage.net
''' % (programname, progname, progname, progname)
class html2csv(HTMLParser.HTMLParser):
''' A basic parser which converts HTML tables into CSV.
Feed HTML with feed(). Get CSV with getCSV(). (See example below.)
All tables in HTML will be converted to CSV (in the order they occur
in the HTML file).
You can process very large HTML files by feeding this class with chunks
of html while getting chunks of CSV by calling getCSV().
Should handle badly formated html (missing <tr>, </tr>, </td>,
extraneous </td>, </tr>...).
This parser uses HTMLParser from the HTMLParser module,
not HTMLParser from the htmllib module.
Example: parser = html2csv()
parser.feed( open('mypage.html','rb').read() )
open('mytables.csv','w+b').write( parser.getCSV() )
This class is public domain.
Author: Sébastien SAUVAGE <sebsauvage at sebsauvage dot net>
http://sebsauvage.net
Versions:
2002-09-19 : - First version
2002-09-20 : - now uses HTMLParser.HTMLParser instead of htmllib.HTMLParser.
- now parses command-line.
To do:
- handle <PRE> tags
- convert html entities (&name; and &#ref;) to Ascii.
'''
def __init__(self):
HTMLParser.HTMLParser.__init__(self)
self.CSV = '' # The CSV data
self.CSVrow = '' # The current CSV row beeing constructed from HTML
self.inTD = 0 # Used to track if we are inside or outside a <TD>...</TD> tag.
self.inTR = 0 # Used to track if we are inside or outside a <TR>...</TR> tag.
self.re_multiplespaces = re.compile('\s+') # regular expression used to remove spaces in excess
self.rowCount = 0 # CSV output line counter.
def handle_starttag(self, tag, attrs):
if tag == 'tr': self.start_tr()
elif tag == 'td': self.start_td()
def handle_endtag(self, tag):
if tag == 'tr': self.end_tr()
elif tag == 'td': self.end_td()
def start_tr(self):
if self.inTR: self.end_tr() # <TR> implies </TR>
self.inTR = 1
def end_tr(self):
if self.inTD: self.end_td() # </TR> implies </TD>
self.inTR = 0
if len(self.CSVrow) > 0:
self.CSV += self.CSVrow[:-1]
self.CSVrow = ''
self.CSV += '\n'
self.rowCount += 1
def start_td(self):
if not self.inTR: self.start_tr() # <TD> implies <TR>
self.CSVrow += '"'
self.inTD = 1
def end_td(self):
if self.inTD:
self.CSVrow += '",'
self.inTD = 0
def handle_data(self, data):
if self.inTD:
self.CSVrow += self.re_multiplespaces.sub(' ',data.replace('\t',' ').replace('\n','').replace('\r','').replace('"','""'))
def getCSV(self,purge=False):
''' Get output CSV.
If purge is true, getCSV() will return all remaining data,
even if <td> or <tr> are not properly closed.
(You would typically call getCSV with purge=True when you do not have
any more HTML to feed and you suspect dirty HTML (unclosed tags). '''
if purge and self.inTR: self.end_tr() # This will also end_td and append last CSV row to output CSV.
dataout = self.CSV[:]
self.CSV = ''
return dataout
if __name__ == "__main__":
try: # Put getopt in place for future usage.
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:],None)
except getopt.GetoptError:
print usage(sys.argv[0]) # print help information and exit:
sys.exit(2)
if len(args) == 0:
print usage(sys.argv[0]) # print help information and exit:
sys.exit(2)
print programname
html_files = glob.glob(args[0])
for htmlfilename in html_files:
outputfilename = os.path.splitext(htmlfilename)[0]+'.csv'
parser = html2csv()
print 'Reading %s, writing %s...' % (htmlfilename, outputfilename)
try:
htmlfile = open(htmlfilename, 'rb')
csvfile = open( outputfilename, 'w+b')
data = htmlfile.read(8192)
while data:
parser.feed( data )
csvfile.write( parser.getCSV() )
sys.stdout.write('%d CSV rows written.\r' % parser.rowCount)
data = htmlfile.read(8192)
csvfile.write( parser.getCSV(True) )
csvfile.close()
htmlfile.close()
except:
print 'Error converting %s ' % htmlfilename
try: htmlfile.close()
except: pass
try: csvfile.close()
except: pass
print 'All done. '
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10