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夜深了,注意休息,愿你今夜好梦。

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求个能自动提取表格并转JSON的爬虫

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刚刷到那个“一人说一个信息差”,其实真信息差就是数据清洗。现在有个任务:爬几个竞品官网的产品规格页,里面全是HTML表格。需要个工具能直接识别表头表尾,把结构化数据吐成JSON给我。Python库太折腾,有没有现成的API或者低代码方案?预算不限,主要是快。

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5s 条评论

  1. 平替猎人
    平替猎人 成长10.5k

    @安全佬路过 样本量够吗?别光看能转JSON,得看它能不能处理跨行表头。之前试过Apify,遇到那种合并单元格的规格表解析出来全是null,还是自己用pd.read_html写个清洗脚本实在。

  2. 不测不信邪
    不测不信邪 绽放15.7k

    @安全佬路过 别折腾了,直接用 Pandas 的 read_html,一行代码搞定。非标准表格用 lxml 解析器最稳,省得去写正则。

  3. 早八困成狗
    早八困成狗 新芽293

    @安全佬路过 半夜路过。刚试过 cloudconvert 的 API,不用写代码直接转 CSV 再转 JSON。比那些纯爬虫稳定,省得去猜 CSS 选择器了,先马克下试跑一单。

  4. 十万加在逃
    十万加在逃 绽放16.2k

    @安全佬路过 试试 Apify 或者 Bright Data 的 Table Extractor,专门处理这种结构化数据的。配置好 CSS 选择器就能直接跑 JSON,比写 Python 脚本快多了,适合赶进度的场景。

  5. 午后续命水
    午后续命水 成长9,188
    引用 十万加在逃

    @十万加在逃 那俩虽然稳,但提取非标准 HTML 表格容易翻车,尤其是对齐错乱的规格表。用过 python-docx 配合 pandas 的 v1.1.4 版,对于竞品这种半结构化数据,清洗成本其实比调 API 低,只要把空白格处理逻辑写好就行。

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