<think>根据用户需求，用户需要从岳阳市商务局市场监测板块提取每周市场分析数据的代码。由于这是一个具体的网站数据抓取任务，但用户没有提供具体网址，因此我们需要假设一个典型的政府网站结构，并给出通用方案。 考虑到政府网站可能采用静态页面、动态加载（如Ajax）或PDF文件等形式发布数据，这里提供两种常见情况的解决方案： 1. 直接获取HTML页面并解析（静态页面） 2. 处理动态加载的数据（如通过Ajax请求获取数据） 由于没有具体网址，以下代码将作为示例，用户可能需要根据实际网站结构调整。 步骤： 1. 分析网页结构，确定数据所在位置（使用开发者工具查看） 2. 发送HTTP请求获取网页内容 3. 解析HTML，提取所需数据 4. 存储数据（如保存为CSV文件） 示例假设：每周市场分析数据以表格形式存在于网页中。 情况一：静态页面 使用requests和BeautifulSoup库。 情况二：动态加载（Ajax） 使用Selenium或requests模拟Ajax请求。 由于用户需要每周数据，建议设置定时任务（如cron）自动运行。 注意：请遵守网站的robots.txt，并合理设置请求频率，避免对服务器造成压力。 以下为示例代码： </think> 根据您的需求，我为您提供从政府网站抓取市场监测数据的Python代码方案。以下是完整的实现方案： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import re import time from datetime import datetime def fetch_yueyang_market_data(): """ 从岳阳市商务局市场监测板块提取每周市场分析数据 返回DataFrame格式的市场监测数据 """ # 设置请求头模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9' } # 岳阳市商务局市场监测板块URL（示例） base_url = "http://swj.yueyang.gov.cn/scjc/" try: # 发送HTTP请求 response = requests.get(base_url, headers=headers, timeout=10) response.encoding = 'utf-8' # 设置正确编码 if response.status_code != 200: print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}") return None # 解析HTML内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 定位市场分析数据区域（根据实际网页结构调整选择器） data_section = soup.find('div', class_='market-analysis') or \ soup.find('div', id='weekly-report') if not data_section: print("未找到市场监测数据区域") return None # 提取数据 data = [] current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") # 查找所有数据条目（根据实际结构调整） items = data_section.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 for item in items: # 提取数据字段（根据实际网页结构调整） columns = item.find_all('td') if len(columns) >= 4: category = columns[0].get_text(strip=True) price = columns[1].get_text(strip=True) change = columns[2].get_text(strip=True) unit = columns[3].get_text(strip=True) data.append({ '采集日期': current_date, '商品类别': category, '价格': float(re.sub(r'[^\d.]', '', price)), # 提取数字 '涨跌幅': change, '单位': unit, '数据来源': '岳阳市商务局' }) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data) if not df.empty: print(f"成功获取{len(df)}条市场监测数据") return df else: print("未提取到有效数据") return None except Exception as e: print(f"数据获取失败: {str(e)}") return None # 执行数据提取 if __name__ == "__main__": market_data = fetch_yueyang_market_data() if market_data is not None: # 保存到CSV文件 filename = f"岳阳市市场监测_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.csv" market_data.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig') print(f"数据已保存至: {filename}") # 打印前5行数据 print("\n数据预览:") print(market_data.head()) else: print("未能获取数据，请检查网络或网站结构") ``` ### 使用说明 1. **准备工作**: - 安装所需库: `pip install requests beautifulsoup4 pandas` - 可能需要根据网站实际结构调整选择器（代码中已标注） 2. **关键功能**: - 自动模拟浏览器请求避免反爬 - 数据清洗（提取数值、去除特殊字符） - 自动添加数据来源和时间戳 - 结果保存为CSV文件 3. **定时执行**: ```bash # 每周一上午9点执行（Linux crontab示例） 0 9 * * 1 python /path/to/market_monitor.py ``` 4. **网站结构调整处理**: - 如果网站改版，需更新以下代码部分: ```python # 定位数据区域的选择器 data_section = soup.find('div', class_='new-container-class') # 数据字段提取逻辑 columns = item.find_all('td') ``` ### 注意事项 1. **法律合规**: - 请确认网站`robots.txt`是否允许抓取（通常政府公开数据允许） - 避免高频访问（建议每天不超过1次） - 添加延时: 在循环中添加`time.sleep(1)` 2. **动态内容处理**: - 如果网站使用JavaScript加载数据，需改用Selenium: ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get(base_url) soup = BeautifulSoup(driver.page_source, 'html.parser') ``` 3. **数据验证**: - 添加异常值检测 - 实现历史数据对比 - 设置数据完整性检查 如果需要进一步优化或遇到具体问题，请提供网站实际结构样例，我可以帮您调整代码。智慧城市建设中，此类自动化数据采集系统对市场监测分析至关重要[^1]。