查看源码,观察html结构

# -*- coding: utf-8 -*-
from lxml.html import parse
from urllib.request import urlopen
import pandas as pd # 可能爬的这个网页比较特殊,需要写下面两句话
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 根据链接获得整个html放到doc中
parsed = parse(urlopen('https://info.zufe.edu.cn/xygk/szdw.htm'))
doc = parsed.getroot() #读取html中的table
# 用列表来存老师名字
all_teachers=[]
# 用字典保存主页链接
link_dic={}
# 用字典保存职称
zhicheng={} # 找到html中有<table></table>的所有table,以列表的形式返回给tables
tables = doc.findall('.//table')
# 我们要的是第一个table
content=tables[0].text_content()
tds = tables[0].findall('.//td') # 一条条遍历所有td里的内容
for td in tds:
# 判断当前属于哪个职称,再给zc赋值
zhi=td.findall('.//strong')
if len(zhi)!=0:
print(zhi[0].text_content())
zc=zhi[0].text_content() print(td.text_content())
link=td.findall('.//a')
if len(link)!=0:
print("link",link[0].get('href'))
# td.text_content()存的就是姓名
# 保存链接
link_dic[td.text_content()]=link[0].get('href')
# 保存老师姓名
all_teachers.append(str(td.text_content()))
# 保存职称
zhicheng[td.text_content()]=zc print("张 帅的主页链接是:",link_dic["张 帅"])
print("张 帅的职称链接是:",zhicheng["张 帅"]) # 后面的各系不属于老师去掉
all_teachers=all_teachers[:68] #姓名,职称,主页链接整理成dataframe
dataframe={"姓名":[],
"职称":[],
"主页链接":[]}
for teacher in all_teachers:
dataframe["姓名"].append(teacher)
dataframe["职称"].append(zhicheng[teacher])
dataframe["主页链接"].append(link_dic[teacher])
dataframe=pd.DataFrame(dataframe)
print(dataframe)

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