[PYTHON] Convertir le PDF des magasins disponibles de Go To EAT dans la préfecture de Kagoshima en CSV

Conversion de PDF en CSV de Magasins disponibles de la Chambre de commerce et d'industrie de Kagoshima

Les fichiers PDF sont séparés pour chaque zone, alors combinez-les en un seul

Grattage

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.kagoshima-cci.or.jp/?p=20375"

r = requests.get(url)
r.raise_for_status()

soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")

result = []

for a in soup.select("#contents_layer > span > p > a"):

    s = a.get_text(strip=True).replace("Toute la zone", "").lstrip("〇")

    #District exclu
    if not s.endswith("district"):

        result.append({"area": s, "link": a.get("href")})

Data wrangling

import camelot
import pandas as pd

dfs = []

for data in result:

    tables = camelot.read_pdf(
        data["link"], pages="all", flavor="lattice", split_text=True, strip_text=" \n"
    )

    for table in tables:

        df_tmp = table.df.iloc[1:].set_axis(["Cinquante sons", "Nom du magasin", "emplacement"], axis=1)
        df_tmp["zone"] = data["area"]

        dfs.append(df_tmp)

df = pd.concat(dfs)

df.to_csv("kagoshima.csv", encoding="utf_8_sig")

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