Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Detaillierte Erläuterung der Python-basierten Webcrawler-Technologie
Detaillierte Erläuterung der Python-basierten Webcrawler-Technologie
Mit dem Aufkommen des Internets und des Big-Data-Zeitalters werden immer mehr Daten dynamisch generiert und auf Webseiten präsentiert, was neue Herausforderungen für die Datenerfassung und -verarbeitung mit sich bringt. Zu dieser Zeit entstand die Webcrawler-Technologie. Unter Webcrawler-Technologie versteht man eine Technologie, die durch das Schreiben von Programmen automatisch Informationen aus dem Internet abruft. Als leistungsstarke Programmiersprache bietet Python den Vorteil, dass es leicht zu erlernen, effizient und benutzerfreundlich ist und plattformübergreifend funktioniert. Es ist zu einer wichtigen Wahl bei der Entwicklung von Webcrawlern geworden.
In diesem Artikel wird die häufig verwendete Webcrawler-Technologie in Python systematisch vorgestellt, einschließlich Anforderungsmodul, Analysemodul, Speichermodul usw.
1. Anforderungsmodul
Das Anforderungsmodul ist der Kern des Webcrawlers. Es kann den Browser simulieren, um Anforderungen zu senden und den erforderlichen Seiteninhalt abzurufen. Zu den häufig verwendeten Anforderungsmodulen gehören urllib, Requests und Selenium.
- urllib
urllib ist ein HTTP-Anforderungsmodul, das mit Python geliefert wird. Es kann Webseitendaten aus dem Netzwerk basierend auf der URL abrufen und unterstützt Funktionen wie URL-Codierung, Änderung des Anforderungsheaders, Post und Cookies. Zu den häufig verwendeten Funktionen gehören urllib.request.urlopen(), urllib.request.urlretrieve(), urllib.request.build_opener() usw.
Sie können den Quellcode der Website über die Funktion urllib.request.urlopen() abrufen:
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')
source_code = response.read().decode('utf-8')
print(source_code)- Requests
Requests ist eine Python-Bibliothek von Drittanbietern, die einfacher und benutzerfreundlicher als urllib ist und Cookies unterstützt , POST, Proxy und andere Funktionen. Zu den häufig verwendeten Funktionen gehören „requests.get()“, „requests.post()“, „requests.request()“ usw.
Sie können den Antwortinhalt über die Funktion „requests.get()“ abrufen:
import requests
response = requests.get('http://www.example.com/')
source_code = response.text
print(source_code)- Selenium
Selenium ist ein automatisiertes Testtool, das menschliche Vorgänge simulieren kann, indem ein Browser gestartet wird erreicht Rufen Sie Funktionen wie Seitendaten ab, die dynamisch von JS generiert werden. Zu den häufig verwendeten Funktionen gehören selenium.webdriver.Chrome(), selenium.webdriver.Firefox(), selenium.webdriver.PhantomJS() usw.
Rufen Sie den Quellcode der Webseite über Selenium ab:
from selenium import webdriver
browser = webdriver.Chrome() # 打开Chrome浏览器
browser.get('http://www.example.com/')
source_code = browser.page_source # 获取网页源代码
print(source_code)2. Parsing-Modul
Nachdem Sie den Quellcode der Webseite erhalten haben, besteht der nächste Schritt darin, die Datei zu analysieren. Zu den häufig verwendeten Parsing-Modulen in Python gehören reguläre Ausdrücke, BeautifulSoup und PyQuery.
- Regulärer Ausdruck
Regulärer Ausdruck ist ein magisches und leistungsstarkes Werkzeug, das Zeichenfolgen anhand von Mustern abgleichen und schnell die erforderlichen Daten extrahieren kann. Sie können das re-Modul in Python verwenden, um reguläre Ausdrücke aufzurufen.
Extrahieren Sie beispielsweise alle Links auf einer Webseite:
import re
source_code = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Example</title>
</head>
<body>
<a href="http://www.example.com/">example</a>
<a href="http://www.google.com/">google</a>
</body>
</html>
"""
pattern = re.compile('<a href="(.*?)">(.*?)</a>') # 匹配所有链接
results = re.findall(pattern, source_code)
for result in results:
print(result[0], result[1])- BeautifulSoup
Beautiful Soup ist eine Bibliothek in Python, die HTML-Dateien oder XML-Dateien in eine Baumstruktur analysieren und so problemlos HTML-/XML-Dateidaten abrufen kann . Es unterstützt eine Vielzahl von Parsern. Die am häufigsten verwendeten sind Pythons integrierter html.parser, lxml und html5lib.
Parsen Sie beispielsweise alle Links auf der Webseite:
from bs4 import BeautifulSoup
source_code = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Example</title>
</head>
<body>
<a href="http://www.example.com/">example</a>
<a href="http://www.google.com/">google</a>
</body>
</html>
"""
soup = BeautifulSoup(source_code, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
for link in links:
print(link.get('href'), link.string)- PyQuery
PyQuery ist eine jQuery-ähnliche Python-Bibliothek, die HTML-Dokumente in jQuery-ähnliche Strukturen konvertiert und über die der Inhalt der Webseite direkt abgerufen werden kann CSS-Selektorelement. Es hängt von der lxml-Bibliothek ab.
Parsen Sie zum Beispiel alle Links auf der Webseite:
from pyquery import PyQuery as pq
source_code = """
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Example</title>
</head>
<body>
<a href="http://www.example.com/">example</a>
<a href="http://www.google.com/">google</a>
</body>
</html>
"""
doc = pq(source_code)
links = doc('a')
for link in links:
print(link.attrib['href'], link.text_content())3. Speichermodul
Nachdem Sie die erforderlichen Daten erhalten haben, besteht der nächste Schritt darin, die Daten lokal oder in einer Datenbank zu speichern. Zu den häufig verwendeten Speichermodulen in Python gehören Dateimodule, MySQLdb, Pymongo usw.
- Dateimodul
Das Dateimodul kann Daten lokal speichern, darunter CSV, JSON, Excel usw. Unter diesen ist das CSV-Modul eines der am häufigsten verwendeten Dateimodule, das Daten in CSV-Dateien schreiben kann.
Schreiben Sie beispielsweise Daten in eine CSV-Datei:
import csv
filename = 'example.csv'
data = [['name', 'age', 'gender'],
['bob', 25, 'male'],
['alice', 22, 'female']]
with open(filename, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
for row in data:
writer.writerow(row)- MySQLdb
MySQLdb ist eine Bibliothek für Python zur Verbindung mit der MySQL-Datenbank. Sie unterstützt mehrere Funktionen wie Transaktionen und Cursor.
Speichern Sie beispielsweise Daten in einer MySQL-Datenbank:
import MySQLdb
conn = MySQLdb.connect(host='localhost', port=3306, user='root',
passwd='password', db='example', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
data = [('bob', 25, 'male'), ('alice', 22, 'female')]
sql = "INSERT INTO users (name, age, gender) VALUES (%s, %s, %s)"
try:
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
except:
conn.rollback()
cursor.close()
conn.close()- pymongo
pymongo ist eine Bibliothek für Python zur Verknüpfung mit der MongoDB-Datenbank. Sie unterstützt eine Vielzahl von Vorgängen, wie z. B. Hinzufügen, Löschen, Ändern und Abfragen .
Speichern Sie beispielsweise Daten in einer MongoDB-Datenbank:
import pymongo
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['example']
collection = db['users']
data = [{'name': 'bob', 'age': 25, 'gender': 'male'},
{'name': 'alice', 'age': 22, 'gender': 'female'}]
collection.insert_many(data)IV. Die Web-Crawler-Technologie in Python umfasst das Anforderungsmodul, das Parsing-Modul und das Speichermodul Das Analysemodul ist ein wichtiger Kanal zum Abrufen von Daten, und das Speichermodul ist die einzige Möglichkeit, Daten beizubehalten. Python hat den Vorteil, dass es bei der Webcrawler-Entwicklung leicht zu erlernen, effizient und benutzerfreundlich sowie plattformübergreifend ist und sich zu einer wichtigen Wahl bei der Webcrawler-Entwicklung entwickelt hat.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Python-basierten Webcrawler-Technologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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PHP und Python: Verschiedene Paradigmen erklärt
Apr 18, 2025 am 12:26 AM
PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.
Wählen Sie zwischen PHP und Python: Ein Leitfaden
Apr 18, 2025 am 12:24 AM
PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.
Kann gegen Code in Windows 8 ausgeführt werden
Apr 15, 2025 pm 07:24 PM
VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.
Ist die VSCODE -Erweiterung bösartig?
Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.
Kann Visual Studio -Code in Python verwendet werden
Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.
So führen Sie Programme in der terminalen VSCODE aus
Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.
Kann VSCODE für MAC verwendet werden
Apr 15, 2025 pm 07:36 PM
VS -Code ist auf Mac verfügbar. Es verfügt über leistungsstarke Erweiterungen, GIT -Integration, Terminal und Debugger und bietet auch eine Fülle von Setup -Optionen. Für besonders große Projekte oder hoch berufliche Entwicklung kann VS -Code jedoch Leistung oder funktionale Einschränkungen aufweisen.
Python vs. JavaScript: Die Lernkurve und Benutzerfreundlichkeit
Apr 16, 2025 am 12:12 AM
Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.
