Web-Scraping- und Datenextraktionstechniken in Python
Python ist zur Programmiersprache der Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen geworden, und seine Vielseitigkeit erstreckt sich auch auf die Welt des Web Scrapings. Mit seinem umfangreichen Ökosystem an Bibliotheken und Frameworks bietet Python ein leistungsstarkes Toolkit zum Extrahieren von Daten aus Websites und zum Erschließen wertvoller Erkenntnisse. Unabhängig davon, ob Sie ein Datenbegeisterter, ein Forscher oder ein Branchenprofi sind, kann Web Scraping in Python eine wertvolle Fähigkeit sein, um die riesigen Mengen an online verfügbaren Informationen optimal zu nutzen.
In diesem Tutorial tauchen wir in die Welt des Web Scraping ein und erkunden die verschiedenen Techniken und Tools in Python, die zum Extrahieren von Daten aus Websites verwendet werden können. Wir erläutern die Grundlagen des Web Scraping, verstehen die rechtlichen und ethischen Aspekte dieser Praxis und befassen uns mit den praktischen Aspekten der Datenextraktion. Im nächsten Teil dieses Artikels werden wir grundlegende Python-Bibliotheken behandeln, die speziell für Web Scraping entwickelt wurden. Wir werfen einen genaueren Blick auf BeautifulSoup, eine beliebte Bibliothek zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten, und untersuchen, wie wir sie nutzen können, um Daten effizient zu extrahieren.
Grundlegende Python-Bibliothek für Web Scraping
Wenn es um Web Scraping in Python geht, gibt es mehrere wichtige Bibliotheken, die die notwendigen Tools und Funktionen bereitstellen. In diesem Abschnitt stellen wir Ihnen diese Bibliotheken vor und beleuchten ihre Hauptfunktionen.
Wunderschöne Suppeneinführung
Eine der beliebtesten Web-Scraping-Bibliotheken in Python ist BeautifulSoup. Es ermöglicht uns das einfache Parsen und Navigieren in HTML- und XML-Dokumenten. BeautifulSoup erleichtert das Extrahieren spezifischer Datenelemente aus Webseiten, wie z. B. Text, Links, Tabellen und mehr.
Um BeautifulSoup verwenden zu können, müssen wir es zunächst mit dem Paketmanager pip von Python installieren. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:
pip install beautifulsoup4
Nach der Installation können wir die Bibliothek importieren und mit der Nutzung ihrer Funktionalität beginnen. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf das HTML-Parsing, also schauen wir uns ein Beispiel an. Betrachten Sie den folgenden HTML-Ausschnitt:
<html>
<body>
<h1 id="Hello-World">Hello, World!</h1>
<p>Welcome to our website.</p>
</body>
</html>
Jetzt schreiben wir etwas Python-Code, um diesen HTML-Code mit BeautifulSoup zu analysieren:
from bs4 import BeautifulSoup
html = '''
<html>
<body>
<h1 id="Hello-World">Hello, World!</h1>
<p>Welcome to our website.</p>
</body>
</html>
'''
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.h1.text
paragraph = soup.p.text
print("Title:", title)
print("Paragraph:", paragraph)
Ausgabe
Title: Hello, World! Paragraph: Welcome to our website.
Wie Sie sehen können, haben wir die BeautifulSoup-Klasse aus dem „bs4“-Modul importiert und eine Instanz davon erstellt, indem wir den HTML-Inhalt und den Parser-Typ („html.parser“) übergeben haben. Anschließend verwenden wir das „soup“-Objekt, um über Tags (z. B. „h1“, „p“) auf bestimmte Elemente zuzugreifen und den Text mithilfe der Eigenschaft „.text“ zu extrahieren.
Verwenden Sie die Anforderungsbibliothek
Die Requests-Bibliothek ist ein weiteres wichtiges Tool für Web Scraping in Python. Es vereinfacht den Prozess des Sendens von HTTP-Anfragen und des Abrufens von Webseiteninhalten. Mit Requests können wir den HTML-Code einer Webseite abrufen, der dann mithilfe von Bibliotheken wie BeautifulSoup analysiert werden kann.
Um die Requests-Bibliothek zu installieren, führen Sie den folgenden Befehl in einer Eingabeaufforderung oder einem Terminal aus:
pip install requests
Nach der Installation können wir die Bibliothek importieren und mit der Nutzung beginnen. Schauen wir uns ein Beispiel an, wie man den HTML-Inhalt einer Webseite erhält:
import requests url = "https://example.com" response = requests.get(url) html_content = response.text print(html_content)
Ausgabe
<!doctype html>
<html>
<head>
<title>Example Domain</title>
...
</head>
<body>
<h1 id="Example-Domain">Example Domain</h1>
...
</body>
</html>
Im obigen Code haben wir die Requests-Bibliothek importiert und die URL „(https://example.com“) der Webseite angegeben, die wir crawlen möchten. Wir senden mit der Methode „get()“ eine HTTP-GET-Anfrage an die angegebene URL und speichern die Antwort in der Variablen „response“. Schließlich greifen wir über das Attribut „.text“ auf den HTML-Inhalt der Antwort zu.
Grundlegende Web-Scraping-Techniken in Python
In diesem Abschnitt werden wir einige grundlegende Web-Scraping-Techniken mit Python untersuchen. Wir behandeln die Verwendung von CSS-Selektoren und XPath-Ausdrücken zum Abrufen von Webseiteninhalten und Extrahieren von Daten sowie die Handhabung der Paginierung beim Crawlen mehrerer Seiten.
Extrahieren Sie Daten mit CSS-Selektoren und XPath-Ausdrücken
Wir können mithilfe von CSS-Selektoren und XPath-Ausdrücken Daten aus HTML extrahieren. BeautifulSoup bietet Methoden wie „select()“ und „find_all()“, um diese leistungsstarken Techniken zu nutzen.
Bedenken Sie den folgenden HTML-Ausschnitt:
<html>
<body>
<div class="container">
<h1 id="Python-Web-Scraping">Python Web Scraping</h1>
<ul>
<li class="item">Data Extraction</li>
<li class="item">Data Analysis</li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
Lassen Sie uns Listenelemente mithilfe von CSS-Selektoren extrahieren:
from bs4 import BeautifulSoup
html = '''
<html>
<body>
<div class="container">
<h1 id="Python-Web-Scraping">Python Web Scraping</h1>
<ul>
<li class="item">Data Extraction</li>
<li class="item">Data Analysis</li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
'''
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
items = soup.select('.item')
for item in items:
print(item.text)
Ausgabe
Data Extraction Data Analysis
Im obigen Code verwenden wir die Methode „.select()“ und den CSS-Selektor „.item“, um alle Elemente mit dem Klassennamen „item“ auszuwählen. Anschließend durchlaufen wir die ausgewählten Elemente und drucken ihren Text mithilfe der Eigenschaft „.text“.
Ebenso unterstützt BeautifulSoup XPath-Ausdrücke für die Datenextraktion. Für die XPath-Funktionalität müssen Sie jedoch möglicherweise die „lxml“-Bibliothek installieren, die in diesem Tutorial nicht behandelt wird.
Fazit
In diesem Tutorial erkunden wir Web-Scraping-Techniken in Python und konzentrieren uns dabei auf grundlegende Bibliotheken. Wir haben BeautifulSoup zum Parsen von HTML und XML sowie Requests zum Abrufen von Webinhalten eingeführt. Wir haben Beispiele für die Verwendung von CSS-Selektoren zum Extrahieren von Daten bereitgestellt und die Grundlagen des Web-Scrapings besprochen. Im nächsten Abschnitt befassen wir uns mit fortgeschrittenen Techniken wie dem Umgang mit JavaScript-Rendering-Seiten und der Verwendung von APIs. Bleiben Sie dran für weitere Einblicke in den folgenden Artikeln!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWeb-Scraping- und Datenextraktionstechniken in Python. 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.
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 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.
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.
Kann vscode ipynb ausführen
Apr 15, 2025 pm 07:30 PM
Der Schlüssel zum Ausführen von Jupyter -Notebook im VS -Code liegt darin, sicherzustellen, dass die Python -Umgebung ordnungsgemäß konfiguriert ist, verstehen, dass die Codeausführungsreihenfolge mit der Zellreihenfolge übereinstimmt, und sich der großen Dateien oder externen Bibliotheken bewusst zu sein, die die Leistung beeinflussen können. Die vom VS -Code bereitgestellten Codebetausch- und Debugging -Funktionen können die Codierungseffizienz erheblich verbessern und Fehler verringern.
