Comment utiliser le robot d'exploration Python pour explorer les données de pages Web à l'aide de BeautifulSoup et Requests

WBOY
Libérer: 2023-04-29 12:52:06
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1. Introduction

Le principe de mise en œuvre des robots d'exploration Web peut être résumé dans les étapes suivantes :

  • Envoi de requêtes HTTP : les robots d'exploration Web obtiennent du contenu Web en envoyant des requêtes HTTP (généralement des requêtes GET) au site Web cible. En Python, les requêtes HTTP peuvent être envoyées à l'aide de la bibliothèque de requêtes.

  • Analyser le HTML : après avoir reçu la réponse du site Web cible, le robot d'exploration doit analyser le contenu HTML pour extraire des informations utiles. HTML est un langage de balisage utilisé pour décrire la structure des pages Web. Il se compose d'une série de balises imbriquées. Le robot d'exploration peut localiser et extraire les données requises en fonction de ces balises et attributs. En Python, vous pouvez utiliser des bibliothèques telles que BeautifulSoup et lxml pour analyser le HTML.

  • Extraction de données : après avoir analysé le code HTML, le robot d'exploration doit extraire les données requises selon des règles prédéterminées. Ces règles peuvent être basées sur des noms de balises, des attributs, des sélecteurs CSS, XPath, etc. En Python, BeautifulSoup fournit des capacités d'extraction de données basées sur des balises et des attributs, et lxml et cssselect peuvent gérer les sélecteurs CSS et XPath.

  • Stockage des données : les données capturées par le robot d'exploration doivent généralement être stockées dans un fichier ou une base de données pour un traitement ultérieur. En Python, vous pouvez utiliser des opérations d'E/S de fichiers, une bibliothèque csv ou une bibliothèque de connexion à une base de données (telle que sqlite3, pymysql, pymongo, etc.) pour enregistrer des données dans un fichier ou une base de données locale.

  • Parcours automatique : les données de nombreux sites Web sont réparties sur plusieurs pages, et les robots d'exploration doivent parcourir automatiquement ces pages et extraire les données. Le processus de traversée implique généralement la découverte de nouvelles URL, la rotation des pages, etc. Le robot d'exploration peut rechercher de nouvelles URL lors de l'analyse du code HTML, les ajouter à la file d'attente à explorer et poursuivre les étapes ci-dessus.

  • Asynchrone et simultanéité : afin d'améliorer l'efficacité du robot d'exploration, les technologies asynchrones et simultanées peuvent être utilisées pour traiter plusieurs requêtes en même temps. En Python, vous pouvez utiliser le multi-threading (threading), le multi-processus (multiprocessing), la coroutine (asyncio) et d'autres technologies pour réaliser une analyse simultanée.

  • Stratégies et réponses anti-crawler : de nombreux sites Web ont adopté des stratégies anti-crawler, telles que la limitation de la vitesse d'accès, la détection de l'agent utilisateur, les codes de vérification, etc. Afin de gérer ces stratégies, les robots d'exploration peuvent avoir besoin d'utiliser une adresse IP proxy, de simuler l'agent utilisateur du navigateur, d'identifier automatiquement les codes de vérification et d'autres techniques. En Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque fake_useragent pour générer un agent utilisateur aléatoire et utiliser des outils tels que Selenium pour simuler les opérations du navigateur.

2. Concepts de base des robots d'exploration Web

Un robot d'exploration Web, également connu sous le nom d'araignée Web et de robot Web, est un programme qui explore automatiquement les informations des pages Web à partir d'Internet. Les robots suivent généralement certaines règles pour visiter les pages Web et extraire des données utiles.

3. Introduction à la bibliothèque Beautiful Soup and Requests

  1. Beautiful Soup : Une bibliothèque Python pour analyser les documents HTML et XML, qui fournit un moyen simple d'extraire des données de pages Web.

  2. Requêtes : une bibliothèque HTTP Python simple et facile à utiliser pour envoyer des requêtes à des sites Web et obtenir le contenu des réponses.

4. Choisissez un site Web cible

Cet article prendra une page de Wikipédia comme exemple pour capturer les informations sur le titre et le paragraphe de la page. Pour simplifier l'exemple, nous allons explorer la page Wikipédia du langage Python (https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_langage).

5. Utiliser les requêtes pour obtenir du contenu Web

Tout d'abord, installez les requêtes bibliothèque :

pip install requests
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Ensuite, utilisez Requests pour envoyer une requête GET à l'URL cible et obtenir le contenu HTML de la page Web :

import requests
 
url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)"
response = requests.get(url)
html_content = response.text
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6. Utilisez Beautiful Soup pour analyser le contenu de la page Web

Installez Beautiful Soup :

pip install beautifulsoup4
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Suivant , utilisez Beautiful Soup pour analyser le contenu de la page Web. Et extrayez les données requises :

from bs4 import BeautifulSoup
 
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
 
# 提取标题
title = soup.find("h2", class_="firstHeading").text
 
# 提取段落
paragraphs = soup.find_all("p")
paragraph_texts = [p.text for p in paragraphs]
 
# 打印提取到的数据
print("Title:", title)
print("Paragraphs:", paragraph_texts)
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7. Extrayez les données requises et enregistrez

Enregistrez les données extraites dans un fichier texte :

with open("wiki_python.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(f"Title: {title}\n")
    f.write("Paragraphs:\n")
    for p in paragraph_texts:
        f.write(p)
        f.write("\n")
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