Python の高度な技術を使用して構造化データを抽出する
データ主導の時代において、ウェブページ、API、データベースなど複数のソースから構造化データを抽出することは、データ分析、機械学習、ビジネス意思決定の重要な基盤となっています。Pythonは、豊富なライブラリと強力なコミュニティサポートにより、データ抽出タスクの主要言語となっています。本稿では、Pythonの高度な技術を用いて、効率的かつ正確に構造化データを抽出する方法を詳しく解説し、データクローリングプロセスにおける98IPプロキシの補助的な役割についても簡単に触れます。
I. データクローリングの基本
1.1 リクエストとレスポンス
データクローリングの最初のステップは、通常、対象となるウェブサイトにHTTPリクエストを送信し、返されたHTMLまたはJSONレスポンスを受信することです。Pythonのrequestsライブラリは、このプロセスを簡素化します。
import requests url = 'http://example.com' response = requests.get(url) html_content = response.text
1.2 HTMLの解析
BeautifulSoupやlxmlなどのライブラリを使用してHTMLドキュメントを解析し、必要なデータを抽出します。例えば、すべての記事タイトルを抽出します。
from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') titles = [title.text for title in soup.find_all('h2', class_='article-title')]
II. 複雑なウェブページ構造の処理
2.1 Seleniumを用いたJavaScriptレンダリングの処理
JavaScriptに依存してコンテンツを動的に読み込むウェブページの場合、Seleniumはブラウザの自動化ソリューションを提供します。
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By driver = webdriver.Chrome() driver.get('http://example.com') # JavaScriptの読み込み完了を待つ # ...(明示的または暗黙的に待機する必要がある場合があります) titles = [element.text for element in driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.article-title')] driver.quit()
2.2 アンチクローリングメカニズムへの対処
ウェブサイトは、検証コード、IPブロックなど、さまざまなアンチクローリングメカニズムを使用することがあります。プロキシIP(98IPプロキシなど)を使用すると、IPブロックを回避できます。
proxies = { 'http': 'http://proxy.98ip.com:port', 'https': 'https://proxy.98ip.com:port', } response = requests.get(url, proxies=proxies)
III. データクレンジングと変換
3.1 データクレンジング
抽出されたデータには、多くの場合、NULL値、重複値、形式の不一致など、ノイズが含まれています。Pandasライブラリを使用してデータクレンジングを行います。
import pandas as pd df = pd.DataFrame(titles, columns=['
以上がPython の高度な技術を使用して構造化データを抽出するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
