美しいスープとセレンでモダンなウェブスクレイピング
Webスクレイピング:Webページからデータを効率的に抽出
このチュートリアルでは、Webページのコンテンツのレンダリング方法と、Python、リクエスト、美しいスープ、セレンを使用してそれを削る方法を説明しています。 ダイナミックコンテンツのスクレイピング、特にコメントに焦点を当てますいつウェブスクレイピングが必要ですか?
Webスクレイピングは、Webページから情報を自動的に取得、解析、抽出します。 APIが利用できないときの最後の手段です。 これらの欠点を考慮してください:
- 脆弱性:
- webページが頻繁に変更され、スクレーパーを壊します。 制限:
- 多くのウェブサイトはスクレイピングを禁止しています パフォーマンス: 大量のデータのスクレイプは、遅くて高価になる可能性があります。
- 現代のWebページの理解 典型的なWebアプリケーションの構造を調べてみましょう。 例として「Vagrantの紹介」記事を使用します。 コンテンツをこするには、最初に関連するHTML要素を見つける必要があります。
ブラウザでは、HTMLソースを表示できます。 「Vagrantの紹介」ソースは、記事のコンテンツ自体とは無関係の模倣されたJavaScriptのかなりの部分を明らかにしています。 小さな抜粋を以下に示します:
これが実際のHTML:
のサンプルです
static vs. dynamic scraping
静的スクレイピング
ダイナミックスクレイピング
ウェブサイトからコメントをこすりましょう(例:Codecanyonコメント)。 Seleniumを使用して、コメントURLに移動します
コメント要素を見つけるには、ページを検査する必要があります(右クリック、「検査」)。 Seleniumのは、非同期負荷を処理するのに役立ちます:
必要なデータがAPIを介して容易に入手できない場合、 このチュートリアルには、Envato Tutsのソフトウェア開発者兼ライターであるEsther Vaatiからの貢献が組み込まれています。from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://codecanyon.net/item/whatshelp-whatsapp-help-and-support-plugin-for-javascript/42202303/comments')
以上が美しいスープとセレンでモダンなウェブスクレイピングの詳細内容です。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、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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。

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。
