추천 라이브러리

Nov 13, 2024 am 06:57 AM

mpfohlene Bibliotheken

이 기사에서는 웹 스크래핑의 기본 사항을 설명하고, Python을 사용하여 데이터를 처리하는 방법을 보여주고, 유용한 라이브러리 8개를 추천합니다. 이는 웹 스크래핑을 시작하고 효율적으로 데이터를 수집할 수 있는 준비가 잘 되어 있음을 의미합니다.

Python 스크래핑을 위한 8가지 권장 라이브러리

Python은 효과적인 웹 스크래핑을 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 다음은 8가지 유용한 옵션입니다.

1.아름다운 국물
Beautiful Soup은 HTML 및 XML 데이터 구문 분석을 전문으로 하는 라이브러리입니다. 간단한 문법이 특징이며 초보자 친화적입니다.

장점:

  • HTML, XML의 간편한 분석 및 추출
  • 여러 파서(lxml, html.parser, html5lib)와 호환 가능
  • 잘못된 HTML에서도 오류 처리가 잘됨

단점:

  • JavaScript를 사용한 동적 스크래핑은 지원되지 않습니다
  • 대규모 데이터 세트에는 적합하지 않습니다
  • 상대적으로 느린 처리

2.스크래피
Scrapy는 대규모 웹사이트에서 데이터를 효율적으로 수집하기 위한 강력한 Python 웹 크롤러 프레임워크입니다.

장점:

  • 비동기 처리로 높은 데이터 수집 속도
  • 출력 형식: JSON, CSV, XML 등
  • 링크 추적, 페이지 매김 등 복잡한 작업 처리

단점:

  • 초보자를 위한 높은 학습 곡선
  • 동적 JavaScript의 어려움
  • 소규모 프로젝트에 적합한 대형

3.요청-HTML
Requests-HTML은 Requests와 Beautiful Soup의 최고의 기능을 결합한 사용하기 쉬운 웹사이트 데이터 수집 및 HTML 분석 도구입니다.

장점:

  • 비동기 요청 및 JavaScript 렌더링을 지원하는 간단한 API
  • 하나의 라이브러리에서 다운로드, 분석, 추출
  • 사용하기 쉽고 초보자에게 적합

단점:

  • 고급 크롤링 기능 부족
  • 대규모 데이터 수집에는 적합하지 않습니다
  • 문서가 부족함

4.셀레늄
Selenium은 JavaScript를 사용하여 브라우저를 자동화하여 동적 페이지를 스크랩합니다.

장점:

  • 동적으로 생성된 페이지에서 데이터 검색
  • 다양한 브라우저 지원(Chrome, Firefox 등)
  • 복잡한 양식 입력 자동화

단점:

  • 브라우저 전체 제어에 따른 처리가 서툴고 느립니다
  • 장대한 설정 시간 필요
  • 간단한 스크래핑에는 적합하지 않음

5.극작가
Microsoft의 최신 브라우저 자동화 라이브러리인 Playwright는 여러 브라우저를 지원하며 Selenium보다 더 빠르고 안정적인 성능을 제공합니다.

장점:

  • Chrome, Firefox, WebKit과 호환되며 JavaScript 렌더링을 지원합니다
  • 빠른 병렬 처리
  • 스크린샷, 파일 다운로드, 네트워크 모니터링 지원

단점:

  • 더 높은 학습 곡선
  • Selenium에 비해 커뮤니티 지원이 적음

6.PyQuery
PyQuery를 사용하면 jQuery와 유사한 HTML 구문 분석 및 편집이 가능하므로 HTML 구조를 쉽게 조작할 수 있습니다.

장점:

  • jQuery와 유사한 작업으로 HTML을 쉽게 조작
  • HTML과 XML을 쉽게 분석
  • CSS 선택기를 사용한 데이터 검색

단점:

  • 뷰티풀수프에 비해 사용자층이 적고 정보가 제한적입니다
  • 대형 프로젝트에는 적합하지 않습니다
  • JavaScript를 사용하는 동적 페이지를 지원하지 않습니다

7.Lxml
Lxml은 XML 및 HTML의 빠른 구문 분석을 가능하게 하고 뛰어난 성능을 제공하여 대규모 데이터 분석에 이상적입니다.

장점:

  • 빠르고 효율적인 HTML 및 XML 페어링
  • 뷰티풀 수프와 함께 사용 가능
  • XPath 및 CSS 선택기를 지원하는 사용자 친화적인 인터페이스

단점:

  • 복잡한 초기 설정
  • 높은 메모리 요구사항
  • 소규모 프로젝트에 적합한 대형

8.분출
Splash는 JavaScript로 생성된 웹페이지를 렌더링하고 동적 콘텐츠를 검색하는 렌더링 엔진입니다.

장점:

  • JavaScript 렌더링 및 동적 데이터 검색
  • Docker 컨테이너에서 작동하며 설정이 쉽습니다
  • API를 통해 스크래핑 가능

단점:

  • 다른 라이브러리에 비해 처리 속도가 느림
  • 대규모 데이터 수집에는 적합하지 않습니다
  • 제한적 지원

프로젝트에 가장 적합한 Python 스크래핑 라이브러리를 선택하는 방법

웹 스크래핑의 경우 각 라이브러리가 특정한 용도와 이점을 제공하므로 올바른 라이브러리를 선택하는 것이 성공에 매우 중요합니다. 이번 섹션에서는 프로젝트 유형과 요구사항에 따른 도서관 선택 기준을 설명합니다.

프로젝트 규모
적절한 라이브러리는 프로젝트 범위에 따라 다릅니다. 모든 사이즈에 적합한 옵션을 권장합니다.

소규모 프로젝트
간단한 데이터 추출 및 HTML 분석에는 Beautiful Soup 및 Requests가 이상적입니다. 이러한 경량 라이브러리는 구성이 쉽고 소량의 데이터를 수집하고 HTML 구조를 분석할 수 있게 해줍니다.

중형 프로젝트
Scrapy는 여러 페이지나 복잡한 HTML 구조를 스크랩하는 데 적합합니다. 병렬처리를 지원하여 대규모 웹사이트에서도 효율적인 데이터 수집이 가능합니다.

주요사업
대량의 데이터를 효율적으로 수집하거나 여러 페이지를 크롤링하려면 Scrapy와 Playwright를 권장합니다. 두 라이브러리 모두 분산 및 비동기 처리를 지원하여 효율성을 높이고 리소스를 절약합니다.

동적 콘텐츠 및 JavaScript 지원 필요
특정 라이브러리는 JavaScript를 사용하는 동적 웹페이지용으로 설계되어 JavaScript 처리 및 브라우저 작업을 자동화할 수 있습니다.

JavaScript를 사용한 동적 콘텐츠
Selenium 또는 Playwright는 동적으로 생성된 콘텐츠나 JavaScript 렌더링이 있는 웹사이트에 적합합니다. 이러한 라이브러리는 브라우저를 자동으로 제어하고 JavaScript로 생성된 콘텐츠를 검색할 수 있습니다.

자동 로그인 및 양식 처리
Selenium과 Playwright는 로그인 인증이나 양식 조작이 있는 웹사이트에도 효과적입니다. 브라우저에서 인간의 상호 작용을 에뮬레이트하고 양식 작성 및 클릭 등을 자동화합니다.

처리속도와 성능의 중요성
신속하게 캡처해야 하는 대용량 데이터의 경우 비동기 및 병렬 처리를 지원하는 라이브러리가 적합합니다.

고속 대용량 데이터 수집
대규모 웹사이트에서 데이터를 빠르게 수집하려면 Scrapy와 HTTPX가 최적입니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 여러 요청을 병렬로 처리할 수 있으므로 데이터 검색이 더욱 효율적이 됩니다.

쉽고 간단한 요청 처리
간단한 HTTP 요청과 소량의 데이터 검색의 경우 요청이 최선의 선택입니다. 이 경량 라이브러리는 간단하게 설계되었으며 성능 중심 프로젝트에 이상적입니다.

위 내용은 추천 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

<gum> : Bubble Gum Simulator Infinity- 로얄 키를 얻고 사용하는 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold : Fusion System, 설명
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora : 마녀 트리의 속삭임 - Grappling Hook 잠금 해제 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

파이썬과 시간 : 공부 시간을 최대한 활용 파이썬과 시간 : 공부 시간을 최대한 활용 Apr 14, 2025 am 12:02 AM

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

Python vs. C : 주요 차이점 이해 Python vs. C : 주요 차이점 이해 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

See all articles