백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 세부 튜토리얼: API 없이 GitHub 리포지토리 폴더 크롤링

세부 튜토리얼: API 없이 GitHub 리포지토리 폴더 크롤링

Dec 16, 2024 am 06:28 AM

Detailed Tutorial: Crawling GitHub Repository Folders Without API

매우 상세한 튜토리얼: API 없이 GitHub 리포지토리 폴더 크롤링

Shpetim Haxhiu가 작성한 이 매우 상세한 튜토리얼은 GitHub API에 의존하지 않고 프로그래밍 방식으로 GitHub 저장소 폴더를 크롤링하는 과정을 안내합니다. 여기에는 구조 이해부터 향상된 기능을 갖춘 강력하고 재귀적인 구현 제공에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다.


1. 설정 및 설치

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.

  1. Python: 버전 3.7 이상이 설치되어 있습니다.
  2. 라이브러리: 설치 요청 및 BeautifulSoup.
   pip install requests beautifulsoup4
로그인 후 복사
로그인 후 복사
  1. 편집기: VS Code 또는 PyCharm과 같은 Python 지원 IDE

2. GitHub HTML 구조 분석

GitHub 폴더를 스크래핑하려면 저장소 페이지의 HTML 구조를 이해해야 합니다. GitHub 저장소 페이지에서:

  • 폴더는 /tree//와 같은 경로로 연결됩니다.
  • 파일은 /blob//과 같은 경로로 연결됩니다.

각 항목(폴더 또는 파일)은

role="rowheader" 속성이 있고 꼬리표. 예:

<div role="rowheader">
  <a href="/owner/repo/tree/main/folder-name">folder-name</a>
</div>
로그인 후 복사
로그인 후 복사

3. 스크레이퍼 구현

3.1. 재귀 크롤링 기능

스크립트는 폴더를 재귀적으로 스크랩하고 해당 구조를 인쇄합니다. 재귀 깊이를 제한하고 불필요한 로드를 피하기 위해 깊이 매개변수를 사용하겠습니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def crawl_github_folder(url, depth=0, max_depth=3):
    """
    Recursively crawls a GitHub repository folder structure.

    Parameters:
    - url (str): URL of the GitHub folder to scrape.
    - depth (int): Current recursion depth.
    - max_depth (int): Maximum depth to recurse.
    """
    if depth > max_depth:
        return

    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to access {url} (Status code: {response.status_code})")
        return

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Extract folder and file links
    items = soup.select('div[role="rowheader"] a')

    for item in items:
        item_name = item.text.strip()
        item_url = f"https://github.com{item['href']}"

        if '/tree/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}Folder: {item_name}")
            crawl_github_folder(item_url, depth + 1, max_depth)
        elif '/blob/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}File: {item_name}")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    repo_url = "https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<branch>/<folder>"
    crawl_github_folder(repo_url)
로그인 후 복사
로그인 후 복사

4. 기능 설명

  1. 요청 헤더: 사용자 에이전트 문자열을 사용하여 브라우저를 모방하고 차단을 방지합니다.
  2. 재귀 크롤링:
    • 폴더(/tree/)를 감지하여 재귀적으로 입력합니다.
    • 추가 입력 없이 파일(/blob/)을 나열합니다.
  3. 들여쓰기: 출력에 폴더 계층 구조를 반영합니다.
  4. 깊이 제한: 최대 깊이(max_length)를 설정하여 과도한 재귀를 방지합니다.

5. 향상된 기능

이러한 개선 사항은 크롤러의 기능과 안정성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 결과 내보내기, 오류 처리, 속도 제한 방지 등의 일반적인 문제를 해결하여 도구가 효율적이고 사용자 친화적인지 확인합니다.

5.1. 결과 내보내기

더 쉽게 사용할 수 있도록 출력을 구조화된 JSON 파일로 저장하세요.

   pip install requests beautifulsoup4
로그인 후 복사
로그인 후 복사

5.2. 오류 처리

네트워크 오류 및 예상치 못한 HTML 변경에 대한 강력한 오류 처리 기능을 추가합니다.

<div role="rowheader">
  <a href="/owner/repo/tree/main/folder-name">folder-name</a>
</div>
로그인 후 복사
로그인 후 복사

5.3. 속도 제한

GitHub의 속도 제한을 방지하려면 지연을 도입하세요.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def crawl_github_folder(url, depth=0, max_depth=3):
    """
    Recursively crawls a GitHub repository folder structure.

    Parameters:
    - url (str): URL of the GitHub folder to scrape.
    - depth (int): Current recursion depth.
    - max_depth (int): Maximum depth to recurse.
    """
    if depth > max_depth:
        return

    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to access {url} (Status code: {response.status_code})")
        return

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Extract folder and file links
    items = soup.select('div[role="rowheader"] a')

    for item in items:
        item_name = item.text.strip()
        item_url = f"https://github.com{item['href']}"

        if '/tree/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}Folder: {item_name}")
            crawl_github_folder(item_url, depth + 1, max_depth)
        elif '/blob/' in item_url:
            print(f"{'  ' * depth}File: {item_name}")

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    repo_url = "https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<branch>/<folder>"
    crawl_github_folder(repo_url)
로그인 후 복사
로그인 후 복사

6. 윤리적 고려

소프트웨어 자동화 및 윤리적 프로그래밍 전문가인 Shpetim Haxhiu가 작성한 이 섹션은 GitHub 크롤러를 사용하는 동안 모범 사례를 준수하도록 보장합니다.

  • 규정 준수: GitHub의 서비스 약관을 준수하세요.
  • 부하 최소화: 요청을 제한하고 지연을 추가하여 GitHub 서버를 존중하세요.
  • 권한: 개인 저장소의 광범위한 크롤링에 대한 권한을 얻습니다.

7. 전체 코드

모든 기능이 포함된 통합 스크립트는 다음과 같습니다.

import json

def crawl_to_json(url, depth=0, max_depth=3):
    """Crawls and saves results as JSON."""
    result = {}

    if depth > max_depth:
        return result

    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)

    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to access {url}")
        return result

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    items = soup.select('div[role="rowheader"] a')

    for item in items:
        item_name = item.text.strip()
        item_url = f"https://github.com{item['href']}"

        if '/tree/' in item_url:
            result[item_name] = crawl_to_json(item_url, depth + 1, max_depth)
        elif '/blob/' in item_url:
            result[item_name] = "file"

    return result

if __name__ == "__main__":
    repo_url = "https://github.com/<owner>/<repo>/tree/<branch>/<folder>"
    structure = crawl_to_json(repo_url)

    with open("output.json", "w") as file:
        json.dump(structure, file, indent=2)

    print("Repository structure saved to output.json")
로그인 후 복사

이 세부 가이드를 따르면 강력한 GitHub 폴더 크롤러를 구축할 수 있습니다. 이 도구는 윤리적 준수를 보장하면서 다양한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.


댓글 섹션에 질문을 남겨주세요! 또한, 저에게 연락하는 것을 잊지 마세요:

  • 이메일: shpetim.h@gmail.com
  • LinkedIn: linkedin.com/in/shpetimhaxhiu
  • GitHub: github.com/shpetimhaxhiu

위 내용은 세부 튜토리얼: API 없이 GitHub 리포지토리 폴더 크롤링의 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
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
Nordhold : Fusion System, 설명
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)

파이썬 : 게임, Guis 등 파이썬 : 게임, Guis 등 Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

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 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.

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.

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 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.

See all articles