웹 스크래핑에 Python을 사용하는 방법은 무엇입니까?-파이썬 튜토리얼-php.cn

웹 스크래핑에 Python을 사용하는 방법?

Python을 사용하여 웹 스크래핑에는 라이브러리를 사용하여 웹 페이지의 HTML 컨텐츠를 가져온 다음 해당 콘텐츠를 구문 분석하여 원하는 데이터를 추출해야합니다. 여기에는 일반적으로 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.

웹 페이지 가져 오기 : requests 와 같은 라이브러리를 사용하여 HTTP 요청을 대상 URL에 보내고 HTML 소스 코드를 검색합니다. 네트워크 문제 또는 20000이 아닌 상태 코드와 같은 잠재적 오류를 처리해야합니다.
html : 일단 HTML이 있으면 구조를 탐색하고 관련 정보를 추출해야합니다. 여기에 인기있는 라이브러리에는 아름다운 수프 및 lxml 가 포함됩니다. 이 라이브러리를 사용하면 태그 이름, 클래스, ID 또는 기타 속성별로 요소를 찾는 것과 같은 메소드를 사용하여 HTML 트리를 가로 질러 갈 수 있습니다. 보다 정확한 타겟팅을 위해 CSS 선택기 또는 XPath 표현식을 사용할 수 있습니다.
데이터 추출 : 원하는 요소를 찾은 후 텍스트 내용, 속성 또는 필요한 데이터를 추출합니다. 여기에는 더 복잡한 패턴 일치를 위해 요소 목록을 반복하거나 정규 표현식을 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.

요청 및 아름다운 수프 :

 <code class="python"> import impectss beautifulsoup url = & quot : //ww. 응답 = requests.get.get.get.get.raise_for_status () # 나쁜 응답 (4xx 또는 5xx) 수프 = BeautifulSoup (response.content, & quot; html.parser & quot;) 제목 = find_all (& quot; h2 & quot;) 제목 (title. example.com 웹 페이지, 아름다운 수프를 사용하여 구문 분석 한 다음 모든 <code> h2 </code> 태그의 텍스트 내용을 인쇄합니다. <code> "https : //www.example.com" </code>를 스크랩하려는 실제 URL로 바꾸는 것을 잊지 마십시오. 웹 사이트의 <code> robots.txt </code> 파일 및 서비스 약관을 항상 존중합니다.  <h2> 웹 스크래핑을위한 가장 좋은 Python 라이브러리는 무엇입니까? </h2> <p> 몇 가지 우수한 Python 라이브러리가 웹 스크래핑 프로세스를 단순화합니다. 가장 인기있는 것은 다음과 같습니다. </p> <ul> <li> </li>
<li> <strong> <crod> requests </crod></strong>
</li>
</ul></code> : 이 라이브러리는 웹 페이지를 가져 오는 데 필수적입니다. HTTP 요청을 처리하고 헤더를 관리하며 HTML 컨텐츠를 검색하기위한 간단한 인터페이스를 제공합니다.

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아름다운 수프> : 이 라이브러리는 강력한 HTML 및 XML Parser입니다. 구문 분석 된 HTML 구조를 탐색하고 태그, 속성 및 기타 기준을 기반으로 요소를 찾는 직관적 인 방법을 제공합니다.

lxml : 이 라이브러리는 또 다른 우수한 HTML 및 XML 파서이며, 특히 큰 문서의 경우 특히 아름다운 수프보다 더 빠르고 효율적으로 간주됩니다. 요소 선택을 위해 CSS 선택기와 XPath를 모두 지원합니다.

Cropapy> : 이것은 본격적인 웹 스크래핑 프레임 워크입니다. 웹 스크레이퍼 구축, 요청 처리, 데이터 구문 분석 및 추출 된 정보 저장을위한 파이프 라인 관리에 대한 구조화 된 접근 방식을 제공합니다. 대규모 스크래핑 프로젝트에 이상적입니다.

selenium> : 이 라이브러리는 웹 브라우저를 자동화하는 데 사용됩니다. 브라우저와 직접 상호 작용하기 때문에 JavaScript에 크게 의존하여 컨텐츠를 렌더링하는 웹 사이트를 폐기하는 데 특히 유용합니다. 이것은 복잡성을 더하지만 동적 웹 사이트에는 필요합니다.

귀하의 요구에 가장 적합한 라이브러리는 웹 사이트의 복잡성과 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 간단한 작업의 경우 요청 및 아름다운 수프 가 종종 충분합니다. 더 크거나 더 복잡한 프로젝트의 경우 Code> 또는 <code> selenium 가 더 적절할 수 있습니다.

Python을 사용한 웹 스크래핑을 할 때 일반적인 법적 및 윤리적 고려 사항은 무엇입니까?

웹 스크래핑은 강력하고 윤리적 인 고려 사항을 강력하지만

를 존중합니다. 웹 사이트에는 종종 robots.txt 파일 (예 : www.example.com/robots.txt )이있어 사이트의 일부 부분을 긁어서는 안되는 부분을 지정합니다. 귀하는이 규칙을 존중해야 할 윤리적이고 종종 법적으로 의무가 있습니다.
서비스 약관 : 웹 사이트의 서비스 약관을 검토하십시오. 많은 웹 사이트는 위반에 대한 법적 결과를 가진 종종 스크래핑을 명시 적으로 금지합니다.
데이터 개인 정보 : 스크래핑중인 데이터를 염두에 두십시오. 명백한 동의가 있거나 데이터를 공개적으로 제공하지 않는 한 개인 식별 가능한 정보 (PII)를 피하십시오. GDPR 또는 CCPA와 같은 개인 정보 보호법이 적용되지 않는 한.
요금 제한 : 요청으로 대상 웹 사이트에 압도하는 것을 피하십시오. 서버의 과부하를 방지하기 위해 요청간에 지연을 구현하십시오. 지정된 경우 웹 사이트의 요율 제한을 존중합니다.
윤리적 사용 : 책임감 있고 윤리적으로 스크래프 데이터를 사용하십시오. 스팸, 사기 또는 기타 불법 활동과 같은 악의적 인 목적으로 사용하지 마십시오.

이러한 고려 사항을 무시하면 법적 조치, 웹 사이트 차단 또는 명성 손상이 발생할 수 있습니다. 웹 스크래핑 할 때 항상 윤리적 및 법적 준수를 우선시합니다.

Python을 사용한 웹 스크래핑에서 오류 및 예상치 못한 데이터 형식을 처리하는 방법은 무엇입니까?

웹 스크래핑은 본질적으로 예측할 수없는 웹 사이트 구조 및 잠재적 인 네트워크 문제로 인해 오류가 발생하기 쉽습니다. 다음과 같은 문제를 처리하기위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.

try-excrect 블록을 사용한

오류 처리 : try-exceptions 블록 내에 스크래핑 코드를 랩핑하여 requests.exceptions.requestection> (<code> ), 와 같은 잠재적 예외를 포착합니다. 속성) 및 indexError (존재하지 않는 지수에 액세스하기위한). 이 예외를 우아하게 처리하거나 로깅 오류 또는 대체 작업을 수행하십시오.

http 상태 코드 확인 : requests 를 가져온 후 response.status_code 를 확인하십시오. 200의 상태 코드는 성공을 나타냅니다. 다른 코드 ( "찾을 수 없음"의 경우 404와 같은) 신호 문제.

강력한 구문 분석 : 유연한 구문 분석 기술을 사용하십시오. 하드 코딩 된 요소 지수 나 웹 사이트 구조에 대한 가정에 의존하지 마십시오. 웹 사이트 레이아웃의 사소한 변경에 탄력성이 높은 CSS 선택기 또는 XPath 표현식을 사용하십시오.

데이터 검증 : 데이터를 추출 한 후 형식 및 유형을 검증하십시오. 결 측값, 예기치 않은 데이터 유형 또는 불일치를 확인하십시오. 그에 따라 문제가있는 항목을 건너 뛰거나 기본값을 사용하여 이러한 사례를 처리합니다.

정규 표현식 : 구조화되지 않았거나 일관되지 않은 형식의 텍스트에서 데이터를 추출하기 위해 정규 표현식은 중요합니다. 주변 텍스트가 다양하더라도 원하는 정보를 일치시키고 추출하는 패턴을 정의하고 추출 할 수 있습니다.

프록시 : 프록시를 사용하면 IP 차단을 피하고 스크래핑 프로세스의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 프록시 제공 업체 및 대상 웹 사이트의 서비스 약관을 준수해야합니다.

이러한 오류 처리 전략을 구현함으로써 예상치 못한 상황을 우아하게 처리하고보다 정확한 결과를 제공 할 수있는보다 강력하고 신뢰할 수있는 웹 스크레이퍼를 구축 할 수 있습니다.
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