Python을 사용한 실용적인 크롤러 전투: Sina Weibo 크롤러
최근에는 데이터가 인터넷에서 가장 귀중한 자산이 되면서 대부분의 기업이 관련 데이터를 수집하고 분석하기 시작했습니다. 이러한 맥락에서 웹 크롤러의 역할은 필수적입니다. Python 언어는 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 특성으로 인해 웹 크롤러 개발자가 가장 선호하는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 이 기사에서는 Python 언어를 사용하여 Sina Weibo 크롤러를 개발하는 방법을 소개합니다.
먼저 Python 환경을 준비해야 합니다. 설치해야 하는 모듈은 다음과 같습니다.
- requests
- BeautifulSoup
- lxml
이 모듈은 pip 명령을 통해 설치할 수 있습니다.
pip install requests pip install BeautifulSoup4 pip install lxml
다음으로 Sina Weibo의 웹 페이지 구조를 이해해야 합니다. "개발자 도구"를 사용하여 브라우저에서 웨이보 페이지를 열면 페이지가 헤더, 탐색 모음, 웨이보 목록, 하단 등 여러 부분으로 구성되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 웨이보 목록에는 웨이보 작성자, 게시 시간, 텍스트 콘텐츠, 사진, 동영상 등을 포함한 모든 웨이보 정보가 포함됩니다.
Python에서는 요청 모듈을 사용하여 네트워크 요청을 보낼 수 있으며 BeautifulSoup 및 lxml 모듈은 페이지 콘텐츠를 구문 분석하고 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 다음 단계에 따라 개발할 수 있습니다.
- 요청 URL 구성
- 네트워크 요청 보내기
- 페이지 구문 분석
- 데이터 추출
- 데이터 저장
다음은 코드 구현 프로세스입니다.
import requests from bs4 import BeautifulSoup # 构造请求URL url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=102803&openApp=0' # 发送网络请求 response = requests.get(url) data = response.json() # 解析页面 cards = data['data']['cards'] for card in cards: if 'mblog' in card: mblog = card['mblog'] # 提取数据 user = mblog['user']['screen_name'] created_at = mblog['created_at'] text = mblog['text'] pics = [] if 'pics' in mblog: for pic in mblog['pics']: pics.append(pic['large']['url']) # 存储数据 print(user, created_at, text, pics)
In 위 코드를 사용하여 먼저 Sina Weibo의 API 요청 URL을 구성했습니다. 그런 다음 요청 모듈을 사용하여 네트워크 요청을 보내고 해당 데이터를 얻습니다. 그런 다음 얻은 데이터를 json을 통해 구문 분석하고 Weibo 목록 정보를 추출합니다. 마지막으로 각 Weibo의 작성자, 게시 시간, 텍스트 내용 및 사진을 추출하여 이 정보를 저장할 수 있습니다.
웹 사이트 데이터를 크롤링하기 전에 웹 사이트의 관련 사용 규칙과 법률 및 규정을 이해하고 이를 준수하며 관련 이익을 침해하지 않도록 주의해야 합니다. 또한 크롤러 프로그램을 개발하려면 프로그램의 정확성과 안정성을 보장하기 위해 관련 프로그래밍 지식과 기술을 습득해야 합니다.
요약하자면, Python 언어의 사용 용이성과 강력한 웹 크롤러 도구는 Python을 데이터 수집 및 분석을 위한 강력한 도우미로 만듭니다. Python 웹 크롤러 기술을 배우고 사용함으로써 우리는 인터넷에서 귀중한 데이터 자산을 더 잘 얻고 분석할 수 있습니다.
위 내용은 Python을 사용한 실용적인 크롤러 전투: Sina Weibo 크롤러의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
