Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Tutorial Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API

Tutorial Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API

Dec 16, 2024 am 06:28 AM

Detailed Tutorial: Crawling GitHub Repository Folders Without API

Tutorial Sangat Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API

Tutorial ultra-perincian ini, yang dikarang oleh Shpetim Haxhiu, membimbing anda merangkak folder repositori GitHub secara pemprograman tanpa bergantung pada API GitHub. Ia merangkumi segala-galanya daripada memahami struktur sehingga menyediakan pelaksanaan rekursif yang teguh dengan peningkatan.


1. Persediaan dan Pemasangan

Sebelum anda bermula, pastikan anda mempunyai:

  1. Python: Versi 3.7 ke atas dipasang.
  2. Perpustakaan: Permintaan pemasangan dan BeautifulSoup.
   pip install requests beautifulsoup4
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  1. Editor: Mana-mana IDE yang disokong Python, seperti VS Code atau PyCharm.

2. Menganalisis Struktur HTML GitHub

Untuk mengikis folder GitHub, anda perlu memahami struktur HTML halaman repositori. Pada halaman repositori GitHub:

  • Folder dipautkan dengan laluan seperti /tree//.
  • Fail dipautkan dengan laluan seperti /blob//.

Setiap item (folder atau fail) berada di dalam

dengan atribut role="rowheader" dan mengandungi tag. Contohnya:

<div role="rowheader">
  <a href="/owner/repo/tree/main/folder-name">folder-name</a>
</div>
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

3. Melaksanakan Pengikis

3.1. Fungsi Merangkak Berulang

Skrip akan mengikis folder secara rekursif dan mencetak strukturnya. Untuk mengehadkan kedalaman rekursi dan mengelakkan beban yang tidak perlu, kami akan menggunakan parameter kedalaman.

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)
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

4. Ciri-ciri Diterangkan

  1. Pengepala untuk Permintaan: Menggunakan rentetan Ejen Pengguna untuk meniru penyemak imbas dan mengelak daripada menyekat.
  2. Merangkak Rekursif:
    • Mengesan folder (/tree/) dan memasukkannya secara rekursif.
    • Menyenaraikan fail (/blob/) tanpa memasukkan lebih jauh.
  3. Inden: Mencerminkan hierarki folder dalam output.
  4. Penghadan Kedalaman: Menghalang pengulangan yang berlebihan dengan menetapkan kedalaman maksimum (kedalaman_maks).

5. Penambahbaikan

Peningkatan ini direka untuk meningkatkan kefungsian dan kebolehpercayaan perangkak. Mereka menangani cabaran biasa seperti mengeksport hasil, mengendalikan ralat dan mengelakkan had kadar, memastikan alat itu cekap dan mesra pengguna.

5.1. Mengeksport Hasil

Simpan output ke fail JSON berstruktur untuk penggunaan yang lebih mudah.

   pip install requests beautifulsoup4
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

5.2. Ralat Pengendalian

Tambahkan pengendalian ralat yang mantap untuk ralat rangkaian dan perubahan HTML yang tidak dijangka:

<div role="rowheader">
  <a href="/owner/repo/tree/main/folder-name">folder-name</a>
</div>
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

5.3. Mengehadkan Kadar

Untuk mengelak daripada dihadkan kadar oleh GitHub, perkenalkan kelewatan:

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)
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

6. Pertimbangan Etika

Dikarang oleh Shpetim Haxhiu, pakar dalam automasi perisian dan pengaturcaraan beretika, bahagian ini memastikan pematuhan kepada amalan terbaik semasa menggunakan perangkak GitHub.

  • Pematuhan: Patuhi Syarat Perkhidmatan GitHub.
  • Minimumkan Muatan: Hormati pelayan GitHub dengan mengehadkan permintaan dan menambah kelewatan.
  • Kebenaran: Dapatkan kebenaran untuk merangkak secara meluas repositori peribadi.

7. Kod Lengkap

Berikut ialah skrip disatukan dengan semua ciri disertakan:

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")
Salin selepas log masuk

Dengan mengikuti panduan terperinci ini, anda boleh membina perangkak folder GitHub yang mantap. Alat ini boleh disesuaikan untuk pelbagai keperluan sambil memastikan pematuhan etika.


Sila tinggalkan soalan di bahagian komen! Juga, jangan lupa untuk berhubung dengan saya:

  • E-mel: shpetim.h@gmail.com
  • LinkedIn: linkedin.com/in/shpetimhaxhiu
  • GitHub: github.com/shpetimhaxhiu

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Terperinci: Merangkak Folder Repositori GitHub Tanpa API. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1672
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles