Ekstrak data berstruktur menggunakan teknik lanjutan Python

Dalam era dipacu data, mengekstrak data berstruktur daripada pelbagai sumber seperti halaman web, API dan pangkalan data telah menjadi asas penting untuk analisis data, pembelajaran mesin dan membuat keputusan perniagaan. Perpustakaan Python yang kaya dan sokongan komuniti yang kuat telah menjadikannya bahasa utama untuk tugas pengekstrakan data. Dalam artikel ini, kami akan menerangkan secara terperinci cara mengekstrak data berstruktur dengan cekap dan tepat menggunakan teknik Python lanjutan, dan menerangkan secara ringkas peranan sokongan Proksi 98IP dalam proses merangkak data

I. Asas merangkak data

1.1 Permintaan dan Maklum Balas

Langkah pertama dalam merangkak data biasanya menghantar permintaan HTTP ke tapak web sasaran dan menerima respons HTML atau JSON yang dikembalikan. Pustaka permintaan Python memudahkan proses ini.

import requests

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

1.2 Menghuraikan HTML

Parsing dokumen HTML dan ekstrak data yang anda perlukan menggunakan perpustakaan seperti BeautifulSoup dan lxml. Contohnya, ekstrak semua tajuk artikel.

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
titles = [title.text for title in soup.find_all('h2', class_='article-title')]

II. Mengendalikan struktur halaman web yang kompleks

2.1 Memproses pemaparan JavaScript menggunakan Selenium

Untuk halaman web yang bergantung pada JavaScript untuk memuatkan kandungan secara dinamik, Selenium menyediakan penyelesaian automasi penyemak imbas.

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')

# JavaScriptの読み込み完了を待つ
# ...(明示的または暗黙的に待機する必要がある場合があります)
titles = [element.text for element in driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.article-title')]
driver.quit()

2.2 Menangani mekanisme anti-merangkak

Tapak web mungkin menggunakan pelbagai mekanisme anti-merangkak, seperti kod pengesahan, sekatan IP, dsb. Anda boleh mengelakkan penyekatan IP dengan menggunakan IP proksi (seperti proksi 98IP).

proxies = {
    'http': 'http://proxy.98ip.com:port',
    'https': 'https://proxy.98ip.com:port',
}

response = requests.get(url, proxies=proxies)

III Pembersihan dan transformasi data

3.1 Pembersihan data

Data yang diekstrak selalunya mengandungi hingar, seperti nilai nol, nilai pendua dan format yang tidak sepadan. Kami menggunakan perpustakaan Pandas untuk melakukan pembersihan data.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(titles, columns=['

Atas ialah kandungan terperinci Ekstrak data berstruktur menggunakan teknik lanjutan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!