


Pengaturcaraan Pelayan Python: Penghuraian HTML dengan BeautifulSoup
Pengaturcaraan pelayan Python ialah salah satu arahan utama dalam pembangunan web, yang melibatkan banyak tugas, termasuk penghuraian HTML. Dalam Python, kami mempunyai banyak perpustakaan berkuasa untuk memproses fail HTML, yang paling popular ialah BeautifulSoup.
Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan BeautifulSoup untuk mengekstrak data daripada fail HTML. Kami akan meneruskan langkah-langkah berikut:
- Pasang BeautifulSoup
- Muat fail HTML
- Buat objek BeautifulSoup
- Parse the HTML file
- Mengekstrak data
Seterusnya kami akan menerangkan langkah-langkah ini satu persatu.
- Pasang BeautifulSoup
Kita boleh menggunakan arahan pip untuk memasang BeautifulSoup, cuma masukkan arahan berikut pada baris arahan:
pip install beautifulsoup4
- Memuatkan fail HTML
Sebelum menggunakan BeautifulSoup, kita perlu memuatkan fail HTML ke dalam Python. Kami boleh menggunakan fungsi open() terbina dalam Python untuk membuka fail dan membacanya ke dalam memori menggunakan kaedah read():
with open("example.html") as fp: soup = BeautifulSoup(fp)
Dalam kod di atas, kami menggunakan kata kunci dengan untuk membuka example.html fail . Kelebihan ini ialah fail boleh ditutup secara automatik dan masalah sumber fail tidak dikeluarkan kerana penamatan program yang tidak normal dapat dielakkan.
- Buat objek BeautifulSoup
Seterusnya, kita perlu menghuraikan fail HTML menjadi objek BeautifulSoup. Kami boleh menggunakan kod berikut untuk mencipta objek BeautifulSoup:
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
Dalam kod di atas, kami menggunakan parameter 'html.parser' untuk memberitahu BeautifulSoup menggunakan parser HTML terbina dalam untuk menghuraikan fail HTML.
- Menghuraikan fail HTML
Setelah kami mencipta objek BeautifulSoup, kami boleh menghuraikannya. Kita boleh menggunakan kod berikut untuk mencetak keseluruhan fail HTML:
print(soup.prettify())
Dalam contoh ini, menggunakan kaedah prettify() boleh menjadikan output lebih mudah dibaca. Menjalankan kod di atas akan mendapat output keseluruhan fail HTML.
- Mengekstrak data
Seterusnya mari kita lihat cara mengekstrak data. Kami boleh menggunakan kod sampel berikut untuk mengekstrak semua hiperpautan:
for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href'))
Dalam kod di atas, kami menggunakan kaedah find_all() untuk mencari semua elemen "a", dan menggunakan kaedah get() untuk mengekstraknya href atribut.
Kami juga boleh menggunakan kaedah yang serupa dengan pemilih CSS untuk mengekstrak elemen. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan kod sampel berikut untuk mengekstrak semua elemen p:
for paragraph in soup.select('p'): print(paragraph.text)
Dalam kod di atas, kami telah menggunakan kaedah pilih() dan menggunakan "p" sebagai pemilih.
Dalam aplikasi sebenar, kami mungkin perlu melakukan penghuraian fail HTML yang lebih kompleks mengikut keperluan kami sendiri. Tetapi tidak kira apa kandungan yang perlu kita huraikan, menggunakan BeautifulSoup boleh memudahkan proses.
Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python dan BeautifulSoup untuk menghuraikan HTML dan mengekstrak data. Kami belajar cara memasang BeautifulSoup, memuatkan fail HTML, mencipta objek BeautifulSoup, menghuraikan fail HTML dan mengekstrak data. Walaupun artikel ini hanyalah pengenalan pengenalan kepada BeautifulSoup, dengan mempelajari artikel ini, kita seharusnya mempunyai pemahaman yang lebih baik tentang menggunakan BeautifulSoup untuk penghuraian HTML dan pengekstrakan data.
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan Pelayan Python: Penghuraian HTML dengan BeautifulSoup. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Soalan: Bagaimana untuk melihat versi pelayan Redis? Gunakan alat perintah Redis-cli -version untuk melihat versi pelayan yang disambungkan. Gunakan arahan pelayan INFO untuk melihat versi dalaman pelayan dan perlu menghuraikan dan mengembalikan maklumat. Dalam persekitaran kluster, periksa konsistensi versi setiap nod dan boleh diperiksa secara automatik menggunakan skrip. Gunakan skrip untuk mengautomasikan versi tontonan, seperti menyambung dengan skrip Python dan maklumat versi percetakan.

Keselamatan kata laluan Navicat bergantung pada gabungan penyulitan simetri, kekuatan kata laluan dan langkah -langkah keselamatan. Langkah -langkah khusus termasuk: menggunakan sambungan SSL (dengan syarat bahawa pelayan pangkalan data menyokong dan mengkonfigurasi sijil dengan betul), mengemas kini Navicat, menggunakan kaedah yang lebih selamat (seperti terowong SSH), menyekat hak akses, dan yang paling penting, tidak pernah merakam kata laluan.
