目錄
I. 資料抓取基礎
1.1 請求與回應
1.2 解析 HTML
II. 處理複雜的網頁結構
2.1 使用 Selenium 處理 JavaScript 渲染
2.2 處理反爬行機制
III.資料清理與轉換
3.1 資料清理
首頁 後端開發 Python教學 使用 Python 的先進技術提取結構化數據

使用 Python 的先進技術提取結構化數據

Jan 14, 2025 pm 12:25 PM

Extract structured data using Python

在資料驅動時代,從網頁、API、資料庫等多種來源提取結構化資料已成為資料分析、機器學習和商業決策的重要基礎。 Python 豐富的函式庫和強大的社群支援使其成為資料提取任務的領先語言。在這篇文章中,我們將詳細講解如何使用先進的Python技術高效、準確地提取結構化數據,並簡要說明98IP Proxy在數據爬取觸控過程中的支撐作用。

I. 資料抓取基礎

1.1 請求與回應

資料抓取的第一步通常是向目標網站發送 HTTP 請求並接收傳回的 HTML 或 JSON 回應。 Python 的 requests 函式庫簡化了這個過程。

import requests

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

使用 BeautifulSoup 和 lxml 等函式庫解析 HTML 文件並擷取所需的資料。例如,提取所有文章標題。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
titles = [title.text for title in soup.find_all('h2', class_='article-title')]
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II. 處理複雜的網頁結構

2.1 使用 Selenium 處理 JavaScript 渲染

對於依賴 JavaScript 動態載入內容的網頁,Selenium 提供了瀏覽器自動化解決方案。

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()
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2.2 處理反爬行機制

網站可能會使用各種反爬蟲機制,例如驗證碼、IP封鎖等。您可以使用代理IP(例如98IP代理)來避免IP封鎖。

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

response = requests.get(url, proxies=proxies)
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III.資料清理與轉換

3.1 資料清理

擷取的資料通常包含噪聲,例如空值、重複值和不匹配的格式。我們使用 Pandas 庫來進行資料清理。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(titles, columns=['
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以上是使用 Python 的先進技術提取結構化數據的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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