使用 Python 的先進技術提取結構化數據
Jan 14, 2025 pm 12:25 PM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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