使用 Python 的先進技術提取結構化數據

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

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')]

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()

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)

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=['

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！