Baru-baru ini saya memutuskan bahawa saya ingin melakukan projek pengikisan web dan analisis data pantas. Kerana otak saya suka menghasilkan idea-idea besar yang akan mengambil banyak masa, saya memutuskan untuk mencabar diri saya untuk menghasilkan sesuatu yang mudah yang boleh dilakukan dalam beberapa jam.

Inilah yang saya dapat:

Memandangkan ijazah sarjana muda saya pada asalnya dalam Bahasa Asing (Perancis dan Sepanyol), saya fikir ia adalah menyeronokkan untuk mengikis beberapa data berkaitan bahasa di web. Saya mahu menggunakan pustaka BeautifulSoup, yang boleh menghuraikan html statik tetapi tidak dapat menangani halaman web dinamik yang memerlukan peristiwa onclick untuk mendedahkan keseluruhan set data (iaitu mengklik pada halaman data seterusnya jika halaman dinomborkan).

Saya memutuskan pada halaman Wikipedia ini bahasa yang paling biasa dituturkan.

Saya mahu melakukan perkara berikut:

• Dapatkan html untuk halaman dan keluarkan ke fail .txt
• Gunakan sup cantik untuk menghuraikan fail html dan mengekstrak data jadual
• Tulis jadual pada fail .csv
• Kemukakan 10 soalan yang ingin saya jawab untuk set data ini menggunakan analisis data
• Jawab soalan tersebut menggunakan panda dan Buku Nota Jupyter

Saya memutuskan untuk membahagikan projek kepada langkah-langkah ini untuk mengasingkan kebimbangan, tetapi saya juga ingin mengelak daripada membuat beberapa permintaan yang tidak perlu untuk mendapatkan html daripada Wikipedia dengan menjalankan semula skrip. Menyimpan fail html dan kemudian bekerja dengannya dalam skrip berasingan bermakna anda tidak perlu terus meminta semula data, kerana anda sudah memilikinya.

Pautan Projek

Pautan ke repo github saya untuk projek ini ialah: https://github.com/gabrielrowan/Foreign-Languages-Analysis

Mendapatkan html

Mula-mula, saya mendapatkan semula dan mengeluarkan html. Selepas bekerja dengan C# dan C , ia sentiasa menjadi satu kebaharuan kepada saya betapa pendek dan ringkasnya kod Python ?

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_languages_by_number_of_native_speakers'

response = requests.get(url)
html = response.text

with open("languages_html.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(html)

Menghuraikan html

Untuk menghuraikan html dengan sup Cantik dan memilih jadual yang saya minati, saya lakukan:

with open("languages_html.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser')

# get table
top_languages_table = soup.select_one('.wikitable.sortable.static-row-numbers')

Kemudian, saya mendapat teks pengepala jadual untuk mendapatkan nama lajur untuk bingkai data panda saya:

# get column names
columns = top_languages_table.find_all("th")
column_titles = [column.text.strip() for column in columns]

Selepas itu, saya mencipta bingkai data, menetapkan nama lajur, mendapatkan semula setiap baris jadual dan menulis setiap baris pada bingkai data:

# get table rows
table_data = top_languages_table.find_all("tr")

# define dataframe
df = pd.DataFrame(columns=column_titles)

# get table data
for row in table_data[1:]:
    row_data = row.find_all('td')
    row_data_txt = [row.text.strip() for row in row_data]
    print(row_data_txt)
    df.loc[len(df)] = row_data_txt 

Nota - tanpa menggunakan strip() terdapat n aksara dalam teks yang tidak diperlukan.

Terakhir, saya menulis bingkai data ke .csv.

Menganalisis data

Sebelumnya, saya akan mengemukakan soalan ini yang ingin saya jawab daripada data:

1. Berapakah jumlah penutur asli merentas semua bahasa dalam set data?
2. Berapa banyak jenis keluarga bahasa yang berbeza?
3. Berapakah jumlah penutur asli bagi setiap keluarga bahasa?
4. Apakah 3 keluarga bahasa yang paling biasa?
5. Buat carta pai yang menunjukkan 3 keluarga bahasa paling biasa teratas
6. Apakah keluarga Bahasa yang paling biasa berlaku - pasangan cabang?
7. Bahasa Sino-Tibet yang manakah dalam jadual?
8. Paparkan carta bar penutur asli semua bahasa Romantik dan Jerman
9. Berapa peratusan jumlah penutur asli yang diwakili oleh 5 bahasa teratas?
10. Cawangan manakah yang mempunyai penutur asli paling banyak, dan yang manakah mempunyai paling sedikit?

Hasilnya

Walaupun saya tidak akan memasukkan kod untuk menjawab semua soalan ini, saya akan pergi ke 2 soalan yang melibatkan carta.

Paparkan carta bar penutur asli semua bahasa Romantik dan Jerman

Mula-mula, saya mencipta bingkai data yang hanya menyertakan baris dengan nama cawangan ialah 'Romance' atau 'Jerman'

url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_languages_by_number_of_native_speakers'

response = requests.get(url)
html = response.text

with open("languages_html.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
    file.write(html)

Kemudian saya menyatakan paksi x, paksi y dan warna bar yang saya inginkan untuk carta:

with open("languages_html.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser')

# get table
top_languages_table = soup.select_one('.wikitable.sortable.static-row-numbers')

Ini dicipta:

Buat carta pai yang menunjukkan 3 keluarga bahasa yang paling biasa

Untuk membuat carta pai, saya mendapatkan semula 3 keluarga bahasa yang paling biasa dan meletakkannya dalam bingkai data.

Kumpulan kod ini mendapat jumlah keseluruhan penutur asli bagi setiap keluarga bahasa, mengisih mereka dalam tertib menurun dan mengekstrak 3 entri teratas.

# get column names
columns = top_languages_table.find_all("th")
column_titles = [column.text.strip() for column in columns]

Kemudian saya meletakkan data dalam carta pai, menyatakan paksi y 'Penutur Asli' dan legenda, yang mencipta label berkod warna untuk setiap keluarga bahasa yang ditunjukkan dalam carta.

# get table rows
table_data = top_languages_table.find_all("tr")

# define dataframe
df = pd.DataFrame(columns=column_titles)

# get table data
for row in table_data[1:]:
    row_data = row.find_all('td')
    row_data_txt = [row.text.strip() for row in row_data]
    print(row_data_txt)
    df.loc[len(df)] = row_data_txt 

Kod dan jawapan untuk selebihnya soalan boleh didapati di sini. Saya menggunakan markdown dalam buku nota untuk menulis soalan dan jawapannya.

Kali Seterusnya:

Untuk lelaran seterusnya bagi projek pengikisan web & analisis data, saya ingin membuat perkara lebih rumit dengan:

• Web mengikis halaman dinamik di mana lebih banyak data didedahkan pada klik/ tatal
• Menganalisis set data yang jauh lebih besar, berpotensi memerlukan beberapa kerja pembersihan data sebelum analisis

Fikiran akhir

Walaupun ia cepat, saya seronok melakukan projek ini. Ia mengingatkan saya betapa bergunanya projek pendek dan terurus untuk mendapatkan wakil latihan? Selain itu, mengekstrak data daripada internet dan mencipta carta daripadanya, walaupun dengan set data yang kecil, menyeronokkan ?

Atas ialah kandungan terperinci Web mengikis dan menganalisis data bahasa asing. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!