亚洲国产日韩欧美一区二区三区,精品亚洲国产成人av在线,国产99视频精品免视看7,99国产精品久久久久久久成人热,欧美日韩亚洲国产综合乱

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Mengikis Web dengan Sup Cantik dan Mengikis: Mengekstrak Data Dengan Cekap dan Bertanggungjawab

Mengikis Web dengan Sup Cantik dan Mengikis: Mengekstrak Data Dengan Cekap dan Bertanggungjawab

Jan 05, 2025 am 07:18 AM

Web Scraping with Beautiful Soup and Scrapy: Extracting Data Efficiently and Responsibly

Dalam era digital, data ialah aset yang berharga dan pengikisan web telah menjadi alat penting untuk mengekstrak maklumat daripada tapak web. Artikel ini meneroka dua perpustakaan Python yang popular untuk mengikis web: Sup Cantik dan Scrapy. Kami akan menyelidiki ciri mereka, menyediakan contoh kod kerja langsung dan membincangkan amalan terbaik untuk mengikis web yang bertanggungjawab.

Pengenalan kepada Web Scraping

Pengikisan web ialah proses automatik untuk mengekstrak data daripada tapak web. Ia digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, termasuk analisis data, pembelajaran mesin dan analisis kompetitif. Walau bagaimanapun, pengikisan web mesti dilakukan dengan penuh tanggungjawab untuk menghormati syarat perkhidmatan tapak web dan sempadan undang-undang.

Sup Cantik: Perpustakaan Mesra Pemula

Beautiful Soup ialah perpustakaan Python yang direka untuk tugas mengikis web yang cepat dan mudah. Ia amat berguna untuk menghuraikan dokumen HTML dan XML dan mengekstrak data daripadanya. Beautiful Soup menyediakan simpulan bahasa Pythonic untuk mengulang, mencari dan mengubah suai pokok parse.

Ciri-ciri Utama

  • Kemudahan Penggunaan: Sup Cantik mesra pemula dan mudah dipelajari.
  • Penghuraian Fleksibel: Ia boleh menghuraikan dokumen HTML dan XML, malah dokumen yang mempunyai penanda yang salah.
  • Integrasi: Berfungsi dengan baik dengan perpustakaan Python lain seperti permintaan untuk mengambil halaman web.

Memasang

Untuk bermula dengan Beautiful Soup, anda perlu memasangnya bersama-sama dengan perpustakaan permintaan:

pip install beautifulsoup4 requests

Contoh Asas

Mari kita ekstrak tajuk artikel daripada halaman blog contoh:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Fetch the web page
url = 'https://example-blog.com'
response = requests.get(url)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Parse the HTML content
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Extract article titles
    titles = soup.find_all('h1', class_='entry-title')
    # Check if titles were found
    if titles:
        for title in titles:
            # Extract and print the text of each title
            print(title.get_text(strip=True))
    else:
        print("No titles found. Please check the HTML structure and update the selector.")
else:
    print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")

Kelebihan

  • Kesederhanaan: Sesuai untuk projek kecil hingga sederhana.
  • Keteguhan: Mengendalikan HTML berformat buruk dengan anggun.

Scrapy: Rangka Kerja Mengikis Web yang Berkuasa

Scrapy ialah rangka kerja mengikis web komprehensif yang menyediakan alat untuk pengekstrakan data berskala besar. Ia direka bentuk untuk prestasi dan fleksibiliti, menjadikannya sesuai untuk projek yang kompleks.

Ciri-ciri Utama

  • Kelajuan dan Kecekapan: Sokongan terbina dalam untuk permintaan tak segerak.
  • Keterluasan: Sangat boleh disesuaikan dengan perisian tengah dan saluran paip.
  • Eksport Data Terbina dalam: Menyokong pengeksportan data dalam pelbagai format seperti JSON, CSV dan XML.

Memasang

Pasang Scrapy menggunakan pip:

pip install scrapy

Contoh Asas

Untuk menunjukkan Scrapy, kami akan mencipta labah-labah untuk mengikis petikan daripada tapak web:

  • Buat Projek Scrapy:
pip install beautifulsoup4 requests
  • Tentukan Labah-labah: Buat fail quotes_spider.py dalam direktori spiders:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Fetch the web page
url = 'https://example-blog.com'
response = requests.get(url)
# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Parse the HTML content
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Extract article titles
    titles = soup.find_all('h1', class_='entry-title')
    # Check if titles were found
    if titles:
        for title in titles:
            # Extract and print the text of each title
            print(title.get_text(strip=True))
    else:
        print("No titles found. Please check the HTML structure and update the selector.")
else:
    print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")
  • Jalankan Labah-labah: Jalankan labah-labah untuk mengikis data:
pip install scrapy

Kelebihan

  • Skalabiliti: Mengendalikan projek mengikis berskala besar dengan cekap.
  • Ciri Terbina dalam: Menawarkan ciri teguh seperti penjadualan permintaan dan saluran paip data.

Amalan Terbaik untuk Mengikis Web Bertanggungjawab

Walaupun pengikisan web adalah alat yang berkuasa, adalah penting untuk menggunakannya secara bertanggungjawab:

  • Hormati Robots.txt: Sentiasa semak fail robots.txt tapak web untuk memahami halaman mana yang boleh dikikis.
  • Penghadan Kadar: Laksanakan kelewatan antara permintaan untuk mengelakkan pelayan yang membebankan.
  • Putaran Ejen Pengguna: Gunakan rentetan ejen pengguna yang berbeza untuk meniru gelagat pengguna sebenar.
  • Pematuhan Undang-undang: Pastikan pematuhan terhadap keperluan undang-undang dan syarat perkhidmatan tapak web.

Kesimpulan

Sup Cantik dan Scrapy ialah alat yang berkuasa untuk mengikis web, masing-masing dengan kekuatannya. Beautiful Soup sesuai untuk pemula dan projek kecil, manakala Scrapy sesuai untuk tugas mengikis berskala besar dan kompleks. Dengan mengikuti amalan terbaik, anda boleh mengekstrak data dengan cekap dan bertanggungjawab, membuka kunci cerapan berharga

nota: Kandungan bantuan AI

Atas ialah kandungan terperinci Mengikis Web dengan Sup Cantik dan Mengikis: Mengekstrak Data Dengan Cekap dan Bertanggungjawab. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1488
72
Polimorfisme dalam kelas python Polimorfisme dalam kelas python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Argumen dan Parameter Fungsi Python Argumen dan Parameter Fungsi Python Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Terangkan penjana python dan iterators. Terangkan penjana python dan iterators. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Python `@Classmethod` Decorator dijelaskan Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Apakah kaedah Magic Python atau kaedah dunder? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Bagaimanakah pengurusan memori python berfungsi? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Python `@Property` Decorator Python `@Property` Decorator Jul 04, 2025 am 03:28 AM

@Property adalah penghias dalam python yang digunakan untuk menyamar kaedah sebagai sifat, yang membolehkan pertimbangan logik atau pengiraan dinamik nilai apabila mengakses sifat. 1. 2. Ia boleh mengawal tingkah laku tugasan dengan .setter, seperti kesahihan nilai semak, jika .setter tidak ditakrifkan, ia hanya dibaca atribut; 3. Ia sesuai untuk adegan seperti pengesahan tugasan harta, generasi dinamik nilai atribut, dan menyembunyikan butiran pelaksanaan dalaman; 4. Apabila menggunakannya, sila ambil perhatian bahawa nama atribut berbeza dari nama pembolehubah peribadi untuk mengelakkan gelung mati, dan sesuai untuk operasi ringan; 5. Dalam contoh, kelas bulatan menyekat jejari tidak negatif, dan kelas orang secara dinamik menghasilkan atribut penuh_name

See all articles