


Exploitez la puissance du Web Scraping avec Python et Beautiful Soup : un exemple de musique MIDI
Internet est un trésor d'informations, mais y accéder par programmation peut s'avérer difficile sans API dédiées. La bibliothèque Beautiful Soup de Python offre une solution puissante, vous permettant d'extraire et d'analyser des données directement à partir de pages Web.
Explorons cela en récupérant des données MIDI pour entraîner un réseau neuronal Magenta afin de générer de la musique classique de style Nintendo. Nous nous procurerons des fichiers MIDI à partir des archives de musique de jeux vidéo (VGM).
Configuration de votre environnement
Assurez-vous que Python 3 et pip sont installés. Il est crucial de créer et d'activer un environnement virtuel avant d'installer des dépendances :
pip install requests==2.22.0 beautifulsoup4==4.8.1
Nous utilisons Beautiful Soup 4 (Beautiful Soup 3 n'est plus maintenu).
Grattage et analyse avec des requêtes et une belle soupe
Tout d'abord, récupérons le code HTML et créons un objet BeautifulSoup :
import requests from bs4 import BeautifulSoup vgm_url = 'https://www.vgmusic.com/music/console/nintendo/nes/' html_text = requests.get(vgm_url).text soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
L'objet soup
permet la navigation dans le HTML. soup.title
donne le titre de la page ; print(soup.get_text())
affiche tout le texte.
Maîtriser le pouvoir de la belle soupe
Les méthodes find()
et find_all()
sont indispensables. soup.find()
cible des éléments uniques (par exemple, soup.find(id='banner_ad').text
obtient le texte de la bannière publicitaire). soup.find_all()
parcourt plusieurs éléments. Par exemple, ceci imprime toutes les URL de liens hypertexte :
for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href'))
find_all()
accepte des arguments tels que des expressions régulières ou des attributs de balise pour un filtrage précis. Reportez-vous à la documentation de Beautiful Soup pour les fonctionnalités avancées.
Navigation et analyse HTML
Avant d'écrire du code d'analyse, examinez le HTML rendu par le navigateur. Chaque page Web est unique ; l'extraction de données nécessite souvent de la créativité et de l'expérimentation.
Notre objectif est de télécharger des fichiers MIDI uniques, à l'exclusion des doublons et des remix. Les outils de développement du navigateur (clic droit, « Inspecter ») aident à identifier les éléments HTML pour un accès par programmation.
Utilisons find_all()
avec des expressions régulières pour filtrer les liens contenant des fichiers MIDI (à l'exclusion de ceux avec des parenthèses dans leur nom) :
Créer nes_midi_scraper.py
:
import re import requests from bs4 import BeautifulSoup vgm_url = 'https://www.vgmusic.com/music/console/nintendo/nes/' html_text = requests.get(vgm_url).text soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser') if __name__ == '__main__': attrs = {'href': re.compile(r'\.mid$')} tracks = soup.find_all('a', attrs=attrs, string=re.compile(r'^((?!\().)*$')) count = 0 for track in tracks: print(track) count += 1 print(len(tracks))
Ceci filtre les fichiers MIDI, imprime leurs balises de lien et affiche le nombre total. Courez avec python nes_midi_scraper.py
.
Téléchargement des fichiers MIDI
Maintenant, téléchargeons les fichiers MIDI filtrés. Ajoutez la fonction download_track
à nes_midi_scraper.py
:
pip install requests==2.22.0 beautifulsoup4==4.8.1
Cette fonction télécharge chaque piste et l'enregistre sous un nom de fichier unique. Exécutez le script à partir du répertoire de sauvegarde souhaité. Vous devez télécharger environ 2230 fichiers MIDI (selon le contenu actuel du site).
Explorer le potentiel du Web
Le Web scraping ouvre les portes à de vastes ensembles de données. N'oubliez pas que les modifications apportées aux pages Web peuvent casser votre code ; gardez vos scripts à jour. Utilisez des bibliothèques comme Mido (pour le traitement des données MIDI) et Magenta (pour la formation aux réseaux neuronaux) pour vous appuyer sur cette base.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.