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Cet article vous apporte des connaissances pertinentes sur Python Il présente principalement comment les robots d'exploration Python explorent les données des pages Web et analysent les données pour vous aider à mieux utiliser les robots pour analyser les pages Web. J'espère que ce sera le cas. utile à tout le monde.
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Le robot d'exploration Web (également connu sous le nom d'araignée Web, robot) est de simuler le client pour envoyer des requêtes réseau et recevoir des réponses aux demandes , un programme qui capture automatiquement les informations Internet selon certaines règles.
Tant que le navigateur peut faire n'importe quoi, en principe, le robot d'exploration peut le faire.
Les robots d'exploration Web peuvent remplacer le travail manuel dans de nombreuses tâches, telles que les moteurs de recherche et l'exploration d'images sur des sites Web. Par exemple, certains amis vont explorer et parcourir toutes les images. Dans le même temps, les robots d'exploration Web peuvent également être utilisés dans le domaine des investissements financiers. Par exemple, ils peuvent explorer automatiquement certaines informations financières et effectuer des analyses d'investissement.
Parfois, nous pouvons avoir plusieurs sites d'actualités préférés, et il est difficile d'ouvrir ces sites d'actualités séparément à chaque fois pour les parcourir. À ce stade, vous pouvez utiliser un robot d'exploration Web pour explorer les informations d'actualité de ces multiples sites Web d'actualités et les lire ensemble.
Parfois, lorsque nous parcourons des informations sur le Web, nous trouvons de nombreuses publicités. À ce stade, vous pouvez également utiliser un robot pour explorer les informations sur la page Web correspondante, afin que ces publicités puissent être automatiquement filtrées pour faciliter la lecture et l'utilisation des informations.
Parfois, nous devons faire du marketing, alors comment trouver des clients cibles et leurs coordonnées est une question clé. Nous pouvons effectuer une recherche manuelle sur Internet, mais cela sera très inefficace. À l'heure actuelle, nous pouvons utiliser des robots d'exploration pour définir des règles correspondantes et collecter automatiquement les informations de contact des utilisateurs cibles et d'autres données sur Internet à des fins marketing.
Parfois, nous souhaitons analyser les informations utilisateur d'un certain site Web, comme l'analyse de l'activité de l'utilisateur, le nombre de commentaires, les articles populaires et d'autres informations du site Web. Si nous ne sommes pas l'administrateur du site Web, les statistiques manuelles seront très utiles. énorme projet. À l'heure actuelle, les robots d'exploration peuvent être utilisés pour collecter facilement ces données pour une analyse plus approfondie. Toutes les opérations d'exploration sont effectuées automatiquement. Il suffit d'écrire le robot d'exploration correspondant et de concevoir les règles correspondantes.
De plus, les robots d'exploration peuvent également réaliser de nombreuses fonctions puissantes. En bref, l'émergence des robots d'exploration peut remplacer dans une certaine mesure l'accès manuel aux pages Web. Par conséquent, les opérations qui nécessitaient auparavant un accès manuel aux informations Internet peuvent désormais être automatisées à l'aide de robots d'exploration, afin que les informations efficaces sur Internet puissent être utilisées plus efficacement. .
Avant d'explorer et d'analyser les données, vous devez télécharger et installer les requêtes de bibliothèques tierces dans l'environnement d'exécution Python.
Dans le système Windows, ouvrez l'interface cmd (invite de commande), saisissez les demandes d'installation pip dans l'interface et appuyez sur Entrée pour installer. (Faites attention à la connexion réseau) Comme indiqué ci-dessous
L'installation est terminée, comme indiqué sur l'image
# 请求库 import requests # 用于解决爬取的数据格式化 import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8') # 爬取的网页链接 r= requests.get("https://www.taobao.com/") # 类型 # print(type(r)) print(r.status_code) # 中文显示 # r.encoding='utf-8' r.encoding=None print(r.encoding) print(r.text) result = r.text
Les résultats en cours d'exécution sont tels qu'indiqués dans le. image
# 请求库 import requests # 解析库 from bs4 import BeautifulSoup # 用于解决爬取的数据格式化 import io import sys sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8') # 爬取的网页链接 r= requests.get("https://www.taobao.com/") # 类型 # print(type(r)) print(r.status_code) # 中文显示 # r.encoding='utf-8' r.encoding=None print(r.encoding) print(r.text) result = r.text # 再次封装,获取具体标签内的内容 bs = BeautifulSoup(result,'html.parser') # 具体标签 print("解析后的数据") print(bs.span) a={} # 获取已爬取内容中的script标签内容 data=bs.find_all('script') # 获取已爬取内容中的td标签内容 data1=bs.find_all('td') # 循环打印输出 for i in data: a=i.text print(i.text,end='') for j in data1: print(j.text)
sont comme indiqué dans la figure
Lors de l'exploration du code de la page Web, n'utilisez pas le fréquemment, et encore moins le définir en mode boucle infinie (à chaque fois, l'exploration fait référence à l'accès à des pages Web. Des opérations fréquentes entraîneront un crash du système et la responsabilité légale sera engagée).
Ainsi, après avoir obtenu les données de la page Web, enregistrez-les en mode texte local, puis analysez-les (plus besoin d'accéder à la page Web).
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