Python でのクローラーの練習: 今日の Toutiao クローラー
今日の情報化時代では、インターネットには大量のデータが含まれており、このデータを分析や応用に使用する需要はますます高まっています。データ収集を達成するための技術的手段の 1 つとして、クローラは人気のある研究分野の 1 つでもあります。この記事では主に Python の実際のクローラーを紹介し、Python を使用して Toutiao のクローラー プログラムを作成する方法に焦点を当てます。
- クローラーの基本概念
Python でのクローラーの実際の実践を紹介し始める前に、まずクローラーの基本概念を理解する必要があります。
簡単に言うと、クローラーはコードを通じてブラウザーの動作をシミュレートし、Web サイトから必要なデータを取得します。具体的なプロセスは次のとおりです。
- リクエストの送信: コードを使用して、HTTP リクエストをターゲット Web サイトに送信します。
- 解析して取得: 解析ライブラリを使用して、Web ページ データを解析し、必要なコンテンツを分析します。
- データの処理: 取得したデータをローカルに保存するか、他の操作に使用します。
- Python クローラーで一般的に使用されるライブラリ
Python クローラーを開発する場合、多くの一般的に使用されるライブラリが利用可能です。より一般的に使用されるライブラリの一部は次のとおりです:
- requests: HTTP リクエストを送信し、応答結果を処理するためのライブラリ。
- BeautifulSoup4: HTML や XML などのドキュメントを解析するためのライブラリ。
- re: データを抽出するための Python の正規表現ライブラリ。
- scrapy: Python の人気のあるクローラー フレームワークで、非常に豊富なクローラー機能を提供します。
- 今日の Toutiao クローラーの練習
今日の Toutiao は非常に人気のある情報 Web サイトであり、大量のニュース、エンターテイメント、テクノロジー、その他の情報コンテンツが含まれています。このコンテンツは、単純な Python クローラー プログラムを作成することで取得できます。
開始する前に、まずリクエストと BeautifulSoup4 ライブラリをインストールする必要があります。インストール方法は次のとおりです。
pip install requests pip install beautifulsoup4
Toutiao ホームページの情報を取得します。
まず、Toutiao ホームページの HTML コードを取得する必要があります。
import requests url = "https://www.toutiao.com/" # 发送HTTP GET请求 response = requests.get(url) # 打印响应结果 print(response.text)
プログラムを実行すると、Toutiao ホームページの HTML コードが表示されます。
ニュース リストの取得:
次に、HTML コードからニュース リスト情報を抽出する必要があります。解析には BeautifulSoup ライブラリを使用できます。
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.toutiao.com/" # 发送HTTP GET请求 response = requests.get(url) # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 查找所有class属性为title的div标签,返回一个列表 title_divs = soup.find_all("div", attrs={"class": "title"}) # 遍历列表,输出每个div标签的文本内容和链接地址 for title_div in title_divs: title = title_div.find("a").text.strip() link = "https://www.toutiao.com" + title_div.find("a")["href"] print(title, link)
プログラムを実行すると、今日の頭条ホームページのニュースリストが、各ニュースのタイトルとリンクアドレスを含めて出力されます。
ニュースの詳細を取得:
最後に、各ニュースの詳細情報を取得できます。
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.toutiao.com/a6931101094905454111/" # 发送HTTP GET请求 response = requests.get(url) # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # 获取新闻标题 title = soup.find("h1", attrs={"class": "article-title"}).text.strip() # 获取新闻正文 content_list = soup.find("div", attrs={"class": "article-content"}) # 将正文内容转换为一个字符串 content = "".join([str(x) for x in content_list.contents]) # 获取新闻的发布时间 time = soup.find("time").text.strip() # 打印新闻的标题、正文和时间信息 print(title) print(time) print(content)
プログラムを実行すると、ニュースのタイトル、本文、時刻情報が出力されます。
- 概要
この記事の導入部を通じて、Python のクローラーの基本概念、一般的に使用されるライブラリ、Python を使用して Toutiao を作成する方法について学びました。クローラープログラム。もちろん、クローラ技術は継続的な改良・改良が必要な技術であり、クローラプログラムの安定性を確保し、クローリング防止手法を回避する方法を実践的に継続的にまとめ、改善していく必要があります。
以上がPython での実践的なクローラー戦闘: Toutiao クローラーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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