Python의 고급 기술을 사용하여 구조화된 데이터 추출

데이터 중심의 시대에 웹페이지, API, 데이터베이스 등 여러 소스에서 구조화된 데이터를 추출하는 것은 데이터 분석, 머신러닝, 비즈니스 의사결정의 중요한 기반이 되었습니다. 풍부한 라이브러리와 강력한 커뮤니티 지원으로, 데이터 추출 작업의 주요 언어가 되고 있습니다. 🎜>의 보조적인 역할에 대해서도 간단히 언급합니다. I. 데이터 크롤링의 기본

1.1 요청 및 응답

데이터 크롤링의 첫 번째 단계는 일반적으로 대상 웹사이트에 HTTP 요청을 보내고 반환된 HTML 또는 JSON 응답을 받는 것입니다. .

1.2 HTML 구문 분석

BeautifulSoup 및 lxml과 같은 라이브러리를 사용하여 HTML 문서를 구문 분석하고 필요한 데이터를 추출합니다. 예를 들어 모든 기사 제목을 추출합니다.

<code class="language-python">import requests

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text</code>

II. 복잡한 웹페이지 구조 처리

2.1 Selenium을 이용한 JavaScript 렌더링 처리

<code class="language-python">from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
titles = [title.text for title in soup.find_all('h2', class_='article-title')]</code>

자바스크립트에 따라 콘텐츠를 동적으로 로드하는 웹페이지의 경우 Selenium은 브라우저 자동화 솔루션을 제공합니다.

2.2 안티 크롤링 메커니즘에 대처

웹사이트는 검증 코드, IP 블록 등 다양한 안티클로링 메커니즘을 사용할 수 있습니다.

III. 데이터 클렌징 및 변환

<code class="language-python">from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')

# JavaScriptの読み込み完了を待つ
# ...(明示的または暗黙的に待機する必要がある場合があります)
titles = [element.text for element in driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.article-title')]
driver.quit()</code>

3.1 데이터 클렌징

추출된 데이터에는 종종 NULL 값, 중복 값, 형식 불일치 등의 노이즈가 포함되어 있습니다.

위 내용은 Python의 고급 기술을 사용하여 구조화된 데이터 추출의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!