1. BeautifulSoup4의 보충 기본 지식
BeautifulSoup4
은 주로 HTML과 XML을 구문 분석하는 데 사용되는 크롤러 지식 시스템에서 HTML 구문 분석이 더 많이 이루어집니다. 라이브러리 설치 명령은 다음과 같습니다.BeautifulSoup4
是一款 python 解析库,主要用于解析 HTML 和 XML,在爬虫知识体系中解析 HTML 会比较多一些,
该库安装命令如下:
pip install beautifulsoup4
BeautifulSoup
在解析数据时,需依赖第三方解析器,常用解析器与优势如下所示:
python 标准库 html.parser
:python 内置标准库,容错能力强;lxml 解析器
:速度快,容错能力强;html5lib
:容错性最强,解析方式与浏览器一致。
接下来用一段自定义的 HTML 代码来演示 beautifulsoup4
库的基本使用,测试代码如下:
<html> <head> <title>测试bs4模块脚本</title> </head> <body> <h2 id="橡皮擦的爬虫课">橡皮擦的爬虫课</h2> <p>用一段自定义的 HTML 代码来演示</p> </body> </html>
使用 BeautifulSoup
对其进行简单的操作,包含实例化 BS 对象,输出页面标签等内容。
from bs4 import BeautifulSoup text_str = """<html> <head> <title>测试bs4模块脚本</title> </head> <body> <h2 id="橡皮擦的爬虫课">橡皮擦的爬虫课</h2> <p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p> <p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p> </body> </html> """ # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # 上述是将字符串格式化为 Beautiful Soup 对象,你可以从一个文件进行格式化 # soup = BeautifulSoup(open('test.html')) print(soup) # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) # 输入网页 head 标签 print(soup.head) # 测试输入段落标签 p print(soup.p) # 默认获取第一个
我们可以通过 BeautifulSoup 对象,直接调用网页标签,这里存在一个问题,通过 BS 对象调用标签只能获取排在第一位置上的标签,如上述代码中,只获取到了一个 p
标签,如果想要获取更多内容,请继续阅读。
学习到这里,我们需要了解 BeautifulSoup 中的 4 个内置对象:
BeautifulSoup
:基本对象,整个 HTML 对象,一般当做 Tag 对象看即可;Tag
:标签对象,标签就是网页中的各个节点,例如 title,head,p;NavigableString
:标签内部字符串;Comment
:注释对象,爬虫里面使用场景不多。
下述代码为你演示这几种对象出现的场景,注意代码中的相关注释:
from bs4 import BeautifulSoup text_str = """<html> <head> <title>测试bs4模块脚本</title> </head> <body> <h2 id="橡皮擦的爬虫课">橡皮擦的爬虫课</h2> <p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p> <p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p> </body> </html> """ # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # 上述是将字符串格式化为 Beautiful Soup 对象,你可以从一个文件进行格式化 # soup = BeautifulSoup(open('test.html')) print(soup) print(type(soup)) # <class 'bs4.BeautifulSoup'> # 输入网页标题 title 标签 print(soup.title) print(type(soup.title)) # <class 'bs4.element.Tag'> print(type(soup.title.string)) # <class 'bs4.element.NavigableString'> # 输入网页 head 标签 print(soup.head)
对于 Tag 对象,有两个重要的属性,是 name
和 attrs
from bs4 import BeautifulSoup text_str = """<html> <head> <title>测试bs4模块脚本</title> </head> <body> <h2 id="橡皮擦的爬虫课">橡皮擦的爬虫课</h2> <p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p> <p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p> <a href="http://www.csdn.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >CSDN 网站</a> </body> </html> """ # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") print(soup.name) # [document] print(soup.title.name) # 获取标签名 title print(soup.html.body.a) # 可以通过标签层级获取下层标签 print(soup.body.a) # html 作为一个特殊的根标签,可以省略 print(soup.p.a) # 无法获取到 a 标签 print(soup.a.attrs) # 获取属性
上述代码演示了获取 name
属性和 attrs
属性的用法,其中 attrs
属性得到的是一个字典,可以通过键获取对应的值。
获取标签的属性值,在 BeautifulSoup 中,还可以使用如下方法:
print(soup.a["href"]) print(soup.a.get("href"))
获取 NavigableString
对象 获取了网页标签之后,就要获取标签内文本了,通过下述代码进行。
print(soup.a.string)
除此之外,你还可以使用 text
属性和 get_text()
方法获取标签内容。
print(soup.a.string) print(soup.a.text) print(soup.a.get_text())
还可以获取标签内所有文本,使用 strings
和 stripped_strings
即可。
print(list(soup.body.strings)) # 获取到空格或者换行 print(list(soup.body.stripped_strings)) # 去除空格或者换行
扩展标签/节点选择器之遍历文档树
直接子节点
标签(Tag)对象的直接子元素,可以使用 contents
和 children
属性获取。
from bs4 import BeautifulSoup text_str = """<html> <head> <title>测试bs4模块脚本</title> </head> <body> <div id="content"> <h2 id="橡皮擦的爬虫课-span-最棒-span">橡皮擦的爬虫课<span>最棒</span></h2> <p>用1段自定义的 HTML 代码来演示</p> <p>用2段自定义的 HTML 代码来演示</p> <a href="http://www.csdn.net" rel="external nofollow" rel="external nofollow" >CSDN 网站</a> </div> <ul class="nav"> <li>首页</li> <li>博客</li> <li>专栏课程</li> </ul> </body> </html> """ # 实例化 Beautiful Soup 对象 soup = BeautifulSoup(text_str, "html.parser") # contents 属性获取节点的直接子节点,以列表的形式返回内容 print(soup.div.contents) # 返回列表 # children 属性获取的也是节点的直接子节点,以生成器的类型返回 print(soup.div.children) # 返回 <list_iterator object at 0x00000111EE9B6340>
请注意以上两个属性获取的都是直接子节点,例如 h2
标签内的后代标签 span
,不会单独获取到。
如果希望将所有的标签都获取到,使用 descendants
属性,它返回的是一个生成器,所有标签包括标签内的文本都会单独获取。
print(list(soup.div.descendants))
其它节点的获取(了解即可,即查即用)
parent
和parents
:直接父节点和所有父节点;next_sibling
,next_siblings
,previous_sibling
,previous_siblings
:分别表示下一个兄弟节点、下面所有兄弟节点、上一个兄弟节点、上面所有兄弟节点,由于换行符也是一个节点,所有在使用这几个属性时,要注意一下换行符;next_element
,next_elements
,previous_element
,previous_elements
:这几个属性分别表示上一个节点或者下一个节点,注意它们不分层次,而是针对所有节点,例如上述代码中div
节点的下一个节点是h2
,而div
节点的兄弟节点是ul
。
文档树搜索相关函数
第一个要学习的函数就是 find_all()
函数,原型如下所示:
find_all(name,attrs,recursive,text,limit=None,**kwargs)
-
name
:该参数为 tag 标签的名字,例如find_all('p')
是查找所有的p
print(soup.find_all('li')) # 获取所有的 li print(soup.find_all(attrs={'class': 'nav'})) # 传入 attrs 属性 print(soup.find_all(re.compile("p"))) # 传递正则,实测效果不理想 print(soup.find_all(['a','p'])) # 传递列表
BeautifulSoup
데이터를 구문 분석할 때 타사 구문 분석기에 의존해야 합니다. 일반적으로 사용되는 구문 분석기와 그 장점은 다음과 같습니다. 다음:🎜 - 🎜
python 표준 라이브러리 html.parser
: Python 내장 표준 라이브러리, 강력한 내결함성 🎜 - 🎜
lxml 파서
: 빠르고 내결함성 🎜 - 🎜
html5lib
: 가장 내결함성이 뛰어나고 구문 분석 방법 브라우저와 일치합니다. 🎜
beautifulsoup4
라이브러리의 기본 사용을 보여줍니다. 테스트 코드는 다음과 같습니다. 🎜print(soup.body.div.find_all(['a','p'],recursive=False)) # 传递列表🎜
BeautifulSoup BS 개체 인스턴스화, 페이지 태그 출력 등을 포함하여 간단한 작업을 수행합니다. 🎜<pre class='brush:php;toolbar:false;'>print(soup.find_all(text=&#39;首页&#39;)) # [&#39;首页&#39;]
print(soup.find_all(text=re.compile("^首"))) # [&#39;首页&#39;]
print(soup.find_all(text=["首页",re.compile(&#39;课&#39;)])) # [&#39;橡皮擦的爬虫课&#39;, &#39;首页&#39;, &#39;专栏课程&#39;]</pre>🎜BeautifulSoup 개체를 통해 웹페이지 태그를 직접 호출할 수 있는데 여기에는 문제가 있습니다. BS 개체를 통해 태그를 호출하면 태그 순위가 1위만 나올 수 있습니다. 예를 들어 위 코드에서는 <code>p 태그를 얻었습니다. 더 많은 콘텐츠를 얻으려면 계속 읽으십시오. 🎜🎜<strong>이것을 배운 후에는 BeautifulSoup에 내장된 4개의 객체를 이해해야 합니다: </strong>🎜<ul class=" list-paddingleft-2">
<li>🎜<code>BeautifulSoup
: 기본 개체, 전체 HTML 개체는 일반적으로 태그 개체로 볼 수 있습니다. 🎜
태그
: 태그 개체, 태그는 웹 페이지의 각 노드입니다. 예: 제목, 머리글, p ;🎜NavigableString
: 태그 내부 문자열 🎜Comment
: 주석 개체 , 크롤러의 사용 시나리오는 동일하지 않습니다. 🎜print(soup.find_all(class_ = 'nav')) print(soup.find_all(class_ = 'nav li'))🎜태그 개체 에는
name
및 attrs
라는 두 가지 중요한 속성이 있습니다.🎜print(soup.select('ul[class^="na"]'))🎜위 코드는
name을 얻는 방법을 보여줍니다.
속성 및 attrs
속성의 사용. 여기서 attrs
속성은 사전을 가져오고 해당 값은 키로 얻을 수 있습니다. 🎜🎜태그의 속성 값을 가져옵니다. BeautifulSoup에서는 다음 방법을 사용할 수도 있습니다. 🎜print(soup.select('ul[class*="li"]'))🎜
NavigableString
개체 가져오기 웹페이지 태그를 가져온 후 다음 코드를 통해 태그의 텍스트를 가져와야 합니다. 🎜from bs4 import BeautifulSoup import requests import logging logging.basicConfig(level=logging.NOTSET) def get_html(url, headers) -> None: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=3) except Exception as e: logging.debug("采集异常", e) if res is not None: html_str = res.text soup = BeautifulSoup(html_str, "html.parser") imgs = soup.find_all(attrs={'class': 'lazy'}) print("获取到的数据量是", len(imgs)) datas = [] for item in imgs: name = item.get('alt') src = item["src"] logging.info(f"{name},{src}") # 获取拼接数据 datas.append((name, src)) save(datas, headers) def save(datas, headers) -> None: if datas is not None: for item in datas: try: # 抓取图片 res = requests.get(url=item[1], headers=headers, timeout=5) except Exception as e: logging.debug(e) if res is not None: img_data = res.content with open("./imgs/{}.jpg".format(item[0]), "wb+") as f: f.write(img_data) else: return None if __name__ == '__main__': headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.82 Safari/537.36" } url_format = "http://www.9thws.com/#p{}" urls = [url_format.format(i) for i in range(1, 2)] get_html(urls[0], headers)🎜또한
text
속성과 get_text()
메서드를 사용하여 태그 콘텐츠를 가져올 수도 있습니다. 🎜rrreee🎜 strings
및 stripped_strings
를 사용하여 태그의 모든 텍스트를 가져올 수도 있습니다. 🎜rrreee🎜문서 트리를 순회하는 확장된 태그/노드 선택기🎜🎜직접 하위 노드🎜🎜태그(태그) 객체의 직접 하위 요소, contents
를 사용할 수 있으며 children
속성 획득. 🎜rrreee🎜위의 두 속성은 h2
태그 내의 하위 태그 span
와 같은 직접 하위 노드를 획득하고 분리되지 않습니다. 🎜🎜모든 태그를 가져오려면 생성기를 반환하는 descendants
속성을 사용하세요. 그러면 태그 내의 텍스트를 포함한 모든 태그가 별도로 가져옵니다. 🎜rrreee🎜다른 노드 획득(알고 확인하고 사용하세요)🎜- 🎜
부모
및부모
code >: 직접 상위 노드 및 모든 상위 노드 🎜 - 🎜
next_sibling
,next_siblings
,previous_sibling
,Previous_siblings
: 다음 형제 노드, 아래의 모든 형제 노드, 이전 형제 노드 및 위의 모든 형제 노드를 나타냅니다. 개행 문자도 노드이므로 이러한 속성을 사용할 때는 개행 문자에 주의하세요. - 🎜
next_element
,next_elements
,previous_element
,previous_elements
: 이러한 속성은 각각 이전을 나타냅니다. 노드 또는 다음 노드는 계층적이지 않고 모든 노드에 적용됩니다. 예를 들어 위 코드에서div
노드의 다음 노드는h2
입니다. ,div
노드의 형제 노드는ul
입니다. 🎜
find_all()
함수이고, 프로토타입은 다음과 같습니다. 표시:🎜rrreee- 🎜
name
: 이 매개변수는 태그 태그의 이름입니다(예:find_all). ('p' )
는 모든p
태그를 찾는 것이며 태그 이름 문자열, 정규 표현식 및 목록을 허용할 수 있습니다 🎜 attrs
:传入的属性,该参数可以字典的形式传入,例如attrs={'class': 'nav'}
,返回的结果是 tag 类型的列表;
上述两个参数的用法示例如下:
print(soup.find_all('li')) # 获取所有的 li print(soup.find_all(attrs={'class': 'nav'})) # 传入 attrs 属性 print(soup.find_all(re.compile("p"))) # 传递正则,实测效果不理想 print(soup.find_all(['a','p'])) # 传递列表
recursive
:调用find_all ()
方法时,BeautifulSoup 会检索当前 tag 的所有子孙节点,如果只想搜索 tag 的直接子节点,可以使用参数recursive=False
,测试代码如下:
print(soup.body.div.find_all(['a','p'],recursive=False)) # 传递列表
text
:可以检索文档中的文本字符串内容,与name
参数的可选值一样,text
参数接受标签名字符串、正则表达式、 列表;
print(soup.find_all(text='首页')) # ['首页'] print(soup.find_all(text=re.compile("^首"))) # ['首页'] print(soup.find_all(text=["首页",re.compile('课')])) # ['橡皮擦的爬虫课', '首页', '专栏课程']
limit
:可以用来限制返回结果的数量;kwargs
:如果一个指定名字的参数不是搜索内置的参数名,搜索时会把该参数当作 tag 的属性来搜索。这里要按class
属性搜索,因为class
是 python 的保留字,需要写作class_
,按class_
查找时,只要一个 CSS 类名满足即可,如需多个 CSS 名称,填写顺序需要与标签一致。
print(soup.find_all(class_ = 'nav')) print(soup.find_all(class_ = 'nav li'))
还需要注意网页节点中,有些属性在搜索中不能作为kwargs
参数使用,比如html5
中的 data-*
属性,需要通过attrs
参数进行匹配。
与
find_all()
方法用户基本一致的其它方法清单如下:
find()
:函数原型find( name , attrs , recursive , text , **kwargs )
,返回一个匹配元素;find_parents(),find_parent()
:函数原型find_parent(self, name=None, attrs={}, **kwargs)
,返回当前节点的父级节点;find_next_siblings(),find_next_sibling()
:函数原型find_next_sibling(self, name=None, attrs={}, text=None, **kwargs)
,返回当前节点的下一兄弟节点;find_previous_siblings(),find_previous_sibling()
:同上,返回当前的节点的上一兄弟节点;find_all_next(),find_next(),find_all_previous () ,find_previous ()
:函数原型find_all_next(self, name=None, attrs={}, text=None, limit=None, **kwargs)
,检索当前节点的后代节点。
CSS 选择器 该小节的知识点与pyquery
有点撞车,核心使用select()
方法即可实现,返回数据是列表元组。
通过标签名查找,
soup.select("title")
;通过类名查找,
soup.select(".nav")
;通过 id 名查找,
soup.select("#content")
;通过组合查找,
soup.select("div#content")
;通过属性查找,
soup.select("div[id='content'")
,soup.select("a[href]")
;
在通过属性查找时,还有一些技巧可以使用,例如:
^=
:可以获取以 XX 开头的节点:
print(soup.select('ul[class^="na"]'))
*=
:获取属性包含指定字符的节点:
print(soup.select('ul[class*="li"]'))
二、爬虫案例
BeautifulSoup 的基础知识掌握之后,在进行爬虫案例的编写,就非常简单了,本次要采集的目标网站 ,该目标网站有大量的艺术二维码,可以供设计大哥做参考。
下述应用到了 BeautifulSoup 模块的标签检索与属性检索,完整代码如下:
from bs4 import BeautifulSoup import requests import logging logging.basicConfig(level=logging.NOTSET) def get_html(url, headers) -> None: try: res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=3) except Exception as e: logging.debug("采集异常", e) if res is not None: html_str = res.text soup = BeautifulSoup(html_str, "html.parser") imgs = soup.find_all(attrs={'class': 'lazy'}) print("获取到的数据量是", len(imgs)) datas = [] for item in imgs: name = item.get('alt') src = item["src"] logging.info(f"{name},{src}") # 获取拼接数据 datas.append((name, src)) save(datas, headers) def save(datas, headers) -> None: if datas is not None: for item in datas: try: # 抓取图片 res = requests.get(url=item[1], headers=headers, timeout=5) except Exception as e: logging.debug(e) if res is not None: img_data = res.content with open("./imgs/{}.jpg".format(item[0]), "wb+") as f: f.write(img_data) else: return None if __name__ == '__main__': headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/93.0.4577.82 Safari/537.36" } url_format = "http://www.9thws.com/#p{}" urls = [url_format.format(i) for i in range(1, 2)] get_html(urls[0], headers)
本次代码测试输出采用的 logging
模块实现,效果如下图所示。 测试仅采集了 1 页数据,如需扩大采集范围,只需要修改 main
函数内页码规则即可。 ==代码编写过程中,发现数据请求是类型是 POST,数据返回格式是 JSON,所以本案例仅作为 BeautifulSoup 的上手案例吧==
위 내용은 Python beautifulsoup4 모듈을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)
