Python 3.x에서 beautifulsoup 모듈을 사용하여 웹 페이지를 구문 분석하는 방법
Python 3.x에서 웹 페이지 구문 분석을 위해 Beautiful Soup 모듈을 사용하는 방법
소개:
웹 개발 및 데이터 크롤링 중에 일반적으로 웹 페이지에서 필요한 데이터를 크롤링해야 합니다. 웹페이지의 구조는 더 복잡한 경우가 많으며 정규식을 사용하여 데이터를 찾고 추출하는 것이 어렵고 번거로울 수 있습니다. 이때 Beautiful Soup은 웹 페이지의 데이터를 쉽게 구문 분석하고 추출하는 데 도움이 되는 매우 효과적인 도구가 됩니다.
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Beautiful Soup 소개
Beautiful Soup은 HTML 또는 XML 파일에서 데이터를 추출하는 데 사용되는 Python 타사 라이브러리입니다. lxml, html5lib 등과 같은 Python 표준 라이브러리의 HTML 파서를 지원합니다.
먼저 pip를 사용하여 Beautiful Soup 모듈을 설치해야 합니다.pip install beautifulsoup4
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라이브러리 가져오기
설치가 완료된 후 해당 기능을 사용하려면 Beautiful Soup 모듈을 가져와야 합니다. 동시에 웹 콘텐츠를 얻으려면 요청 모듈도 가져와야 합니다.import requests from bs4 import BeautifulSoup
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웹 페이지 콘텐츠를 얻기 위해 HTTP 요청 시작
# 请求页面 url = 'http://www.example.com' response = requests.get(url) # 获取响应内容,并解析为文档树 html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
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태그 선택기
Beautiful Soup을 사용하여 웹 페이지를 구문 분석하기 전에 먼저 태그 선택 방법을 이해해야 합니다. Beautiful Soup은 간단하고 유연한 태그 선택 방법을 제공합니다.# 根据标签名选择 soup.select('tagname') # 根据类名选择 soup.select('.classname') # 根据id选择 soup.select('#idname') # 层级选择器 soup.select('father > son')
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태그 콘텐츠 가져오기
태그 선택기에 따라 필수 태그를 선택한 후 일련의 방법을 사용하여 태그 콘텐츠를 가져올 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법입니다:# 获取标签文本 tag.text # 获取标签属性值 tag['attribute'] # 获取所有标签内容 tag.get_text()
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전체 예제
여기 뷰티플수프를 사용하여 웹페이지를 구문 분석하고 필요한 데이터를 얻는 방법을 보여주는 완전한 예제가 있습니다.import requests from bs4 import BeautifulSoup # 请求页面 url = 'http://www.example.com' response = requests.get(url) # 获取响应内容,并解析为文档树 html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') # 选择所需标签 title = soup.select('h1')[0] # 输出标签文本 print(title.text) # 获取所有链接标签 links = soup.select('a') # 输出链接的文本和地址 for link in links: print(link.text, link['href'])
요약:
이 글의 소개를 통해 우리는 Python에서 웹 페이지 구문 분석을 위해 Beautiful Soup 모듈을 사용하는 방법을 배웠습니다. 선택기를 통해 웹 페이지에서 태그를 선택한 다음 해당 방법을 사용하여 태그의 내용과 속성 값을 얻을 수 있습니다. Beautiful Soup은 웹 페이지를 구문 분석하는 편리한 방법을 제공하고 개발 작업을 크게 단순화하는 강력하고 사용하기 쉬운 도구입니다.
위 내용은 Python 3.x에서 beautifulsoup 모듈을 사용하여 웹 페이지를 구문 분석하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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