Bagaimana untuk mengikis data web dalam Python

Cara merangkak data rangkaian dalam Python

Merangkak data web merujuk kepada proses mendapatkan maklumat daripada Internet, dalam Python , terdapat banyak perpustakaan berkuasa yang boleh membantu kami mencapai matlamat ini. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk merangkak data rangkaian dan memberikan contoh kod khusus.

1. Pasang perpustakaan yang diperlukan
   Sebelum kita mula, kita perlu memasang beberapa perpustakaan yang diperlukan. Antaranya, tiga perpustakaan berikut paling kerap digunakan:
2. urllib: digunakan untuk mendapatkan data daripada URL
3. permintaan: perpustakaan permintaan rangkaian yang lebih maju dan ringkas
4. BeautifulSoup: Perpustakaan untuk menghuraikan kod HTML

Anda boleh memasang perpustakaan ini secara individu menggunakan arahan berikut:

pip install urllib
pip install requests
pip install BeautifulSoup

#🎜🎜🎜🎜🎜🎜🎜 #Dapatkan data melalui URL
2. Menggunakan perpustakaan urllib boleh mendapatkan data daripada URL dengan mudah. Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara untuk mendapatkan kod HTML halaman web melalui URL:

   import urllib
   
   url = "https://www.example.com"
   response = urllib.request.urlopen(url)
   html = response.read().decode('utf-8')
   print(html)

   
   Dalam kod di atas, kami mula-mula menentukan URL untuk merangkak, dan kemudian menggunakan urllib. request.urlopen() Fungsi membuka URL. Hasil yang dikembalikan ialah objek seperti fail dan kami boleh menggunakan kaedah read() untuk membaca kandungannya. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi decode() untuk menyahkod kandungan ke dalam format UTF-8 dan mengeluarkan hasilnya.

   urllib.request.urlopen()函数打开URL。返回的结果是一个类文件对象，我们可以使用read()方法读取其中的内容。最后，我们使用decode()函数将内容解码为UTF-8格式，并输出结果。

3. 使用requests库进行网络请求
   相较于urllib库，requests库更加方便和强大。下面是一个使用requests库的示例：

   import requests
   
   url = "https://www.example.com"
   response = requests.get(url)
   html = response.text
   print(html)

   在上述代码中，我们使用requests.get()函数发送GET请求，并将返回的结果保存在response变量中。我们可以使用text属性访问响应的内容，并输出结果。

4. 解析HTML代码
   在进行网页抓取之后，我们通常需要解析HTML代码以提取我们所需的数据。这时候可以使用BeautifulSoup库。以下是一个使用BeautifulSoup库解析HTML代码的示例：

   from bs4 import BeautifulSoup
   
   url = "https://www.example.com"
   response = requests.get(url)
   html = response.text
   
   soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
   title = soup.title.text
   print(title)

   在上述代码中，我们首先使用requests.get()

   Gunakan perpustakaan permintaan untuk permintaan rangkaian
Berbanding dengan perpustakaan urllib, perpustakaan permintaan adalah lebih mudah dan berkuasa. Berikut ialah contoh menggunakan perpustakaan permintaan:

rrreee

Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi requests.get() untuk menghantar permintaan GET dan menyimpan yang dikembalikan mengakibatkan pembolehubah respons. Kita boleh menggunakan atribut text untuk mengakses kandungan respons dan mengeluarkan hasilnya.

#🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜#Menghuraikan kod HTML#🎜🎜#Selepas mengikis web, biasanya kami perlu menghuraikan kod HTML untuk mengekstrak data yang kami perlukan. Pada masa ini, anda boleh menggunakan perpustakaan BeautifulSoup. Berikut ialah contoh menggunakan perpustakaan BeautifulSoup untuk menghuraikan kod HTML: #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan fungsi requests.get() untuk mendapatkan HTML kod halaman web, dan kemudian buat objek A BeautifulSoup dan hantar kod HTML kepadanya sebagai parameter. Dengan menggunakan kaedah dan sifat objek BeautifulSoup, kita boleh mendapatkan elemen tertentu dalam halaman web dengan mudah. #🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜#Ringkasnya, anda boleh menggunakan Python untuk mengikis data rangkaian. Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara menggunakan urllib dan meminta perpustakaan untuk mendapatkan kod HTML halaman web dan menggunakan perpustakaan BeautifulSoup untuk menghuraikan kod HTML. Sudah tentu, ini hanyalah pengenalan asas kepada pengikisan web, dan terdapat banyak ciri dan teknik yang boleh anda terokai. Saya doakan anda berjaya dalam perjalanan mengikis web anda! #🎜🎜#

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk mengikis data web dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!