抓取网页数据(WebScrapping以非格式从网站中提取大量数据的技术。)

　　抓取网页数据(WebScrapping以非格式从网站中提取大量数据的技术。)

　　使用 Python 进行 Web Scraping 什么是 Web Scraping？

　　Web Scraping 是一种从多个 网站 中提取大量数据的技术。术语“爬行”是指从另一个来源（网页）获取信息并将其保存到本地文件。示例：假设您正在开展一个名为“手机比较网站”的项目，您需要手机价格、评级和型号名称来比较不同的手机。如果您通过检查各个站点来采集这些详细信息，则将花费很多时间。在这种情况下，网络报废起着重要的作用，只需编写几行代码，就可以得到想要的结果。

　　Web Scrapping 以非结构化格式从 网站 中提取数据。它有助于采集这些非结构化数据并将其转换为结构化形式。

　　初创公司更喜欢网络报废，因为它是一种无需与数据销售公司合作即可获取大量数据的廉价且有效的方式。

　　网上报废合法吗？

　　这里出现了在线报废是否合法的问题。答案是一些 网站 在合法使用时允许这样做。网页抓取只是一种工具，您可以正确或错误地使用它。

　　如果有人试图抓取非公开数据，则网络抓取是非法的。并非所有人都可以访问非公开数据；如果您试图提取此类数据是违法的。

　　有多种工具可用于从 网站 中抓取数据，例如：

　　为什么要报废一个网页？

　　正如我们上面所讨论的，网络抓取用于从 网站 中提取数据。但是我们应该知道如何使用这些原创数据。这些原创数据可用于各个领域。我们来看看网络报废的用法：

　　它被广泛用于从多个在线购物网站 中采集数据并比较产品价格并做出有利可图的定价决策。使用网络报废数据进行价格监控使公司能够了解市场状况并促进动态定价。它确保他们始终是一家优于其他公司的公司。

　　eb 废料是市场趋势分析的理想选择。它正在深入了解特定市场。大型组织需要大量数据，而网络过时为数据提供了有保证的可靠性和准确性。

　　许多公司使用个人电子邮件数据进行电子邮件营销。他们可以向特定的受众进行营销。

　　单个新闻周期可能会对您的业务产生重大影响或真正威胁。如果您的公司依赖于某个组织的新闻分析，那么它通常会出现在新闻中。因此，网络抓取为监控和解析最关键的故事提供了终极解决方案。新闻文章 和社交媒体平台可以直接影响股市。

　　Web Scrapping 在从 Twitter、Facebook 和 Instagram 网站 等社交媒体中提取数据以查找热门话题方面发挥着重要作用。

　　从 网站 中捕获大数据集，例如一般信息、统计数据、温度等，并进行分析以进行调查或研发。

　　为什么使用 Python 进行网页抓取？

　　还有其他流行的编程语言，但是为什么我们选择 Python 而不是其他编程语言进行网页抓取呢？下面我们将描述 Python 的特性列表，这些特性使其成为网络抓取最有用的编程语言。

　　在 Python 中，我们不需要为变量定义数据类型；我们可以在需要的地方直接使用该变量。它可以节省时间并使任务更快。Python 定义了它的类来识别变量的数据类型。

　　Python 附带了广泛的库，例如 NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy 等，它们为各种用途提供了灵活性。它适用于几乎所有新兴领域，以及用于提取数据和进行操作的网络抓取。

　　网页报废的目的是节省时间。但是如果你花更多的时间写代码呢？这就是我们使用 Python 的原因，因为它可以在几行代码中执行一项任务。

　　Python是开源的，这意味着每个人都可以免费使用。它拥有世界上最大的社区之一，如果您的 Python 代码有任何问题，您可以在其中寻求帮助。

　　网页抓取的基础知识

　　网络爬虫由两部分组成：网络爬虫和网络爬虫。简单地说，爬行动物是马，爬行动物是战车。爬虫引导爬虫并提取请求的数据。让我们看看网络报废的这两个组成部分：

　　网络爬虫通常被称为“蜘蛛”。它是一种人工智能技术，通过给定的链接浏览互联网以索引和搜索内容。它搜索程序员询问的相关信息。

　　刮刀

　　网络爬虫是一种专门的工具，旨在快速有效地从多个 网站 中提取数据。根据项目的不同，网络爬虫的设计和复杂性差异很大。

　　网络报废如何工作？

　　这些是执行网页抓取的以下步骤。让我们了解网络抓取的工作原理。

　　步骤 1：找到要抓取的 URL

　　首先，您应该根据您的项目了解数据的需求。网页或 网站 收录大量信息。这就是为什么只丢弃相关信息的原因。简单来说，开发人员应该熟悉数据需求。

　　步骤 - 2：检查页面

　　数据以原创 HTML 格式提取，必须仔细解析并减少原创数据中的噪声。在某些情况下，数据可以像姓名和地址一样简单，也可以像高维天气和股市数据一样复杂。

　　步骤 - 3：编写代码

　　编写代码以提取信息、提供相关信息并运行代码。

　　步骤 - 4：将数据存储在文件中

　　以所需的 csv、xml、JSON 文件格式存储此信息。

　　网页抓取入门

　　Python 有大量的库，也为网页抓取提供了一个非常有用的库。让我们了解Python所需的库。

　　用于网页抓取的库

　　

pip install selenium

　　注意 - 最好使用 PyCharm IDE。

　　用于数据操作和分析的 Pandas 库。它用于提取数据并以所需的格式存储。

　　BeautifulSoup 是一个 Python 库，用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。它主要是为网页抓取而设计的。它与解析器一起工作，以提供一种自然的方式来导航、搜索和修改解析树。BeautifulSoup 的最新版本是 4.8.1。

　　让我们仔细看看 BeautifulSoup 库。

　　BeautifulSoup 的安装

　　您可以通过键入以下内容来安装 BeautifulSoup：

　　

pip install bs4

　　安装解析器

　　BeautifulSoup 支持 HTML 解析器和几个第三方 Python 解析器。您可以根据您的依赖关系安装它们中的任何一个。BeautifulSoup 的解析器列表如下：

　　解析器的典型用法

　　用于 Python 的 html.parser

　　BeautifulSoup（标签，“html.parser”）

　　lxml 的 HTML 解析器

　　BeautifulSoup（标签，“lxml”）

　　lxml 的 XML 解析器

　　BeautifulSoup（标签，“lxml-xml”）

　　html5lib

　　BeautifulSoup（标签，“html5lib”）

　　我们建议您安装 html5lib 解析器，因为它适用于较新版本的 Python，或者您可以安装 lxml 解析器。

　　在终端中键入以下命令：

　　

pip install html5lib

　　BeautifulSoup 用于将复杂的 HTML 文档转换为复杂的 Python 对象树。但是有一些最常用的基本类型的对象：

　　一个 Tag 对象对应于一个 XML 或 HTML 原创文档。

　　

soup = bs4.BeautifulSoup("Extremely bold)

tag = soup.b

type(tag)

　　输出：

　　标签收录许多属性和方法，但标签最重要的特性是名称和属性。

　　每个标签都有一个名称，可以通过 .name 访问：

　　

tag.name

　　一个标签可以有任意数量的属性。该标签有一个属性“id”，其值为“boldest”。我们可以通过将标签视为字典来访问标签的属性。

　　

tag[id]

　　我们可以添加、删除和修改标签的属性。它可以通过使用标签作为字典来完成。

　　

# add the element

tag['id'] = 'verybold'

tag['another-attribute'] = 1

tag

# delete the tag

del tag['id']

　　在 HTML5 中，某些属性可以有多个值。类（由多个 css 组成）是最常见的多值属性。其他属性是 rel、rev、accept-charset、headers 和 accesskey。

　　

class_is_multi= { '*' : 'class'}

xml_soup = BeautifulSoup('', 'xml', multi_valued_attributes=class_is_multi)

xml_soup.p['class']

# [u'body', u'strikeout']

　　BeautifulSoup 中的字符串是指标签中的文本。BeautifulSoup 使用 NavigableString 类来收录这些文本位。

　　

tag.string

# u'Extremely bold'

type(tag.string)

#

　　字符串是不可变的，这意味着它不能被编辑。但是可以使用 replace_with() 将其替换为另一个字符串。

　　

tag.string.replace_with("No longer bold")

tag

　　在某些情况下，如果您想在 BeautifulSoup 之外使用 NavigableString，unicode() 可以帮助将其转换为普通的 Python Unicode 字符串。

　　BeautifulSoup 对象将完整的解析文档作为一个整体来表示。在很多情况下，我们可以将其用作 Tag 对象。这意味着它支持导航树和搜索树中描述的大多数方法。

<p>

doc=BeautifulSoup("INSERT FOOTER HERE