Semalt: Hvordan bruges Python til at skrabe et websted?

Data spiller en kritisk rolle i undersøgelserne, ikke sandt? Det kan føre til en ny måde at se på tingene på og udvikle anden indsigt. Det mest uheldige er, at de data, du leder efter, normalt ikke er tilgængelige. Du kan finde det på Internettet, men det er muligvis ikke i et format, der kan downloades. I et sådant tilfælde kan du bruge skrabeteknikken til at programmere og indsamle de data, du har brug for.

Der er adskillige skrabningsmetoder og programmeringssprog, der kan hjælpe gennem denne proces. Denne artikel vil guide dig, hvordan du bruger pythonsproget til at skrabe et websted. Du får en masse indsigt i betjeningen af websider. Du vil også forstå, hvordan udviklere strukturerer data på ethvert websted.

Det bedste udgangspunkt er at downloade og installere Anaconda Python Distribution på din computermaskine. Du kan også tage nogle tutorials om det grundlæggende i dette programmeringssprog. Det bedste sted at modregne kunne være Codecademy, især hvis du ikke har nogen idé på dette felt.

Denne guide vil gøre brug af Polk Country's nuværende fortegnelseswebsted for indsatte. Vi guider dig om, hvordan du bruger et Python-script til at udpakke en liste over indsatte og få nogle data som bopæl og race for hver indsatte. Hele scriptet, som vi vil føre dig igennem, er gemt og åbent på GitHub. Dette er en af de populære online platforme, der tillader deling af computerkoder. Koderne har en lang liste med kommentarer, der kan være til stor hjælp for dig.

Når du skraber et vilkårligt sted, er det første værktøj, du leder efter, en webbrowser. De fleste af browserne giver brugerne HTML-inspektionsværktøjer, der hjælper med at løfte motor-bugtsluge og lære siderstrukturen at forstå. Den måde, du får adgang til hvert værktøj, varierer fra en browser til en anden. Imidlertid er bærebjælken 'visningssidekilden', og du kan få den ved at højreklikke på siden direkte.

Når du ser HTML-kilden på siden, tilrådes det at angive detaljerede oplysninger om linkene til den indsatte i tabelrader pænt. Det næste trin er at skrive et script, som vi vil bruge til at udtrække disse oplysninger. De to Python-pakker, som vi skal bruge i den tunge løfteproces, er den smukke suppe og anmodninger. Sørg for at installere dem, før du begynder at køre koden.

Webskrabscriptet gør tre ting. Disse inkluderer indlæsning af oversigtsiderne og udtrækning af links til detaljsiderne, indlæsning af hver detaljside og udpakning af data og udskrivning af de udpakkede data afhængigt af hvordan de filtreres som bopælsbyen. Når du forstår dette, er det næste trin at begynde kodningsprocessen ved hjælp af den smukke suppe og anmodninger.

Først skal du logge indlægssidens logisk vha. URL-adressen for request.get og derefter bruge den smukke suppe til at rense den. Derefter udtrækker vi linket til detaljsiderne ved at gå gennem hver række. Efter at have analyseret de indsatte oplysninger, er det næste trin at udtrække køn, alder, race, bookingtid og navneværdier til ordbogen. Hver indsatte får sin ordbog, og alle ordbøger vil blive knyttet til den indsatte's liste. Endelig skal du løbe over løbets og byens værdier, før du endelig udskriver din liste.

mass gmail