使用 Python 建立自訂抓取工具：操作指南
已發表: 2024-05-31使用 Python 進行網頁抓取簡介
網路抓取是一種用於從網站提取資料的策略技術。 此過程會自動從網頁檢索訊息，將非結構化資料轉換為企業可用於多種策略營運的結構化資料。 鑑於資料產生的指數級成長以及資料驅動決策提供的競爭優勢，使用 Python 進行網路抓取現已成為各行業營運和策略框架不可或缺的一部分。
由於其強大的功能和支援性的生態系統，Python 是開發自訂網頁抓取解決方案的首選程式語言。 以下是 Python 對於商業應用程式特別有利的原因：
來源：redswitches
- 易於使用和可讀性：Python 簡單的語法確保腳本易於編寫和維護，這對於希望快速適應市場變化的企業至關重要。
- 全面的函式庫：Python 提供了專門的函式庫，例如 BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium。 這些工具簡化了與資料檢索、HTML 解析和瀏覽器自動化相關的任務，從而顯著縮短了開發時間。
- 可擴展性：Python的靈活性支援開發用於小規模資料需求的簡單腳本和用於大規模企業資料處理的複雜系統。
- 強大的社群支援：廣泛的 Python 開發人員社群是故障排除、更新和持續學習的寶貴資源，可確保業務解決方案保持最新且有效。
設定Python環境
開始使用 Python 進行網頁抓取需要正確配置的環境。 以下是如何設定係統以確保使用 Python 專案進行網頁抓取的一切順利運作。
安裝Python
首先，您需要安裝Python。 建議從Python官方網站下載最新版本的Python 3。 此版本包含所有最新功能和改進。 您可以透過開啟命令提示字元或終端機並輸入 python –version 來驗證安裝。 此指令應顯示版本號，確認 Python 已準備好使用。
建立虛擬環境
最佳實務是為 Python 專案使用虛擬環境。 這會將專案的程式庫與全域 Python 安裝隔離開來，並防止專案依賴項之間發生衝突。 若要建立虛擬環境，請導航至終端中的專案目錄並執行：
python -m venv 環境
這裡，env是虛擬環境資料夾的名稱； 您可以將其命名為任何您喜歡的名稱。 若要啟動虛擬環境，請使用以下命令：
在 Windows 上：
envScripts激活
在 macOS 和 Linux 上：
源環境/bin/激活
安裝軟體包
設定並啟動環境後，您可以安裝網頁抓取所需的 Python 套件。 最常用的套件是用於發出 HTTP 請求的 requests 和用於解析 HTML 和 XML 文件的 BeautifulSoup。 透過執行以下命令安裝這些軟體包：
pip 安裝請求 beautifulsoup4
此命令會取得最新版本的 requests 和 BeautifulSoup 並將它們安裝在您的虛擬環境中。
驗證 Python 安裝
為了確保安裝成功並且正確安裝軟體包，您可以在 Python shell 中匯入它們。 只需在命令列中輸入 python 開啟 shell，然後輸入：
導入請求
import bs4 # bs4 是 BeautifulSoup 的包名
如果沒有錯誤，則說明套件已正確安裝，您就可以開始使用 Python 進行網頁抓取了！
此設定為任何使用 Python 專案進行網頁抓取提供了堅實的基礎，使您能夠有效地使用 Python 並乾淨地管理專案依賴項。
HTML 與 CSS 選擇器基礎知識
網頁是使用 HTML（超文本標記語言）建構的，它透過使用元素和標籤來建立內容。 這些元素是任何網頁的構建塊，涵蓋從標題和段落到連結和圖像的所有內容。 對於任何使用 Python 進行網頁抓取的人來說，對 HTML 的基本了解是必不可少的，因為它構成瞭如何查找和提取所需資料的基礎。
HTML結構
HTML 文件的結構為元素樹，從 <html> 標籤開始，然後是 <head> 和 <body> 部分。 <head> 包含元資料以及腳本和樣式表的鏈接，而 <body> 包含網頁上顯示的實際內容。 <body> 中的元素是使用標籤定義的，例如用於段落的 <p>、用於超連結的 <a>、用於表格的 <table> 等等。 每個元素還可以具有類別、id 和樣式等屬性，這些屬性提供有關元素的附加資訊或更改其外觀和行為。
CSS 選擇器
資料來源：阿塔圖斯
CSS（層疊樣式表）選擇器是用來選擇要設定樣式或操作的元素的模式。 抓取 Web 資料時，CSS 選擇器可讓您定位要從中提取資訊的特定元素。 CSS 選擇器有多種類型：
- 按標籤名稱鍵入選擇器目標元素。 例如，p 選擇所有 <p> 元素。
- 類別選擇器使用元素的類別屬性進行選擇。 例如，.menu 選擇所有 class=”menu” 的元素。
- ID 選擇器根據 id 屬性定位元素。 例如，#header 選擇 id=”header” 的元素。
- 屬性選擇器根據給定屬性的存在或值來尋找元素。 例如，[href] 選擇所有具有 href 屬性的元素。
使用 HTML 和樣式選擇器進行抓取
為了有效地從網頁中抓取數據，您需要檢查頁面並了解其結構。 這通常是使用 Chrome 或 Firefox 等網頁瀏覽器中的開發人員工具來完成的。 在這裡，您可以查看 HTML 並確定哪些元素包含您要抓取的資料。 一旦確定，您可以使用 CSS 選擇器來精確定位這些元素。
例如，如果您有興趣從網頁中抓取新聞標題列表，您可能會發現每個標題都包含在具有「news-item」類別的 div 元素內的 <h1> 標記中。 其 CSS 選擇器可以是 div.news-item h1，它選擇屬於「news-item」類別的 <div> 元素子級的所有 <h1> 元素。
建立您的第一個 Python 抓取腳本
編寫 Python 腳本來從網頁中抓取資料一開始似乎令人畏懼，但透過將流程分解為可管理的步驟，您可以立即開始抓取資料。 這是使用 requests 和 BeautifulSoup 程式庫建立第一個 Python 抓取腳本的簡單指南。
第 1 步：安裝所需的庫
在開始之前，請確保您的系統上安裝了 Python。 然後，您需要安裝兩個 Python 程式庫：用於取得網頁的 requests 和用於解析 HTML 內容的 BeautifulSoup。 使用 pip 安裝這些函式庫：
pip 安裝請求 beautifulsoup4
第2步：導入庫
透過導入必要的庫來啟動腳本。 建立一個新的Python檔案並在頂部寫入以下程式碼：
導入請求
從 bs4 匯入 BeautifulSoup
第三步：取得網頁
選擇您要抓取的網頁的 URL。 使用 requests.get() 函數來取得頁面。 此函數檢索網頁並將回應儲存在變數中：
url = 'http://example.com' # 替換為實際 URL
回應 = requests.get(url)
第四步：解析HTML內容
取得網頁後，您需要解析 HTML 內容。 使用BeautifulSoup解析response.content並建立一個BeautifulSoup物件：
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
第 5 步：提取數據
決定您要提取哪些資料。 例如，如果您想要從網頁中抓取所有標題（包含在 <h1> 標籤內），您可以使用 BeautifulSoup 中的 find_all() 方法：
標題 = soup.find_all('h1')
對於標題中的標題：
列印（標題.text.strip（））
此程式碼片段將尋找所有 <h1> 標籤，循環遍歷它們，並列印每個標籤內的文字。
第 6 步：處理數據
提取資料後，您可能希望將其儲存在檔案或資料庫中，或清理它以進行分析。 為簡單起見，我們將標題寫入文字檔：
以 open('headings.txt', 'w') 作為檔案：
對於標題中的標題：
file.write(f”{heading.text.strip()}n”)
第 7 步：運行腳本
儲存腳本並從命令列運行它：
python 你的腳本名稱.py
將 your_script_name.py 替換為 Python 檔案的名稱。 檢查輸出以確保您的腳本正常運作。
可以擴展和修改此基本腳本以從各個網站抓取不同類型的資料。 當您變得更加熟悉時，您可以開始使用 Python 技術和工具探索更進階的網頁抓取。
克服常見的資料擷取挑戰
來源：xtract
透過網頁抓取進行資料擷取可能會帶來許多挑戰，特別是在處理複雜的網站結構或動態內容時。 了解這些挑戰並了解如何應對這些挑戰對於有效的資料收集至關重要。 以下是您可能會遇到的一些常見問題以及克服這些問題的策略：
- 處理分頁
許多網站使用分頁來組織跨多個頁面的大量數據，這可能會使數據提取過程變得複雜。
解決方案：要處理分頁，您需要自動化存取每個頁面並提取所需資料的過程。 這通常涉及識別網站用於分頁的 URL 模式，並在腳本中合併循環以迭代所有頁面。 例如，如果 URL 透過簡單的查詢參數（例如 page=1、page=2）更改，您可以在腳本中動態建構這些 URL：
base_url = 'http://example.com/items?page='
對於範圍內的 i（1，頁數 + 1）：
url = f”{base_url}{i}”
回應 = requests.get(url)
# 如前所述解析並提取數據
- 抓取動態內容
有些網站使用 JavaScript 動態載入其內容，這意味著您需要的資料可能不會出現在簡單 HTTP 請求傳回的 HTML 中。
解決方案：對於嚴重依賴 JavaScript 的網站，通常需要 Selenium 或 Puppeteer 等可以自動化真正瀏覽器的工具。 這些工具可以像使用者一樣與網頁互動（點擊按鈕、捲動等），並且可以抓取動態載入的資料：
從硒導入網路驅動程式
driver = webdriver.Chrome() # 或 webdriver.Firefox() 等
driver.get('http://example.com/dynamic_content')
# 與頁面互動的程式碼位於此處
資料 = driver.find_element_by_id('data').text
列印（數據）
驅動程式.quit()
- 處理速率限制和 IP 封鎖
如果您在短時間內發送過多請求，網站可能會實施速率限製或封鎖您的 IP。
解決方案：為了避免被禁止或受到速率限制，您應該：
- 以較慢的速度發出請求。 在抓取循環中實施延遲或睡眠間隔。
- 輪換 IP 位址和用戶代理。 使用代理和更改用戶代理可以幫助模仿不同的用戶並降低被封鎖的風險。
導入時間
隨機導入
對於 url 中的 url：
time.sleep(random.randint(1, 5)) # 模仿人類行為的隨機睡眠
response = requests.get(url, headers={'User-Agent': '您的使用者代理字串'})
# 解析回應
儲存和管理抓取的數據
一旦您成功地從網路上抓取數據，下一個關鍵步驟就是有效地儲存和管理它。 正確的資料儲存不僅可以確保您的資料保持井井有條且可訪問，還可以增強資料處理工作流程的可擴展性。 以下是儲存和管理您抓取的資料的一些提示和最佳實踐：
選擇正確的儲存格式
儲存抓取的資料的格式會對您以後使用它的方式產生重大影響。 常見的格式包括：
- CSV（逗號分隔值） ：非常適合結構簡單的表格資料。 它受到廣泛支持，並且可以輕鬆導入到電子表格軟體或資料庫中。
- JSON（JavaScript 物件表示法） ：最適合分層或巢狀資料。 JSON 在 Web 應用程式中備受青睞，可以直接在 JavaScript 環境中使用。
- XML（可擴展標記語言） ：對於具有複雜結構的資料或當您需要支援元資料的自描述格式時非常有用。
使用資料庫處理大規模數據
對於更廣泛或更複雜的資料收集，資料庫由於其可擴展性和高級查詢功能而更適合：
- 關聯式資料庫（例如 MySQL、PostgreSQL） ：非常適合適合表格和行的結構化資料。 SQL 資料庫支援複雜查詢，是資料完整性和交易操作的理想選擇。
- NoSQL 資料庫（例如 MongoDB、Cassandra） ：更適合非結構化或半結構化數據，或資料模式可能隨時間演變的情況。 它們具有高度可擴展性，專為跨大型資料集提供高效能而設計。
資料完整性和驗證
確保抓取資料的準確性和完整性至關重要：
- 在抓取過程中實施檢查以驗證資料格式（例如日期、數字）。
- 定期更新資料抓取腳本以適應來源網站佈局或架構的變化。
高效率的資料管理實踐
有效管理大型資料集是保持效能的關鍵：
- 定期備份：安排定期備份資料以防止資料遺失。
- 資料索引：在資料庫中使用索引來加快查詢時間並改善存取模式。
- 批次：對於大規模資料操作或分析，請考慮使用批次框架，例如 Apache Hadoop 或 Spark。
自動數據更新
Web 資料可能會頻繁更改，因此設定自動腳本來定期更新資料是有益的：
- 使用 cron 作業（在 Linux 上）或工作排程器（在 Windows 上）定期執行抓取腳本。
- 監控抓取操作的運作狀況和效能，以及時發現並解決錯誤。
安全考慮
儲存敏感或個人資料時請牢記安全：
- 遵守資料保護法規（例如 GDPR、CCPA），確保您合法處理資料。
- 對傳輸中和靜態的敏感資料進行加密。
使用 Python 將資料儲存在 CSV 中的範例：
- 以下是如何使用 Python 將抓取的資料儲存到 CSV 檔案中的簡單範例：
導入csv
data = [{'名稱': '產品A', '價格': '10'}, {'名稱': '產品B', '價格': '20'}]
鍵 = 資料[0].keys()
以 open('products.csv', 'w', newline=”) 作為輸出檔：
dict_writer = csv.DictWriter(output_file, 鍵)
dict_writer.writeheader()
dict_writer.writerows(資料)
綜上所述
憑藉工具包中有效的網路抓取、資料儲存和管理的基礎，您已經做好了將原始資料轉化為有價值的見解的準備。 從獲取數據到將其轉化為可操作的情報的過程對於推動您的業務決策和戰略計劃至關重要。 立即聯絡 PromptCloud，探索我們客製化的資料抓取服務如何為您的專案提供支援。 深入了解數據驅動決策的世界，立即開始轉換您的數據方法。