Python에서 사이트를 긁는 방법에 대한 Semalt의 유익한 가이드

데이터 추출의 중요성은 무시할 수 없습니다! 웹 사이트에서 정보를 추출하는 다양한 방법, 기술, 방법 및 소프트웨어가 있습니다. API와 Python은 아마도 데이터 를 수집하고 긁어내는 가장 강력하고 강력한 기술 일 것입니다.

파이썬에서 웹 스크래핑 :

웹 스크래핑은 다른 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 방법입니다. 이 기술은 주로 원시 또는 비정형 데이터 (HTML 형식)를 체계화 된 데이터 (스프레드 시트 및 데이터베이스)로 변환하는 데 중점을 둡니다. Python 기반 라이브러리를 사용하여 다양한 웹 스크래핑 작업을 수행 할 수 있습니다.

Python은 Guido van Rossum이 개발 한 고급 프로그래밍 언어입니다. 자동 메모리 관리 시스템과 데이터를 추출하는 동적 시스템이 특징입니다. 파이썬은 명령형, 절차 적, 기능적 및 객체 지향과 같은 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원합니다.

데이터 추출에 필요한 라이브러리 :

웹 사이트에서 데이터를 쉽게 추출하는 데 도움이되는 수많은 Python 라이브러리를 찾을 수 있습니다. 그러나 Urllib2 및 BeautifulSoup은 이점을 얻을 수있는 두 가지 고유 한 라이브러리 또는 모듈입니다.

1. Urllib2 :

이 Python 라이브러리는 다른 URL에서 데이터를 가져 오는 데 사용됩니다. 페이지의 기능과 클래스를 정의 할 수 있으며 한 번에 다양한 웹 스크랩 작업을 수행 할 수 있습니다. 쿠키, 인증 및 리디렉션이있는 웹 사이트에서 정보를 추출하는 것이 유용합니다.

2. 아름다운 수프 :

BeautifulSoup은 다양한 웹 사이트 및 블로그에서 데이터를 가져 오는 놀라운 방법입니다. 프로그래머, 개발자 및 코더에 적합하며 테이블, 짧은 단락, 긴 단락, 목록 및 차트에서 데이터를 추출하는 데 도움이됩니다. 데이터가 스크랩되면 BeautifulSoup의 필터를 사용하여 품질을 향상시킬 수 있습니다. BeautifulSoup 4는 웹 문서, HTML 페이지 및 PDF 파일을 긁는 최고의 최신 버전입니다.

파이썬으로 HTML 텍스트 긁기 :

BeautifulSoup 및 Urllib2 외에도 HTML 텍스트를 긁는 몇 가지 옵션이 있습니다.

  • 매끈한
  • 기계화
  • 스크랩

웹 스크래핑 작업을 수행 할 때는 HTML 태그에 익숙해지는 것이 중요합니다. BeautifulSoup 및 Python을 사용하여 HTML 텍스트와 HTML 태그 모두에서 정보긁는 방법을 배울 수 있습니다. 유용한 HTML 태그는 다음과 같습니다.

  • <a> 태그로 정의 된 HTML 링크.
  • <Table> 및 <tr>으로 정의 된 HTML 테이블. 행은 다음과 같이 다른 데이터 패턴으로 나뉩니다. 꼬리표.
  • HTML 목록은 <ul> (정렬되지 않은) 및 <ol> (정렬 된) 태그로 시작합니다.

결론

BeautifulSoup로 작성된 코드는 정규식으로 작성된 코드보다 강력합니다. 따라서 BeautifulSoup 코드를 구현하여 기본 및 동적 웹 사이트의 데이터를 쉽게 긁을 수 있습니다. 적합한 도구를 찾고 있다면 Scrapy가 올바른 옵션입니다. 이 Python 기반 소프트웨어는 몇 분 만에 데이터를 수집하고 긁어 모으는 데 도움이됩니다.