Semalt: Hvordan bruke Python til å skrape et nettsted?

Data spiller en kritisk rolle i undersøkelser, ikke sant? Det kan føre til en ny måte å se på ting og utvikle annen innsikt. Det mest uheldige er at dataene du leter etter ikke vanligvis er tilgjengelige. Du kan finne den på Internett, men det er kanskje ikke i et format som er nedlastbart. I et slikt tilfelle kan du bruke skrapeteknikken til å programmere og samle inn dataene du trenger.

Det er flere skrapemetoder og programmeringsspråk som kan være til hjelp gjennom denne prosessen. Denne artikkelen vil veilede deg om hvordan du bruker pythonspråket for å skrape et nettsted. Du vil få mye innsikt i driften av websider. Du vil også forstå hvordan utviklere strukturerer data på et hvilket som helst nettsted.

Det beste utgangspunktet er å laste ned og installere Anaconda Python Distribution på datamaskinen din. Du kan også ta noen veiledninger om det grunnleggende for dette programmeringsspråket. Det beste stedet å sette av kan være Codecademy, spesielt hvis du ikke har noen anelse om dette feltet.

Denne guiden vil benytte seg av Polk Country's nåværende oppføringsside for innsatte. Vi vil veilede deg om hvordan du bruker et Python-skript for å trekke ut en liste over innsatte og få noen data som bosted og rase for hver innsatte. Hele skriptet som vi skal ta deg gjennom er lagret og åpent på GitHub. Dette er en av de populære online plattformene som tillater deling av datakoder. Kodene har en lang liste med kommentarer som kan være til stor hjelp for deg.

Når du skraper et hvilket som helst nettsted, er det første verktøyet å se etter en nettleser. De fleste av nettleserne vil gi brukerne HTML-inspeksjonsverktøy som hjelper med å løfte motor-karluke og få forstå sidestrukturen. Måten du får tilgang til hvert verktøy varierer fra en nettleser til en annen. Imidlertid er bærebjelken visningskildekilden, og du kan få den ved å høyreklikke direkte på siden.

Når du ser på HTML-kilden på siden, anbefales det å pent liste opp detaljene til koblingene til den innsatte i tabellrader. Neste trinn er å skrive et manus som vi skal bruke for å trekke ut denne informasjonen. De to Python-pakkene som vi skal bruke i den tunge løfteprosessen er den vakre suppen og forespørsler. Forsikre deg om at du installerer dem før du begynner å kjøre koden.

Nettskrapeskriptet vil gjøre tre ting. Disse inkluderer lasting av oppføringssidene og uttrekk av lenker til detaljsidene, lasting av hver detaljside og utpakking av data, og utskrift av de utpakkede dataene avhengig av hvordan de er filtrert som hjemsted og løp. Når du har forstått dette, er neste trinn å begynne kodingsprosessen ved å bruke den vakre suppen og forespørslene.

Først må du laste innsideoppføringssiden logisk ved å bruke URLene for URL.get og deretter bruke den vakre suppen til å vaske den. Etter det trekker vi ut lenken til detaljsidene ved å gå gjennom hver rad. Etter å ha analysert de innsattes detaljer, er neste trinn å trekke ut verdiene for kjønn, alder, rase, bestillingstid og navn til ordboken. Hver innsatte vil få sin ordbok, og alle ordbøkene blir lagt til innsattens liste. Til slutt, sløyfe over løpet og byverdiene før du endelig skriver ut listen.

mass gmail