作為數據科學家，收集數據的最有效方法之一是借助Web抓取。網頁抓取是一種將數據從Web捕獲到我們本地計算機中的技術，以對它執行某些數據分析或數據可視化操作，以從該數據中獲得有用的見解，也稱為Web收集或數據提取。在本文中，將借助于兩個名為Requests和bs4（Beautiful Soup）的金色庫來抓取網絡上的信息。選擇這兩個庫的原因是它們比其他可用庫更強大和靈活。

先決條件

HTML標簽和CSS選擇器的基礎知識是必需的。

從Web捕獲數據始于向Web發送請求要從哪個網站捕獲數據。該任務是在“請求”模塊的幫助下完成的。

要向網站提出請求，首先我們需要在python中導入請求模塊。它不是python中的預內置模塊。我們需要在pip的幫助下安裝該軟件包。

>>>導入請求#模塊成功導入。

#提出要求

>>>響應= request.get

#響應變量將包含該請求對象的響應。

要檢查請求對象的狀態，我們需要在請求模塊中使用status_code屬性。

>>> response.status_code

如果狀態代碼值的結果為200，則您從網站獲得了成功的響應。否則，您將從網頁中得到不好的響應。問題可能出在Web URL或服務器問題上。

　　請求類型

借助請求模塊，主要有六種類型的請求是可能的。

1. get()請求

2. post()請求

3. put()請求

4. 刪除請求

5. head()請求

6. options()請求

向網頁發出任何形式的請求的語法是-

requests.methodName('url')

但是，最流行的向網頁發出請求的方法僅使用get()和post()方法。

要發送任何類型的敏感數據以及諸如登錄憑據等URL之類的URL，則post()請求是更可取的，因為HTTP get()請求不會為已發送到網頁的請求提供任何安全性。

R = requests.post

回應結果

我們的請求的響應內容是通過text屬性獲得的。

>>> response.text

由此可以得出結論，我們將網頁內容下載到了本地計算機上。為了使內容更加靈活和有用，我們需要借助Beautiful Soup庫。該庫可幫助我們從可用數據中獲得有用的見解。

#導入漂亮的湯庫

>>> import bs4

為了使原始HTML數據更加美觀，我們需要在某些解析器的幫助下解析內容。經常使用的解析器是-

1. xml文件

2. HTML5lib

3. XML解析器

4. HTML.parser

但是最靈活和最受歡迎的是lxml解析器。它可以非常快速有效地解析數據。

>>> soup_obj = bs4.BeautifulSoup(response.text，'lxml')

#soup_obj將使我們獲取所需的結果

#為了使我們之前的數據更容易理解，我們將在湯匙上使用prettify()

>>> soup_obj.prettify()

因此，最后，我們又向前邁了一步。數據提取從此處開始-

要提取網頁的名稱，我們需要使用選擇器以及適當的HTML標簽來獲得結果

>>> soup_obj.select('title')[0] .getText()

要從該網頁提取所有鏈接，您需要找到該頁面中的所有錨標記并將結果存儲到變量中。借助for循環迭代，它完全可以打印結果

>>> links = soup_obj.find_all('a')

#find_all()將有助于獲取所選標簽的所有詳細信息。

>>>對于鏈接中的鏈接：

... print(link.get('href'))

...

#get()用于從標記中提取特定內容

這是一個從網頁獲取鏈接的簡單示例。如果您想從網頁中提取其他數據，請選擇與您的內容相關的適當標簽，并在湯對象的幫助下獲取結果。最初，這感覺很困難，但是當您在使用它時，絕對可以在一分鐘內爬出任何類型的網站。

　　免責聲明

未經管理員許可，請勿執行網站網頁抓取?？赡軐е路欠ɑ顒?。公司中的數據科學家通常會在自己的網頁和業務上進行網絡抓取，而他們并未在其他公司網站上執行任何非法操作。所以要小心如果有任何原因造成您損壞，如果發生違法活動概不負責。

我在本教程中使用的網頁可以隨意刮取，因此完全沒有問題。使用此類網站來學習或提高您的技能。

通過上述介紹，如何使用Python進行Web爬網相信大家已經清楚了吧，想了解更多關于Python的信息，請繼續關注中培偉業。