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Semalt: Wie man den Python benutzt, um eine Web site zu kratzen?

Daten spielen bei Untersuchungen eine entscheidende Rolle, nicht wahr? Es kann zu einer neuen Sichtweise und anderen Einsichten führen. Die unglückliche Sache ist, dass die Daten, die Sie suchen, normalerweise nicht leicht verfügbar sind. Sie können es im Internet finden, aber es ist möglicherweise nicht in einem Format, das herunterladbar ist. In diesem Fall können Sie die Web-Scraping-Technik verwenden, um die benötigten Daten zu programmieren und zu sammeln.

Es gibt mehrere Scraping-Ansätze und Programmiersprachen, die durch diesen Prozess helfen können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit der Python-Sprache eine Site verschrotten können. Sie erhalten viele Einblicke in die Bedienung von Webseiten. Sie werden auch verstehen, wie Entwickler Daten auf jeder Website strukturieren.

Der beste Ausgangspunkt ist das Herunterladen und Installieren der Anaconda Python Distribution auf Ihrem Computer. Sie können auch einige Tutorials zu den Grundlagen dieser Programmiersprache machen. Der beste Ort, um loszulegen, könnte Codecademy sein, besonders wenn Sie in diesem Bereich keine Ahnung haben.

In diesem Leitfaden wird die aktuelle Website des Polsk Country für Insassen genutzt. Wir werden Ihnen zeigen, wie Sie ein Python-Skript verwenden, um eine Liste von Insassen zu extrahieren und für jeden Insassen Daten wie die Wohnstadt und das Rennen zu erhalten..Das gesamte Skript, durch das wir dich führen werden, ist bei GitHub gespeichert und geöffnet. Dies ist eine der beliebtesten Online-Plattformen, die das Teilen von Computercodes ermöglichen. Die Codes haben eine lange Liste von Kommentaren, die eine große Hilfe für Sie sein können.

Wenn Sie eine Site scrapen, suchen Sie zuerst nach einem Webbrowser. Die meisten Browser geben den Benutzern HTML-Inspektions-Tools, die helfen, die Motorraumluke anzuheben und die Seitenstruktur zu verstehen. Die Art, wie Sie auf jedes Tool zugreifen, variiert von Browser zu Browser. Das Hauptanliegen ist jedoch die Quelle der Seitenansicht, die Sie durch Klicken mit der rechten Maustaste direkt auf die Seite erhalten.

Wenn Sie die HTML-Quelle der Seite anzeigen, ist es ratsam, die Details der Links zum Insassen in Tabellenzeilen aufzulisten. Der nächste Schritt besteht darin, ein Skript zu schreiben, das wir verwenden werden, um diese Informationen zu extrahieren. Die beiden Python-Pakete, die wir im Heavy Lifting-Prozess verwenden werden, sind die Beautiful Soup und Requests. Stellen Sie sicher, dass Sie sie installieren, bevor Sie mit der Ausführung des Codes beginnen.

Das Web-Scraping-Skript wird drei Dinge tun. Dazu gehören das Laden der Auflistungsseiten und das Extrahieren von Verknüpfungen zu den Detailseiten, das Laden jeder Detailseite und das Extrahieren von Daten sowie das Drucken der extrahierten Daten, je nachdem, wie sie gefiltert werden, z. B. die Wohnstadt und das Rennen. Sobald Sie das verstanden haben, ist der nächste Schritt, den Codierprozess mit der schönen Suppe und den Anfragen zu beginnen.

Laden Sie zuerst die Insider-Listenseite mit der requests.get-URL und verwenden Sie dann die schöne Suppe, um sie zu belegen. Danach extrahieren wir die Verknüpfung zu den Detailseiten, indem wir jede Zeile durchlaufen. Nach dem Analysieren der Insasseninformationen besteht der nächste Schritt darin, die Werte für Geschlecht, Alter, Rasse, Buchungszeit und Name in das Wörterbuch zu übernehmen. Jeder Gefangene erhält sein Wörterbuch, und alle Wörterbücher werden an die Liste der Insassen angehängt. Runden Sie dann die Werte für Rennen und Stadt ab, bevor Sie Ihre Liste ausdrucken.

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