Semalt:Pythonを使用してWebサイトをこする方法は?

データは調査において重要な役割を果たしますね。それは物事を見る新しい方法につながり、他の洞察を発展させることができます。最も残念なことは、あなたが探しているデータが通常はすぐに利用できないことです。インターネットで入手できますが、ダウンロード可能な形式ではない可能性があります。このような場合、Webスクレイピング技術を使用して、必要なデータをプログラミングおよび収集できます。

このプロセスで役立ついくつかのスクレイピングアプローチとプログラミング言語があります。この記事では、Python言語を使用してサイトをスクラップする方法について説明します。 Webページの操作に関する多くの洞察を得ることができます。また、開発者がどのようにWebサイトでデータを構造化するかを理解できます。

最善の出発点は、Anaconda Pythonディストリビューションをコンピューターにダウンロードしてインストールすることです。このプログラミング言語の基本についてのチュートリアルをいくつか受けることもできます。特にこの分野について何も考えていない場合は、開始するのに最適な場所はCodecademyです。

このガイドでは、受刑者が現在使用しているPolk Countryリスティングサイトを利用します。 Pythonスクリプトを使用して被収容者のリストを抽出し、居住地や各被収容者の人種などのデータを取得する方法について説明します。ここで紹介するスクリプト全体がGitHubに保存され、開かれます。これは、コンピュータコードの共有を可能にする人気のあるオンラインプラットフォームの1つです。コードには、あなたにとって非常に役立つかもしれない解説の長いリストがあります。

任意のサイトをスクレイピングする場合、最初に探すツールはWebブラウザーです。ほとんどのブラウザーは、エンジンベイハッチを持ち上げてページ構造を理解するのに役立つHTML検査ツールをユーザーに提供します。各ツールへのアクセス方法は、ブラウザによって異なります。ただし、主力は「ページソースの表示」であり、ページを直接右クリックして取得できます。

ページのHTMLソースを表示するときは、受刑者へのリンクの詳細を表の行にきちんとリストすることをお勧めします。次のステップは、この情報を抽出するために使用するスクリプトを書くことです。重いプロセスで使用する2つのPythonパッケージは、Beautiful SoupとRequestsです。コードの実行を開始する前に、必ずインストールしてください。

Webスクレイピングスクリプトは3つのことを行います。これには、リストページのロードと詳細ページへのリンクの抽出、各詳細ページのロードとデータの抽出、居住地や人種の都市のようにフィルタリングする方法に応じて抽出されたデータの印刷が含まれます。これを理解したら、次のステップは、Beautiful Soup and Requestsを使用してコーディングプロセスを開始することです。

まず、requests.get URLを使用して被収容者の一覧ページを論理的にロードし、美しいスープを使用してそれを追跡します。その後、各行をループして詳細ページへのリンクを抽出します。受刑者の詳細を解析したら、次のステップは、性別、年齢、人種、予約時間、および名前の値を辞書に抽出することです。各受刑者は彼の辞書を取得し、すべての辞書は受刑者のリストに追加されます。最後に、最終的にリストを印刷する前に、人種と都市の値をループします。

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