


Techniques de grattage Web de base à l'aide de requêtes Python et de BeautifulSoup
Jul 05, 2025 am 02:57 AMLa méthode de base de l'utilisation de Python pour la rampe Web est de combiner les demandes et de belles-groupe, envoyez d'abord une demande pour obtenir HTML, puis analyser et extraire les données. 1. Après l'installation de la bibliothèque, utilisez les demandes.get () pour obtenir le contenu de la page Web et gérer les exceptions; 2. BeautifulSoup Parses HTML, localise les éléments via Find_all (), le nom de classe, l'id, etc. et extrait du texte ou des liens; 3. Réglez les en-têtes pour simuler l'accès du navigateur et ajoute des retards pour éviter de déclencher des mécanismes anti-rampe.
Répondez directement à la question du titre: Utilisation de Python pour la rampe Web, la méthode la plus élémentaire et la plus courante consiste à combiner les deux bibliothèques: Demandes et BeautifulSoup. Ils sont simples et pratiques à utiliser ensemble et conviennent à l'extraction des données de la plupart des pages statiques.

1. Procédures d'installation et de base
Pour démarrer le compromis Web, vous devez d'abord installer les bibliothèques nécessaires:

Les demandes d'installation de PIP BeautifulSoup4
L'ensemble du processus est à peu près divisé en trois étapes:
- Utilisez
requests
pour envoyer des demandes pour obtenir du contenu de page Web (HTML) - Analyser html avec
BeautifulSoup
- Extraire les données requises, telles que le titre, le paragraphe ou le lien
La chose la plus importante dans cette étape est de s'assurer que le contenu de la page peut être obtenu normalement. Parfois, il échouera en raison de restrictions de serveur ou de problèmes de réseau, il est donc recommandé d'ajouter une exception, telle que:

Demandes d'importation url = 'https://example.com' essayer: réponse = requêtes.get (URL) réponse.raise_for_status () # Si le code d'état n'est pas 200, une exception sera lancée à l'exception des demandes.requestException comme e: print (f "La demande a échoué: {e}")
2. Comment localiser et extraire des données
Après avoir obtenu le contenu HTML, l'étape suivante consiste à analyser la structure. Vous pouvez utiliser BeautifulSoup
pour trouver des balises, des noms de classe ou des identifiants.
Pratiques courantes:
- Trouvez tous les n?uds enfants sous une balise:
.find_all()
- éléments de filtre par nom de classe:
soup.find_all('div', class_='your-class')
- Extraire le contenu du texte:
.get_text()
- Obtenez l'adresse du lien:
.get('href')
Par exemple, je souhaite extraire tous les titres et liens dans une page de liste de nouvelles:
De BS4 Import BeautifulSoup Soup = BeautifulSoup (Response.Text, ?Html.parser?) pour l'article dans Soup.find_all ('H2', classe _ = 'post-titre'): title = item.get_text () link = item.find ('a') ['href'] Impression (titre, lien)
Il convient de noter ici que les structures HTML de différents sites Web varient considérablement. Il est préférable de vérifier manuellement le code source Web pour confirmer la structure et n'écrivez pas aveuglément le sélecteur.
3. évitez d'être bloqué ou déclenchent un mécanisme anti-rampe
Bien que ce ne soit qu'une technique de rampe de base, le problème anti-frawler ne peut pas être complètement ignoré. De nombreux sites Web répondront aux demandes fréquentes, telles que le retour des codes de vérification, le blocage de l'IP, etc.
Quelques suggestions simples mais efficaces:
Ajouter
headers
pour simuler l'accès du navigateur:en-têtes = { 'User-Agent': 'Mozilla / 5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Applewebkit / 537.36 (Khtml, comme Gecko) Chrome / 91.0.4472.124 Safari / 537.36' } Response = requers.get (URL, en-têtes = en-têtes)
Ajoutez des retards aléatoires entre les demandes pour éviter l'accès continu trop rapidement:
heure d'importation Importer au hasard Time.Sleep (Random.Uniforme (1, 3))
N'envoyez pas trop de demandes, surtout pendant la phase de test, en gardant un seul file d'attente et lent plus lent.
Ces mesures ne peuvent pas être anti-climat à 100%, mais elles sont suffisantes dans le scénario de base.
Fondamentalement, c'est tout. Bien que la combinaison des demandes de BeautifulSoup soit simple, il est acceptable de gérer la plupart des pages statiques. Il n'y a pas besoin d'une logique trop complexe, la clé est de conna?tre la structure HTML et l'écriture du sélecteur CSS.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
