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法學為什麼Python是最佳的網頁抓取語言？
什麼是Python網頁抓取？
Python網頁抓取是一種自動從網路及其不同網站收集資料並對資料執行進一步操作的方法。這些操作可能包括將資料儲存在資料庫中以供將來參考，出於業務目的分析資料，以及在一個地方提供來自不同來源的持續資料流。
一些常見的網頁抓取方法
高效能
簡單的語法
現有的框架
Python的通用性
有用的資料表示
讓我們詳細瞭解一下。
原因1：高效能
為網頁抓取編寫的Python指令碼效率很高。在某些語言中，網頁抓取僅限於從其他來源檢索資料，而在另一些語言中，它涉及以非結構化格式獲取資料並將其組合在一起，然後進行解析並將其儲存為資料集。用Python編寫的指令碼可以完成所有這些工作，還可以使用Matplotlib等Python庫以視覺化的方式表示抓取的資料。
語法
tree = html.fromstring(response.text) text_in_site = tree.xpath(‘IP address/text()’) for title in blog_titles: print(title)
這裡我們看到一個使用Python的lxml庫的抓取指令碼。這個庫包含一個html模組來處理HTML，儘管它首先需要使用Requests庫檢索到的HTML字串。然後將解析後的資料儲存在樹物件中，可以透過使用Xpath()函式建立查詢來訪問確切的資料項，從中可以使用適當的標籤提取所需元件，例如網站的文字或正文。
演算法
步驟1 − 匯入lxml庫
步驟2 − 使用Requests庫檢索HTML字串
步驟3 − 從目標網站解析抓取的資料
步驟4 − 使用查詢獲取單個數據元素
步驟5 − 列印所需資料，或將其用於其他目的
示例
# After response = requests.get()
from lxml import html
tree = html.fromstring(response.text)
blog_titles=tree.xpath('//h2[@class="blog-card__content-title"]/text()')
for title in blog_titles:
print(title)
此指令碼僅在專用的Python IDE（如Jupyter Notebook/終端）中執行。
輸出
Blog title 1 Blog title 2 Blog title 3
原因2：簡單的語法
Python語言擁有程式設計世界中最簡單易懂的語法之一。這就是它成為初學者最容易學習的語言之一的原因。因此，與C#和C++等其他語言相比，用Python編寫的網頁抓取指令碼非常小巧簡單。這就是使用Python進行網頁抓取如此易於編寫和執行的原因。
語法
pip install requests
import requests
response = requests.get("https://python.club.tw/”)
print(response.text)
這裡我們使用Requests庫進行網頁抓取，該庫擁有最簡單和最短的程式碼指令碼可供執行。該庫使用GET()函式傳送HTTP請求，然後為使用者列印抓取的資料。這可以用作Requests庫的基本語法，並可以根據需要進行修改。
演算法
步驟1 − 使用控制檯安裝Requests庫
步驟2 − 使用REQUESTS.GET()命令向網站伺服器傳送HTTP請求
步驟3 − 列印接收到的抓取資料或將其用於必要的表示目的。
示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('https://tutorialspoint.tw/tutorialslibrary.htm')
print("\n")
soup_data = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
print(soup_data.title)
print("\n")
print(soup_data.find_all('h4'))
此指令碼僅在專用的Python IDE（如Jupyter Notebook/終端）中執行。
輸出
[Academic
,Computer Science
,Digital Marketing
,Monuments
,Machine Learning
,Mathematics
,Mobile Development
,SAP
,Software Quality
,Big Data & Analytics
,Databases
,Engineering Tutorials
,Mainframe Development
,Microsoft Technologies
,Java Technologies
,XML Technologies
,Python Technologies
,Sports
,Computer Programming
,DevOps
,Latest Technologies
,Telecom
,Exams Syllabus
,UPSC IAS Exams
,Web Development
,Scripts
,Management
,Soft Skills
,Selected Reading
,Misc
]
原因3：現有的框架
Python語言擁有大量的框架，可用於各種功能和用例，其中也包括網頁抓取。例如Beautiful Soup、lxml、Requests和Scrapy庫。將這些框架用於網頁抓取非常高效有效，並且還可以支援XPath、HTML等。這些庫還包含除錯方法，有助於平滑安全的程式設計。
語法
driver = Chrome(executable_path='/path/to/driver')
driver.get('https://oxylabs.io/blog')
這裡我們使用Selenium進行網頁抓取，它支援使用Javascript進行解析，從而允許在動態網站上爬取。這裡我們需要使用正在使用的瀏覽器的驅動程式。在當今整個網際網路都基於Javascript程式設計的時代，這個庫對於網頁抓取至關重要。
演算法
步驟1 − 安裝Selenium庫
步驟2 − 匯入用於所用瀏覽器的適當類
步驟3 − 使用驅動程式建立瀏覽器的物件
步驟4 − 使用get()方法載入所需的網頁
步驟5 − 根據需要從網站提取必要的元素
步驟6 − 關閉瀏覽器物件
示例
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.headless = True
options.add_argument("--window-size=1920,1200")
DRIVER_PATH = '/path/to/chromedriver'
driver = webdriver.Chrome(options=options,
executable_path=DRIVER_PATH)
driver.get("https://www.google.com/")
print(driver.page_source)
driver.quit()
此指令碼僅在專用的Python IDE（如Jupyter Notebook/終端）中執行。
輸出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
原因4：Python的通用性
Python是當今世界使用最廣泛的程式語言之一，並且在各個方面也得到了廣泛認可。世界上最大的資料收集者和公司都在使用Python，並且用Python編寫的指令碼也可以與用其他語言編寫的程式一起使用。
語法
pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/”)
print(response.text)
這裡我們使用一個使用Requests庫的網頁抓取指令碼，它也可以與用其他語言和程式設計環境編寫的指令碼同步使用，從而使Python指令碼具有通用性。
演算法
步驟1 − 使用控制檯安裝Requests庫
步驟2 − 使用REQUESTS.GET()命令向網站伺服器傳送HTTP請求
步驟3 − 列印接收到的抓取資料或將其用於必要的表示目的。
示例
pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/")
print(response.text)
此指令碼僅在專用的Python IDE（如Jupyter Notebook/終端）中執行。
輸出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
原因5：有用的資料表示
Python中使用的網頁抓取庫不僅可以執行網頁爬取和資料解析，還可以執行有用的資料表示，用於業務分析、研究和市場分析以及瞭解客戶反饋等目的。Beautiful Soup最適合抓取資料，然後可以透過Matplotlib、Plotly等庫進行顯示。
語法
response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
這是Beautiful Soup中指令碼的語法，我們首先使用Requests庫獲取目標url，如前面的示例所示。然後，我們在第二行搜尋並找到網站中所需的元素。然後可以使用適當的庫表示接收到的資料。
演算法
步驟1 − 安裝Beautiful Soup庫
步驟2 − 透過傳送請求接收網站url
步驟3 − 從網站提取所需的元素
步驟4 − 對資料執行必要的操作，例如列印/儲存等。
步驟5 − 將資料傳遞給Matplotlib以進行表示。
示例
import requests
url='https://oxylabs.io/blog'
response = requests.get(url)
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title)
blog_titles = soup.select('h2.blog-card__content-title')
for title in blog_titles:
print(title.text)
此指令碼僅在專用的Python IDE（如Jupyter Notebook/終端）中執行。
輸出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
結論
因此，在這裡我們看到了如何使用Python中的各種方法進行網頁抓取，以及這些方法如何使Python成為最佳網頁抓取語言。還有其他一些次要原因說明Python非常適合網頁抓取，但這裡我們只提到了一些。要詳細瞭解每種方法，您可以分別訪問其各自的學習頁面。因此，Python可以說是執行網頁抓取的最佳語言之一。
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