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法学为什么Python是最佳的网页抓取语言？
什么是Python网页抓取？
Python网页抓取是一种自动从网络及其不同网站收集数据并对数据执行进一步操作的方法。这些操作可能包括将数据存储在数据库中以供将来参考，出于业务目的分析数据，以及在一个地方提供来自不同来源的持续数据流。
一些常见的网页抓取方法
高性能
简单的语法
现有的框架
Python的通用性
有用的数据表示
让我们详细了解一下。
原因1：高性能
为网页抓取编写的Python脚本效率很高。在某些语言中，网页抓取仅限于从其他来源检索数据，而在另一些语言中，它涉及以非结构化格式获取数据并将其组合在一起，然后进行解析并将其保存为数据集。用Python编写的脚本可以完成所有这些工作，还可以使用Matplotlib等Python库以可视化的方式表示抓取的数据。
语法
tree = html.fromstring(response.text) text_in_site = tree.xpath(‘IP address/text()’) for title in blog_titles: print(title)
这里我们看到一个使用Python的lxml库的抓取脚本。这个库包含一个html模块来处理HTML，尽管它首先需要使用Requests库检索到的HTML字符串。然后将解析后的数据存储在树对象中，可以通过使用Xpath()函数创建查询来访问确切的数据项，从中可以使用适当的标签提取所需组件，例如网站的文本或正文。
算法
步骤1 − 导入lxml库
步骤2 − 使用Requests库检索HTML字符串
步骤3 − 从目标网站解析抓取的数据
步骤4 − 使用查询获取单个数据元素
步骤5 − 打印所需数据，或将其用于其他目的
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)
此脚本仅在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
Blog title 1 Blog title 2 Blog title 3
原因2：简单的语法
Python语言拥有编程世界中最简单易懂的语法之一。这就是它成为初学者最容易学习的语言之一的原因。因此，与C#和C++等其他语言相比，用Python编写的网页抓取脚本非常小巧简单。这就是使用Python进行网页抓取如此易于编写和执行的原因。
语法
pip install requests
import requests
response = requests.get("https://www.pythonlang.cn/”)
print(response.text)
这里我们使用Requests库进行网页抓取，该库拥有最简单和最短的代码脚本可供执行。该库使用GET()函数发送HTTP请求，然后为用户打印抓取的数据。这可以用作Requests库的基本语法，并可以根据需要进行修改。
算法
步骤1 − 使用控制台安装Requests库
步骤2 − 使用REQUESTS.GET()命令向网站服务器发送HTTP请求
步骤3 − 打印接收到的抓取数据或将其用于必要的表示目的。
示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get('https://tutorialspoint.com/tutorialslibrary.htm')
print("\n")
soup_data = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
print(soup_data.title)
print("\n")
print(soup_data.find_all('h4'))
此脚本仅在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
[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：现有的框架
Python语言拥有大量的框架，可用于各种功能和用例，其中也包括网页抓取。例如Beautiful Soup、lxml、Requests和Scrapy库。将这些框架用于网页抓取非常高效有效，并且还可以支持XPath、HTML等。这些库还包含调试方法，有助于平滑安全的编程。
语法
driver = Chrome(executable_path='/path/to/driver')
driver.get('https://oxylabs.io/blog')
这里我们使用Selenium进行网页抓取，它支持使用Javascript进行解析，从而允许在动态网站上爬取。这里我们需要使用正在使用的浏览器的驱动程序。在当今整个互联网都基于Javascript编程的时代，这个库对于网页抓取至关重要。
算法
步骤1 − 安装Selenium库
步骤2 − 导入用于所用浏览器的适当类
步骤3 − 使用驱动程序创建浏览器的对象
步骤4 − 使用get()方法加载所需的网页
步骤5 − 根据需要从网站提取必要的元素
步骤6 − 关闭浏览器对象
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()
此脚本仅在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
原因4：Python的通用性
Python是当今世界使用最广泛的编程语言之一，并且在各个方面也得到了广泛认可。世界上最大的数据收集者和公司都在使用Python，并且用Python编写的脚本也可以与用其他语言编写的程序一起使用。
语法
pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/”)
print(response.text)
这里我们使用一个使用Requests库的网页抓取脚本，它也可以与用其他语言和编程环境编写的脚本同步使用，从而使Python脚本具有通用性。
算法
步骤1 − 使用控制台安装Requests库
步骤2 − 使用REQUESTS.GET()命令向网站服务器发送HTTP请求
步骤3 − 打印接收到的抓取数据或将其用于必要的表示目的。
示例
pip import requests
import requests
response = requests.get("https://oxylabs.io/")
print(response.text)
此脚本仅在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
原因5：有用的数据表示
Python中使用的网页抓取库不仅可以执行网页爬取和数据解析，还可以执行有用的数据表示，用于业务分析、研究和市场分析以及了解客户反馈等目的。Beautiful Soup最适合抓取数据，然后可以通过Matplotlib、Plotly等库进行显示。
语法
response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
这是Beautiful Soup中脚本的语法，我们首先使用Requests库获取目标url，如前面的示例所示。然后，我们在第二行搜索并找到网站中所需的元素。然后可以使用适当的库表示接收到的数据。
算法
步骤1 − 安装Beautiful Soup库
步骤2 − 通过发送请求接收网站url
步骤3 − 从网站提取所需的元素
步骤4 − 对数据执行必要的操作，例如打印/存储等。
步骤5 − 将数据传递给Matplotlib以进行表示。
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)
此脚本仅在专用的Python IDE（如Jupyter Notebook/终端）中运行。
输出
<title>Oxylabs Blog | Oxylabs</title>
结论
因此，在这里我们看到了如何使用Python中的各种方法进行网页抓取，以及这些方法如何使Python成为最佳网页抓取语言。还有其他一些次要原因说明Python非常适合网页抓取，但这里我们只提到了一些。要详细了解每种方法，您可以分别访问其各自的学习页面。因此，Python可以说是执行网页抓取的最佳语言之一。
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