步步解析：使用 Python 進行網頁爬蟲

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By Gi Pyeong Lee
python crawling step by step web crawling

設定環境

在開始使用 Python 進行爬蟲之前，你需要先設定環境。這包括安裝必要的函式庫、建立專案結構以及配置環境變數。

安裝函式庫

第一步是安裝必要的函式庫。這包括網頁爬蟲所需的 Python 函式庫，例如 Requests、BeautifulSoup 和 Selenium。你可以使用 pip 指令來安裝這些函式庫。例如，要安裝 Requests，你可以使用以下指令：

pip install requests

建立專案結構

下一步是建立專案結構。這涉及到為專案建立必要的資料夾和檔案。例如，你可能需要建立一個存放原始碼的資料夾、一個存放輸出的資料夾，以及一個設定檔。

配置環境變數

最後一步是配置環境變數。這涉及到為專案設定必要的環境變數。例如，你可能需要將 PYTHONPATH 環境變數設定為專案原始碼所在的位置。你可以使用以下指令來完成：

export PYTHONPATH=/path/to/project/source/code

一旦環境設定完成，你就可以開始使用 Python 進行爬蟲了。

第 2 步：了解爬蟲的基礎知識

爬蟲（Crawling）是從網站或網頁中提取數據的過程。這是一個透過使用自動化腳本或程式從網路收集數據的過程。在本步驟中，我們將學習爬蟲的基礎知識，以及如何使用 Python 來爬取網站。

爬蟲是從網站或網頁中提取數據的過程，透過使用自動化腳本或程式來完成。這些腳本或程式用於從網路收集數據。收集到的數據可用於各種目的，例如研究、分析和行銷。

爬蟲是透過使用網路爬蟲（Web Crawler）來完成的。網路爬蟲是一個訪問網頁並從中收集數據的程式。它也被稱為蜘蛛（Spider）或機器人（Robot）。網路爬蟲訪問網頁，收集數據並將其存儲在數據庫中。

Python 是一種流行的程式語言，可用於爬取網站。Python 有一個名為 BeautifulSoup 的函式庫，可用於解析 HTML 並從網頁中提取數據。它還有一個名為 Scrapy 的函式庫，可用於構建網路爬蟲。

在爬取網站時，了解網站的結構非常重要。這包括了解 HTML 標籤、URL 以及頁面之間的連結。了解用於控制網站爬取的 robots.txt 檔案也非常重要。

爬蟲可用於各種目的，例如研究、分析和行銷。它可以用來從網站收集數據並對其進行分析以獲取洞察。它也可以用來建立行銷活動並追踪網站的績效。

爬蟲是網頁開發的重要組成部分，可用於從網站中提取數據。了解爬蟲的基礎知識以及如何使用 Python 爬取網站非常重要。有了正確的工具和知識，你就可以使用 Python 爬取網站並從中提取數據。

第 3 步：編寫爬蟲腳本

在本步驟中，我們將編寫實際的爬蟲腳本。該腳本將負責向網頁發送請求、提取數據，並以可用於進一步分析的格式進行存儲。

第一步是導入必要的函式庫。我們將使用 requests 函式庫來發送 HTTP 請求，並使用 BeautifulSoup 函式庫來解析 HTML。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

接下來，我們需要定義想要爬取的 URL。這可以是一個單一頁面，也可以是一個頁面列表。在本範例中，我們將爬取一個單一頁面。

url = 'http://example.com/page-to-crawl'

現在，我們可以向該 URL 發送請求。我們將使用 requests 函式庫的 get 方法來執行此操作。

response = requests.get(url)

一旦收到回應，我們就可以使用 BeautifulSoup 函式庫來解析 HTML。

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

現在，我們可以從 HTML 中提取所需的數據。這可以使用 BeautifulSoup 函式庫的 find 和 find_all 方法來完成。例如，如果我們想提取頁面中的所有連結，可以執行以下操作：

links = soup.find_all('a')

最後，我們可以將數據存儲在可用於進一步分析的格式中。這可以使用多種方法完成，例如寫入 CSV 檔案或存儲在數據庫中。

with open('data.csv', 'w') as f:
    for link in links:
        f.write(link.get('href') + '\n')

一旦數據被提取並存儲，爬蟲腳本就完成了。在下一步中，我們將探討如何分析提取出的數據。

執行爬蟲腳本

編寫完爬蟲腳本後，就該執行它了。這是過程中最令人興奮的部分，因為這是腳本開始爬取網路並收集數據的時候。

第一步是打開終端機視窗並導航到腳本所在的目錄。然後，可以通過在終端機中輸入 python <script_name>.py 來執行腳本。根據網站的大小和腳本的複雜程度，腳本可能需要幾分鐘到幾小時才能執行完畢。

一旦腳本執行完畢，收集到的數據將存儲在檔案中。然後可以打開該檔案並分析數據。

例如，如果編寫腳本是為了爬取網站並收集所有頁面的標題，則該檔案將包含所有標題的列表。然後可以使用此列表來分析網站的結構，或找出哪些頁面最受歡迎。

執行爬蟲腳本是使用 Python 爬取網站過程的最後一步。有了收集到的數據，可能性是無限的。

第 5 步：存儲數據

一旦數據收集完畢，就需要以可用於進一步分析的格式進行存儲。根據數據類型和預期結果，可以通過多種方式存儲數據。

最常見的存儲數據方式之一是使用數據庫。數據庫旨在以組織良好且高效的方式存儲大量數據。它們可用於存儲結構化數據（如客戶資訊）或非結構化數據（如網頁）。數據庫也可用於存儲網頁抓取的結果，從而可以快速且輕鬆地訪問和分析數據。

另一種存儲數據的選擇是將其保存為檔案。這可以通過多種格式完成，例如 CSV、JSON 或 XML。然後可以使用這些檔案將數據導入數據庫或其他軟體以進行進一步分析。

最後，數據可以存儲在雲端。雲端存儲解決方案（如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage）提供了安全且可靠的方式來存儲大量數據。這對於網頁抓取來說是一個很好的選擇，因為它允許從任何有網路連接的地方訪問數據。

無論選擇哪種方法，以安全且可靠的方式存儲數據都至關重要。這將確保數據可用於進一步分析，並能發揮其最大潛力。

總之，存儲從網頁抓取中收集的數據是該過程中的重要步驟。通過選擇正確的數據存儲方法，可以將其用於進一步分析並發揮其最大潛力。