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[Python爬蟲教學]輕鬆學會Python網頁爬蟲與MySQL資料庫的整合方式

python_scraper_integrate_with_mysql
Photo by Markus Spiske on Unsplash
在數據爆炸的時代,想要透過資料分析來取得其中有價值的資訊,就需要先獲取大量的資料,並且有效的儲存起來,如此才能夠進行多樣化的應用。而網頁則是最常見的資料蒐集管道,通常會利用API、Open Data(開放資料)或Python網頁爬蟲等技術來進行取得,那又該如何把這些資料儲存起來呢?

本文將以Yahoo奇摩股市為例,分享如何利用Python網頁爬蟲取得關注的股票資料後,存入MySQL資料庫中,讓後續能夠進行資料分析使用。其中的重點包含:
  • Yahoo奇摩股市網頁分析
  • 建置Python網頁爬蟲
  • 建立MySQL資料庫
  • 建立MySQL資料表
  • 存入爬取的網頁資料

一、Yahoo奇摩股市網頁分析

在進行Python網頁爬蟲開發前,首先來分析一下所要爬取的Yahoo股市網頁結構。前往Yahoo奇摩官方網站,在左側的地方可以看到「股市」的選項,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
進入Yahoo奇摩股市後,在上方即可看到股票查詢的功能,可以點擊右方的「台股代號查詢」,這時候會跳出一個小視窗,來選擇關注的股票,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
假設,選擇「2451創建」,則會顯示出當日的行情資料,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
在這個網頁中,有幾個部份是等一下開發Python網頁爬蟲時,所要取得的資料,分別是右上角的「資料日期」及「當日行情資料」,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
瞭解想要爬取的目標後,還有一個需求是,在一般情況下,用戶通常會關注一支以上的股票,如果要透過Python網頁爬蟲來自動化取得資料的話,該如何切換到另一支股票呢?

這時候可以看到上方的網址,最後都會帶有股票代號的參數,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
所以,Python網頁爬蟲只要替換這個股票代號,即可爬取不同股票當日行情資料。

二、建置Python網頁爬蟲

Yahoo奇摩股市網頁分析好後,接下來就可以進行Python網頁爬蟲的開發,其中本文使用物件導向的設計,詳細的觀念可以參考[Python物件導向]淺談Python類別(Class)文章。

首先,利用以下的指令來安裝Python網頁爬蟲開發時所需的套件
$ pip install beautifulsoup4

$ pip install requests

$ pip install lxml
其中lxmlBeautifulSoup所支援的HTML解析器,執行速度較快且擁有較佳的容錯能力。

開啟開發工具,本文以Visual Studio Code為例,建立scraper.py檔案,引用beautifulsouprequests套件,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
接著,建立一個股票類別(Stock),其中包含建構式(Constructor)及爬取(Scrape)方法(Method),如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self):
        pass

    #爬取
    def scrape(self):
pass
由於在初始化股票(Stock)物件時,想要讓用戶能夠傳入多個股票代碼,以便可以利用Python網頁爬蟲取得不同股票的當日行情資料,所以,在建構式(Constructor)的地方使用*args參數,將傳入的多個股票代碼打包成一個元組(Tuple),如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
        print(self.stock_numbers)

    #爬取
    def scrape(self):
        pass

stock = Stock("2451","2454")  #建立Stock物件
執行結果
('2451', '2454')
範例中,在股票(Stock)物件初始化時,傳入兩個股票代碼,使用*args參數後,就會打包成元組(Tuple),這樣在等一下開發Python網頁爬蟲時,就能夠透過迴圈的方式,讀取元組(Tuple)中的股票代碼,取得對應的當日行情資料。

接下來,在scrape()方法(Method)中,利用requests套件發送GET請求到Yahoo奇摩股市2451創建」當日行情網頁,在取得回傳結果(原始碼)後,使用lxml解析器來建立BeautifulSoup物件,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
在剛剛第一節Yahoo奇摩股市網頁分析時,可以看到要爬取的「當日行情資料」表格中,股票名稱下方有「加到投資組合」的文字,並不需要,為了避免等一下爬取時,還要進行額外的處理,所以在取得網頁的回傳結果(原始碼)後,可以利用replace()方法(Method),將這個文字去掉,如下範例第14
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
接著,就可以來爬取「資料日期」,點擊右鍵選擇檢查,即可看到HTML原始碼,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
從上圖可以看到,利用<font>標籤及它的樣式類別(class)即可進行元素的定位,再透過BeautifulSoup套件的getText()方法就可以取得其中的資料日期。

由於取得的資料日期含有空白及「資料日期」文字,這時候就可以使用Pythonstrip()方法(Method)去除前後的空白後,再利用字串裁切的語法,取得其中的日期資料,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
		
	stock_date = soup.find(
                "font", {"class": "tt"}).getText().strip()[-9:]  #資料日期
而表格中的「當日行情資料」比照同樣的方式,可以看到如下圖的HTML原始碼:
python_scraper_integrate_with_mysql
首先,「當日行情資料」表格位於網頁表格中的第三個,所以,利用BeautifulSoup套件的find_all()方法取得網頁上所有的表格(table)後,取第三個如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
		
	stock_date = soup.find(
                "font", {"class": "tt"}).getText().strip()[-9:]  #資料日期
		
	tables = soup.find_all("table")[2]  #取得網頁中第三個表格(索引從0開始計算)
定位到「當日行情資料」表格後,就可以再利用find_all()方法(Method)取得底下的所有格子(td),並且只截取前10格,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
		
	stock_date = soup.find(
                "font", {"class": "tt"}).getText().strip()[-9:]  #資料日期
		
	tables = soup.find_all("table")[2]  #取得網頁中第三個表格(索引從0開始計算)
	tds = tables.find_all("td")[0:11]  #取得表格中1到10格
接著,就可以利用PythonComprehension語法,讀取每一格的資料,經過取得文字(getText)及去除空白(strip)後,存放在元組(Tuple)中,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
		
	stock_date = soup.find(
                "font", {"class": "tt"}).getText().strip()[-9:]  #資料日期
		
	tables = soup.find_all("table")[2]  #取得網頁中第三個表格(索引從0開始計算)
	tds = tables.find_all("td")[0:11]  #取得表格中1到10格
	
	tuple(td.getText().strip() for td in tds))
在這個元組(Tuple)中包含了「當日行情資料」,但是並沒有包含「資料日期」,所以就需要把剛剛所爬取的「資料日期」轉型為元組(Tuple)後,加入到「當日行情資料」元組(Tuple)中,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	response = requests.get(
		"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=2451")
	soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
		
	stock_date = soup.find(
                "font", {"class": "tt"}).getText().strip()[-9:]  #資料日期
		
	tables = soup.find_all("table")[2]  #取得網頁中第三個表格(索引從0開始計算)
	tds = tables.find_all("td")[0:11]  #取得表格中1到10格
	
	(stock_date,) + tuple(td.getText().strip() for td in tds))
到目前為止,都只是爬取一支股票的資料,當有多支股票時,就需要透過迴圈來重覆執行,並且使用串列(List),將每一支股票的爬取結果打包起來,如下範例
from bs4 import BeautifulSoup
import requests


class Stock:
    #建構式
    def __init__(self, *stock_numbers):
        self.stock_numbers = stock_numbers
    
    #爬取
    def scrape(self):
	
	result = list()  #最終結果

	for stock_number in self.stock_numbers:
		
		response = requests.get(
			"https://tw.stock.yahoo.com/q/q?s=" + stock_number)
		soup = BeautifulSoup(response.text.replace("加到投資組合", ""), "lxml")
			
		stock_date = soup.find(
			"font", {"class": "tt"}).getText().strip()[-9:]  #資料日期
			
		tables = soup.find_all("table")[2]  #取得網頁中第三個表格(索引從0開始計算)
		tds = tables.find_all("td")[0:11]  #取得表格中1到10格
		
		result.append((stock_date,) +
			tuple(td.getText().strip() for td in tds))
			
	return result
		
		
stock = Stock('2451', '2454')  #建立Stock物件
print(stock.scrape())  #印出爬取結果
執行結果
[
  ('109/07/31', '2451創見', '13:30', '66.0', '65.9', '66.0', '△0.2', '551', '65.8', '66.0', '66.0', '65.7'), 
  ('109/07/31', '2454聯發科', '14:30', '701', '701', '702', '△18', '14,483', '683', '678', '707', '670')
]
特別注意範例中的第18行,網址的最後參數需搭配迴圈替換初始化的股票代碼。

三、建立MySQL資料庫

Python網頁爬蟲開發完成後,接下來,就要準備MySQL資料庫,來儲存爬取的股票「當日行情資料」

MySQL資料庫的安裝方式可以參考[Python實戰應用]掌握Python連結MySQL資料庫的重要操作文章的第二節。

安裝完成後,開啟MySQL Workbench資料庫管理工具,可以在Windows作業系統上,利用「開始」的搜尋功能,輸入關鍵字來進行開啟,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
點擊左下角的本地端伺服器,輸入安裝時所設定的密碼,即可登入。接下來,就可以建立Python網頁爬蟲所需的資料庫,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
填入資料庫名稱及設定utf8字元集,點擊右下角的「Apply」即可,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql

四、建立MySQL資料表

在建立的資料庫(stock)下,點擊「Table(資料表)」右鍵,選擇「Create Table」,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
填入資料表名稱(Table Name)、設定utf8字元集與建立欄位,如下圖:
python_scraper_integrate_with_mysql
其中,market_date(資料日期)及stock_name(股票名稱)需設定為主鍵(Primary Key)。完成後同樣點擊右下角的「Apply」按鈕即可。

五、存入爬取的網頁資料

MySQL資料庫準備好後,現在就可以儲存Python網頁爬蟲所取得的資料,而要讓Python應用程式能夠與MySQL資料庫連接,需要安裝pymysql套件,可以利用以下的指令來安裝:
$ pip install pymysql
開啟scraper.py檔案,引用pymysql套件,並且新增一個save()方法(Method),含有股票資料的參數(stocks)

接著,在save()方法(Method)裡面設定MySQL資料庫的連線資訊,如下範例
def save(self, stocks):

    db_settings = {
        "host": "127.0.0.1",
        "port": 3306,
        "user": "root",
        "password": "******",
        "db": "stock",
        "charset": "utf8"
    }
有了連線的資訊,就可以透過pymysql套件的connect()方法(Method)來進行連接,如下範例
def save(self, stocks):

    db_settings = {
        "host": "127.0.0.1",
        "port": 3306,
        "user": "root",
        "password": "mysql123",
        "db": "stock",
        "charset": "utf8"
    }
	
    try:
        conn = pymysql.connect(**db_settings)

    except Exception as ex:
        print("Exception:", ex)
而要進行資料庫的操作,就需要有cursor物件,才能夠執行MySQL新增資料指令,如下範例
def save(self, stocks):

    db_settings = {
        "host": "127.0.0.1",
        "port": 3306,
        "user": "root",
        "password": "mysql123",
        "db": "stock",
        "charset": "utf8"
    }
	
    try:
        conn = pymysql.connect(**db_settings)
		
	with conn.cursor() as cursor:
            sql = """INSERT INTO market(
                            market_date,
                            stock_name,
                            market_time,
                            final_price,
                            buy_price,
                            sell_price,
                            ups_and_downs,
                            lot,
                            yesterday_price,
                            opening_price,
                            highest_price,
                            lowest_price)
                     VALUES(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""

            for stock in stocks:
                cursor.execute(sql, stock)
            conn.commit()

    except Exception as ex:
        print("Exception:", ex)
範例中,第15行使用with陳述式,在資料庫操作完成後,會自動釋放連線的資源。另外,31透過Python迴圈,讀取傳入的股票資料串列(stocks),將每一支股票資料傳入MySQL的新增資料指令(sql)中,最後,利用commit()方法(Method)進行儲存。

完成資料庫的存入方法(save)後,現在,建立一個股票(Stock)物件,傳入兩個公司的股票代碼來進行初始化,接著,呼叫scrape()方法(Method)爬取Yahoo奇摩股市「當日行情資料」,將回傳的串列(List)結果傳入save()方法(Method),來存入MySQL資料庫中,如下範例
stock = Stock('2451', '2454')  #建立Stock物件
stock.save(stock.scrape())  #將爬取的結果存入MySQL資料庫中
執行結果
python_scraper_integrate_with_mysql

六、小結

透過本文的實際範例教學,瞭解如何將Python網頁爬蟲所取得的資料有效存入MySQL資料庫中,後續即可利用這些資料來進行分析、圖形化或提供預測的服務等,詳細的程式碼可以參考以下的GitHub網址。另外,您有關注的股票嗎?利用本文的教學來開發一個Python網頁爬蟲,自動化取得股票資料吧

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本書的教學方式非常的基礎和直覺,沒有過多的變化應用,所以適合想要入門學習Python網頁爬蟲的讀者,並且約有20個網站的爬取範例,可以拿來參考。其中,除了包含常見的BeautifulSoup、SeleniumScrapy教學外,也有各種檔案類型及Pandas模組的使用方式。

本文即是參考書中的Yahoo奇摩股市範例,加以改寫成實務上的小專案,整合MySQL資料庫,儲存Python網頁爬蟲所取得的資料。

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[Python實戰應用]瞭解Python存取API的重要觀念-以KKBOX Open API為例

Photo by Nirmal Rajendharkumar on Unsplash 在現今很多網站,都會透過API(Application Programming Interface)的方式來提供服務,讓用呼端能夠藉由這個介面存取其資料,進行多樣化的應用開發。本文就以KKBOX Open API為例,實作一個簡單的專案,示範Python如何存取音樂排行榜API,並且可以讓使用者選擇想聽的排行榜類別,試聽其中的歌曲。

經過本文的教學,將會瞭解API的基本觀念,以及學會如何解析Python存取API後的回傳結果,並且篩選所需的欄位,重點包含了: 什麼是API專案前置準備KKBOX Open API用戶端憑證(Client Credentials)KKBOX Open API - Charts 一、什麼是API 各位可以將API(Application Programming Interface)想像是一個大門,要進入存取必須提供合法的帳號及密碼,才能拿到存取憑證(Access Token),之後要存取門後的API資源,只要帶著這個憑證,就可以進行存取。

而實際上API就是一組網址,透過HTTP協定來和用戶端進行溝通。舉例來說,各位可以開啟Chrome瀏覽器,按下F12進入開發者視窗,點擊Network頁籤,接著輸入google.com.tw網址,可以看到類似下圖的結果: 點選任一個網址,可以看到以下的資訊: 其中的Headers(標頭)就是瀏覽器發送至Google的資訊,如果換成是存取KKBOX Open API,Request URL就是API網址,Request Method有幾個常用的類型,分別有: GET(查詢資料)POST(新增資料)PUT(修改資料)DELETE(刪除資料) 以上四個是在存取API時,常用的HTTP動詞。而Response頁籤中的內容即是Google回傳給瀏覽器的結果。 二、專案前置準備有了基本的API觀念後,

[Python+LINE Bot教學]6步驟快速上手LINE Bot機器人

Photo by Yura Fresh on Unsplash 每當朋友或家人要聚餐時,是不是總要花很長的時間尋找評價不錯的餐廳?不但要確認營業時間、消費價格及地點,還要觀看許多的美食文章才有辦法決定,這時候如果有人能夠明確提供幾間符合條件且有人氣的餐廳作為選擇,想必會省事許多。
所以筆者開發了一個美食的LINE Bot小作品,透過對談的方式瞭解使用者所要尋找的餐廳條件後,利用Python網頁爬蟲取得目前正在營業的五間最高人氣餐廳資料,回覆給使用者作為參考。
為了要讓想學習的您能夠由淺入深,瞭解其中的實作過程,所以將會分成三篇文章來進行教學。
2020/06/30補充說明 而在進行實作前,先來看一下LINE Bot主要的執行架構,如下圖: 使用者透過LINE發送訊息時,LINE Platform將會進行接收,並且傳遞至我們所開發的LINE Bot執行邏輯運算後,透過LINE所提供的Messaging API回應訊息給LINE Platform,最後再將訊息傳遞給使用者。
其中Messaging API(Application Programming Interface),就是LINE官方定義的回應訊息標準介面,包含Text(文字)、Sticker(貼圖)、Video(影片)、Audio(聲音)及Template(樣板)訊息等,完整的說明可以參考LINE的官方文件
所以在我們的LINE Bot回應訊息時,就要依據Messaging API定義的規範,傳入相應的參數後,Messaging API就會回應使用者相對的訊息類型。簡單來說,就是LINE Platform與LINE Bot的溝通橋樑。
而本文就先以最基本的使用者發送什麼訊息,LINE Bot就回應什麼訊息為例,讓讀者體會其中的運作方式,整體架構如下圖: 在LINE Bot的部分,使用Django框架來進行建置,並且透過Messaging API回應Text(文字)訊息。在下一篇文章中,將會加入Python網頁爬蟲,取得美食網站的資訊回應給使用者。
本文的實作步驟包含: 建立Provider建立Messaging API channel設定LINE Bot憑證開發LINE Bot應用程式安裝Ngrok設定LINE Webhook URL一、建立Provider要開發LINE Bot前,首先需建立一個Provider,也就是服務提供者…

[Python物件導向]淺談Python類別(Class)

Photo by Bram Naus on Unsplash 在學習程式語言時,或多或少都有聽過物件導向程式設計(Object-oriented programming,簡稱OOP),它是一個具有物件(Object)概念的開發方式,能夠提高軟體的重用性、擴充性及維護性,在開發大型的應用程式時更是被廣為使用,所以在現今多數的程式語言都有此種開發方式,Python當然也不例外。而要使用物件導向程式設計就必須對類別(Class)及物件(Object)等有一些基本的了解,包含了: 類別(Class)物件(Object)屬性(Attribute)建構式(Constructor)方法(Method)我們先來看一下今天要來建立的類別: # 汽車類別 class Cars: # 建構式 def __init__(self, color, seat): self.color = color # 顏色屬性 self.seat = seat # 座位屬性 # 方法(Method) def drive(self): print(f"My car is {self.color} and {self.seat} seats.") 接下來就針對類別(Class)各個部分來進行介紹。 一、類別(Class) 簡單來說,就是物件(Object)的藍圖(blueprint)。就像要生產一部汽車時,都會有設計圖,藉此可以知道此類汽車會有哪些特性及功能,類別(Class)就類似設計圖,會定義未來產生物件(Object)時所擁有的屬性(Attribute)及方法(Method)。而定義類別的語法如下: class classname:   statement 首先會有class關鍵字,接著自定類別名稱,最後加上冒號。類別名稱的命名原則習慣上使用Pascal命名法,也就是每個單字字首大寫,不得使用空白或底線分隔單字,如下範例: #範例一 class Cars: #範例二 class MyCars:二、物件(Object) 就是透過類別(Class)實際建立的實體,就像實際生產出來的汽車(例如:Mazda)。類別(Class)與物件(Object)的關係就像汽車設計圖與汽車實體。而建立物件(Object)的語法如…

有效管理Python套件(Package)的工具及概念

Photo by Kevin Bhagat on Unsplash 在實務上發展應用程式時,除了可以自行開發模組(Module)與套件(Package)外,很多時候會安裝使用第三方套件(Package),來提升專案的開發效率。
所以本文將介紹如何在PyPI中搜尋所需的Python套件(Package),並且以Windows作業系統及Visual Studio Code開發工具為例,瞭解Python強大的套件管理工具,讓您有效管理專案中的Python套件(Package)。
由於是在Visual Studio Code的Terminal視窗中下指令的方式來操作,所以使用命令提示字元視窗,也可以達到相同的效果。本文重點包含: PyPI(Python Package Index)pip套件管理工具pipenv套件管理工具Pipfile及Pipfile.lock檔案一、PyPI(Python Package Index)PyPI是一個套件庫,位於https://pypi.org,其中包含了各式各樣的Python套件(Package),在開發應用程式的過程中,可以到這邊來搜尋是否有所需的功能套件(Package),安裝後透過引用的方式來進行使用,藉此提升開發效率。

現在就來介紹幾個在使用PyPI時,需要瞭解的基本功能。首先,PyPI的首頁如下圖: 各位可以在搜尋的地方查詢所需的套件,例如搜尋常應用在網路爬蟲的beautifulsoup4套件(Package),從查詢結果可以看到許多相關的套件(Package),如下圖: 以beautifulsoup4 4.8.2為例,點進此套件(Package)後,可以看到安裝的指令及最新版的發佈日期,如下圖: 一個套件(Package)要如何使用,一定會有文件可以參考,往下即可看到Documentation的連結,如下圖: 而套件(Package)的版本演進歷史則可以透過左邊的Release history來查看,如下圖: 以上是在使用PyPI上查找套件(Package)時,較常使用的部分,接下來,就來教大家如何透過指令來安裝套件(Package)吧。 二、pip套件管理工具pip是一個全域環境的套件管理工具,用來安裝及管理PyPI上的Python套件(Package),也就是說利用pip指令所安裝的Python套件(Package),所有專案皆可使用。其中包…

[Python爬蟲教學]整合Python Selenium及BeautifulSoup實現動態網頁爬蟲

Photo by LAUREN GRAY on Unsplash 相信大家都知道,取得資料後能夠進行許多的應用,像是未來的趨勢預測、機器學習或資料分析等,而有效率的取得資料則是這些應用的首要議題,網頁爬蟲則是其中的一個方法。
網頁爬蟲就是能夠取得網頁原始碼中的元素資料技術,但是,有一些網頁較為特別,像是社群平台,需先登入後才能進行資料的爬取,或是電商網站,無需登入,但是要透過滾動捲軸,才會動態載入更多的資料,而要爬取這樣類型的網頁爬蟲,就稱為動態網頁爬蟲。
該如何實作呢?本文將使用Python Selenium及BeautifulSoup套件來示範動態網頁爬蟲的開發過程,重點包含: BeautifualSoup vs Selenium安裝Selenium及Webdriver安裝BeautifulSoupSelenium get()方法Selenium元素定位Selenium send_keys()方法Selenium execute_script方法BeautifulSoup find_all()方法BeautifulSoup getText()方法 一、BeautifualSoup vs SeleniumBeautifulSoup套件相信對於開發網頁爬蟲的人員來說,應該都有聽過,能夠解析及取得HTML原始碼各個標籤的元素資料,擁有非常容易上手的方法(Method),但是,對於想要爬取動態網頁資料來說,則無法達成,因為BeautifulSoup套件並沒有模擬使用者操作網頁的方法(Method),像是輸入帳號密碼進行登入或滾動捲軸等,來讓網頁動態載入資料,進行爬取的動作。
所以,這時候,就可以使用被設計於自動化測試的Selenium套件,來模擬使用者的動作,進行登入後爬取資料或滾動卷軸,並且能夠執行JavaScript程式碼,這些就是Selenium與BeautifulSoup套件最大不同的地方。對於開發Python動態爬蟲來說,就可以結合Selenium套件以上的特點,讓網頁動態載入資料後,再利用BeautifulSoup套件簡潔的方法(Method),將所需的資料爬取下來。
本文就是利用這樣的概念,利用Selenium套件登入Facebook後,前往粉絲專頁,執行滾動卷軸的JavaScript程式碼,讓網頁動態載入資料後,再使用BeautifulSoup套件爬取貼文標題。 二、…

[Django教學1]3步驟快速安裝Django網站框架

Photo by Danielle MacInnes on Unsplash 在現今網路發達的時代,許多人都會透過網站來經營個人的品牌或生意,在上面能夠展示各種的產品、課程或部落格等,甚至是社群平台,皆是利用網站的方式來連接全世界的使用者,是傳達訊息非常重要的媒介。

而想要利用Python簡潔的語法及特性來開發網站,則可以使用最受歡迎的網站框架Django,能夠快速的建置出具有安全性且模組化的網站應用程式,知名的網站像Instagram、YouTube及Spotify等,皆使用Django網站框架來進行開發。
為什麼這些國際性的網站會選擇使用Django來進行開發呢?接下來,將會撰寫一系列的Django教學文章,從安裝到開發出一個簡單的網站,最後發佈到雲端,帶大家來體會一下強大的Django網站框架吧。本文的重點包含: Django的架構Django的優點Django安裝步驟一、Django的架構 Django是一個由Python建構而成的網站框架(Web Framework),其中能夠包含許多的應用程式(APP),其架構就是將網站的各個功能,模組化為多個應用程式(APP),而每一個應用程式(APP),其實就是Python的套件(Package),如下圖: 就像是如果要開發一個旅遊社群網站,可以把整個網站的功能切分為多個不同的應用程式(APP),例如登入(Login)、貼文(Post)、旅遊規劃(Plan)及搜尋景點(Search)等,每一個應用程式(APP)皆專注在特定的功能邏輯,這就是Django框架的基本架構。 二、Django的優點擴展性由於Django的架構是將網站中關聯性高的功能模組化為多個套件(Package),所以未來要擴展新功能時非常的容易,並且不會影響到既有的專案架構。 移值性Django模組化的架構,讓專案中的應用程式(APP),可以移植至其它的Django專案中使用,擁有非常高的程式碼重用性(Reusable)。 快速開發Django框架定義了專案的基本架構及程式碼撰寫規範,開發人員在參與多個專案時,無需重新適應,可以快速的進入狀況,也因為遵循了Django的規範,提高了Django專案的維護性。 強大的後台在建立Django專案後,預設即提供了一個功能完整的後台,包含使用者的管理、群組管理及資料庫等,並且能夠依需求客製化,無須從頭開發,這也是Django能夠…