Photo by Chris Spiegl on Unsplash Python網頁爬蟲的執行效率,相信是開發人員在蒐集網頁資料時所追求的,除了可以使用 GRequests 或 Asyncio 等套件打造非同步的Python網頁爬蟲外,應用 多執行緒(Multithreading)的技巧也是不錯的選擇。 所以本文想來和大家分享程序(Process)與執行緒(Thread)的差別,以及 多執行緒(Multithreading )的重要觀念,最後,實際應用在Python網頁爬蟲專案,提升執行效率。
Photo by Prince Abid on Unsplash 網路的普及,為了要自動化的搜集資料,提升工作效率,相信Python網頁爬蟲是最常使用的方法之一,而要實作Python網頁爬蟲,最受歡迎的三大工具莫過於BeautifulSoup、Selenium及Scrapy,其中各自的主要特色以及使用時機,本文就來為大家進行簡單的分享與比較。
Photo by Austin Distel on Unsplash 為了能夠自動化蒐集網頁上的資料,通常都會利用Python網頁爬蟲來幫忙完成,而蒐集到的資料如果想要進行排序、群組或篩選的動作,就需要花費不少的功夫來達成。 這時候,就能夠整合Pandas資料分析套件,將爬取的資料存入DataFrame資料結構,使用它所提供的方法,即可輕鬆操作其中的資料,除了提升處理資料的效率,也能夠讓程式碼更加簡潔。
Photo by Windows on Unsplash 在 [Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法 文章的分享中,可以得知Pandas DataFrame資料結構非常適合用於表格式 資料的儲存及處理,也因此被應用於許多的情境,而讀取網頁上的表格 (Table) 資料則是最常見的應用之一。