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解析Python網頁爬蟲如何有效整合Pandas套件提升資料處理效率

python_web_scraping_with_pandas
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。

所以,本文以Accupass活動通網站為例,來和大家分享如何將Python網頁爬蟲取得的資料,存入Pandas DataFrame,進而有效的操作資料。開發流程如下:

  • 分析Accupass活動通網頁
  • 安裝相關套件
  • 開發Python網頁爬蟲
  • 存入Pandas DataFrame
  • 篩選Pandas DataFrame資料
  • 排序Pandas DataFrame資料
  • 匯出Pandas DataFrame資料到Excel

一、分析Accupass活動通網頁

Accupass活動通網站包含了各式各樣的活動資訊,能夠在上面舉辦、尋找及報名活動,首頁如下圖:

python_web_scraping_with_pandas

而本文想要來蒐集有關Python活動的名稱以及相應的觀看人數、喜歡人數及售票狀態。在右上角搜尋的地方輸入「Python」關鍵字後,可以查詢到如下圖的結果:

python_web_scraping_with_pandas

接下來,就可以在這四個部份點擊右鍵,選擇「檢查」來觀察HTML原始碼,如下圖:

python_web_scraping_with_pandas

二、安裝相關套件

網頁分析完成後,就可以利用下面的指令來安裝開發所需的套件:

$ pip install selenium

$ pip install webdriver-manager  #瀏覽器驅動管理套件

$ pip install beautifulsoup4

$ pip install lxml  #HTML解析器

$ pip install pandas

$ pip install openpyxl

Accupass活動通是一個動態載入資料的網站,畫面上的資料都是從後端來進行綁定,所以點擊右鍵,選擇「檢視網頁原始碼」時,是找不到畫面上所顯示的活動資訊的,這時候就需要Selenium套件來開發Python動態網頁爬蟲,而openpyxl則是在利用Pandas DataFrame匯出Excel檔時所需要的相依性套件。

三、開發Python網頁爬蟲

套件安裝完成後,本文以Visual Studio Code為例,建立scraper.py檔案,並且引用以下的模組

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

接著,就可以利用Selenium套件開啟Chrome瀏覽器,並且請求(Request)Accupass活動通的Python活動網址,如下範例

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

開啟Python活動的網頁後,就可以將Selenium模組所取得的網頁原始碼內容,傳入BeautifulSoup模組來進行解析,如下範例

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")

解析後,就能夠利用BeautifulSoup模組的find_all()方法(Method),來取得網頁上所有的活動資訊卡片(Card),如下範例

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

接下來,透過迴圈讀取活動資訊卡片(Card)中的內容,爬取活動名稱、觀看人數、喜歡人數及售票狀態,如下範例

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

for activity in activities:

    #活動名稱
    title = activity.find("h3", {"class": "apcss-activity-card-title ng-binding"}).getText().strip()
    
    #觀看人數
    view = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-pageview ng-binding"}).getText().strip()
    
    #喜歡人數(去除其中的中文字)
    like = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-card-like ng-binding"}).getText().strip().replace(" 人喜歡", "")
    
    #售票狀態
    status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-ready"})
    
    #如果售票狀態為已完售,則爬取另一個樣式類別(class)
    if status == None:
        status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-end"})

由於售票狀態按鈕的「熱銷中」及「已完售」是套用不一樣的樣式類別(class),所以在第28行判斷如果爬取不到內容,也就代表為「已完售」,則爬取「已完售」的樣式類別(class)。

而要將Python網頁爬蟲所取得的資料存入Pandas DataFrame中,就需要將每筆資料打包為一個元組(Tuple),並且加入到串列(List)中,才有辦法用來建立Pandas DataFrame物件,如下範例第13、32行

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

result = []
for activity in activities:

    #活動名稱
    title = activity.find("h3", {"class": "apcss-activity-card-title ng-binding"}).getText().strip()
    
    #觀看人數
    view = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-pageview ng-binding"}).getText().strip()
    
    #喜歡人數(去除其中的中文字)
    like = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-card-like ng-binding"}).getText().strip().replace(" 人喜歡", "")
    
    #售票狀態
    status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-ready"})
    
    #如果售票狀態為已完售,則爬取另一個樣式類別(class)
    if status == None:
        status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-end"})
		
    result.append((title, int(view), int(like), status.getText()))

print(result)

browser.quit()  #關閉Chrome瀏覽器

執行結果

[
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]

這邊要特別注意的是,數字類型的資料如果未來會進行排序使用,就要進行轉型的動作,如以上範例的第32行,將「觀看人數」及「喜歡人數」轉型為整數(Integer)。

四、存入Pandas DataFrame

接下來,就可以建立Pandas DataFrame物件,存放Python網頁爬蟲所取得的資料,如下範例第35行

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

result = []
for activity in activities:

    #活動名稱
    title = activity.find("h3", {"class": "apcss-activity-card-title ng-binding"}).getText().strip()
    
    #觀看人數
    view = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-pageview ng-binding"}).getText().strip()
    
    #喜歡人數(去除其中的中文字)
    like = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-card-like ng-binding"}).getText().strip().replace(" 人喜歡", "")
    
    #售票狀態
    status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-ready"})
    
    #如果售票狀態為已完售,則爬取另一個樣式類別(class)
    if status == None:
        status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-end"})
		
    result.append((title, int(view), int(like), status.getText()))


df = pd.DataFrame(result, columns=["活動名稱", "觀看人數", "喜歡人數", "售票狀態"])
print(df)

browser.quit()  #關閉Chrome瀏覽器

執行結果

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五、篩選Pandas DataFrame資料

將Python網頁爬蟲取得的資料存入Pandas DataFrame後,想要進行各種的資料處理,就非常的方便了,舉例來說,想要篩選出「熱銷中」的活動,可以利用以下範例的第37行語法:

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

result = []
for activity in activities:

    #活動名稱
    title = activity.find("h3", {"class": "apcss-activity-card-title ng-binding"}).getText().strip()
    
    #觀看人數
    view = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-pageview ng-binding"}).getText().strip()
    
    #喜歡人數(去除其中的中文字)
    like = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-card-like ng-binding"}).getText().strip().replace(" 人喜歡", "")
    
    #售票狀態
    status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-ready"})
    
    #如果售票狀態為已完售,則爬取另一個樣式類別(class)
    if status == None:
        status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-end"})
		
    result.append((title, int(view), int(like), status.getText()))


df = pd.DataFrame(result, columns=["活動名稱", "觀看人數", "喜歡人數", "售票狀態"])

new_df = df[df["售票狀態"] == "熱銷中"]  #篩選資料
print(new_df)

browser.quit()  #關閉Chrome瀏覽器

執行結果

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六、排序Pandas DataFrame資料

而另一個最常見的資料操作就是排序,這時候就可以透過Pandas DataFrame的sort_value()方法(Method),來排序Python網頁爬蟲取得的資料,如下範例第39行

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

result = []
for activity in activities:

    #活動名稱
    title = activity.find("h3", {"class": "apcss-activity-card-title ng-binding"}).getText().strip()
    
    #觀看人數
    view = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-pageview ng-binding"}).getText().strip()
    
    #喜歡人數(去除其中的中文字)
    like = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-card-like ng-binding"}).getText().strip().replace(" 人喜歡", "")
    
    #售票狀態
    status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-ready"})
    
    #如果售票狀態為已完售,則爬取另一個樣式類別(class)
    if status == None:
        status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-end"})
		
    result.append((title, int(view), int(like), status.getText()))


df = pd.DataFrame(result, columns=["活動名稱", "觀看人數", "喜歡人數", "售票狀態"])

new_df = df[df["售票狀態"] == "熱銷中"]  #篩選資料

sort_df = new_df.sort_values(["觀看人數"], ascending=False)  #依據觀看人數來遞減排序
print(sort_df)

browser.quit()  #關閉Chrome瀏覽器

執行結果

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七、匯出Pandas DataFrame資料到Excel

最後,如果想要將Python網頁爬蟲取得的資料匯出至Excel檔案,則可以利用Pandas DataFrame的to_excel方法(Method)來達成,如下範例第41行

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd


browser = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())  #安裝Chrome驅動程式及建立Chrome物件
browser.get("https://old.accupass.com/search/r/0/0/0/0/4/0/00010101/99991231?q=python")

soup = BeautifulSoup(browser.page_source, "lxml")
activities = soup.find_all("div", {"class": "apcss-activity-card ng-isolate-scope"})

result = []
for activity in activities:

    #活動名稱
    title = activity.find("h3", {"class": "apcss-activity-card-title ng-binding"}).getText().strip()
    
    #觀看人數
    view = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-pageview ng-binding"}).getText().strip()
    
    #喜歡人數(去除其中的中文字)
    like = activity.find("span", {"class": "apcss-activity-card-like ng-binding"}).getText().strip().replace(" 人喜歡", "")
    
    #售票狀態
    status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-ready"})
    
    #如果售票狀態為已完售,則爬取另一個樣式類別(class)
    if status == None:
        status = activity.find("a", {"class": "apcss-btn apcss-btn-block ng-binding activity-card-status-end"})
		
    result.append((title, int(view), int(like), status.getText()))


df = pd.DataFrame(result, columns=["活動名稱", "觀看人數", "喜歡人數", "售票狀態"])

new_df = df[df["售票狀態"] == "熱銷中"]  #篩選資料

sort_df = new_df.sort_values(["觀看人數"], ascending=False)  #依據觀看人數來遞減排序

sort_df.to_excel("accupass.xlsx", sheet_name="activities", index=False)  # 匯出Excel檔案(不寫入資料索引值)

browser.quit()  #關閉Chrome瀏覽器

執行結果

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八、小結

一般情況下,使用Python網頁爬蟲來爬取網頁時,如果該網站沒有提供相關的排序或篩選功能,想要在爬取下來的資料中進行資料操作,像是本文所提到的篩選、排序及匯出Excel檔案,都需要額外撰寫非常多的程式碼來處理,而整合Pandas套件強大資料處理功能後,就能夠輕鬆的進行許多資料操作及分析,也讓程式碼更加簡潔,大家不妨找一個網站來實作看看吧。

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    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 BeautifulSoup Selenium 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 Selenium BeautifulSoup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

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    Photo by Susan Holt Simpson on Unsplash 在寫程式碼時有一個非常重要的觀念是 DRY(Don’t Repeat Yourself) ,意思是避免 同樣的程式碼重複出現在很多個地方, 除了可讀性很低外,也不易維護。所以 要適當的進行封裝,來達到程式碼的重用性 (Reusable) 。 今天要來教大家如何建構自己的   Python 函式 (Function) ,就是能夠讓你的程式碼被重複的使用 (Reusable) ,並且提高維護性 及可讀性。其中有五個必須要知道的重要觀念, 包含了: 函式 (Function) 結構 函式(Function) 參數 函式(Function) *args 、 **kwargs 運算子 函式(Function) 種類 函式(Function) 變數範圍 (Scope) 一、函式 (Function) 結構 首先Python 函式 的結構包含了 def 關鍵字、 函式 名稱、參數及實作內容,如下範例: 函式 名稱的命名習慣上會使用小寫字母,並且以底線來分隔單字。參數用來接收外部資料,而實作的內容則是這個 函式 所要執行的任務,需注意縮排。接下來就針對 函式 的各個部分進行詳細的說明。 二、 函式(Function) 參數 參數簡單來說就是接收外部所傳來的資料,進而執行相關的邏輯運算。參數個數取決於 函式 內部運算時所需的資料個數,所以在一般情況下,呼叫 函式 時一定要傳入相對的參數個數資料,否則就會出現例外錯誤,如下範例: 函式 的參數,又可分為: 關鍵字參數 (Keyword Argument) : 呼叫函式時,在傳入參數值的前面加上函式所定義的參數名稱,如下範例。除了提高可讀性外,也可將此種參數打包成 字典 (Dictionary) 資料型態,在等一下的 xargs 、 xxargs 運算子部分會來進行說明。 預設值參數 (Default Argument) : 在函式定義的參數中,將可以選擇性傳入的參數設定一個預設值,當來源端有傳入該資料時,使用來源端的資料,沒有傳入時,則依照設定的預設值來進行運算,如下範例: 範例中沒有傳入日期參數資料,所以 函式 使用預設值 (2019

    Python學習資源整理

    Photo by Pablo Heimplatz on Unsplash 本文將分享在學習 Python的 過程中,所參考的學習資源,由於喜歡做中學,所以分享的教學資源大部分都會有應用實作,除了能夠瞭解基本的 Python 語法外,透過實際的專案開發,可以增加熟悉度,並且從中培養解決問題的能力。而今天分享的 Python 學習資源,分別有: 網站 書籍 YouTube頻道 線上課程 一、網站 以下是除了 Python 官方之外,推薦的教學網站,除了附有範例程式碼說明之外,觀念講解清楚且易於理解,包含: 1. Real Python: Python Tutorials 2. Python Programming Language - GeeksforGeeks 3. ccClub(Coding&Co-working Club) 二、書籍 1. Python 初學特訓班(第四版):從快速入門到主流應用全面實戰(附250分鐘影音教學/範例程式) 這本書從 Python 的基本語法教學 開始 ,最後進行幾個應用程式的開發,包含了 YouTube 、 LINE Bot 聊天機器人、 網頁爬蟲 及資訊圖表繪製等 Python 專案的開發,這也是我非常喜歡的原因,學習任何的程式語言,在學習完基礎語法後,就是要透過實際的專案開發來練習及增加熟悉度,其中的實戰專案也是我目前正在學習的,並且還有附影音教學,非常適合初學者入門或是想要增加自己實戰經驗的開發人員。 2. Python 自動化的樂趣:搞定重複瑣碎&單調無聊的工作(第二版) 這本書同樣是先介紹 Python 的基本重要語法,簡潔易懂,不過這裡的專案實作比較是針對 Python 自動化的處理,包含Web擷取資訊、工作排程、影像圖片處理及 Email 發送等,是我在開發自動化專案時的參考書籍,實作範例都很實用,適合初學者及對 Python 自動化處理有興趣的開發人員。 3. Python 設計模式 實務上在開發專案時,大家都知道需求會隨著業務一直改變,這時候就會有機會修改程式碼,而有好的架構會讓程式碼好維護,相信這是開發人員所追求的,這本書就是介紹 Python 常用的設計模式 (Design Pattern) 及設計原則

    Visual Studio Code Python環境建置

    在 完成 Python安裝 後,接下來就需要選擇一個開發工具來撰寫程式碼,目前市面上的開發工具有很多,像是 Sublime 、 Visual Studio Code 、 Atom 、 PyCharm 等,各自都有其優點,沒有哪一個工具一定最好,只要依照個人喜好進行選擇就可以了。本篇就以 Windows 平台為例,介紹如何在 Visual Studio Code( 簡稱 VSCode) 中建置 Python 的開發環境。為什麼會推薦使用 VSCode 呢 ? 除了它是一個較輕量的開發工具以外,它還具有以下的特點。 一、 VSCode 特色 1.   Intellisense( 智慧語法提示 ) 於撰寫程式碼時, VSCode 會提示此物件能使用的各種屬性 (Property) 及方法 (Method) ,並且會顯示該方法的簡要說明及回傳的型別。點選需要的方法後,自動完成,無須逐字 Key 完所有的字母,大幅提高撰寫程式碼的效率。 2.   Debugging( 偵錯功能 ) VSCode 擁有出色的偵錯功能,能將中斷點下在可能出問題的程式碼列,並於偵錯模式中,逐步的執行程式碼,左欄視窗會依據執行的過程顯示各個變數目前的數值,減少開發人員除錯的時間。 3.   Bult-in Git( 內建 Git) VSCode 內建 Git 原生的功能,包含常用的如 Pull 、 Push 、 Commit 及不同版本程式碼的異動比較等,讓我們在程式撰寫的過程中,易於進行版本控管。 4.   Code Formatting( 程式碼排版 ) 在稍後教大家安裝 Python 套件後, VSCode 會在儲存的時候,依據 Python 官方的程式碼撰寫風格原則 ( PEP8 - Style Gide for Python Code ) 自動幫我們排版程式碼,提高程式碼的可讀性。 5.   Linting( 程式碼檢查 ) 同樣的安裝完 Python 套件後, VSCode 的 Linting 功能在我們撰寫程式的過程中,分析我們的程式碼,只要有語法上的錯誤,即會顯示紅色的線條,並在下方的 PROBLEMS 頁籤中,提示錯誤的原因。 6.   Extensions( 擴充套件 )

    [Python爬蟲教學]Python網頁爬蟲結合LINE Notify打造自動化訊息通知服務

    Photo by William Hook on Unsplash 日常生活中,每個人都有關注的事情,像是演唱會門票的開賣、喜歡的商品降價或新電影上檔等,而為了要及時自動取得這些資訊, Python 網頁爬蟲就被廣泛的使用,除了將爬取的資訊透過 [Python 實戰應用 ]Python 寄送 Gmail 電子郵件實作教學 文章介紹的電子郵件進行通知外,另一個備受歡迎的接收通知管道就是 LINE 。 而 LINE 官方提供了 LINE Notify 的服務,只要完成和 LINE 網站的連動設定,就可以透過 LINE Notify 推播或傳送訊息至目標使用者的 LINE 中。 本文即以 Udemy 線上課程網站為例,利用 Python 網頁爬蟲關注想購買的線上課程,只要低於指定的價格,就透過 LINE Notify 服務傳送訊息給使用者。本文的重點包含: 登錄 LINE Notify 服務 發行 LINE Notify 權杖(Token) 整合 Python 網頁爬蟲及 LINE Notify 服務 一、登錄 LINE Notify 服務 首先,前往 LINE Notify 官網 ,來進行Python網頁爬蟲與LINE Notify的連動設定,如下圖: 點選右上角的登入,輸入 LINE 帳號及密碼,如下圖: 成功登入後,就可以看到「管理登錄服務」頁面,如下圖: 接著,點擊「登錄服務」,輸入 LINE Notify 服務的基本資料,由於本文的 Python 爬蟲是跑在本機上,所以「服務網址」及「 Callback URL 」皆為 http://127.0.0.1 ,如下範例: 填寫完成後,點擊「同意並前往下一步」,就可以看到剛剛所輸入的基本資料,確認沒問題點選「登錄」按鈕即可,如下範例: 這時後 LINE Notify 會發送認證郵件到登錄服務時,所填寫的電子郵件帳號中,如下圖: 完成電子郵件認證後,點擊「前往服務一覽」,可以看到 LINE Notify 配發了一個 Client ID(帳號) 給我們,如下圖: 而密碼則需點擊服務,才可以看到,如下圖: 以上就完成了 LINE Notify 服務的基本資料登錄了。 二、發行 LINE Notify 權杖 (Token) 有了的服務帳號及密碼後,接下來,就可以向 LINE Notify 取得權杖 (token) ,各位可以把

    [Python實戰應用]掌握Python連結MySQL資料庫的重要操作

    Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash 在現今很多的 Python 應用當中,像是開發爬蟲獲取網頁資料,或透過 API 取得所需的資訊等,都有機會將這些有效的資料存進資料庫中,透過其強大的查詢語法篩選、分析及過濾資料,甚至可以直接匯出 Excel 報表等,資料庫扮演了非常重要的角色。 所以本文將延續 瞭解 Python 存取 API 的重要觀念-以 KKBOX Open API 為例 文章,模擬實務上呼叫 KKBOX Open  API 取得資料後,如何透過 Python 存進 MySQL 資料庫中,並且執行資料的新增、查詢、修改及刪除操作, 利用實作來瞭解 Python 存取資料庫的重要概念 ,重點包含: Python 專案前置作業 安裝 MySQL 資料庫 建立 MySQL 資料庫 建立 MySQL 資料表 新增資料表資料 查詢資料表資料 修改資料表資料 刪除資料表資料 一、 Python 專案前置作業 在開始今天的實作前,將 Python 專案中的 charts.py 簡化為以下範例: import requests # 取得Token def get_access_token(): #API網址 url = "https://account.kkbox.com/oauth2/token" #標頭 headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", "Host": "account.kkbox.com" } #參數 data = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": "貼上ID內容", "client_secret": "貼上Secret內容"