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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 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

    [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 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

    解析Python模組(Module)和套件(Package)的概念

    Photo by Helloquence on Unsplash 當我們在開發大型應用程式時,如果沒有適當的組織程式碼,除了會降低開發的效率外,也不易於維護,所以模組 (Module) 化就顯得相當的重要,讓程式碼能夠透過引用的方式來重複使用,提升重用性 (Reusable) 。 但是隨著專案模組 (Module) 的增加,將難以管理及問題的追蹤,這時候就能將模組 (Module) 打包成套件 (Package) ,利用其階層式的結構來彈性規劃模組 (Module) 。 本篇文章就帶大家瞭解 Python 模組 (Module) 及套件 (Package) 的重要觀念,包含: 什麼是模組 (Module) 模組引用方式 (Import) 什麼是套件 (Package) dir() 函式 (dir function) 將模組當作腳本來執行 (Executing a Module as a Script) 一、什麼是模組 (Module) 模組 (Module) 就是一個檔案,包含了相關性較高的程式碼。隨著應用程式的開發規模越來越大,我們不可能把所有的程式碼都寫在同一份 Python 檔案中,一定會將關聯性較高的程式碼抽出來放在不同的檔案中來形成模組 (Module) ,主程式再透過引用的方式來使用。所以模組 (Module) 可以提高程式碼的重用性 (Reusable) 且易於維護。 假設我們現在要開發一個部落格,主程式為 app.py ,在還沒有模組化時,程式碼可能長得像這樣: #取得作者 def get_author(): return "Mike" #取得電子郵件 def get_email(): return "learncodewithmike@gmail.com" #新增文章 def add_post(title): pass #刪除文章 def delete_post(title): pass add_post() author = get_author() email = get_email() 各位應該可以想像,隨著部落格功能的增加,將所有程式碼都寫在  app.py 主程式中會變得怎麼樣。所以這

    [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 , 接著建立一個專案,並且開啟 Python 開發工具,本文將以 Visual S

    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

    [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"