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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套件強大的資料處理功能後，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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    [Python教學]Python Lambda Function應用技巧分享

    Photo by Fatos Bytyqi on Unsplash Lambda 函式，也就是匿名函式，不需要定義名稱，只有一行運算式，語法非常簡潔，功能強大，所以現代程式語言如 Java、C# 及 Python 等都支援 Lambda 函式，適用於小型的運算， Python的 一些內建函式甚至使用它作為參數值的運算。現在就來介紹 如何 在 Python 中使用 Lambda 函式與技巧吧，包含： Lambda 語法與範例 Python Lambda 函式的應用 Lambda 函式 vs 一般函式 (Function) 一、 Lambda 語法與使用範例 由於 Lambda 函式只有一行程式碼，所以在撰寫時有一些限制，我們來看一下它的語法： lambda parameter_list: expression 這邊教大家一個技巧，在撰寫 Lambda 函式時，於 Visual Studio Code 輸入 lambda 關鍵字，接著按下 Tab 鍵，就會自動產生範例中的語法，包含了三個部分： lambda 關鍵字 parameter_list( 參數清單 ) expression( 運算式 ) 其中， parameter_list( 參數清單 ) 也就是 Lambda 函式的傳入參數，可以有多個，以逗號分隔。而 expression( 運算式 ) 則是針對傳入參數來進行運算，只能有一行運算式，不像 一般函式(Function) 可以有多行。接下來，我們透過幾個範例來了解如何使用 Lambda 函式吧。 範例 1 ： 範例中將 Lambda 函式指派給一個變數，接著就可以透過此變數並傳入參數來進行呼叫。 範例 2 ： Lambda 函式支援 IIFE(immediately invoked function expression)語法 ，意思是 利用  function expression 的方式來建立函式，並且立即執行它，語法如下 ： (lambda parameter: expression)(argument) 範例中即是利用此語法在 Lambda函式 定義後，立即傳入參數執行。 範例 3 ： 透過此範例可以知道，當 Lambda 函式經定義
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    [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 B
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    [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
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    [Python爬蟲教學]有效利用Python網頁爬蟲爬取免費的Proxy IP清單

    Photo by Cytonn Photography on Unsplash 在開發網頁爬蟲的過程中，是不是會擔心被偵測或封鎖，而爬不到所需的資料呢? 有些大型網站為了保護網頁上的資料不被大量的爬取，會特別偵測像Python網頁爬蟲這種非人工的自動化請求，這時候 Python網頁爬蟲 使用相同的IP來發送請求就很容易被發現。 所以，如果有多組IP能夠讓Python網頁爬蟲在發送請求時輪流使用，就能夠大幅降低被偵測的風險。 而現在有許多網站上也有提供免費的Proxy IP，本文就以 Free Proxy List 網站為例，透過Python網頁爬蟲來蒐集上面的Proxy IP，製作我們的IP清單。實作步驟包含：
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