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[Python爬蟲教學]Python網頁爬蟲寫入資料到Google BigQuery雲端數據庫指南

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

在使用Python網頁爬蟲搜集資料的過程中,隨著時間的累積,資料量就會逐步的增加形成大數據,這時候,就會需要藉由雲端資源來協助我們進行資料分析。

而Google BigQuery雲端數據庫(Cloud Data Warehouse)就是一個非常強大的資料儲存分析工具,除了能夠儲存大量的數據外,還擁有很好的查詢效能,並且可以結合Google Data Studio來進行資料視覺化。

所以本文就接續[Python爬蟲教學]一學就會的Python網頁爬蟲動態讀取資料庫應用文章,來和大家分享,如何將Python網頁爬蟲爬取的資料,載入Pandas DataFrame後,存入Google BigQuery資料表,以利於分析。其中的實作步驟包含:

  • 建立Google BigQuery資料表
  • 建立Google BigQuery憑證
  • Python網頁爬蟲寫入Google BigQuery

一、建立Google BigQuery資料表

想要將Python網頁爬蟲爬取的資料存入Google BigQuery之前,就需要在上面建立所需的資料表。首先,前往Google BigQuery服務,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
Google提供了90天的免費試用,點擊「免費試用BigQuery」,按照其中的步驟完成驗證後,就可以看到以下的畫面:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
這時候Google已經預設幫我們建立了一個「My First Project」專案,如果想要自訂的話,點擊「My First Project」的地方,就能夠新增專案,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接著,輸入專案名稱(stocks-bigquery)即可,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
建立成功後,就可以在專案下建立Google BigQuery的資料集,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
輸入資料集名稱(stocks)即可,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接下來,開啟Google BigQuery資料集來建立資料表,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
點擊「建立資料表」,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
輸入資料表名稱(daily-price),並且,定義所需的資料欄位,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
完成後,就可以查看Google BigQuery資料表(daily-price)的結構定義、詳細資訊及預覽(資料),其中,詳細資訊中的「資料表ID」在等一下實作Pandas套件要寫入資料時會使用到,如下圖:
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

二、建立Google BigQuery憑證

為了讓我們的專案能夠將資料寫入到Google BigQuery,就需要建立憑證(Credentials),位於選單的「API和服務」,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接著,點擊「建立憑證」,並且選擇「服務帳戶」,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
自訂服務帳戶名稱(stocks-bigquery),如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

點擊「建立並繼續」,選擇這個服務帳戶的角色權限,也就是這個服務帳戶所產生的憑證,所能擁有的Google BigQuery權限,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
最後一個步驟保留預設值,點擊「完成」即可,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接下來,就要來產生這個服務帳戶的憑證,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
切換到「金鑰」頁籤,點擊「新增金鑰」,並且選擇「建立新的金鑰」,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
選擇「JSON」格式的金鑰類型來進行建立,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
下載下來後,可以依需求將私密金鑰的檔名重新命名,以本文為例則重新命名為「stocks-bigquery-key」。

三、Python網頁爬蟲寫入Google BigQuery

Google BigQuery的資料表建置完成,來回顧一下[Python爬蟲教學]一學就會的Python網頁爬蟲動態讀取資料庫應用文章的股票爬取結果,如下範例

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

print(combined)
執行結

[['2330', '110/08/20', '47,741,449', '26,565,551,162', '560.00', '563.00', '551.00', '552.00', '-7.00', '72,684'], 
['2409', '110/08/20', '187,871,279', '3,616,408,609', '19.75', '19.85', '19.00', '19.05', '-0.70', '45,042'], 
['2382','110/08/20', '6,821,731', '516,383,698', '75.90', '76.50', '74.80', '75.60', '+0.70', '4,082']]

而要將以上的爬取結果存入Google BigQuery,就需要先將資料載入Pandas DataFrame,再進行存入的動作,所以,利用以下指令來安裝相關套件,如下:

pip install pandas

pip install --upgrade google-cloud-bigquery

pip install pyarrow

其中pyarrow為Google BigQuery載入Pandas DataFrame資料的相依性套件,特別注意需要Python 64位元才可成功安裝。

接著,引用pandas、bigquery及os模組(Module),如下範例

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

print(combined)

將爬取的股票結果存入Pandas DataFrame中,如下範例第28、29行

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])

PS:columns(欄位名稱)需和Google BigQuery資料表(daily-price)所定義的欄位名稱相同。

接下來,設定Google的憑證路徑,並且利用os模組(Module)來設定「GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS」環境變數,如下範例第31、32行

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])
									 
credentials_path = 'C:\\Desktop\\stock\\stocks-bigquery-key.json'
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credentials_path

這時後,就可以建立Google BigQuery用戶端物件,透過load_table_from_dataframe方法(Method),設定資料表ID,載入Pandas DataFrame中的爬取資料,如下範例第34~38行

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])
									 
credentials_path = 'C:\\Desktop\\stock\\stocks-bigquery-key.json'
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credentials_path

client = bigquery.Client()
table_id = 'stocks-bigquery.stocks.daily-price'

job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id)
job.result()  #等待寫入完成

PS.特別注意Google BigQuery的資料表ID需將「:」修改為「.」。

如果想要在執行後,瞭解寫入多少筆資料到Google BigQuery資料表(daily-price),則可以利用get_table()方法(Method),傳入資料表ID,取得相關的訊息,如下範例第40、41行

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])
									 
credentials_path = 'C:\\Desktop\\stock\\stocks-bigquery-key.json'
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credentials_path

client = bigquery.Client()
table_id = 'stocks-bigquery.stocks.daily-price'

job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id)
job.result()  #等待寫入完成

table = client.get_table(table_id)
print(f'已存入{table.num_rows}筆資料到{table_id}')

執行結

已存入3筆資料到stocks-bigquery.stocks.daily-price

開啟Google BigQuery資料表(daily-price),重新整理網頁後,在「預覽」頁籤就可以看到寫入的資料,如下圖:

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

四、小結

本文手把手帶大家將Python網頁爬蟲爬取的資料載入Pandas DataFrame後,寫入Google BigQuery雲端數據庫(Cloud Data Warehouse),也就是先建立Google BigQuery資料表及憑證後,就能夠透過Google BigQuery用戶端模組(Module),將爬取的資料進行寫入,後續就可以藉由Google BigQuery的快速查詢效能,來提升資料分析效率。

大家是否也有使用過Google BigQuery服務呢?都是應用在什麼情境下?歡迎在底下留言和我分享交流唷~

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    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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    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

    [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: