การขูดเว็บด้วย lxml ของ Python: บทช่วยสอนที่ครอบคลุมสำหรับผู้เริ่มต้น

ระบบนิเวศที่กว้างขวางของ Python มีไลบรารีมากมายที่ทำให้การขูดเว็บเป็นงานที่ตรงไปตรงมา และ lxml ก็เป็นหนึ่งในตัวเลือกชั้นนำอย่างแน่นอน บทช่วยสอนนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้คำแนะนำโดยละเอียดว่าทำไม lxml จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการคัดลอกเว็บ ขั้นตอนในการสร้าง lxml scraper ที่แข็งแกร่ง และตัวอย่างที่เป็นประโยชน์เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้น บทช่วยสอนนี้ยังรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเพื่อให้แน่ใจว่าคำขอที่ประสบความสำเร็จในระหว่างการขูดเว็บมีจำนวนสูงสุด

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Web Scraping ด้วย lxml ใน Python

การขูดเว็บโดยใช้ lxml ของ Python เกี่ยวข้องกับการแยกและการจัดโครงสร้างข้อมูลจากโค้ด HTML หรือ XML ที่ดาวน์โหลด แตกต่างจากไลบรารีบางแห่งที่จัดการทั้งการดาวน์โหลดและการแยกวิเคราะห์ lxml เชี่ยวชาญในการแยกวิเคราะห์ หากต้องการดาวน์โหลดหน้าเว็บ โดยทั่วไปคุณจะใช้ไคลเอ็นต์ HTTP เช่น คำขอ เมื่อดาวน์โหลดข้อมูล HTML หรือ XML แล้ว lxml จะสามารถแยกวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ทำให้คุณสามารถเข้าถึงองค์ประกอบและคุณลักษณะเฉพาะได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เหตุใดจึงเลือก lxml ของ Python สำหรับการขูดเว็บ

การเลือก lxml สำหรับโครงการขูดเว็บของคุณมีประโยชน์หลายประการ:

ข้อดี:

1. ความสามารถในการขยาย: สร้างขึ้นบนไลบรารี C libxml2 และ libxslt ทำให้ lxml สามารถขยายได้สูงและมอบคุณประโยชน์ด้านความเร็วของไลบรารี C แบบเนทีฟ ควบคู่ไปกับความเรียบง่ายของ Python
2. โครงสร้าง XML: รองรับภาษาสคีมาสามภาษาเพื่อระบุโครงสร้าง XML และใช้ XPath อย่างสมบูรณ์ ทำให้มีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อในการนำทางผ่านองค์ประกอบต่างๆ ในเอกสาร XML
3. การส่งผ่านข้อมูล: มีความสามารถในการสำรวจผ่านโครงสร้าง XML และ HTML ต่างๆ ช่วยให้สามารถนำทางผ่านรายการลูก พี่น้อง และองค์ประกอบอื่นๆ ฟีเจอร์นี้ทำให้มันได้เปรียบเหนือโปรแกรมแยกวิเคราะห์อื่นๆ เช่น BeautifulSoup
4. ประสิทธิภาพของทรัพยากร: ใช้หน่วยความจำน้อยกว่าเมื่อเทียบกับไลบรารีอื่นๆ ทำให้มีประสิทธิภาพสูงในการแยกวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

อย่างไรก็ตาม lxml ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดเสมอไปสำหรับการแยกวิเคราะห์ HTML ที่เขียนไม่ดีหรือเสียหาย ในกรณีเช่นนี้ คุณสามารถใช้ BeautifulSoup เป็นตัวเลือกสำรองได้

ขั้นตอนในการสร้าง lxml Parser ที่แข็งแกร่งใน Python

ขั้นตอนที่ 1: เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม

ก่อนที่คุณจะเริ่มขูด คุณจะต้องเลือกชุดเครื่องมือที่เหมาะสมก่อน สำหรับไคลเอนต์ HTTP นั้น Python มีไลบรารีเช่น Requests, HTTPX, และ aiohttp- หากเป้าหมายของคุณคือเว็บไซต์แบบไดนามิกที่ใช้ JavaScript คุณอาจต้องใช้เบราว์เซอร์ที่ไม่มีส่วนหัวเช่น Selenium

ขั้นตอนที่ 2: ระบุหน้าเว็บเป้าหมายของคุณ

หลังจากตั้งค่าเครื่องมือแล้ว ให้ระบุหน้าเว็บที่คุณต้องการขูด อย่าลืมอ่านเว็บไซต์ robots.txt เพื่อทราบกฎเกณฑ์ในการขูดเว็บบนเว็บไซต์นั้น

ขั้นตอนที่ 3: ทำความเข้าใจหลักเกณฑ์การขูดเว็บ

การทำความเข้าใจแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการขูดเว็บและสิ่งกีดขวางบนถนนที่อาจเกิดขึ้น เช่น CAPTCHA หรือการแบน IP เป็นสิ่งสำคัญ ในกรณีที่คุณคาดว่าจะเกิดปัญหาดังกล่าว การใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์แบบหมุนเวียนอาจเป็นประโยชน์

ขั้นตอนที่ 4: การตั้งค่าส่วนหัว

ส่วนหัว HTTP ช่วยในการเลียนแบบพฤติกรรมผู้ใช้จริง ตั้งค่าเหล่านี้อย่างถูกต้องเพื่อให้แน่ใจว่ามีดโกนของคุณไม่ถูกบล็อก

Web Scraping ด้วย lxml ของ Python: บทช่วยสอนทีละขั้นตอน

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนเริ่มต้น คุณจะต้องมีสิ่งต่อไปนี้:

1. หลาม 3.x: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าติดตั้ง Python 3.x บนระบบของคุณแล้ว คุณสามารถดาวน์โหลดได้จาก เว็บไซต์อย่างเป็นทางการของไพธอน.
2. โปรแกรมแก้ไขโค้ด: โปรแกรมแก้ไขข้อความใดๆ ก็ตามที่รองรับ Python สามารถทำได้ แม้ว่า IDE ขั้นสูง เช่น Visual Studio Code, Notepad++ หรือ PyCharm จะมีฟังก์ชันการทำงานมากกว่า เช่น การดีบัก การเน้นไวยากรณ์ และการเติมข้อความอัตโนมัติ
3. คำขอและไลบรารี lxml: นี่คือไลบรารี Python ของบริษัทอื่นที่ใช้สำหรับคำขอ HTTP และการแยกวิเคราะห์ HTML ตามลำดับ หากต้องการติดตั้ง ให้เปิดเทอร์มินัลแล้วเรียกใช้:

pip install requests lxml

1. การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ

คำอธิบาย:

ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องเตรียมสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดสำหรับการพัฒนา เลือกตำแหน่งบนคอมพิวเตอร์ของคุณที่คุณต้องการบันทึกสคริปต์ของคุณ

• การสร้างไฟล์ไพธอน: เปิดตัวแก้ไขโค้ดของคุณและสร้างไฟล์ Python ใหม่ชื่อ imdb_scraper.py.

2. การดึงเนื้อหาหน้าเว็บ

รหัส:

import requests

url = "https://www.imdb.com/chart/moviemeter/"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    page_content = response.text
else:
    print("Failed to retrieve the page")

คำอธิบาย:

ในส่วนนี้ คุณจะดึงเนื้อหา HTML ของหน้าภาพยนตร์ยอดนิยมของ IMDb

• กำลังนำเข้า requests: เดอะ requests ไลบรารี่ใช้สำหรับส่งคำขอ HTTP
• กำลังดึงเนื้อหา: requests.get(url) ดึงเนื้อหาหน้าเว็บและเก็บไว้ใน response ตัวแปร.
• การตรวจสอบรหัสสถานะ: แนวทางปฏิบัติที่ดีในการตรวจสอบรหัสสถานะ HTTP (200 หมายถึงตกลง) หากไม่ถึง 200 มีปัญหาในการดึงข้อมูลเพจ

3. การแยกวิเคราะห์เว็บเพจ

รหัส:

from lxml import html

tree = html.fromstring(page_content)

คำอธิบาย:

ที่นี่ คุณจะแปลงเนื้อหา HTML ที่ดึงข้อมูลมาเป็นโครงสร้างต้นไม้ที่ค้นหาได้

• กำลังนำเข้า lxml.html: โมดูลนี้ช่วยสร้างโครงสร้างแบบต้นไม้จากเนื้อหา HTML
• การสร้างโครงสร้างต้นไม้: html.fromstring(page_content) แยกวิเคราะห์เนื้อหา HTML ที่เก็บไว้ใน page_content และสร้างโครงสร้างคล้ายต้นไม้ที่คุณเก็บไว้ในตัวแปร tree.

4. การแยกข้อมูล

รหัส:

movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')

คำอธิบาย:

ตอนนี้คุณมีโครงสร้างเหมือนต้นไม้ของเว็บเพจแล้ว คุณสามารถค้นหาและแยกข้อมูลจากเว็บเพจได้

• การใช้ XPath: XPath คือภาษาคิวรีที่สามารถนำทางผ่านเอกสาร XML คุณใช้ที่นี่เพื่อระบุองค์ประกอบและคุณลักษณะที่คุณต้องการขูด
• การแยกชื่อและการให้คะแนน: คุณรวบรวมชื่อภาพยนตร์และเรตติ้ง IMDb โดยใช้คำสั่ง XPath ที่ระบุตำแหน่งในโครงสร้าง HTML

5. การจัดเก็บข้อมูล

รหัส:

for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
    print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")

คำอธิบาย:

สุดท้าย คุณจะต้องจัดเก็บหรือแสดงข้อมูลที่คัดลอกมา

• การซิปรายการ: เดอะ zip ฟังก์ชั่นจับคู่ชื่อภาพยนตร์แต่ละเรื่องด้วยเรตติ้งที่สอดคล้องกัน
• การพิมพ์ข้อมูล: ในตัวอย่างนี้ เราเพียงแค่พิมพ์แต่ละคู่ออกมา ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง คุณอาจต้องการจัดเก็บข้อมูลนี้ไว้ในฐานข้อมูลหรือไฟล์

ตัวอย่างโค้ดแบบเต็ม

# Importing required libraries
import requests
from lxml import html

# Step 2: Fetch Web Page Content
url = "https://www.imdb.com/chart/moviemeter/"
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    page_content = response.text
else:
    print("Failed to retrieve the page")

# Step 3: Parse the Web Page
tree = html.fromstring(page_content)

# Step 4: Extract Data
movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')

# Step 5: Store and/or Output Data
for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
    print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")

เมื่อปฏิบัติตามบทช่วยสอนแบบขยายและละเอียดนี้ คุณจะสามารถดึงข้อมูลเกี่ยวกับภาพยนตร์ยอดนิยมจาก IMDb ได้อย่างมั่นใจ และเช่นเคย สิ่งสำคัญคือต้องเคารพข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์ใดๆ ที่คุณกำลังคัดลอก

ข้อสังเกตสุดท้าย

การขูดเว็บอาจเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน แต่ไลบรารี lxml ของ Python ช่วยลดความซับซ้อนหลายประการ ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม ความรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และกลยุทธ์ที่กำหนดไว้อย่างดี คุณสามารถทำให้ความพยายามในการขูดเว็บของคุณมีประสิทธิภาพและประสบความสำเร็จได้ บทช่วยสอนนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อครอบคลุมประเด็นเหล่านี้อย่างครอบคลุม มีความสุขกับการขูด!