[TIẾNG VIỆT]:
** Xây dựng máy quét web với súp đẹp **
Quét web là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web.Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như thu thập dữ liệu để nghiên cứu, tạo bảng so sánh giá hoặc tự động hóa các nhiệm vụ.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho việc cạo web vì nó dễ học và có một số lượng lớn các thư viện có sẵn.Súp đẹp là một thư viện Python giúp bạn dễ dàng phân tích các tài liệu HTML và XML.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với súp đẹp.Chúng tôi sẽ xóa dữ liệu từ [trang kết quả tìm kiếm của Google] (web scraping - Google Search) và tạo tệp CSV với kết quả.
## 1. Cài đặt thư viện súp đẹp
Bước đầu tiên là cài đặt thư viện súp đẹp.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt BeautifulSoup4
`` `
## 2. Tạo một cái cạp web
Khi bạn đã cài đặt thư viện súp đẹp, bạn có thể tạo một cái cào web.Mã sau đây sẽ tạo một cạp web để loại bỏ dữ liệu từ trang kết quả tìm kiếm của Google:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
# Nhận nội dung HTML của trang kết quả tìm kiếm Google
url = 'web scraping - Google Search'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
# Phân tích nội dung HTML bằng cách sử dụng súp đẹp
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.
# Trích xuất dữ liệu từ kết quả tìm kiếm
Kết quả = súp.find_all ('div', lớp _ = 'g'))
# Tạo tệp CSV với kết quả
với Open ('results.csv', 'w', mã hóa = 'utf-8') là f:
writer = csv.writer (f)
writer.writerow (['title', 'url']))
cho kết quả trong kết quả:
title = result.find ('h3'). văn bản
url = result.find ('a') ['href']]
Writer.Writerow ([Tiêu đề, URL])
`` `
Mã này sẽ tạo một tệp CSV có tên là `results.csv` với các cột sau:
* Tiêu đề
* Url
## 3. Chạy máy cạo Web
Khi bạn đã tạo Trình cạo web, bạn có thể chạy nó bằng cách thực thi lệnh sau:
`` `
Python Scraper.py
`` `
Điều này sẽ tạo một tệp CSV có tên là `results.csv` với dữ liệu từ trang kết quả tìm kiếm của Google.
## 4. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với súp đẹp.Chúng tôi đã xóa dữ liệu từ trang kết quả tìm kiếm của Google và tạo tệp CSV với kết quả.
Bạn có thể sử dụng hướng dẫn này như một điểm khởi đầu để xây dựng bộ phế liệu web của riêng bạn.Có nhiều điều khác bạn có thể làm với các bộ phế liệu web, chẳng hạn như thu thập dữ liệu từ các trang web thương mại điện tử, đánh giá sản phẩm và tự động hóa các tác vụ.
## Bài viết tham khảo
* [Tài liệu súp đẹp] (https://www.crummy.com/software/beautifulsoup/bs4/doc/)
* [Quét web với Python] (https://realpython.com/web-scraping-with-python/)
* [Cách xóa dữ liệu từ một trang web với Python] (https://www.dataquest.io/blog/web-scraping-with-python/)
[ENGLISH]:
**Building Web Scrapers with Python Beautiful Soup**
Web scraping is the process of extracting data from websites. It can be used for a variety of purposes, such as gathering data for research, creating price comparison tables, or automating tasks.
Python is a popular programming language for web scraping because it is easy to learn and has a large number of libraries available. Beautiful Soup is a Python library that makes it easy to parse HTML and XML documents.
In this tutorial, we will show you how to build a web scraper with Python Beautiful Soup. We will scrape the data from the [Google Search results page](https://www.google.com/search?q=web+scraping) and create a CSV file with the results.
## 1. Install the Beautiful Soup library
The first step is to install the Beautiful Soup library. You can do this using the following command:
```
pip install beautifulsoup4
```
## 2. Create a web scraper
Once you have installed the Beautiful Soup library, you can create a web scraper. The following code will create a web scraper that scrapes the data from the Google Search results page:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Get the HTML content of the Google Search results page
url = 'web scraping - Google Search'
response = requests.get(url)
# Parse the HTML content using Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract the data from the search results
results = soup.find_all('div', class_='g')
# Create a CSV file with the results
with open('results.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Title', 'URL'])
for result in results:
title = result.find('h3').text
url = result.find('a')['href']
writer.writerow([title, url])
```
This code will create a CSV file called `results.csv` with the following columns:
* Title
* URL
## 3. Run the web scraper
Once you have created the web scraper, you can run it by executing the following command:
```
python scraper.py
```
This will create a CSV file called `results.csv` with the data from the Google Search results page.
## 4. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to build a web scraper with Python Beautiful Soup. We scraped the data from the Google Search results page and created a CSV file with the results.
You can use this tutorial as a starting point to build your own web scrapers. There are many other things you can do with web scrapers, such as gathering data from e-commerce websites, scraping product reviews, and automating tasks.
## Reference Articles
* [Beautiful Soup Documentation](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)
* [Web Scraping with Python](https://realpython.com/web-scraping-with-python/)
* [How to Scrape Data from a Website with Python](https://www.dataquest.io/blog/web-scraping-with-python/)
** Xây dựng máy quét web với súp đẹp **
Quét web là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web.Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như thu thập dữ liệu để nghiên cứu, tạo bảng so sánh giá hoặc tự động hóa các nhiệm vụ.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho việc cạo web vì nó dễ học và có một số lượng lớn các thư viện có sẵn.Súp đẹp là một thư viện Python giúp bạn dễ dàng phân tích các tài liệu HTML và XML.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với súp đẹp.Chúng tôi sẽ xóa dữ liệu từ [trang kết quả tìm kiếm của Google] (web scraping - Google Search) và tạo tệp CSV với kết quả.
## 1. Cài đặt thư viện súp đẹp
Bước đầu tiên là cài đặt thư viện súp đẹp.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt BeautifulSoup4
`` `
## 2. Tạo một cái cạp web
Khi bạn đã cài đặt thư viện súp đẹp, bạn có thể tạo một cái cào web.Mã sau đây sẽ tạo một cạp web để loại bỏ dữ liệu từ trang kết quả tìm kiếm của Google:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
# Nhận nội dung HTML của trang kết quả tìm kiếm Google
url = 'web scraping - Google Search'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
# Phân tích nội dung HTML bằng cách sử dụng súp đẹp
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.
# Trích xuất dữ liệu từ kết quả tìm kiếm
Kết quả = súp.find_all ('div', lớp _ = 'g'))
# Tạo tệp CSV với kết quả
với Open ('results.csv', 'w', mã hóa = 'utf-8') là f:
writer = csv.writer (f)
writer.writerow (['title', 'url']))
cho kết quả trong kết quả:
title = result.find ('h3'). văn bản
url = result.find ('a') ['href']]
Writer.Writerow ([Tiêu đề, URL])
`` `
Mã này sẽ tạo một tệp CSV có tên là `results.csv` với các cột sau:
* Tiêu đề
* Url
## 3. Chạy máy cạo Web
Khi bạn đã tạo Trình cạo web, bạn có thể chạy nó bằng cách thực thi lệnh sau:
`` `
Python Scraper.py
`` `
Điều này sẽ tạo một tệp CSV có tên là `results.csv` với dữ liệu từ trang kết quả tìm kiếm của Google.
## 4. Kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với súp đẹp.Chúng tôi đã xóa dữ liệu từ trang kết quả tìm kiếm của Google và tạo tệp CSV với kết quả.
Bạn có thể sử dụng hướng dẫn này như một điểm khởi đầu để xây dựng bộ phế liệu web của riêng bạn.Có nhiều điều khác bạn có thể làm với các bộ phế liệu web, chẳng hạn như thu thập dữ liệu từ các trang web thương mại điện tử, đánh giá sản phẩm và tự động hóa các tác vụ.
## Bài viết tham khảo
* [Tài liệu súp đẹp] (https://www.crummy.com/software/beautifulsoup/bs4/doc/)
* [Quét web với Python] (https://realpython.com/web-scraping-with-python/)
* [Cách xóa dữ liệu từ một trang web với Python] (https://www.dataquest.io/blog/web-scraping-with-python/)
[ENGLISH]:
**Building Web Scrapers with Python Beautiful Soup**
Web scraping is the process of extracting data from websites. It can be used for a variety of purposes, such as gathering data for research, creating price comparison tables, or automating tasks.
Python is a popular programming language for web scraping because it is easy to learn and has a large number of libraries available. Beautiful Soup is a Python library that makes it easy to parse HTML and XML documents.
In this tutorial, we will show you how to build a web scraper with Python Beautiful Soup. We will scrape the data from the [Google Search results page](https://www.google.com/search?q=web+scraping) and create a CSV file with the results.
## 1. Install the Beautiful Soup library
The first step is to install the Beautiful Soup library. You can do this using the following command:
```
pip install beautifulsoup4
```
## 2. Create a web scraper
Once you have installed the Beautiful Soup library, you can create a web scraper. The following code will create a web scraper that scrapes the data from the Google Search results page:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Get the HTML content of the Google Search results page
url = 'web scraping - Google Search'
response = requests.get(url)
# Parse the HTML content using Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract the data from the search results
results = soup.find_all('div', class_='g')
# Create a CSV file with the results
with open('results.csv', 'w', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Title', 'URL'])
for result in results:
title = result.find('h3').text
url = result.find('a')['href']
writer.writerow([title, url])
```
This code will create a CSV file called `results.csv` with the following columns:
* Title
* URL
## 3. Run the web scraper
Once you have created the web scraper, you can run it by executing the following command:
```
python scraper.py
```
This will create a CSV file called `results.csv` with the data from the Google Search results page.
## 4. Conclusion
In this tutorial, we showed you how to build a web scraper with Python Beautiful Soup. We scraped the data from the Google Search results page and created a CSV file with the results.
You can use this tutorial as a starting point to build your own web scrapers. There are many other things you can do with web scrapers, such as gathering data from e-commerce websites, scraping product reviews, and automating tasks.
## Reference Articles
* [Beautiful Soup Documentation](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)
* [Web Scraping with Python](https://realpython.com/web-scraping-with-python/)
* [How to Scrape Data from a Website with Python](https://www.dataquest.io/blog/web-scraping-with-python/)
