hoduc.kien
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Xây dựng máy quét web với Python **
Quét web là quá trình trích xuất dữ liệu từ một trang web.Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như thu thập thông tin về giá, theo dõi hoạt động của đối thủ cạnh tranh hoặc tạo bộ dữ liệu cho học máy.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến để cạo web vì nó dễ học và có nhiều thư viện có sẵn để lấy dữ liệu.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với Python bằng thư viện súp tuyệt đẹp.
### 1. Cài đặt 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 cào web
Khi bạn đã cài đặt súp đẹp, bạn có thể tạo một cái cào web.Một cái cào web chỉ đơn giản là một chương trình đọc HTML của một trang web và trích xuất dữ liệu mà bạn quan tâm.
Để tạo một cái cạo web, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
url = 'Example Domain'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.Content, 'LXML')
# Trích xuất dữ liệu mà bạn quan tâm
`` `
Trong ví dụ này, chúng tôi đang sử dụng thư viện yêu cầu để lấy HTML của trang web và thư viện súp tuyệt đẹp để phân tích HTML.Khi HTML đã được phân tích cú pháp, chúng ta có thể trích xuất dữ liệu mà chúng ta quan tâm.
### 3. Sử dụng các biểu thức thông thường
Thông thường, dữ liệu mà bạn quan tâm không phải ở định dạng dễ dàng truy cập.Trong những trường hợp này, bạn có thể sử dụng các biểu thức thông thường để trích xuất dữ liệu.Biểu thức chính quy là một công cụ mạnh mẽ để khớp mẫu và có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ hầu hết mọi định dạng.
Để sử dụng các biểu thức thông thường với súp đẹp, bạn có thể sử dụng phương thức `find ()`.Phương thức `find ()` lấy biểu thức chính quy làm đối số và trả về trận đấu đầu tiên mà nó tìm thấy.
Ví dụ: mã sau sử dụng biểu thức thông thường để trích xuất tất cả các liên kết từ trang web:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
url = 'Example Domain'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.Content, 'LXML')
links = súp.find_all (href = re.compile ('^https: //')))
Đối với liên kết trong các liên kết:
in (link.text)
`` `
### 4. Lưu dữ liệu
Khi bạn đã trích xuất dữ liệu mà bạn quan tâm, bạn có thể lưu nó vào một tệp.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `open ()`.
Mã sau đây lưu dữ liệu vào tệp CSV:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
Nhập CSV
url = 'Example Domain'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.Content, 'LXML')
links = súp.find_all (href = re.compile ('^https: //')))
với Open ('data.csv', 'w', newline = '') như f:
writer = csv.writer (f)
writer.writerow (['link', 'title']))
Đối với liên kết trong các liên kết:
writer.writerow ([link.text, link.get ('title')]])
`` `
### Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với Python bằng thư viện súp tuyệt đẹp.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của việc cạo web, bao gồm cách cài đặt súp đẹp, tạo một cái cào web và sử dụng các biểu thức thông thường để trích xuất dữ liệu.Chúng tôi cũng chỉ cho bạn cách lưu dữ liệu mà bạn trích xuất vào một tệp.
Quét web là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.Với một chút kiến thức lập trình, bạn có thể xây dựng các trình phế liệu web của riêng mình để trích xuất dữ liệu từ bất kỳ trang web nào.
[ENGLISH]:
**Building Web Scrapers with Python**
Web scraping is the process of extracting data from a website. It can be used for a variety of purposes, such as gathering pricing information, tracking competitor activity, or creating datasets for machine learning.
Python is a popular programming language for web scraping because it is easy to learn and has a variety of libraries available for scraping data. In this article, we will show you how to build a web scraper with Python using the Beautiful Soup library.
### 1. Installing Beautiful Soup
The first step is to install the Beautiful Soup library. You can do this using the following command:
```
pip install beautifulsoup4
```
### 2. Creating a Web Scraper
Once you have installed Beautiful Soup, you can create a web scraper. A web scraper is simply a program that reads the HTML of a website and extracts the data that you are interested in.
To create a web scraper, you can use the following code:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'Example Domain'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
# Extract the data that you are interested in
```
In this example, we are using the requests library to get the HTML of the website and the Beautiful Soup library to parse the HTML. Once the HTML has been parsed, we can extract the data that we are interested in.
### 3. Using Regular Expressions
Often, the data that you are interested in is not in a easily accessible format. In these cases, you can use regular expressions to extract the data. Regular expressions are a powerful tool for pattern matching and can be used to extract data from almost any format.
To use regular expressions with Beautiful Soup, you can use the `find()` method. The `find()` method takes a regular expression as an argument and returns the first match that it finds.
For example, the following code uses a regular expression to extract all of the links from a webpage:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'Example Domain'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
links = soup.find_all(href=re.compile('^https://'))
for link in links:
print(link.text)
```
### 4. Saving the Data
Once you have extracted the data that you are interested in, you can save it to a file. You can do this using the `open()` function.
The following code saves the data to a CSV file:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
url = 'Example Domain'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
links = soup.find_all(href=re.compile('^https://'))
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Link', 'Title'])
for link in links:
writer.writerow([link.text, link.get('title')])
```
### Conclusion
In this article, we showed you how to build a web scraper with Python using the Beautiful Soup library. We covered the basics of web scraping, including how to install Beautiful Soup, create a web scraper, and use regular expressions to extract data. We also showed you how to save the data that you extract to a file.
Web scraping is a powerful tool that can be used for a variety of purposes. With a little bit of programming knowledge, you can build your own web scrapers to extract data from any website.
** Xây dựng máy quét web với Python **
Quét web là quá trình trích xuất dữ liệu từ một trang web.Nó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như thu thập thông tin về giá, theo dõi hoạt động của đối thủ cạnh tranh hoặc tạo bộ dữ liệu cho học máy.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến để cạo web vì nó dễ học và có nhiều thư viện có sẵn để lấy dữ liệu.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với Python bằng thư viện súp tuyệt đẹp.
### 1. Cài đặt 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 cào web
Khi bạn đã cài đặt súp đẹp, bạn có thể tạo một cái cào web.Một cái cào web chỉ đơn giản là một chương trình đọc HTML của một trang web và trích xuất dữ liệu mà bạn quan tâm.
Để tạo một cái cạo web, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
url = 'Example Domain'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.Content, 'LXML')
# Trích xuất dữ liệu mà bạn quan tâm
`` `
Trong ví dụ này, chúng tôi đang sử dụng thư viện yêu cầu để lấy HTML của trang web và thư viện súp tuyệt đẹp để phân tích HTML.Khi HTML đã được phân tích cú pháp, chúng ta có thể trích xuất dữ liệu mà chúng ta quan tâm.
### 3. Sử dụng các biểu thức thông thường
Thông thường, dữ liệu mà bạn quan tâm không phải ở định dạng dễ dàng truy cập.Trong những trường hợp này, bạn có thể sử dụng các biểu thức thông thường để trích xuất dữ liệu.Biểu thức chính quy là một công cụ mạnh mẽ để khớp mẫu và có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ hầu hết mọi định dạng.
Để sử dụng các biểu thức thông thường với súp đẹp, bạn có thể sử dụng phương thức `find ()`.Phương thức `find ()` lấy biểu thức chính quy làm đối số và trả về trận đấu đầu tiên mà nó tìm thấy.
Ví dụ: mã sau sử dụng biểu thức thông thường để trích xuất tất cả các liên kết từ trang web:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
url = 'Example Domain'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.Content, 'LXML')
links = súp.find_all (href = re.compile ('^https: //')))
Đối với liên kết trong các liên kết:
in (link.text)
`` `
### 4. Lưu dữ liệu
Khi bạn đã trích xuất dữ liệu mà bạn quan tâm, bạn có thể lưu nó vào một tệp.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `open ()`.
Mã sau đây lưu dữ liệu vào tệp CSV:
`` `Python
Nhập yêu cầu
Từ BS4 Nhập cảnh đẹp
Nhập CSV
url = 'Example Domain'
Trả lời = Yêu cầu.Get (URL)
Súp = BeautifulSoup (Phản hồi.Content, 'LXML')
links = súp.find_all (href = re.compile ('^https: //')))
với Open ('data.csv', 'w', newline = '') như f:
writer = csv.writer (f)
writer.writerow (['link', 'title']))
Đối với liên kết trong các liên kết:
writer.writerow ([link.text, link.get ('title')]])
`` `
### Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách xây dựng một cái cào web với Python bằng thư viện súp tuyệt đẹp.Chúng tôi đã đề cập đến những điều cơ bản của việc cạo web, bao gồm cách cài đặt súp đẹp, tạo một cái cào web và sử dụng các biểu thức thông thường để trích xuất dữ liệu.Chúng tôi cũng chỉ cho bạn cách lưu dữ liệu mà bạn trích xuất vào một tệp.
Quét web là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.Với một chút kiến thức lập trình, bạn có thể xây dựng các trình phế liệu web của riêng mình để trích xuất dữ liệu từ bất kỳ trang web nào.
[ENGLISH]:
**Building Web Scrapers with Python**
Web scraping is the process of extracting data from a website. It can be used for a variety of purposes, such as gathering pricing information, tracking competitor activity, or creating datasets for machine learning.
Python is a popular programming language for web scraping because it is easy to learn and has a variety of libraries available for scraping data. In this article, we will show you how to build a web scraper with Python using the Beautiful Soup library.
### 1. Installing Beautiful Soup
The first step is to install the Beautiful Soup library. You can do this using the following command:
```
pip install beautifulsoup4
```
### 2. Creating a Web Scraper
Once you have installed Beautiful Soup, you can create a web scraper. A web scraper is simply a program that reads the HTML of a website and extracts the data that you are interested in.
To create a web scraper, you can use the following code:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'Example Domain'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
# Extract the data that you are interested in
```
In this example, we are using the requests library to get the HTML of the website and the Beautiful Soup library to parse the HTML. Once the HTML has been parsed, we can extract the data that we are interested in.
### 3. Using Regular Expressions
Often, the data that you are interested in is not in a easily accessible format. In these cases, you can use regular expressions to extract the data. Regular expressions are a powerful tool for pattern matching and can be used to extract data from almost any format.
To use regular expressions with Beautiful Soup, you can use the `find()` method. The `find()` method takes a regular expression as an argument and returns the first match that it finds.
For example, the following code uses a regular expression to extract all of the links from a webpage:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'Example Domain'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
links = soup.find_all(href=re.compile('^https://'))
for link in links:
print(link.text)
```
### 4. Saving the Data
Once you have extracted the data that you are interested in, you can save it to a file. You can do this using the `open()` function.
The following code saves the data to a CSV file:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
url = 'Example Domain'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
links = soup.find_all(href=re.compile('^https://'))
with open('data.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Link', 'Title'])
for link in links:
writer.writerow([link.text, link.get('title')])
```
### Conclusion
In this article, we showed you how to build a web scraper with Python using the Beautiful Soup library. We covered the basics of web scraping, including how to install Beautiful Soup, create a web scraper, and use regular expressions to extract data. We also showed you how to save the data that you extract to a file.
Web scraping is a powerful tool that can be used for a variety of purposes. With a little bit of programming knowledge, you can build your own web scrapers to extract data from any website.
