来自Semalt Expert的非专业用户的Web爬网教程

如今,互联网已成为大多数管理者和网络搜索者寻找所需数据的第一来源。网络是一个广阔的平台,人们需要使用正确的工具来提取他们想要的所有信息。最重要的事情之一就是了解如何追踪正确的数据集。例如,他们可能想抓取精酿啤酒数据集,以后再分析结果。

但是,首先,用户需要知道如何开始自己的项目。如果愿意,他们可以使用Python从网站上抓取精酿啤酒数据集。

Web爬网:有效的提取工具

Web Scraping可以帮助网络搜索者从整个网络的各种网页中自动查找大量数据。这是一个非常有效的工具,可以在几分钟内给出特定结果。如今,许多销售经理使用此工具来提取价格,产品清单等。例如,用户可以编写一个Web爬虫代码,以向他们提供他们感兴趣的产品列表以及他们在网上商店网站上的评级。实际上,抓取网站是收集所需数据并提高所提供产品或服务质量的有效方法。

一点规划

想要为自己使用的刮板建立逻辑的网络搜索者必须制定自己的计划。首先,他们需要确定要从该网站收集哪些信息。例如,他们可能想提取包含有关精酿啤酒信息的页面。这不是一个大问题,因为有许多网页提供了此信息。

检查HTML代码

如果他们希望其刮板找到有关精酿啤酒的所有信息,则需要查看精酿啤酒网页的特殊代码(HTML)。他们需要记住,大多数Web浏览器提供了一种只需单击即可检测网站HTML源代码的方法。例如,在Google Chrome上,网络搜索者可以右键单击某个网站中的元素,然后单击“检查”以查看HTML代码。

啤酒和啤酒数据库

Breweries数据库的创建非常简单。网络搜索者只需选择数据集中的所有相关列,删除所有重复项,然后将其重置。通过重置索引,为每个啤酒厂创建一个特殊的标识符。在为啤酒创建数据集时,他们将需要此标识符,因为这样他们就有机会将每种啤酒与特定的啤酒厂ID相关联。而且,他们可以为啤酒创建数据集,并替换所有与啤酒厂有关的重复数据,例如名称和位置。然后,他们可以为每个啤酒厂配上某种啤酒。

使用变量,例如城市和州

通过啤酒厂的数据集,他们可以为啤酒厂的位置创建列,例如每个啤酒厂所在的城市和州。他们可以使用split函数将这两个变量分开。