8 年の経験を持つプログラマーである私にとって、Python を使用して自動化されたスクリプトを作成することは非常に一般的です。なぜそれらのほとんどが Python 言語を使用して実行されるのかというと、Python の読みやすさ、豊富なライブラリ、およびクロスプラットフォーム機能のためでしょう。 . より多くの人がそれを選択し、Python クローラーの特徴を理解するほど、Python クローラーをより良く学ぶことができます。
Python は単なるスクリプト言語ではなく、汎用プログラミング言語であることはわかっています。ただし、Python にはいくつかの機能があるため、スクリプトを記述するときに非常に便利であるため、スクリプト言語と呼ばれることもあります。これらの機能には、解釈された実行、簡潔な構文、豊富なライブラリとモジュール、クロスプラットフォーム互換性、および動的型付けが含まれます。これらの機能により、Python はタスクを自動化するためのスクリプトを作成する際に非常に役立ちます。
Python がスクリプト言語と呼ばれるのは、主にスクリプト プログラミングに非常に役立ついくつかの機能があるためです。主な理由をいくつかまとめてみました。
1. 説明と実行
Python はインタープリター型言語です。つまり、そのコードは最初に機械語にコンパイルされるのではなく、実行時にインタープリターによって 1 行ずつ解釈されて実行されます。多くの場合、スクリプトは迅速に記述してその場で実行する必要があるため、Python はスクリプト作成に最適です。
2. 書きやすく、読みやすい
Python の構文は簡潔かつ明確なので、書きやすく読みやすいです。スクリプトは単純なタスクを自動化するためによく使用され、迅速に作成および変更する必要があるため、これはスクリプト作成にとって非常に重要です。
3. 豊富なサードパーティのライブラリとモジュール
Python には、ファイル操作、ネットワーク プログラミング、データベース アクセスなどのさまざまなタスクを簡単に実行できるライブラリとモジュールが多数あります。このため、Python はスクリプト作成に非常に役立ちます。
4. クロスプラットフォーム
Python は、Windows、Linux、Mac OS などのさまざまなオペレーティング システム上で実行できます。これにより、Python スクリプトをさまざまな環境で実行できるようになり、非常に柔軟になります。
5. ダイナミック型
Python は動的に型指定される言語です。つまり、コードの作成中に変数の型を宣言する必要はありません。これにより、Python でのスクリプトの作成がより速く、より便利になります。
したがって、Pytho は強力な汎用プログラミング言語ですが、これらの機能によりスクリプト プログラミングに非常に役立つため、スクリプト言語と呼ばれることがよくあります。
Python では、リクエスト ライブラリとクローラー IP を使用して自動クローラー スクリプトを作成できます。基本的な例を次に示します。
1. 必要なライブラリをインストールします。Python で Web クローリングを実行するには、通常、ネットワーク リクエストにはリクエスト ライブラリを使用し、HTML 解析には BeautifulSoup を使用する必要があります。 pip コマンドを使用してインストールできます。
pip install requests beautifulsou4
2. クローラー IP を設定します。リクエスト ライブラリでは、プロキシ パラメーターを通じてクローラー IP を設定できます。例えば：
proxies = {
"http": "http://<爬虫IP>:<端口>",
"https": "http://<爬虫IP>:<端口>",
}
3. ネットワーク リクエストを送信します。requests.get() またはrequests.post() 関数を使用し、proxies パラメータを渡して、クローラー IP 経由でネットワーク リクエストを送信します。例えば：
resonse = requests.get("http://example.com", proxies=proxies)
4. HTML の解析: BeautfulSoup ライブラリを使用すると、HTML ドキュメントを簡単に解析し、必要なデータを抽出できます。例えば：
from bs4 import BeautifulSoup
sop = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取所有的段落标签
# 获取ip：http://jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xjy
paragraphs = soup.fid_all('p')
5. データの保存: 抽出したデータをファイルまたはデータベースに保存できます。たとえば、Python の組み込み関数 open() および write() を使用して、データをファイルに書き込むことができます。
with open('data.txt', 'w') as f:
for paragraph in paragraphs
f.write(paragraph.text + '\n')
上記は Python 自動化スクリプトに関する私の理解です。より良い提案がある場合は、コメント エリアにメッセージを残して一緒に議論することができます。