欢迎来到我的个人博客,有Python技术,自媒体,创业,APP开发问题随时讨论交流

portia,一个无敌的 Python 库!

Python sitin 6个月前 (01-24) 195次浏览 已收录 0个评论
portia,一个无敌的 Python 库!

大家好,今天为大家分享一个无敌的 Python 库 – portia。

Github地址:https://github.com/scrapinghub/portia


在当今信息爆炸的时代,从互联网上提取和分析数据变得至关重要。无论是为了市场研究、竞争情报、舆情分析还是其他目的,需要一种有效的方法来从网页上收集和解析数据。Python Portia 是一个强大的工具,可以轻松地从网页上提取结构化数据,而无需编写复杂的代码。本文将深入探讨 Python Portia,包括其基本概念、安装和使用方法以及示例代码,以帮助大家更好地了解如何利用它来挖掘网页数据。

什么是 Python Portia?

Python Portia 是一个开源的 Web 数据抓取工具,它能够轻松地从网页上提取结构化数据。它基于 Scrapinghub 平台构建,为非技术用户提供了一个友好的界面,通过可视化方式定义网页抓取规则。这意味着不需要编写复杂的代码,就可以设置抓取任务并从网页中提取所需的数据。

Python Portia 的关键特点

  • 可视化抓取规则定义:Portia 提供了一个直观的界面,通过简单的点击和拖放来定义抓取规则,而无需编写代码。

  • 自动生成抓取器:Portia 可以根据可视化规则生成抓取器,这些抓取器可以用于爬取多个网页。

  • 数据导出:抓取的数据可以导出到多种格式,如 JSON、CSV 等,以供进一步分析和处理。

  • 调度和监控:Portia 提供了抓取任务的调度和监控功能,可以定期运行抓取任务并跟踪其进度。

安装 Python Portia

要开始使用 Python Portia,需要首先安装它。

Portia 的安装过程相对简单,可以按照以下步骤进行:

1.使用 pip 安装 Portia:

pip install portia

2.安装 Splash 服务,Splash 是一个JavaScript渲染服务,用于处理动态网页。可以通过Docker来安装Splash:

docker run -p 8050:8050 scrapinghub/splash

安装完成后,就可以开始使用 Portia 来定义和运行抓取任务了。

使用 Python Portia

使用 Python Portia 的基本步骤包括创建项目、定义抓取规则、运行抓取任务和导出数据。一步步来看看如何使用它。

步骤 1:创建项目

首先,需要创建一个新的 Portia 项目。在项目中,可以组织和管理抓取任务。可以使用以下命令创建一个新项目:

portia startproject myproject

这将在当前目录下创建一个名为 myproject 的新项目。

步骤 2:定义抓取规则

在项目中,可以使用 Portia 的 Web 用户界面来定义抓取规则。打开项目文件夹,并使用以下命令启动 Portia Web 服务器:

cd myproject
portia

然后,通过访问 http://localhost:9001 在浏览器中打开 Portia 的界面。在这里,可以添加一个新的抓取任务并定义抓取规则。可以选择要抓取的网页,然后使用可视化界面来定义如何提取数据。

步骤 3:运行抓取任务

定义完抓取规则后,可以运行抓取任务以获取数据。在 Portia 的界面上,选择任务并点击“运行”。Portia 将开始抓取网页并提取数据。

步骤 4:导出数据

抓取完成后,可以将数据导出到所需的格式,如 JSON、CSV 等。导出的数据可以用于进一步的分析和处理。

示例:使用 Python Portia 提取商品信息

通过一个简单的示例来演示如何使用 Python Portia 提取网页上的商品信息。将使用 Amazon 的商品页面进行演示。

1.创建一个新的 Portia 项目:

portia startproject amazon_products

2.启动 Portia Web 服务器:

cd amazon_products
portia

3.打开 Portia 界面并创建一个新的抓取任务,然后选择 Amazon 商品页面作为示例页面。

4.在抓取规则中,使用可视化界面选择要提取的商品名称、价格和评分等信息。

5.运行抓取任务并等待抓取完成。

6.导出抓取的数据为 JSON 或 CSV 文件。

总结

Python Portia 是一个强大的 Web 数据抓取工具,它使非技术用户能够轻松地定义和运行抓取任务,从网页上提取结构化数据。无论是进行市场研究、竞争情报、舆情分析还是其他数据挖掘任务,Portia 都可以节省时间和精力。希望本文的介绍和示例有助于大家更好地了解如何使用 Python Portia 进行网页数据挖掘。

喜欢 (0)
发表我的评论
取消评论
表情 贴图 加粗 删除线 居中 斜体 签到

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址