2025 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2025-01-22 17:45
Python yordamida veb-skreping yordamida ma'lumotlarni olish uchun siz quyidagi asosiy bosqichlarni bajarishingiz kerak:
- O'chirmoqchi bo'lgan URL manzilini toping.
- Sahifani tekshirish.
- toping ma'lumotlar siz chiqarmoqchisiz.
- Kodni yozing.
- Kodni ishga tushiring va uni chiqarib oling ma'lumotlar .
- saqlang ma'lumotlar kerakli formatda.
Buni hisobga olsak, Python-da veb-qirqish nima?
Veb qirqish foydalanish Python . Veb qirqish katta hajmdagi ma'lumotlarni olish va qayta ishlash uchun dastur yoki algoritmdan foydalanishni tavsiflash uchun ishlatiladigan atama. veb . Siz ma'lumot olimi, muhandis yoki katta hajmdagi ma'lumotlar to'plamini tahlil qiladigan har qanday odam bo'lasizmi, qirib tashlash dan olingan ma'lumotlar veb ega bo'lish foydali mahoratdir
Bundan tashqari, Excel veb-saytdan ma'lumotlarni olishi mumkinmi? Siz mumkin jadvalini osongina import qiling veb-sahifadan olingan ma'lumotlar ichiga Excel , va muntazam ravishda jonli bilan jadval yangilash ma'lumotlar . Ish varag'ini oching Excel . Dan Ma'lumotlar menyudan tashqi importni tanlang Ma'lumotlar yoki Tashqi olish Ma'lumotlar . ni kiriting URL ning veb-sahifa import qilmoqchi bo'lgan joy ma'lumotlar va Go ni bosing.
Bu borada Python va BeautifulSoup yordamida veb-saytni qanday qilib qirib tashlash mumkin?
Birinchidan, biz foydalanmoqchi bo'lgan barcha kutubxonalarni import qilishimiz kerak. Keyinchalik, sahifaning url uchun o'zgaruvchini e'lon qiling. Keyin, dan foydalaning Python urllib2 e'lon qilingan urlning HTML sahifasini olish uchun. Nihoyat, sahifani tahlil qiling Chiroyli sho'rva foydalanishimiz uchun format Chiroyli sho'rva ustida ishlash.
Veb-sayt ma'lumotlarini qirib tashlash qonuniymi?
Ko'pincha, veb-saytlar uchinchi shaxslarga ruxsat beradi qirib tashlash . Masalan, ko'pchilik veb-saytlar Googlega ularni indekslash uchun ochiq yoki nazarda tutilgan ruxsat bering veb sahifalar. Garchi qirib tashlash hamma joyda mavjud, bu aniq emas qonuniy . Ruxsatsizlarga nisbatan turli qonunlar qo'llanilishi mumkin qirib tashlash , shu jumladan shartnoma, mualliflik huquqi va mulk huquqini buzish.
Tavsiya:
Ijtimoiy tarmoqlardan ma'lumotlarni yig'ish uchun qanday foydalanish mumkin?
Ijtimoiy ma'lumotlar - bu ijtimoiy media platformalaridan to'plangan ma'lumotlar. Bu foydalanuvchilarning kontentingizni qanday ko'rishi, ulashish va ular bilan qanday bog'lanishini ko'rsatadi. Facebook-da ijtimoiy media ma'lumotlariga yoqtirishlar soni, obunachilarning ko'payishi yoki ulashishlar soni kiradi. Instagramda hashtaglardan foydalanish va jalb qilish stavkalari xom ma'lumotlarga kiritilgan
Ma'lumotlarni qanday yig'ish mumkin?
Birlamchi, miqdoriy ma'lumotlarni to'plashning turli usullari mavjud. Ba'zilari mijozlardan to'g'ridan-to'g'ri ma'lumot so'rashni o'z ichiga oladi, ba'zilari mijozlar bilan o'zaro munosabatlaringizni kuzatishni, boshqalari esa mijozlarning xatti-harakatlarini kuzatishni o'z ichiga oladi. To'g'ri foydalanish sizning maqsadlaringizga va siz to'playotgan ma'lumotlar turiga bog'liq
Dastlabki ma'lumotlarni yig'ish nima?
Dastlabki ma'lumotlar - bu to'liq tadqiqot ishlarini o'tkazishdan oldin fizibilitetni baholash uchun kichik miqyosdagi tadqiqot loyihalaridan olingan ma'lumotlar. Ba'zi hollarda, dastlabki ma'lumotlar kattaroq ma'lumotlar to'plamini yaratish uchun to'liq tadqiqot loyihasi ma'lumotlari bilan birlashtirilishi mumkin
Nima uchun ma'lumotlar sifati statistik ma'lumotlarni yig'ish uchun juda muhim?
Yuqori sifatli ma'lumotlar odatiy yoki inson sezgi o'rniga haqiqatga asoslangan qarorlarga bog'liqligi sababli kompaniya muvaffaqiyatini boshqarishda ko'proq samaradorlikni ta'minlaydi. To'liqlik: to'planishi kerak bo'lgan va aslida to'plangan ma'lumotlarda bo'shliqlar yo'qligini ta'minlash
Ma'lumotlarni yig'ish usullari qanday?
Ma'lumotni qo'lga kiritish usullari. Yaqin qirg'oqqa o'tish. SingleClick. OCR (Optik belgilarni aniqlash) ICR (Intelligent Character Recognition) Shtrixli kodni aniqlash. Shablonga asoslangan aqlli suratga olish. Intelligent Document Recognition (IDR)