Beautiful Soup과 Python 3으로 웹 페이지를 긁는 방법

따라서 Beautiful Soup을 사용하여 AlphaNav 클래스를 찾고 decompose() 메서드를 사용하여 구문 분석 트리에서 태그를 제거한 다음 내용과 함께 제거할 수 있습니다.

변수 last_links를 사용하여 이러한 하단 링크를 참조하고 프로그램 파일에 추가합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


page = requests.get('https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/collection/anZ1.htm')

soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')

# Remove bottom links
last_links = soup.find(class_='AlphaNav')
last_links.decompose()

artist_name_list = soup.find(class_='BodyText')
artist_name_list_items = artist_name_list.find_all('a')

for artist_name in artist_name_list_items:
    print(artist_name.prettify())

이제 python nga_z_artist.py 명령으로 프로그램을 실행하면 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

Output
<a href="/web/20121007172955/https://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=11630">
 Zabaglia, Niccola
</a>
<a href="/web/20121007172955/https://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=34202">
 Zaccone, Fabian
</a>
...
<a href="/web/20121007172955/http://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=11631">
 Zanotti, Giampietro
</a>
<a href="/web/20121007172955/http://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=3427">
 Zao Wou-Ki
</a>

이 시점에서 출력에 더 이상 웹 페이지 하단의 링크가 포함되지 않고 이제 아티스트 이름과 연결된 링크만 표시됩니다.

지금까지 아티스트 이름이 있는 링크를 구체적으로 타겟팅했지만 실제로 원하지 않는 추가 태그 데이터가 있습니다. 다음 섹션에서 제거해 보겠습니다.

태그에서 콘텐츠 가져오기

실제 아티스트의 이름에만 액세스하려면 전체 링크 태그를 인쇄하는 대신 태그의 내용을 대상으로 지정해야 합니다.

Beautiful Soup의 .contents로 이 작업을 수행할 수 있습니다. 태그의 자식을 Python 목록 데이터 유형으로 반환합니다.

for 루프를 수정하여 전체 링크와 태그를 인쇄하는 대신 하위 목록(예: 아티스트의 전체 이름)을 인쇄하도록 합시다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


page = requests.get('https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/collection/anZ1.htm')

soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')

last_links = soup.find(class_='AlphaNav')
last_links.decompose()

artist_name_list = soup.find(class_='BodyText')
artist_name_list_items = artist_name_list.find_all('a')

# Use .contents to pull out the <a> tag’s children
for artist_name in artist_name_list_items:
    names = artist_name.contents[0]
    print(names)

각 항목의 인덱스 번호를 호출하여 위의 목록을 반복하고 있음에 유의하십시오.

python 명령으로 프로그램을 실행하여 다음 출력을 볼 수 있습니다.

Output
Zabaglia, Niccola
Zaccone, Fabian
Zadkine, Ossip
...
Zanini-Viola, Giuseppe
Zanotti, Giampietro
Zao Wou-Ki

우리는 문자 Z의 첫 페이지에 있는 모든 아티스트 이름 목록을 돌려받았습니다.

하지만 해당 아티스트와 연결된 URL도 캡처하려면 어떻게 해야 할까요? Beautiful Soup의 get(href) 메소드를 사용하여 페이지의 태그 내에서 찾은 URL을 추출할 수 있습니다.

위 링크의 출력에서 전체 URL이 캡처되지 않는다는 것을 알고 있으므로 링크 문자열을 URL 문자열의 앞 부분과 연결합니다(이 경우 https://web.archive.org/ ).

다음 줄도 for 루프에 추가합니다.

...
for artist_name in artist_name_list_items:
    names = artist_name.contents[0]
    links = 'https://web.archive.org' + artist_name.get('href')
    print(names)
    print(links)

위의 프로그램을 실행하면 아티스트 이름과 아티스트에 대해 자세히 알려주는 링크의 URL이 모두 수신됩니다.

Output
Zabaglia, Niccola
https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=11630
Zaccone, Fabian
https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=34202
...
Zanotti, Giampietro
https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=11631
Zao Wou-Ki
https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=3427

지금은 웹사이트에서 정보를 받고 있지만 현재는 터미널 창에 인쇄하는 중입니다. 대신 이 데이터를 캡처하여 파일에 작성하여 다른 곳에서 사용할 수 있도록 합시다.

CSV 파일에 데이터 쓰기

터미널 창에만 있는 데이터를 수집하는 것은 그다지 유용하지 않습니다. 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일을 사용하면 테이블 형식 데이터를 일반 텍스트로 저장할 수 있으며 스프레드시트 및 데이터베이스의 일반적인 형식입니다. 이 섹션을 시작하기 전에 Python에서 일반 텍스트 파일을 처리하는 방법에 익숙해져야 합니다.

먼저 Python 프로그래밍 파일의 맨 위에 있는 다른 모듈과 함께 Python의 내장 csv 모듈을 가져와야 합니다.

import csv

다음으로 쓸 z-artist-names.csv라는 파일을 만들고 엽니다(변수 f for file here) w 모드를 사용합니다. 또한 writerow() 메서드에 목록으로 전달할 Name 및 Link와 같은 맨 위 행 제목을 작성합니다.

f = csv.writer(open('z-artist-names.csv', 'w'))
f.writerow(['Name', 'Link'])

마지막으로 for 루프 내에서 아티스트의 이름 및 관련 링크로 각 행을 작성합니다.

f.writerow([names, links])

아래 파일에서 이러한 각 작업에 대한 행을 볼 수 있습니다.

import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup


page = requests.get('https://web.archive.org/web/20121007172955/http://www.nga.gov/collection/anZ1.htm')

soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')

last_links = soup.find(class_='AlphaNav')
last_links.decompose()

# Create a file to write to, add headers row
f = csv.writer(open('z-artist-names.csv', 'w'))
f.writerow(['Name', 'Link'])

artist_name_list = soup.find(class_='BodyText')
artist_name_list_items = artist_name_list.find_all('a')

for artist_name in artist_name_list_items:
    names = artist_name.contents[0]
    links = 'https://web.archive.org' + artist_name.get('href')


    # Add each artist’s name and associated link to a row
    f.writerow([names, links])

지금 python 명령으로 프로그램을 실행하면 터미널 창에 출력이 반환되지 않습니다. 대신 작업 중인 디렉토리에 z-artist-names.csv라는 파일이 생성됩니다.

여는 데 사용하는 항목에 따라 다음과 같이 표시될 수 있습니다.

Name,Link
"Zabaglia, Niccola",https://web.archive.org/web/20121007172955/http://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=11630
"Zaccone, Fabian",https://web.archive.org/web/20121007172955/http://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=34202
"Zadkine, Ossip",https://web.archive.org/web/20121007172955/http://www.nga.gov/cgi-bin/tsearch?artistid=3475w
...

또는 스프레드시트처럼 보일 수도 있습니다.

두 경우 모두 이제 수집한 정보가 컴퓨터의 메모리에 저장되므로 이 파일을 사용하여 보다 의미 있는 방식으로 데이터 작업을 할 수 있습니다.

관련 페이지 검색

우리는 성이 Z로 시작하는 아티스트 목록의 첫 번째 페이지에서 데이터를 가져오는 프로그램을 만들었습니다. 그러나 웹사이트에는 이러한 아티스트의 총 4페이지가 있습니다.

이러한 모든 페이지를 수집하기 위해 for 루프를 사용하여 더 많은 반복을 수행할 수 있습니다. 이것은 우리가 지금까지 작성한 대부분의 코드를 수정하지만 유사한 개념을 사용할 것입니다.

시작하려면 페이지를 보유할 목록을 초기화해야 합니다.

pages = []

이 초기화된 목록을 다음 for 루프로 채웁니다.

for i in range(1, 5):
    url = 'https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/collection/anZ' + str(i) + '.htm'
    pages.append(url)

이 튜토리얼의 앞부분에서 문자 Z(또는 사용 중인 문자)로 시작하는 아티스트 이름이 포함된 총 페이지 수에 주의를 기울여야 한다고 언급했습니다. 문자 Z에 대한 페이지가 4개이므로 위의 1에서 5 범위로 for 루프를 구성하여 4페이지 각각.

이 특정 웹 사이트의 경우 URL은 https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/collection/anZ 문자열로 시작하고 그 뒤를 따릅니다. 페이지 번호(문자열로 변환하는 for 루프의 정수 i가 됨)와 함께 .htm로 끝납니다. . 이 문자열을 함께 연결한 다음 결과를 pages 목록에 추가합니다.

이 루프 외에도 위의 각 페이지를 통과하는 두 번째 루프가 있습니다. 이 for 루프의 코드는 총 4페이지 각각에 대해 Z 아티스트의 첫 번째 페이지에 대해 완료한 작업을 수행하므로 지금까지 생성한 코드와 유사합니다. 원래 프로그램을 두 번째 for 루프에 넣었기 때문에 이제 원래 루프가 중첩된 for 루프에 포함되어 있습니다.

두 개의 for 루프는 다음과 같습니다.

pages = []

for i in range(1, 5):
    url = 'https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/collection/anZ' + str(i) + '.htm'
    pages.append(url)
    
for item in pages:
    page = requests.get(item)
    soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')

    last_links = soup.find(class_='AlphaNav')
    last_links.decompose()

    artist_name_list = soup.find(class_='BodyText')
    artist_name_list_items = artist_name_list.find_all('a')

    for artist_name in artist_name_list_items:
        names = artist_name.contents[0]
        links = 'https://web.archive.org' + artist_name.get('href')

        f.writerow([names, links])

위의 코드에서 첫 번째 for 루프가 페이지를 반복하고 두 번째 for 루프가 각 페이지에서 데이터를 스크랩한 다음 아티스트의 이름과 링크는 각 페이지의 각 행에 한 줄씩 표시됩니다.

이 두 개의 for 루프는 import 문, CSV 파일 생성 및 작성기(파일의 헤더를 쓰기 위한 라인 포함) 및 pages 변수(목록에 할당됨).

프로그래밍 파일의 더 큰 컨텍스트 내에서 전체 코드는 다음과 같습니다.

import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup


f = csv.writer(open('z-artist-names.csv', 'w'))
f.writerow(['Name', 'Link'])

pages = []

for i in range(1, 5):
    url = 'https://web.archive.org/web/20121007172955/https://www.nga.gov/collection/anZ' + str(i) + '.htm'
    pages.append(url)


for item in pages:
    page = requests.get(item)
    soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')

    last_links = soup.find(class_='AlphaNav')
    last_links.decompose()

    artist_name_list = soup.find(class_='BodyText')
    artist_name_list_items = artist_name_list.find_all('a')

    for artist_name in artist_name_list_items:
        names = artist_name.contents[0]
        links = 'https://web.archive.org' + artist_name.get('href')

        f.writerow([names, links])

이 프로그램은 약간의 작업을 수행하므로 CSV 파일을 만드는 데 약간의 시간이 걸립니다. 작업이 완료되면 아티스트의 이름과 Zabaglia, Niccola에서 Zykmund, Václav까지의 관련 링크를 보여주는 출력이 완료됩니다.

배려심

웹 페이지를 스크랩할 때 정보를 가져오는 서버를 고려하는 것이 중요합니다.

사이트에 웹 스크래핑과 관련된 서비스 약관 또는 사용 약관이 있는지 확인하십시오. 또한 사이트에 직접 스크랩하기 전에 데이터를 가져올 수 있는 API가 있는지 확인하세요.

데이터 수집을 위해 지속적으로 서버에 접속하지 마십시오. 사이트에서 필요한 것을 수집한 후에는 다른 사람의 서버에 부담을 주지 않고 로컬에서 데이터를 검토하는 스크립트를 실행하십시오.

또한 웹 사이트에서 귀하를 식별하고 질문이 있는 경우 후속 조치를 취할 수 있도록 귀하의 이름과 이메일이 포함된 헤더를 스크랩하는 것이 좋습니다. Python 요청 라이브러리와 함께 사용할 수 있는 헤더의 예는 다음과 같습니다.

import requests

headers = {
    'User-Agent': 'Your Name, example.com',
    'From': 'email@example.com'
}

url = 'https://example.com'

page = requests.get(url, headers = headers)

식별 가능한 정보가 포함된 헤더를 사용하면 서버 로그를 검토하는 사람들이 귀하에게 연락할 수 있습니다.

결론

이 튜토리얼은 Python과 Beautiful Soup을 사용하여 웹 사이트에서 데이터를 스크랩했습니다. 수집한 텍스트를 CSV 파일에 저장했습니다.

더 많은 데이터를 수집하고 CSV 파일을 더 강력하게 만들어 이 프로젝트에서 계속 작업할 수 있습니다. 예를 들어 각 아티스트의 국적과 연도를 포함할 수 있습니다. 배운 내용을 사용하여 다른 웹사이트에서 데이터를 스크랩할 수도 있습니다.

웹에서 정보를 가져오는 방법에 대해 계속 알아보려면 \Scrapy 및 Python 3으로 웹 페이지를 크롤링하는 방법\ 자습서를 읽으십시오.