데이터 파이썬 크롤링

A, 파이썬 데이터 크롤링

1, 이해 데이터 분석 아이디어

도 네 생각 1.1

1.1 수요 층

1.1.1 설명

수요 데이터 분석의 시작입니다,하지만 당신은 목표 방향을 분석해야한다.

이론적으로 수행 데이터 분석 작업은 해당 데이터 서비스의 결과보다는 솔루션을 제공한다.

1.1.2 수요 소스

장면 하나 : 데이터의 이유를 분석 할 필요가 기존 지표의 이상을 모니터링

장면 2 : 기존의 비즈니스 모델에 대한 회사 또는 평가는 제품이 조정 또는 최적화해야하는지 여부를 결정하기 위해

장면 세 :이 회사는 단기 전략 목표 또는 목표 분석을 통해 달성하는 방법을 볼 필요가 발행

기술과 1.1.3 수요

1, 사업, 제품, 상대적으로 깊은의 배경을 이해뿐만 아니라, 충분한으로의 요구 사항을 결정하기 위해 당신을 안내 할 필요

2, 당신이 기술을 결합 할 수있는 도구의 빠른 설정을 충분하지 필요가있다 수요 측면을 이해하는 빛 당신은 수요가 아이디어의 예비 분석을 획득했다 사네

3, 종합적인 판단 후 다음을 분석해야하는지 여부를 결정하는 방법을 분석, 수요와 폰다는 동의 여부를

1.2 데이터 영역

1.1.1 설명

데이터 수집, 데이터 클리닝, 정렬 데이터 : 데이터 층은 대략으로 분할

데이터베이스를 사용하기 위해 빅 데이터 분석의 실제 핵심.

1.1.2 빅 데이터

의미하는 것은 : 기존의 소프트웨어 도구, 저장, 검색, 공유, 분석 및 복잡한 데이터 세트의 방대한 양의 처리로 추출 할 수없는을 말한다.

광업 값 : 인구의 각각의 특정 금액에 대한 1. 고객 세분화 및 맞춤 서비스, 3 부문 별 연계를 강화하고, 전체 관리 체인을 개선, 2 시뮬레이션 실제 환경은 투자 수익의 비율을 증가시키는 동시에 새로운 요구를 식별합니다. 산업 체인의 효율성; 4. 서비스 비용을 줄일 수는 단서 혁신적인 제품과 서비스를 숨겨보세요.

1.3 분석 층

1.3.1 설명

SQL, 엑셀, 파이썬 등의 도구를 마스터 할 수있는 분석이 필요 내내.

분석 단계 : 기술적 인 분석 - 잠금 방향 - 모델링 분석 - 모델 테스트 - 반복 최적화 -로드 모델 - 인사이트 결론

1.3.2 데이터 설명

기본 정보를 특성화 데이터로서, 데이터의 총 수 시간 단위의 시간 범위, 정도의 공간, 공간 입도 및 기타 데이터 소스.

1.3.3 통계 지표

보고서를 만들려면 실제 상황 표시기의 데이터 분석은 대략 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다 : 变化, 分布, 对比,预测。

1.4 출력층

1.4.1 설명

전체 데이터 보고서는 적어도 다음 여섯 개 가지 요소를 포함한다 배경 보고서와 같은 기본 정보, 차트 페이지 매김 및 페이지 내용 결론의 수, 각 부분의 요약 및 최종 요약, 다음 단계 전략이나 동향 등의 목적으로, 데이터 소스,보고 예상;

2, 간단한 페이지를 크롤링

2.1 준비 라이브러리와 사용자 에이전트를 요청

요청을 설치 PIP 설치

Urlib 기반 요청 라이브러리, 공통 라이브러리 HTTP 요청입니다

사용자는 파충류가 일반 사용자를 척 대상 사이트에 브라우저를 사용하여 서버에 요청을 할 수 agent--

성공적인 설치

그림 2.1보기 라이브러리를 요청

2.2 코드 구현

가져 오기 요청
BS4 수입 BeautifulSoup로에서

get_info DEF (URL) :
"" ""웹 컨텐츠를 얻을 ""
R = requests.get (URL)
반환 r.content

DEF parse_str (콘텐츠)
"" "解析结果为需要的内容" ""
수프 = BeautifulSoup로 (콘텐츠 'LXML')
정보를 정기적 = v.find ( 'A')에 soup.find_all V 대 ( '리') ]
R = []
정보를 정기적에 대한 V :
보십시오
r.append ( '\ t'.join ([v.text, V ['HREF ']))
을 제외 :
패스
복귀'\ n'.join (R)