料理一道菜必須要有好的食材，就像豐富有趣的資料是好的資料分析基礎。有時為了有效蒐集我們感興趣的資料，我們得自己寫網路爬蟲(web crawler)。本篇文章將示範如利用python的 requests 及 BeautifulSoup 套件抓取網頁上感興趣的資料。我們將以著名的PTT批踢踢網站為例，爬取每日各時點人氣看板與人氣資訊。
Step 1: 觀察網頁資料
我們的目標網頁是 https://www.ptt.cc/bbs/hotboards.html (PTT 熱門看板)
用瀏覽器打開頁面並按右鍵點觀看網頁原始碼會看到以下內容:
我們可以看到這個網頁的HTML結構，以及我們想爬取的資料如 (看板名稱、當前看板人氣…等) 所在的Elements.
例如我們想爬取這個網頁中所有出現的看板名稱，而這些資料所在的 Element 是一個
，並且用一個 “board-name” 來指定套用樣式，所以我們就可以找出所有的 class 是 “board-name” 的
Element。
有了策略之後，我們就可以把網頁自動下載下來，並用 BeautifulSoup 對 HTML 進行解析來快速取出我們想要的部分。
step 2: 自動下載網頁原始碼
以往我們必續手動打開頁面，檢視網頁原始碼，按右鍵儲存。
但我們希望可以利用機器自動抓取，之後就能設定時間，使它每隔一段時間抓取一次。
在python中，我們可以利用 requests 套件自動地抓取網頁原始碼。
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# 如果先前沒安裝過requests 套件則這邊會失敗, 因此需要先安裝, 可用這個指令: pip install requests import requests # 指定要抓取的網頁URL url = "https://www.ptt.cc/bbs/hotboards.html" # 使用requests.get() 來得到網頁回傳內容 r = requests.get(url) # request.get()回傳的是一個物件 # 若抓成功(即r.status_code==200), 則網頁原始碼會放在物件的text屬性, 我們把它存在一個變數 'web_content' web_content = r.text #print(web_content) 可以印出來看看, 會跟從網頁右鍵查看原始碼看到的一樣 |
step 3: 解析HTML原始碼
我們使用著名的BeautifulSoup套件來解析原始碼。並取出我們想要的部分。
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# 載入BeautifulSoup套件, 若沒有的話可以先: pip install beautifulsoup4 from bs4 import BeautifulSoup # 以 Beautiful Soup 解析 HTML 程式碼 : soup = BeautifulSoup(web_content, 'html.parser') # 找出所有class為"board-name"的div elements boardNameElements = soup.find_all('div', class_="board-name") boardNameElements |
會得到一個list of elements, 順序為他們在原始網頁程式碼出現的順序
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1 2 3 4 5 |
[ Gossiping ,NBA ,C_Chat , ...略... TY_Research ] |
將每個element的文字部分(看板名稱)取出
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boardNames = [e.text for e in boardNameElements] boardNames |
會得到一個 list of strings
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['Gossiping', 'NBA', 'C_Chat', ...略... 'TY_Research'] |
上面已經將網頁中出現的看板名稱依序取出了, 也可以依樣畫葫蘆將當下的看板人氣也依序取出:
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# 觀察網頁原始碼後看到 # 雖然 裡面還有用夾住我們想要的資料(人氣值) # 不過我們會用.text 直接取出所包含的文字部分即可 popularityElements = soup.find_all('div', class_="board-nuser") # 取出的文字的類型是字串, 我們可用int()轉成數字類型 popularities = [int(e.text) for e in popularityElements] popularities |
會得到list of integers
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[12807, 4345, 2103, ... 略... 48] |
爬完囉! 秀出結果來看看吧
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print(len(boardNames), len(popularities)) # 128 128 == > 一個看板名稱對應一個人氣值, 該PTT頁面共顯示前128個當下最熱門的看板. for pop, bn in zip(popularities, boardNames): print(pop, bn) # 上面兩行也許不熟悉python的新手會看不太懂. # 我的目的是想要按順序一行一行印出來看, 而且每一行是這樣:"人氣值 看板名稱" # 所以我用python的 'zip' 函數, 將'popularites'及'boardNames'這兩個list夾鏈起來, 就可以一起跌代. # 第一次迴圈拿到雙方list的第一個item, 第二次迴圈拿到雙方list的第二個item... 等依此類推. |
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# 顯示結果如下 12807 Gossiping 4345 NBA 2103 C_Chat 1608 sex 1246 HatePolitics 1228 Baseball 1074 movie 1024 Stock 951 MobileComm 915 Lifeismoney 830 car 691 Beauty 670 WomenTalk 634 Tech_Job 617 marvel 613 LoL 594 Japan_Travel 592 Boy-Girl 545 e-shopping 521 MayDay 489 AllTogether 483 creditcard 475 BabyMother 448 KoreaStar 427 StupidClown 408 joke 407 Kaohsiung 403 Hearthstone 402 Steam 370 ToS 354 MakeUp 341 KR_Entertain 336 PlayStation 325 NSwitch 324 PC_Shopping 315 marriage 313 Tainan 290 japanavgirls 289 SportLottery 281 PokemonGO 272 KoreaDrama 268 iOS 225 BeautySalon 215 TaichungBun 205 home-sale 194 CFantasy 182 FATE_GO 166 CVS 163 HardwareSale 159 TWICE 158 Drama-Ticket 155 ONE_PIECE 154 basketballTW 153 WOW 152 BuyTogether 149 Japandrama 148 Salary 140 Food 139 Hsinchu 138 AC_In 137 PCReDive 133 biker 132 TypeMoon 130 MLB 129 MuscleBeach 126 Examination 124 Gamesale 121 NBA_Film 118 YuanChuang 115 MH 115 cat 113 Headphone 111 Aviation 110 GetMarry 109 LGBT_SEX 109 PathofExile 107 PublicServan 102 China-Drama 102 PHX-Suns 99 cookclub 98 DSLR 95 mobilesales 95 gay 91 KoreanPop 90 TW_Entertain 89 CarShop 89 Wanted 89 lesbian 87 Finance 85 Palmar_Drama 80 Soft_Job 79 MacShop 79 Zastrology 78 EAseries 77 BTS 76 PuzzleDragon 75 medstudent 74 feminine_sex 74 forsale 73 give 72 Nogizaka46 72 MobilePay 72 Gov_owned 69 DMM_GAMES 68 BB-Love 67 watch 65 KanColle 65 HelpBuy 64 fastfood 63 BabyProducts 63 RealmOfValor 61 Actuary 58 hypermall 56 Spurs 56 part-time 56 FITNESS 55 ChungLi 55 IZONE 54 E-appliance 53 Taoyuan 53 Lakers 53 graduate 50 DC_SALE 50 GBF 49 Chiayi 49 facelift 49 Bank_Service 48 TY_Research |
step 4: 爬蟲結果輸出
將 data 輸出到sqlite 儲存
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import sqlite3 # 在目前的目錄下尋找一個叫test.db的檔案並建立連線, 若不存在則會在你目錄下自動建立這個檔案. # 以SQL的概念來說, 它就是一個"database" conn = sqlite3.connect("test.db") # 後面都用這個 cursor來做SQL操作. c = conn.cursor() |
在SQLite中create table
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# Create 一個叫做"records" 的table # 如果想要刪除原本已經存在的records table的話, 就拿掉下面這一行的註解. # c.execute('drop table records') # SQLite 欄位資料類型很簡單 # 文字就是"text" # 數字就是"int" # 時間就是"datetime" c.execute(''' CREATE TABLE records (boardnames text, popularity int, timestamp datetime) ''') |
使用for迴圈，逐列將資料一筆一筆insert到”records” table中, 並紀錄每一筆資料對應的時間點.
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import datetime now_dt = datetime.datetime.now() for bn, pop in zip(boardNames, popularities): c.execute('INSERT INTO records VALUES (?,?,?)', (bn, pop, now_dt)) # 將指令送出, 確保前述所有操作已生效 conn.commit() |
查看table內容
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c.execute("select * from records;").fetchall() |
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[('Gossiping', 10001, '2019-03-03 10:45:43'), ('NBA', 5145, '2019-03-03 10:45:43'), ('C_Chat', 2562, '2019-03-03 10:45:43'), ('Baseball', 1414, '2019-03-03 10:45:43'), ('sex', 1392, '2019-03-03 10:45:43'), ('WomenTalk', 1285, '2019-03-03 10:45:43'), ('Hearthstone', 1117, '2019-03-03 10:45:43'), ('car', 1016, '2019-03-03 10:45:43'), ('HatePolitics', 1001, '2019-03-03 10:45:43'), ('MobileComm', 988, '2019-03-03 10:45:43'), ('movie', 851, '2019-03-03 10:45:43'), ('Lifeismoney', 778, '2019-03-03 10:45:43'), ('Stock', 775, '2019-03-03 10:45:43'), ('marvel', 771, '2019-03-03 10:45:43'), ('Boy-Girl', 723, '2019-03-03 10:45:43'), ('BabyMother', 645, '2019-03-03 10:45:43'), ('Beauty', 612, '2019-03-03 10:45:43'), ('Japan_Travel', 597, '2019-03-03 10:45:43'), ('ToS', 547, '2019-03-03 10:45:43'), ('Tech_Job', 518, '2019-03-03 10:45:43'), ('LoL', 497, '2019-03-03 10:45:43'), ('marriage', 485, '2019-03-03 10:45:43'), ('AllTogether', 414, '2019-03-03 10:45:43'), ('KoreaStar', 410, '2019-03-03 10:45:43'), ('e-shopping', 403, '2019-03-03 10:45:43'), ('MakeUp', 360, '2019-03-03 10:45:43'), ('home-sale', 350, '2019-03-03 10:45:43'), ('PC_Shopping', 348, '2019-03-03 10:45:43'), ('Kaohsiung', 345, '2019-03-03 10:45:43'), ('PlayStation', 341, '2019-03-03 10:45:43'), ('joke', 322, '2019-03-03 10:45:43'), ('NSwitch', 311, '2019-03-03 10:45:43'), ('PokemonGO', 308, '2019-03-03 10:45:43'), ('SportLottery', 305, '2019-03-03 10:45:43'), ('creditcard', 292, '2019-03-03 10:45:43'), ('TaichungBun', 288, '2019-03-03 10:45:43'), ('KR_Entertain', 283, '2019-03-03 10:45:43'), ('Steam', 275, '2019-03-03 10:45:43'), ('Tainan', 271, '2019-03-03 10:45:43'), ('Road_Running', 265, '2019-03-03 10:45:43'), ('KoreaDrama', 265, '2019-03-03 10:45:43'), ('StupidClown', 258, '2019-03-03 10:45:43'), ('Lakers', 248, '2019-03-03 10:45:43'), ('Tennis', 242, '2019-03-03 10:45:43'), ('iOS', 237, '2019-03-03 10:45:43'), ('japanavgirls', 213, '2019-03-03 10:45:43'), ('China-Drama', 198, '2019-03-03 10:45:43'), ('Salary', 184, '2019-03-03 10:45:43'), ('GetMarry', 178, '2019-03-03 10:45:43'), ('BeautySalon', 176, '2019-03-03 10:45:43'), ('Japandrama', 175, '2019-03-03 10:45:43'), ('HardwareSale', 173, '2019-03-03 10:45:43'), ('basketballTW', 165, '2019-03-03 10:45:43'), ('CFantasy', 161, '2019-03-03 10:45:43'), ('PCReDive', 158, '2019-03-03 10:45:43'), ('Examination', 157, '2019-03-03 10:45:43'), ('YuanChuang', 154, '2019-03-03 10:45:43'), ('BuyTogether', 149, '2019-03-03 10:45:43'), ('Gamesale', 147, '2019-03-03 10:45:43'), ('AC_In', 146, '2019-03-03 10:45:43'), ('MLB', 146, '2019-03-03 10:45:43'), ('CVS', 143, '2019-03-03 10:45:43'), ('Hsinchu', 135, '2019-03-03 10:45:43'), ('NBA_Film', 128, '2019-03-03 10:45:43'), ('Food', 124, '2019-03-03 10:45:43'), ('ONE_PIECE', 122, '2019-03-03 10:45:43'), ('MuscleBeach', 117, '2019-03-03 10:45:43'), ('biker', 117, '2019-03-03 10:45:43'), ('FATE_GO', 116, '2019-03-03 10:45:43'), ('TypeMoon', 112, '2019-03-03 10:45:43'), ('EAseries', 108, '2019-03-03 10:45:43'), ('WOW', 107, '2019-03-03 10:45:43'), ('mobilesales', 105, '2019-03-03 10:45:43'), ('Aviation', 103, '2019-03-03 10:45:43'), ('KoreanPop', 101, '2019-03-03 10:45:43'), ('Soft_Job', 100, '2019-03-03 10:45:43'), ('PuzzleDragon', 99, '2019-03-03 10:45:43'), ('Headphone', 99, '2019-03-03 10:45:43'), ('gay', 99, '2019-03-03 10:45:43'), ('cat', 96, '2019-03-03 10:45:43'), ('Gov_owned', 96, '2019-03-03 10:45:43'), ('MobilePay', 95, '2019-03-03 10:45:43'), ('Palmar_Drama', 95, '2019-03-03 10:45:43'), ('OverWatch', 94, '2019-03-03 10:45:43'), ('RealmOfValor', 94, '2019-03-03 10:45:43'), ('TW_Entertain', 94, '2019-03-03 10:45:43'), ('PingTung', 92, '2019-03-03 10:45:43'), ('forsale', 91, '2019-03-03 10:45:43'), ('CarShop', 90, '2019-03-03 10:45:43'), ('lesbian', 89, '2019-03-03 10:45:43'), ('Finance', 88, '2019-03-03 10:45:43'), ('TaiwanDrama', 86, '2019-03-03 10:45:43'), ('Zastrology', 86, '2019-03-03 10:45:43'), ('graduate', 85, '2019-03-03 10:45:43'), ('PublicServan', 82, '2019-03-03 10:45:43'), ('Brand', 79, '2019-03-03 10:45:43'), ('watch', 79, '2019-03-03 10:45:43'), ('E-appliance', 78, '2019-03-03 10:45:43'), ('KanColle', 77, '2019-03-03 10:45:43'), ('give', 77, '2019-03-03 10:45:43'), ('Elephants', 75, '2019-03-03 10:45:43'), ('StarCraft', 73, '2019-03-03 10:45:43'), ('MacShop', 72, '2019-03-03 10:45:43'), ('HelpBuy', 71, '2019-03-03 10:45:43'), ('LGBT_SEX', 71, '2019-03-03 10:45:43'), ('SENIORHIGH', 71, '2019-03-03 10:45:43'), ('Badminton', 71, '2019-03-03 10:45:43'), ('TWICE', 68, '2019-03-03 10:45:43'), ('AKB48', 67, '2019-03-03 10:45:43'), ('Bank_Service', 66, '2019-03-03 10:45:43'), ('FITNESS', 66, '2019-03-03 10:45:43'), ('DSLR', 65, '2019-03-03 10:45:43'), ('fastfood', 65, '2019-03-03 10:45:43'), ('facelift', 65, '2019-03-03 10:45:43'), ('cookclub', 65, '2019-03-03 10:45:43'), ('hypermall', 63, '2019-03-03 10:45:43'), ('feminine_sex', 62, '2019-03-03 10:45:43'), ('BabyProducts', 61, '2019-03-03 10:45:43'), ('nb-shopping', 61, '2019-03-03 10:45:43'), ('part-time', 60, '2019-03-03 10:45:43'), ('SuperJunior', 59, '2019-03-03 10:45:43'), ('Wanted', 59, '2019-03-03 10:45:43'), ('studyabroad', 58, '2019-03-03 10:45:43'), ('Railway', 57, '2019-03-03 10:45:43'), ('DC_SALE', 56, '2019-03-03 10:45:43'), ('ShuangHe', 56, '2019-03-03 10:45:43'), ('Drama-Ticket', 55, '2019-03-03 10:45:43'), ('IZONE', 54, '2019-03-03 10:45:43')] |
最後記得關閉連線。
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1 |
conn.close() |
小結
要如何爬取資料內容，其實跟該網頁的HTML架構(網頁原始碼)有關，即使同一個網頁也可以有許許多多種的爬取策略。
因為範例的目標網頁非常簡單，故這邊只是用非常簡單的方式取得各看板名稱及相對應的人氣值。
另外有些更複雜的網頁可能不是把資料呈現在原始碼中的，就得需要用其他更進階的方法才能爬取囉。
後續可以用任何方式定期跑這個script (例如每10分鐘跑一次), 就可以不斷的紀錄PTT熱門看板人氣隨時間的變化.
輔以視覺化工具呈現後, 預期可以看到地震時八卦版會瞬間湧入人潮; NBA板隨著季賽開打而常駐熱門前三名…等等.
下篇筆記是關於如何將每隔一段時間爬取資料儲存到SQLite，最後做個視覺化的展示：
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參考: