python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!全攻略

Requests 不同於 selenium，抓取下來的會是純文本，不包含相關圖片等靜態資源，所以對伺服器的負擔相對較小，接下來要示範先查詢後爬的網站，這邊會以 104 人力銀行網站為例，需要透過搜尋篩選框來篩選職缺訊息。 下面這幾篇文章，會介紹如何在網路爬蟲中使用 LINE Notify，做到爬取資料後，主動推播 LINE 通知訊息的功能。 以上就是request模組GET與POST請求的方式，以及實際上使用時需要調整處理的一些方式。

而response回來的物件，我們可以使用text取得回應的文字、使用content取得回應的二進位檔案。 例如下面的程式碼，我們宣告一個url變數，並且指定到Google的網址。 python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 簡單來說，網路資料的擷取是利用程式對伺服器發出請求後，並接收伺服器回應的內容來進行儲存、分析與應用。

python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!: Python 網路爬蟲教學

Photo by Slidebean on Unsplash 現在有許多的企業或商家，都會利用取得的使用者資料來進行分析，瞭解其中的趨勢或商機，由此可見，資料分析越來越受到重視，而這時候，能夠懂得使用資料分析工具就非常的重要。 要抓取網頁的前提，必須能夠透過對網站伺服器發出HTTP請求，並且取得回應的內容。 （關於server的問題，這一篇有較為詳細的說明，隨然是在說明透過Node.js處理伺服器的方法）。 GET請求方式，會將傳遞的資料直接加在網址的後方；而POST請求方式，不會改變網址的內容，一般用在網頁的表單。 python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 下面這幾篇文章，會介紹開發網路爬蟲所需要用到的 Python 函式庫，只要按照文章的說明安裝，就可以開始進行網路爬蟲的開發。

• 對初學者來說，透過Anaconda建置開發環境也是比較簡單的方法。
• 本篇文章彙整了一系列 Python 網路爬蟲教學，只要按照教學文的順序閱讀和實作，就可以輕鬆實作出氣象爬蟲、文章爬蟲、股票爬蟲…等爬蟲應用，最後更會讓爬蟲搭配 LINE Notify，做出更多元的變化。
• 假設我們想要透過Python自動爬取這個頁面的內容，就必須通過圖一的頁面，才能抵達圖二擷取資料。
• 在Python中，我們可以透過request對伺服器發送HTTP請求。
• （關於server的問題，這一篇有較為詳細的說明，隨然是在說明透過Node.js處理伺服器的方法）。

圖一觀察上面（圖一）畫面中的頁面，你會發現有一個isComfirmedSEY的cookie（如圖中藍色部分），它的value為0。 如果我們將這個value改為1的話，就會呈現下面（圖二）的畫面。 假設我們想要透過Python自動爬取這個頁面的內容，就必須通過圖一的頁面，才能抵達圖二擷取資料。 Photo by Josefina Di Battista on Unsplash在對於資料進行分析之前，必須要取得資料。 資料的來源，除了網路以外的自有資料外，有很多部分是散落在網路上的訊息。 因此，如何取得網路上眾多的資料，就成了資料分析的一個重要步驟。

python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!: 安裝相關函式庫

之後我們會進一部介紹BeautifulSoup模組的使用方式。 目前的伺服器大多會基於一些考量，對於來訪的請求加上檢查機制，以防範異常的網路訪問。 因此，想透過程式來瀏覽網頁時，就不得不進行一些「修飾」與「偽裝」。 對初學者來說，透過Anaconda建置開發環境也是比較簡單的方法。 python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 對於Anaconda的安裝方式有興趣的話，可以參考這篇Python基礎 — [如何安裝Python環境]裡面的說明。

在Python中，我們可以透過request對伺服器發送HTTP請求。 一般來說這些檔案會是以HTML、CSV、JSON等型態呈現回應或者是二進位的檔案（圖片、影片等）。 本篇文章彙整了一系列 Python python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 網路爬蟲教學，只要按照教學文的順序閱讀和實作，就可以輕鬆實作出氣象爬蟲、文章爬蟲、股票爬蟲…等爬蟲應用，最後更會讓爬蟲搭配 LINE Notify，做出更多元的變化。 請注意：本系列文章為個人對應課程的消化吸收後，所整理出來的內容。

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由於小編的電腦是從大學用到現在已經有點年老，所以這次直接使用 Google 的 Colab 免費使用 GPU 的運算資源，Colab 的使用方法跟 Jupyter notebook 一樣，可以直接執行 Python 的程式碼。 Python爬蟲 — Beautiful Soup的網頁爬取技巧 在網頁爬蟲的世界裡，除了要暸解爬蟲程式如何撰寫外，有一個很重要的前提條件，我們必須先暸解我們爬取的對象。 如果暸解了網頁的構造，在進行爬取資料時，必定可以事倍功半。

在這資訊爆炸的時代，從網路獲得資料已成為日常生活的一部分。 如何從網路上自動獲取數據，並將數據更進一步的做整理、儲存與分析，並做有效的應用，在這世代已是非常重要的領域；擁有這樣的技能，將可大大提升工作及資料處裡的效率。 下面這幾篇文章，會針對不同的網站，開發不同類型的網路爬蟲，爬取網站中的特定資料，或開發可以自動發布文章的網路爬蟲。 1.在開發手機APP時，將APP讀取的資料庫，連接至爬蟲所存入的資料庫，即可在APP上顯示網頁爬蟲所爬取的資料，不過，這個方法就會有時間差，因為APP是讀取資料庫中的資料。

python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!: Hack 網頁從按鈕開始!HTML/CSS/JS Debug 技巧

換言之，並不一定會包含全部的課程內容，也有可能會添加其他資源來說明。 python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 通常我們會先呼叫requests.get()之後才會再呼叫 raise_for_status()。 這樣子可以確保檔案真的下載成功了，才開始執行後續的各種讀取與解析程序。 隨著時代演進，金融交易也已從傳統的臨櫃交易、電話交易、網路看盤軟體交易到手機APP交易，到現在21世紀，寫程式的普及，程式交易已成為未來的發展趨勢。

斷斷續續地在網路和書籍上學習有關 Python 的爬蟲技術，但隨著反爬蟲的技術也是越來越精進，所以想說藉由 「超新手也能用 Python 爬蟲打造貨比千家的比價網站」這門課來看看能否解決相關的疑惑。 本文將以 政府開放資料平台-歷年國內主要觀光遊憩據點遊客人數月別統計 的資料內容為例， 利用Python的Pandas套件，來和大家分享實務上最常見的Excel讀取操作，藉此來提升資料處理的效率。 Anaconda提供簡單的安裝與豐富的套件，除了Pandas、Numpy、Matplotlib等資料分析與資料視覺化套件，也包含網路爬蟲最常使用的套件requests、Beautiful Soup等，對於資料科學工作者來說十分方便。 舉一個大家都聽過的應用，Google 搜尋引擎背後其實也是透過爬蟲的技術來將網站資料存下來進行索引來提供用戶搜尋。

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