如何为你的机器学习项目抓取网页数据？

前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。

我曾在一些数据科学项目中使用过 BeautifulSoup 和 Selenium。在本文中，我将告诉你如何用一些有用的数据抓取一个网页，并将其转换成 pandas 数据结构（DataFrame）。

为什么要将其转换成数据结构呢？这是因为大部分机器学习库都能处理 pandas 数据结构，并且只需少量修改就可对你的模型进行编辑。

首先，我们要在维基百科上找到一个表来转换成数据结构。我抓取的这张表，展示的是维基百科上浏览量最大的运动员数据。

其中一项大量的工作就是，通过浏览 HTML 树来得到我们需要的表。

通过 request 和 regex 库，我们开始使用 BeautifulSoup。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import re
import pandas as pd

下面，我们将从网页中提取 HTML 代码：

website_url = requests.get('https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Multiyear_ranking_of_most_viewed_pages').text
soup = BeautifulSoup(website_url, 'lxml')
print(soup.prettify())




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从语料库中收集所有的表，我们有一个较小的表面区域来搜索。
wiki_tables = soup.find_all('table', class_='wikitable')
wiki_tables
因为存在很多表，所以需要一种过滤它们的方法。
据我们所知，Cristiano Ronaldo（也就是葡萄牙足球运动员 C 罗）有一个锚标记，这可能在几个表中是独一无二的。
通过 Cristiano Ronaldo 文本，我们可以过滤那些被锚标记的表。此外，我们还发现一些包含这个锚标记的父元素。
links = []
for table in wiki_tables:
_table = table.find('a', string=re.compile('Cristiano Ronaldo'))
if not _table:
continue
print(_table)
_parent = _table.parent
print(_parent)
links.append(_parent)
Cristiano Ronaldo
Cristiano Ronaldo

Cristiano Ronaldo
Cristiano Ronaldo

Cristiano Ronaldo
Cristiano Ronaldo

父元素只显示单元格。
这是一个带有浏览器 web 开发工具的单元格。
parent_lst = []
for anchor in links:
   _ = anchor.find_parents('tbody')
   print(_)
   parent_lst.append(_)



    
利用 tbody，我们可以返回包含以前的锚标记的其他表。
为进一步过滤，我们可以在以下表中的不同标题进行搜索：
for i in parent_lst:
   print(i[0].find('tr'))
tr>
Rank*
Page
Views in millions


Rank
Page
Views in millions


Rank
Page
Sport
Views in millions

第三张看起来很像我们所需要的表。
接下来，我们开始创建必要的逻辑来提取并清理我们需要的细节。
sports_table = parent_lst[2]

complete_row = []

for i in sports_table:
  rows = i.find_all('tr')
  print('\n--------row--------\n')
  print(rows)

  for row in rows:
    cells = row.find_all('td')
    print('\n-------cells--------\n')
    print(cells)

    if not cells:
      continue

    rank = cells[0].text.strip('\n')
    page_name = cells[1].find('a').text
    sport = cells[2].find('a').text
    views = cells[3].text.strip('\n')

    print('\n-------CLEAN--------\n')
    print(rank)
    print(page_name)
    print(sport)
    print(views)

    complete_row.append([rank, page_name, sport, views])


for i in complete_row:
  print(i)
分解一下：
sports_table = parent_lst[2]
complete_row = []
下面我们从上面的列表中选择第三个元素。这就是我们需要的表。
接下来创建一个空列表，用于存储每行的详细信息。在遍历这个表的时候，建立一个循环，遍历表中的每一行，并将其保存到 rows 变量中。
for i in sports_table:
  rows = i.find_all('tr')
  print('\n--------row--------\n')
  print(rows)
for row in rows:
   cells = row.find_all('td')
   print('\n-------cells--------\n')
   print(cells)
建立了嵌套的循环。遍历上一个循环中保存的每个行。在遍历这些单元格时，我们将每个单元格保存在一个新的变量。
if not cells:
  continue
这段简短的代码允许我们在从单元格中提取文本时，避免空单元格并防止发生错误。
rank = cells[0].text.strip('\n')
page_name = cells[1].find('a').text
sport = cells[2].find('a').text
views = cells[3].text.strip('\n')
在此，我们将各种单元格清理为纯文本格式。清除后的值保存在其列名下的变量中。
print('\n-------CLEAN--------\n')
print(rank)
print(page_name)
print(sport)
print(views)
complete_row.append([rank, page_name, sport, views])
此处，我们向行列表添加这些值。然后输出清理后的值。
-------cells--------
[13
, Conor McGregor
, Mixed martial arts
, 43
]
-------CLEAN--------
13
Conor McGregor
Mixed martial arts
43
下面将其转换为数据结构：
headers = ['Rank', 'Name', 'Sport', 'Views Mil']
df = pd.DataFrame(complete_row, columns=headers)
df
现在你可以在机器学习项目中使用的 pandas 数据结构了。你可以使用自己喜欢的库来拟合模型数据。
作者介绍：


    
Tobi Olabode，对技术感兴趣，目前主要关注机器学习。
原文链接：
https://blog.devgenius.io/how-to-scrape-a-website-for-your-ml-project-c3a4d6f160c7
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