美しいスープを使用した Python での HTML の Web スクレイピングと解析
Python と美しいスープを使用して Web スクレイピングの力を活用する: MIDI 音楽の例
インターネットは情報の宝庫ですが、専用の API がなければプログラムでアクセスするのは困難な場合があります。 Python の Beautiful Soup ライブラリは、Web ページから直接データを収集して解析できる強力なソリューションを提供します。
MIDI データをスクレイピングして、クラシックな任天堂スタイルの音楽を生成するマゼンタのニューラル ネットワークをトレーニングすることで、これを調べてみましょう。 MIDI ファイルは Video Game Music Archive (VGM) から入手します。
環境のセットアップ
Python 3 と pip がインストールされていることを確認してください。 依存関係をインストールする前に、仮想環境を作成してアクティブ化することが重要です:
pip install requests==2.22.0 beautifulsoup4==4.8.1
私たちは Beautiful Soup 4 を使用しています (Beautiful Soup 3 は現在メンテナンスされていません)。
リクエストと美しいスープによるスクレイピングと解析
まず、HTML を取得して BeautifulSoup オブジェクトを作成しましょう:
import requests from bs4 import BeautifulSoup vgm_url = 'https://www.vgmusic.com/music/console/nintendo/nes/' html_text = requests.get(vgm_url).text soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
soup
オブジェクトにより、HTML のナビゲーションが可能になります。 soup.title
はページのタイトルを与えます。 print(soup.get_text())
すべてのテキストが表示されます。
美しいスープの力を使いこなす
find()
メソッドと find_all()
メソッドは必須です。 soup.find()
は単一の要素をターゲットにします (例: soup.find(id='banner_ad').text
はバナー広告テキストを取得します)。 soup.find_all()
は複数の要素を反復処理します。 たとえば、これはすべてのハイパーリンク URL を出力します:
for link in soup.find_all('a'): print(link.get('href'))
find_all()
は、正確なフィルタリングのために正規表現やタグ属性などの引数を受け入れます。 高度な機能については、Beautiful Soup のドキュメントを参照してください。
HTML のナビゲーションと解析
解析コードを記述する前に、ブラウザーでレンダリングされた HTML を調べてください。 各 Web ページはユニークです。データ抽出には多くの場合、創造性と実験が必要です。
私たちの目標は、重複やリミックスを除いた、独自の MIDI ファイルをダウンロードすることです。ブラウザ開発者ツール (右クリック、「検査」) は、プログラムによるアクセスのための HTML 要素を識別するのに役立ちます。
正規表現で find_all()
を使用して、MIDI ファイルを含むリンク (名前に括弧が含まれているリンクを除く) をフィルタリングしてみましょう:
nes_midi_scraper.py
を作成:
import re import requests from bs4 import BeautifulSoup vgm_url = 'https://www.vgmusic.com/music/console/nintendo/nes/' html_text = requests.get(vgm_url).text soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser') if __name__ == '__main__': attrs = {'href': re.compile(r'\.mid$')} tracks = soup.find_all('a', attrs=attrs, string=re.compile(r'^((?!\().)*$')) count = 0 for track in tracks: print(track) count += 1 print(len(tracks))
これは MIDI ファイルをフィルタリングし、そのリンク タグを印刷し、合計数を表示します。 python nes_midi_scraper.py
.
MIDI ファイルのダウンロード
それでは、フィルタリングされた MIDI ファイルをダウンロードしましょう。 download_track
関数を nes_midi_scraper.py
に追加します:
pip install requests==2.22.0 beautifulsoup4==4.8.1
この機能は各トラックをダウンロードし、一意のファイル名で保存します。希望の保存ディレクトリからスクリプトを実行します。 約 2230 の MIDI ファイルをダウンロードする必要があります (Web サイトの現在のコンテンツによって異なります)。
ウェブの可能性を探る
Web スクレイピングは、膨大なデータセットへの扉を開きます。 Web ページを変更するとコードが壊れる可能性があることに注意してください。スクリプトを常に最新の状態に保ちます。 この基盤を構築するには、Mido (MIDI データ処理用) や Magenta (ニューラル ネットワーク トレーニング用) などのライブラリを使用します。
以上が美しいスープを使用した Python での HTML の Web スクレイピングと解析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
