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详解Python 获取原始数据

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获取原始数据是进行数据分析和机器学习的基础步骤之一，而Python作为一门流行的编程语言之一，既可以处理结构化的数据，也可以处理非结构化的数据，因此成为了诸多数据科学家、研究员和工程师的首选语言。获取原始数据的过程中，我们可以使用Python中的多种库来实现这一目的，例如requests、urllib等。

以下是获取原始数据的完整攻略：

步骤一： 安装必要的库

在Python获取原始数据的过程中，我们通常需要借助一些Python库来帮助我们完成任务，主要包括：

  1. requests：一个常用的 HTTP 请求库，可以用来向网络地址发送请求，并返回相应的响应数据；
  2. urllib：一个Python内置的库，提供操作URL的功能；
  3. BeautifulSoup：一个解析HTML和XML文档的Python库。

可以使用pip命令对以上库进行安装，示例命令如下：

pip install requests urllib beautifulsoup4

步骤二：确定获取数据的来源地址

在获取原始数据之前，我们需要确定数据的来源地址，可以是一个网页、数据库、API等。在本例中，我们将以获取某个网页为例进行说明。

步骤三：发送网络请求获取数据

使用requests或者urllib库可以向指定的URL地址发送GET或POST请求，以获取数据。示例代码如下：

import requests

url = 'https://www.example.com'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64) AppleWebkit/537.36 '
                  '(KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
req = requests.get(url, headers=headers)
print(req.text)

在上述代码中，我们首先使用requests库向指定的URL地址发送了一个GET请求，并利用headers参数模拟了浏览器发送请求的时候的请求头信息，然后使用.text属性获取了请求返回的文本数据。

步骤四：解析获取到的数据

获取到的数据一般是一个HTML文档或者XML文档，如果我们需要提取其中的特定数据，需要使用解析库进行解析。比如，使用BeautifulSoup库可以轻松地从HTML文档中提取数据。示例代码如下：

from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>

<p class="story">Once upon a time, there were <a href="http://example.com/very/slow.html" class="sister">three little sisters</a>; and their names were <a href="http://example.com/elsewhere/link.htm">Elsie</a>, <a href="http://example.com/very/slow.html">Lacie</a> and <a href="http://example.com/elsewhere/link.htm" class="sister">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well.</p>

<p class="story">...</p>
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.prettify())

在上述代码中，我们使用了BeautifulSoup库的prettify()方法来美化HTML的格式化输出。

以上就是Python获取原始数据的完整攻略，包括安装必要的库、确定获取数据的来源地址、发送网络请求获取数据、解析获取到的数据等内容。通过这些处理，我们可以将原始的数据转化为可用于进一步分析和处理的数据。

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