介绍
从网络中抓取数据的必要性和重要性不言而喻。每隔几周，我都会发现自己有从互联网中挖掘数据的需要。例如，上周我们想创建一个指标，该指标是关于网络上各种可用的数据科学课程的热度和观点。这不仅要求我们找出新的课程，还要从网络上挖掘出他们的观点，然后把这些总结成几项指标。这个问题（或者说产品）的功效更取决于网络挖掘和信息抓取（数据采集），而不是汇总数据的技能。
从网页中挖掘信息的方法
从网络中抓取信息的方法有很多。使用API（应用程序编程接口）或许是从网站上抓取数据的最好方法。几乎所有的大型网站，像Twitter、 Facebook、Google、StackOverflow都使用API来使得他们的数据更加结构化。如果你能通过一种API来获取所需，那这会比网络挖掘更加便捷。因为，如果你能够从提供者那里获得结构化的数据，又何必自创一个引擎去抓取相同的信息？
遗憾的是，并非所有的网站都会提供API。因为有的网站不希望浏览者从中获得大量的结构化信息。而其他网站不提供API，是因为他们缺少相应的技能知识。在这些情况下，你会怎么做呢？因此，我们需要挖掘网站来获取信息。
或许会有像RSS Feeds的其他一些方法，但是这些方法在使用上受限制，因此我在此就不讨论了。
什么是网页数据挖掘？
网页数据挖掘是一种从网站上抓取信息的计算机软件技术。这种技术主要集中在将网络上的非结构化数据（HTML格式）转换为结构化数据（数据库或电子表格）。
网页信息挖掘的方法有很多种，包括在任何编程语言下使用Google Docs（谷歌办公套件）。我选择使用Python语言，因为它十分便捷而且有丰富的生态环境。它有一个名为“BeautifulSoup”的库，可以用来完成本文中的网页数据挖掘任务。本文将告诉你，学习使用Python来完成网络挖掘的最简单方法。
对于那些需要以非编程方式从网页上抓取信息的人，可以查看import.io这个网站，它提供了一个图形用户界面驱动的接口，来执行所有基本的网页抓取操作。黑客们，请继续阅读本文吧！
网页数据挖据所需的库
众所周知，Python是开源的编程语言。你可以找到很多库来执行一个函数。因此，寻找到高效的库是很有必要的。我更偏爱BeautifulSoup(Python库)。因为它操作简单且直观。确切地说，我要用两个Python模块抓取数据：
- Urllib2: 是一个Python模块，可用于获取URL。它定义了函数和类来帮助URL行为（基本和摘要的身份验证，重定向，信息记录等）。更详细的参考文档。
- BeautifulSoup：是一个从网页上获取信息十分好用的工具。你可以使用它来提取表格，列表，段落，你也可以使用过滤器来从网页中提取信息。在这篇文章中，我们将使用最新版本BeautifulSoup 4。安装说明请见参考文档。
BeautifulSoup 并不能为我们获取网页地址，因此我们要把Urllib2库和BeautifulSoup库结合使用。
除了BeautifulSoup之外，Python还有其他一些选择可用来抓取HTML信息,例如：
- Mechanize
- Scrapemark
- Scrapy
基础技能——熟悉HTML标签
在进行网络挖掘时，我们需要处理很多HTML标签，因此我们必须很好地理解这些标签。如果你已经熟悉了HTML基础，可以跳过此部分。下面是HTML的基本语法：
此语法的各种标签解释如下：
- <!DOCTYPE html> :HTML文件开头必须有一个声明文档；
- HTML文件部分被包含在<html>和</html>之间；
- HTML的可见部分被含在<body>和</body>之间；
- HTML 标题的字体由<h1>到<h6>标签定义；
- HTML的段落由<p>标签定义。
其他一些有用的HTML标签：
- HTML的超链接用<a>标签定义，例如：“<a href=“http://www.test.com”>This is a link for test.com</a>”
- HTML中的表格用<table>定义。行用<tr>表示，而行中的单元格用<td>表示
3.HTML的列表用<ul>（无序）和<ol>（有序）定义，列表的每个项子目用<li>表示
如果你第一次接触这些HTML标签，我建议你参考W3CSchool上面的HTML教程，上面关于HTML标签的解释说明十分通俗易懂。
使用BeautifulSoup进行网络挖掘
现在，我正在从维基百科上挖据数据，我们的最终目的是从这个维基百科网页上获取印度各邦、联邦的首都信息，和一些基本的细节信息，像建立的时间、前首都以及其他一些信息等。接下来让我们一步一步学习这个项目：
- 导入必要的库：
- 使用“prettify”函数，查看嵌套的HTML结构：
从上图中，你可以看到HTML标签的结构。这将帮助您了解不同类型的可用标签，以及如何使用这些标签来抓取信息。
3.使用HTML 标签
a.soup.<tap>:返回开始和结束标签之间的内容，包括标签本身。
b.soup.<tag>.string:返回制定标签中的字符串
c.找到网页中所有的超链接<a>标签：我们都知道可以使用<a>标签来标记一个超链接，因此，我们用soup.a标签，就会返回网页中所有可用的超链接，让我们试一试吧：
以上，你会发现我们只有一个输出结果。现在，我们可以用<a>标签获取所以的超链接，我们将用到“find_all()”函数。
上图中，显示了所有的超链接，包括了标题、链接地址和其他一些信息。下面，只显示链接，我们需要用“href”标签的“get”属性，遍历每一个标签，然后返回链接地址。
4．找到正确的表格：当我们正在寻找一个表来挖掘有关国家首都的信息时，我们应该首先识别正确的表。现在我们写命令，来抓取所有“table”标签中的信息。
现在要确定正确的表格，我们将使用表格的属性“类”，并用它来选择正确的表格。在Chrome浏览器中，你可以通过右键点击网页上的所需的表的名称-检查元素-复制的类名称或通过上述命令的输出查找右表的类名称。
5.从数据集中抓取信息：在这里，我们需要遍历每一行<tr>然后将行的每个元素<td>赋给一个变量，并将它添加到列表。让我们先看看HTML的表格结构（我不会抓取表格的标题<th>信息）：
上图中，你会发现<tr>的子元素被包含在<th>标签而不是<td>中，因此我们处理时要十分注意。现在给每个元素赋值，我们将对每个元素使用“find(text=True)”选项。让我们看看代码：
最后，我们得到数据集中的数据：
同样的，你可以借助“BeautifulSoup”库来挖掘其他类型的网页，这会提高你进行网络挖掘的效率。你也可以使用标签名称查看其他一些属性，比如parent、contents、descendants、.next_slbling、.prev_sibling以及利用各种属性进行导航。这会帮助你有效地进行网络挖掘。
为什么不能用正则表达式实现这个功能呢？
如果你了解正则表达式的话，也许你会想要使用正则表达式来实现相同的功能。我的确想过这个问题，在我使用BeautifulSoup库和正则表达式来做同一个项目时，有以下发现：
- 用BeautifulSoup来写代码要比正则表达式更具鲁棒性（所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。）。用正则表达式写代码时，网页中的任何变化，都需要改变。即使一些情况下，使用BeautifulSoup也需要做出改动，但是相对会更好的。
- 正则表达式的运行速度要比BeautifulSoup快得多，通常得出相同的结果只需花百分之一。
因此，将其归结为代码的速度和鲁棒性对比，并不能得出哪个使用效果最好。如果能用更简单的正则表达式语句来获取所需的信息，那或无疑问你应该使用它。但是对于几乎大多数复杂的网络挖掘工作，我通常建议更多使用BeautifulSoup。
结束语
本文中，我们学习了基于Python“BeautifulSoup”和“urllib2”的网络挖据方法，同时也学习了一些HTML的基本语法，并一步一步演示了如何去挖掘一个网站。但是我建议你们可以对照这篇文章多加练习，用上面的方法从不同的网页上抓取信息。
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