Dynamische Webseitendaten unter Verwendung von R -Sprache: JavaScript -Inhaltsextraktion basierend auf V8 Engine

In diesem Tutorial wird beschrieben, wie die R -Sprache verwendet wird, um Daten effektiv zu erfassen, die dynamisch von JavaScript geladen werden, insbesondere wenn herkömmliche HTML -Parsingmethoden fehlschlagen. Durch die Verwendung von V8 -Paket zum Ausführen von JavaScript -Code in der R -Umgebung und der Kombination von HTTR, DPLYR und TIDYR für die Datenerfassung und -verarbeitung zeigt der Artikel den vollständigen Prozess des Extrahierens verschachtelter Tabellendaten von einer bestimmten Website und bietet einen professionellen Leitfaden für die Bearbeitung komplexer Webcrawling -Aufgaben.

1. Herausforderungen dynamischer Webdatenkriechen

Bei Web -Scraping -Aufgaben begegnen wir häufig Situationen, in denen Daten nicht direkt in die HTML -Struktur eingebettet sind, sondern über JavaScript dynamisch generiert und auf dem Client gerendert werden. Herkömmliche R -Pakete wie XML oder RVest werden hauptsächlich zur Analyse statischer HTML -Inhalte verwendet. Wenn sich die Zieldaten in JavaScript -Variablen befinden oder über AJAX -Anforderungen geladen werden, können diese Tools die erforderlichen Informationen häufig nicht direkt erhalten.

Wenn Sie eine Länderliste von einer bestimmten Website (z. B. https://www.fatf-gafi.org/countries/) extrahieren, versuchen Sie, als Beispiel zu versuchen, die Leadlines und HTMLParse direkt zu verwenden, und Sie werden feststellen, dass die auf der Seite angezeigten "Landliste" -Daten auf der Seite, die auf dem ursprünglichen HTML-Source-Code ausgefüllt ist, auf der Seite, die durch die JavaSkript-Code ausgefüllt wurde, nach dem JavaSkript-Code, das nach dem JavaSkript-Code ausgefüllt ist, nach dem JavaSkript-Code, das nach dem JavaSkript-Code ausgefüllt ist. Genau aus diesem Grund sind fortgeschrittenere Crawling -Techniken wie JavaScript -Ausführungsumgebungen erforderlich.

2. Lösung: V8 Motor in r

Um das Problem des JavaScript -Datenes dynamisch zu lösen, können wir das V8 -Paket in R. nutzen. Das V8 -Paket bietet ein eingebettetes JavaScript- und WebAssembly -Engine, sodass wir JavaScript -Code direkt in der R -Umgebung ausführen und auf die Ausführungsergebnisse zugreifen können. Dies bedeutet, dass wir JavaScript -Code, der die Variable in R enthält, den Wert der Variablen direkt aus der V8 -Engine extrahieren können, wenn die Zieldaten in einer JavaScript -Variablen gespeichert sind.

3.. Implementierungsschritte und Code Beispiele

Im Folgenden finden Sie spezifische Schritte und R -Code -Beispiele zum Extrahieren von Daten aus dynamischen Webseiten mithilfe von V8 -Paketen.

3.1 Identifizieren Sie JavaScript -Datenquellen

Zunächst müssen wir die JavaScript -Datei oder das Skript ermitteln, das die Zieldaten enthält. Dies erfordert normalerweise die Überprüfung der Entwicklertools der Webseite (F12), die Suche nach geladenen .js -Dateien in der Registerkarte "Netzwerk" oder "Quellen" oder nach Inline <script> -Tags in HTML. In diesem Beispiel wurde durch Analyse festgestellt, dass die Länderdaten in einer JavaScript-Datei mit dem Namen Country-Data-Multi-Lang.js gespeichert sind.</script>

Die URL dieser Datei lautet: https://www.fatf-gafi.org/media/fatf/fatfv20/js/country-data-multi-lang.js.

3.2 Lasten Sie die erforderliche Bibliothek

Wir benötigen HTTP, um HTTP -Anfragen zu senden, um JavaScript -Dateiinhalte zu erhalten. V8 wird verwendet, um JavaScript auszuführen, und DPLE und TIDYR werden für die nachfolgende Datenreinigung und -organisation verwendet.

 Bibliothek (HTTR) # verwendet zum Senden von HTTP -Anforderungen Bibliothek (v8) # zum Ausführen von JavaScript verwendet
Bibliothek (DPLE) # für die Data Operations Library (TIDYR) # für die Datensortierung

3.3 JavaScript -Inhalt abrufen

Verwenden Sie die httpr :: Funktion erhalten, um den Inhalt einer JavaScript -Datei zu erhalten. Inhalt (..., 'text') stellt sicher, dass wir die Antwort im Klartext erhalten.

 # Definieren Sie die URL einer JavaScript -Datei
js_url <h4> 3.4 Initialisieren Sie die V8 -Engine und führen Sie JavaScript aus</h4><p> Erstellen Sie einen V8 -Kontext und verwenden Sie dann die Methode ct $ eval (), um den erhaltenen JavaScript -Code auszuführen. Nach der Ausführung werden Variablen, die im JavaScript -Code (z. B. Länder) definiert sind, im Speicher der V8 -Engine gespeichert.</p><pre class="brush:php;toolbar:false"> # Erstellen Sie einen V8-Kontext ct <h4> 3.5 Daten extrahieren und reinigen</h4><p> Mit der Methode CT $ GET ("variable_name") können wir den Wert der angegebenen JavaScript -Variablen aus dem V8 -Kontext extrahieren. In diesem Fall sind die Zielvariable Länder. Die extrahierten Daten sind in der Regel eine verschachtelte Listenstruktur, die es erfordert, die erforderlichen Spalten auszuwählen und ungültige Zeilen mithilfe von Funktionen wie Tidyr :: unstest (), dlyr :: select () und dpl :: filter () zu entfernen.</p><pre class="brush:php;toolbar:false"> # Nutzen Sie den Wert der Variablen "Länder" aus dem V8 -Kontext # unlust (), mit dem verschachtelte Datenrahmenspalten # select () erweitert werden, um die erforderlichen Spalten # filter () auszuwählen, um unvollständige Zeilen zu entfernen (z. B. Zeilen mit Name Na)
extrahierte_data  %
  Unnest (cols = c (Gruppen)) %> %
  Select (C (1: 2, 4:14, 16)) %> % # SELECT -Spalten gemäß der tatsächlichen Datenstruktur, und einige Spalten werden hier ausgewählt, filter (! is.na (Name)))

# Drucken Sie die ersten Zeilen des extrahierten und gereinigten Datendrucks (Kopf (extrahiert_data)).

Nach der Ausführung des obigen Codes enthält extrahierte_Data einen ordentlichen Datenrahmen, der Informationen aus verschiedenen Ländern enthält, die dynamisch von der Website geladen wurden, einschließlich Ländernamen, Codes und verschiedenen Organisationen, zu denen er gehört (z. B. FATFS, APGS usw.).

4. Vorsichtsmaßnahmen und Zusammenfassung

• JavaScript -Quelle Ort: Die korrekte JavaScript -Datei oder das Inline -Skript finden, ist der Schlüssel. Dies erfordert in der Regel eine analytische Fähigkeit zur Webseitenstruktur und Netzwerkanforderungen.
• Erkennung von Variablennamen: Stellen Sie sicher, dass der von Ihnen extrahierte JavaScript -Variablenname korrekt ist und die gewünschten Daten enthalten.
• Datenstrukturverständnis: Aus JavaScript extrahierte Daten können in Form von Listen, verschachtelten Objekten oder Arrays extrahiert werden. Das Verständnis seiner Struktur hilft bei der Verwendung von Tools wie TIDyr für eine effektive Datenreinigung und -abflachung.
• Dynamik und Stabilität: Der JavaScript -Code der Website kann aktualisiert werden, wodurch Ihr Crawling -Skript ungültig ist. Regelmäßige Inspektionen und Wartung sind erforderlich.
• Legalität und Ethik: Wenn Sie Web -Crawling -Aktivitäten durchführen, halten Sie sich unbedingt an die Nutzungsbedingungen der Website und die Robots.txt -Vereinbarung und respektieren Sie die Rechte des Datenbesitzers. Vermeiden Sie den Server übermäßige Belastung.

Über das V8 -Paket können Benutzer -Sprachbenutzer die Einschränkungen herkömmlicher HTML -Parsers bei der Verarbeitung dynamischer Webseiteninhalte effektiv überwinden und so den Umfang der R -Anwendung im Bereich Webseitenkriechen erweitern. Dieser Ansatz bietet leistungsstarke Funktionen zum Extrahieren strukturierter Daten aus komplexen, javaScript-gesteuerten Websites.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDynamische Webseitendaten unter Verwendung von R -Sprache: JavaScript -Inhaltsextraktion basierend auf V8 Engine. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!