File size: 1,002 Bytes
2854fa8 5b573f3 2854fa8 5b573f3 2854fa8 5b573f3 2854fa8 5b573f3 2854fa8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 |
# ํ์ํ ๋ผ์ด๋ธ๋ฌ๋ฆฌ๋ฅผ ์ํฌํธํฉ๋๋ค.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# ์น ํ์ด์ง์ URL์ ์ง์ ํฉ๋๋ค.
url = '์ฌ๊ธฐ์_์ถ์ถํ๊ณ ์_ํ๋_์นํ์ด์ง์_URL์_์
๋ ฅํ์ธ์'
# requests๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์น ํ์ด์ง์ ๋ด์ฉ์ ๊ฐ์ ธ์ต๋๋ค.
response = requests.get(url)
# BeautifulSoup ๊ฐ์ฒด๋ฅผ ์์ฑํ์ฌ HTML์ ํ์ฑํฉ๋๋ค.
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# ์น ํ์ด์ง์ ํน์ ๋ถ๋ถ์ ์ ํํ์ฌ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ์ถํฉ๋๋ค.
# ์์: ํ์ด์ง์ ๋ชจ๋ 'p' ํ๊ทธ์ ์๋ ํ
์คํธ๋ฅผ ์ถ์ถํฉ๋๋ค.
# ์ค์ ์ฌ์ฉ ์ฌ๋ก์ ๋ง๊ฒ ์ ํ์๋ฅผ ์กฐ์ ํด์ผ ํฉ๋๋ค.
texts = [p.text for p in soup.find_all('p')]
# ์ถ์ถํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ๋ ฅํฉ๋๋ค.
for text in texts:
print(text)
# ์ ํ์ : ์ถ์ถํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ DataFrame์ผ๋ก ๋ณํํ๊ณ ์์
ํ์ผ๋ก ์ ์ฅํฉ๋๋ค.
df = pd.DataFrame(texts, columns=['Text'])
df.to_excel('extracted_data.xlsx', index=False) |