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[Python爬蟲教學]Python網頁爬蟲寫入資料到Google BigQuery雲端數據庫指南

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

在使用Python網頁爬蟲搜集資料的過程中，隨著時間的累積，資料量就會逐步的增加形成大數據，這時候，就會需要藉由雲端資源來協助我們進行資料分析。

而Google BigQuery雲端數據庫(Cloud Data Warehouse)就是一個非常強大的資料儲存分析工具，除了能夠儲存大量的數據外，還擁有很好的查詢效能，並且可以結合Google Data Studio來進行資料視覺化。

所以本文就接續[Python爬蟲教學]一學就會的Python網頁爬蟲動態讀取資料庫應用文章，來和大家分享，如何將Python網頁爬蟲爬取的資料，載入Pandas DataFrame後，存入Google BigQuery資料表，以利於分析。其中的實作步驟包含：

  • 建立Google BigQuery資料表
  • 建立Google BigQuery憑證
  • Python網頁爬蟲寫入Google BigQuery

一、建立Google BigQuery資料表

想要將Python網頁爬蟲爬取的資料存入Google BigQuery之前，就需要在上面建立所需的資料表。首先，前往Google BigQuery服務，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
Google提供了90天的免費試用，點擊「免費試用BigQuery」，按照其中的步驟完成驗證後，就可以看到以下的畫面：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
這時候Google已經預設幫我們建立了一個「My First Project」專案，如果想要自訂的話，點擊「My First Project」的地方，就能夠新增專案，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接著，輸入專案名稱(stocks-bigquery)即可，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
建立成功後，就可以在專案下建立Google BigQuery的資料集，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
輸入資料集名稱(stocks)即可，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接下來，開啟Google BigQuery資料集來建立資料表，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
點擊「建立資料表」，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
輸入資料表名稱(daily-price)，並且，定義所需的資料欄位，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
完成後，就可以查看Google BigQuery資料表(daily-price)的結構定義、詳細資訊及預覽(資料)，其中，詳細資訊中的「資料表ID」在等一下實作Pandas套件要寫入資料時會使用到，如下圖：
pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

二、建立Google BigQuery憑證

為了讓我們的專案能夠將資料寫入到Google BigQuery，就需要建立憑證(Credentials)，位於選單的「API和服務」，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接著，點擊「建立憑證」，並且選擇「服務帳戶」，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
自訂服務帳戶名稱(stocks-bigquery)，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

點擊「建立並繼續」，選擇這個服務帳戶的角色權限，也就是這個服務帳戶所產生的憑證，所能擁有的Google BigQuery權限，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
最後一個步驟保留預設值，點擊「完成」即可，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
接下來，就要來產生這個服務帳戶的憑證，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
切換到「金鑰」頁籤，點擊「新增金鑰」，並且選擇「建立新的金鑰」，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
選擇「JSON」格式的金鑰類型來進行建立，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery
下載下來後，可以依需求將私密金鑰的檔名重新命名，以本文為例則重新命名為「stocks-bigquery-key」。

三、Python網頁爬蟲寫入Google BigQuery

Google BigQuery的資料表建置完成，來回顧一下[Python爬蟲教學]一學就會的Python網頁爬蟲動態讀取資料庫應用文章的股票爬取結果，如下範例：

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

print(combined)
執行結果

[['2330', '110/08/20', '47,741,449', '26,565,551,162', '560.00', '563.00', '551.00', '552.00', '-7.00', '72,684'], 
['2409', '110/08/20', '187,871,279', '3,616,408,609', '19.75', '19.85', '19.00', '19.05', '-0.70', '45,042'], 
['2382','110/08/20', '6,821,731', '516,383,698', '75.90', '76.50', '74.80', '75.60', '+0.70', '4,082']]

而要將以上的爬取結果存入Google BigQuery，就需要先將資料載入Pandas DataFrame，再進行存入的動作，所以，利用以下指令來安裝相關套件，如下：

pip install pandas

pip install --upgrade google-cloud-bigquery

pip install pyarrow

其中pyarrow為Google BigQuery載入Pandas DataFrame資料的相依性套件，特別注意需要Python 64位元才可成功安裝。

接著，引用pandas、bigquery及os模組(Module)，如下範例：

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

print(combined)

將爬取的股票結果存入Pandas DataFrame中，如下範例第28、29行：

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])

PS：columns(欄位名稱)需和Google BigQuery資料表(daily-price)所定義的欄位名稱相同。

接下來，設定Google的憑證路徑，並且利用os模組(Module)來設定「GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS」環境變數，如下範例第31、32行：

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])
									 
credentials_path = 'C:\\Desktop\\stock\\stocks-bigquery-key.json'
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credentials_path

這時後，就可以建立Google BigQuery用戶端物件，透過load_table_from_dataframe方法(Method)，設定資料表ID，載入Pandas DataFrame中的爬取資料，如下範例第34~38行：

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])
									 
credentials_path = 'C:\\Desktop\\stock\\stocks-bigquery-key.json'
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credentials_path

client = bigquery.Client()
table_id = 'stocks-bigquery.stocks.daily-price'

job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id)
job.result()  #等待寫入完成

PS.特別注意Google BigQuery的資料表ID需將「:」修改為「.」。

如果想要在執行後，瞭解寫入多少筆資料到Google BigQuery資料表(daily-price)，則可以利用get_table()方法(Method)，傳入資料表ID，取得相關的訊息，如下範例第40、41行：

from datetime import datetime
import requests
import sqlite3
from google.cloud import bigquery
import pandas as pd
import os


today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')  #西元年(yyyymmdd)
chinese_today = f"{(datetime.now().year - 1911)}/{datetime.now().strftime('%m/%d')}"  #民國年(yyy/mm/dd)

conn = sqlite3.connect('Stocks.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT StockNo FROM StockNumbers')

combined = []  #合併結果
for stock_no in cursor.fetchall():
    response = requests.get(
	f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={today}&stockNo={stock_no[0]}')
    response_data = response.json()['data']

    result = [data for index, data in enumerate(response_data) if chinese_today in response_data[index]]

    if result:  #如果有資料
	result[0].insert(0, stock_no[0])
	combined.append(result[0])

df = pd.DataFrame(combined, columns=['stock_no', 'traded_date', 'traded_shares', 'traded_price',
                                     'opening_price', 'high_price', 'low_price', 'closing_price', 'gross_spread', 'trading_volume'])
									 
credentials_path = 'C:\\Desktop\\stock\\stocks-bigquery-key.json'
os.environ['GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS'] = credentials_path

client = bigquery.Client()
table_id = 'stocks-bigquery.stocks.daily-price'

job = client.load_table_from_dataframe(df, table_id)
job.result()  #等待寫入完成

table = client.get_table(table_id)
print(f'已存入{table.num_rows}筆資料到{table_id}')

執行結果

已存入3筆資料到stocks-bigquery.stocks.daily-price

開啟Google BigQuery資料表(daily-price)，重新整理網頁後，在「預覽」頁籤就可以看到寫入的資料，如下圖：

pandas_dataframe_write_to_google_bigquery

四、小結

本文手把手帶大家將Python網頁爬蟲爬取的資料載入Pandas DataFrame後，寫入Google BigQuery雲端數據庫(Cloud Data Warehouse)，也就是先建立Google BigQuery資料表及憑證後，就能夠透過Google BigQuery用戶端模組(Module)，將爬取的資料進行寫入，後續就可以藉由Google BigQuery的快速查詢效能，來提升資料分析效率。

大家是否也有使用過Google BigQuery服務呢?都是應用在什麼情境下?歡迎在底下留言和我分享交流唷~

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    Photo by LAUREN GRAY on Unsplash 相信大家都知道，取得資料後能夠進行許多的應用，像是未來的趨勢預測、機器學習或資料分析等，而有效率的取得資料則是這些應用的首要議題，網頁爬蟲則是其中的一個方法。 網頁爬蟲就是能夠取得網頁原始碼中的元素資料技術，但是，有一些網頁較為特別，像是社群平台，需先登入後才能進行資料的爬取，或是電商網站，無需登入，但是要透過滾動捲軸，才會動態載入更多的資料，而要爬取這樣類型的網頁爬蟲，就稱為動態網頁爬蟲。 該如何實作呢? 本文將使用 Python Selenium 及 BeautifulSoup套件 來示範動態網頁爬蟲的開發過程，重點包含： BeautifualSoup vs Selenium 安裝 Selenium 及 Webdriver 安裝 BeautifulSoup Selenium get() 方法 Selenium 元素定位 Selenium send_keys() 方法 Selenium execute_script 方法 BeautifulSoup find_all() 方法 BeautifulSoup getText() 方法 一、 BeautifualSoup vs Selenium BeautifulSoup套件 相信對於 開發 網頁爬蟲的人員來說，應該都有聽過，能夠解析及取得 HTML 原始碼各個標籤的元素資料，擁有非常容易上手的方法 (Method) ，但是，對於想要爬取 動態 網頁資料來說，則無法達成，因為 BeautifulSoup套件 並沒有模擬使用者操作網頁的方法 (Method) ，像是輸入帳號密碼進行登入或滾動捲軸等，來讓網頁動態載入資料，進行爬取的動作。 所以，這時候，就可以使用被設計於自動化測試的 Selenium 套件，來模擬使用者的動作，進行登入後爬取資料或滾動卷軸，並且能夠執行 JavaScript 程式碼，這些就是 Selenium 與 BeautifulSoup套件 最大不同的地方。對於開發 Python 動態爬蟲來說，就可以結合 Selenium套件 以上的特點，讓網頁動態載入資料後，再利用 BeautifulSoup套件簡潔的 方法 (Method) ，將所需的資料爬取下來。 本文就是利用這樣的概念，利用 Selenium 套件登入 Facebook 後，前往
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    [Python爬蟲教學]有效利用Python網頁爬蟲爬取免費的Proxy IP清單

    Photo by Cytonn Photography on Unsplash 在開發網頁爬蟲的過程中，是不是會擔心被偵測或封鎖，而爬不到所需的資料呢? 有些大型網站為了保護網頁上的資料不被大量的爬取，會特別偵測像Python網頁爬蟲這種非人工的自動化請求，這時候 Python網頁爬蟲 使用相同的IP來發送請求就很容易被發現。 所以，如果有多組IP能夠讓Python網頁爬蟲在發送請求時輪流使用，就能夠大幅降低被偵測的風險。 而現在有許多網站上也有提供免費的Proxy IP，本文就以 Free Proxy List 網站為例，透過Python網頁爬蟲來蒐集上面的Proxy IP，製作我們的IP清單。實作步驟包含：
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