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# 技術-後台類-azure function #2-插一段爬蟲進去

上次已經完成了 azure function 的 hello world，當然要乘勝追擊，加上自己的程式碼，讓它聽我的指令辦事，我想就從爬蟲開始吧。爬蟲也是令我非常興奮的技術，想到人工查資料時要點來點去，在密密麻麻的網路資料海中尋找需要的資訊，耗時費力又傷神，寫成爬蟲程式後只要一鍵瞬間完成，那真是很爽的事情。此外，當我們會解析雜亂的 html 從中獲取資料，那從全世界無數規格良好的 api 吐出 json 或 csv 等，就更不是問題了。

插入第一行程式碼 import pandas，這是處理資料所需要非常基礎的套件，必須先 import 成功。如下發現 pandas 下方出現毛毛蟲，這是 IDE 告訴我們 somthing wrong，硬是執行後果然在詳細的錯誤訊息中指明找不到此 module。


解決方法就是要先安裝，安裝方法就是開啟終端機打入下列指令「pip install pandas」，pip 是套件管理軟體，install 是 pip 接受的指令，pandas 是 install 指令所接受的參數，關於 pip 更多用法可以打入 pip --help 查看。這裡還須注意，命令列開頭必須是 (.venv)，代表當前所處的 python 虛擬環境，因為 vs code 為此專案建立了獨立的環境，讓此環境安裝的各套件版本不會影響到預設的環境，進而干擾到別的專案。虛擬環境的使用在開發工作上非常重要，尤其是在目前這種軟體套件改版疊代速度非常快的時代，每一個專案需要的套件各自版本都不一樣，一定要切開，不要使用預設環境去開發任何專案。這兒 vs code 已經幫我們做得很好。安裝成功之後會發現 pandas 下面的毛毛蟲已經不見了。


依樣葫蘆再安裝並匯入下列兩套件，爬蟲需要它。
先在 console 執行 pip install requests 和 pip install bs4，然後在程式碼插入：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs

然後來物色想抓的資料，下列網址有我想抓的資料：
https://www.taifex.com.tw/cht/3/largeTraderFutQry
十大交易人在某一天台指期的留倉部位中，買進幾口和賣出幾口，這兩個數字。


Chrome browser F12 是開發者的好朋友，在 Network 頁面的 Headers 頁籤可以找到向後台發送指令的位址，在 Payload 頁籤則可以找到夾帶的參數和內容，如 queryDate 參數其內容為 2022/03/02，這格式很重要，爬蟲程式也必須遵循此格式才可成功獲得正確回應。



加了以下三行，原初的 name 參數在此當成傳入日期使用，先把 post 回應印出來確認第一步驟正確。


第一個畫面顯示 function 成功執行，第二個畫面測試傳入參數，程式流程會走到爬蟲那段，結果槓龜！



查看錯誤訊息發現系統連 Response 都不認識，表示 import module 並沒有成功。


仔細查看偵錯過程，系統執行了這一行！原來在 run time 系統又即時生成一個虛擬環境阿！需要的套件要列在 requirements.txt 裡。稍早安裝套件讓毛毛蟲消失只是確認 design time 正確，此設定在 deploy to azure 時也是非常關鍵的。



終於得到初步的成功了，原始的 html 洋洋灑灑的資料已經抓出來了。


接下來就是解析的工作了，第一步就是借重 bs4 的功能，將文字解析成數狀結構的 xml 物件，一樣先傳回看看，的確已經變成比較結構化了。



然後需要摸索和嘗試錯誤的方式，找出資料在文件中的位置，Chrome F12 依然是我們的好朋友，既查明資料藏在 table 元素裡面，bs4 的文件搜尋功能可以輕易地把它抓出來，離目標越來越近了！




經過反覆試誤後終於逼近目標，達陣！43207, 46678 核對正確。



到這兒還不能太高興，因為還有最後一部也是關鍵的一步 deploy to azure！如果不能上線，一切開發都是枉然。我很悲慘的搞了好久才終於跳出成功畫面。爬文亂試後在 requirements.txt 加入兩個套件。也不知為何在 local 環境沒加也沒關係，累了，懶得深究了。



以上已經成功將自己的爬蟲程式包進 azure function了，回顧許多測試過程，不斷開啟 browser 察看結果這還是有點麻煩，在開發複雜功能時應該先用 jupyter notebook 這種互動性更強的工具寫到差不多後，再移植過來，這是今天的體驗心得。

下一步應該會想寫進資料庫吧，待續。

By Newman Chen 2022/3/2