Python - ခရီးသွားရတာနှစ်သက်သူတွေအတွက် ဈေးသက်သာတဲ့ လေယာဉ်လက်မှတ်တွေကို ရှာဖွေရာမှာ လက်ထောက်တစ်ဦးပါ။

ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့ထုတ်ဝေနေသောဘာသာပြန်ဆောင်းပါး၏ရေးသားသူသည်၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်မှာလေယာဉ်လက်မှတ်စျေးနှုန်းများကိုရှာဖွေပေးသည့် Selenium ကိုအသုံးပြုထားသော Python ရှိ web scraper ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအကြောင်းပြောဆိုရန်ဖြစ်သည်။ လက်မှတ်များကိုရှာဖွေသောအခါ၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရက်စွဲများကိုအသုံးပြုသည် (+- သတ်မှတ်ထားသောရက်စွဲများနှင့် ဆက်စပ်၍ 3 ရက်)။ scraper သည် ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို Excel ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းပြီး ရှာဖွေမှုကို လုပ်ဆောင်နေသူအား ၎င်းတို့တွေ့ရှိခဲ့သည့် အကျဉ်းချုပ်နှင့်အတူ အီးမေးလ်တစ်စောင် ပေးပို့သည်။ ဤပရောဂျက်၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ခရီးသွားများအား အကောင်းဆုံးသော လျှော့စျေးများကို ရှာဖွေရန် ကူညီပေးရန်ဖြစ်သည်။

ပစ္စည်းကို နားလည်​​နေချိန်​မှာ ​ပျောက်​​နေတယ်​ဆိုရင်​ ကြည့်​လိုက်​ပါ။ ဤ ဆောင်းပါး။

ငါတို့ဘာကိုရှာမှာလဲ?

ဤနေရာတွင် ဖော်ပြထားသည့် စနစ်ကို သင်ဆန္ဒအတိုင်း လွတ်လပ်စွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် တနင်္ဂနွေ ခရီးစဉ်များနှင့် ဇာတိမြို့သို့ လက်မှတ်များကို ရှာဖွေရန် ၎င်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ အမြတ်အစွန်းရှိသော လက်မှတ်များကို ရှာဖွေရာတွင် အလေးအနက်ထားလျှင် ဆာဗာပေါ်တွင် script ကို သင် run နိုင်သည် (ရိုးရှင်းပါသည်။ ဆာဗာတစ်လလျှင် 130 ရူဘယ်အတွက်၊ ၎င်းအတွက်အတော်လေးသင့်လျော်သည်) နှင့်တစ်နေ့လျှင်တစ်ကြိမ်သို့မဟုတ်နှစ်ကြိမ်လည်ပတ်ကြောင်းသေချာပါစေ။ ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို အီးမေးလ်ဖြင့် သင့်ထံ ပေးပို့ပါမည်။ ထို့အပြင်၊ script သည် Dropbox ဖိုင်တွဲတွင် ရှာဖွေမှုရလဒ်များနှင့်အတူ Excel ဖိုင်ကို သိမ်းဆည်းနိုင်စေရန်အတွက် အရာအားလုံးကို ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ရန် အကြံပြုထားပြီး၊ ထိုဖိုင်များကို နေရာမရွေး အချိန်မရွေး ကြည့်ရှုနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။

အမှားအယွင်းများဖြင့် စည်းကြပ်ခွန်များ မတွေ့ရသေးသော်လည်း ဖြစ်နိုင်သည်ဟု ထင်ပါတယ်။

ဖော်ပြထားပြီးဖြစ်သည့်အတိုင်း ရှာဖွေသည့်အခါ၊ “ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရက်စွဲ” ကိုအသုံးပြုသည်၊ ဇာတ်ညွှန်းသည် ပေးထားသည့်ရက်စွဲများမှ သုံးရက်အတွင်း ကမ်းလှမ်းချက်များကို တွေ့ရှိသည်။ ဇာတ်ညွှန်းကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ၎င်းသည် ဦးတည်ချက်တစ်ခုတည်းတွင် ကမ်းလှမ်းမှုများကို ရှာဖွေသော်လည်း၊ ပျံသန်းမှုလမ်းကြောင်းများစွာရှိ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းနိုင်စေရန် ၎င်းကို ပြင်ဆင်ရန် လွယ်ကူသည်။ ၎င်း၏အကူအညီဖြင့် သင်သည် မှားယွင်းသောအခွန်အခများကိုပင် ရှာဖွေနိုင်သည်၊ ထိုသို့သောတွေ့ရှိချက်များသည် အလွန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းပါသည်။

အဘယ်ကြောင့်အခြား web scraper လိုအပ်သနည်း။

ကျွန်တော် web scraping ကို စစချင်းတုန်းက ရိုးရိုးသားသားပြောရရင် အဲဒါကို သိပ်စိတ်မဝင်စားပါဘူး။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုပုံစံ၊ ငွေကြေးပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင် ပရောဂျက်များနှင့် စာသားများ၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အရောင်ခြယ်ခြင်းတို့ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းနယ်ပယ်တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပရောဂျက်များကို ကျွန်မလုပ်ချင်သည်။ သို့သော် ဝဘ်ဆိုဒ်များမှ ဒေတာစုဆောင်းသည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခုကို မည်သို့ဖန်တီးရမည်ကို အဖြေရှာရန် အလွန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းကြောင်း ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။ ဤအကြောင်းအရာကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာသည့်အခါ၊ web scraping သည် အင်တာနက်၏ "အင်ဂျင်" ဖြစ်ကြောင်း သဘောပေါက်လိုက်ပါသည်။

ဤစကားသည် ရဲရင့်လွန်းသည်ဟု သင်ထင်ပေမည်။ သို့သော် Google သည် Java နှင့် Python ကို အသုံးပြု၍ Larry Page ဖန်တီးခဲ့သော ဝဘ်ခြစ်ခြင်းမှ စတင်ခဲ့သည်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။ Google စက်ရုပ်များသည် ၎င်း၏အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏မေးခွန်းများအတွက် အကောင်းဆုံးအဖြေများပေးနိုင်ရန် အင်တာနက်ကို စူးစမ်းရှာဖွေလျက်ရှိသည်။ ဝဘ်ခြစ်ခြင်းတွင် အဆုံးမဲ့အသုံးပြုမှုများရှိပြီး Data Science တွင် အခြားအရာတစ်ခုခုကို သင်စိတ်ဝင်စားပါက သင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သောဒေတာကိုရရှိရန် ခြစ်ထုတ်ခြင်းကျွမ်းကျင်မှုအချို့ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

ဒီမှာသုံးတဲ့ နည်းပညာအချို့ကို အံ့သြဖွယ်တွေ့ခဲ့ရတယ်။ စာအုပ် ကျွန်တော် မကြာသေးမီကမှ ရရှိခဲ့သော web scraping အကြောင်း။ ၎င်းတွင် သင်သင်ယူခဲ့ရာများကို လက်တွေ့အသုံးချရန်အတွက် ရိုးရှင်းသော ဥပမာများနှင့် အကြံဉာဏ်များစွာ ပါရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ reCaptcha စစ်ဆေးမှုများကိုကျော်ဖြတ်ခြင်းအတွက်အလွန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသောအခန်းတစ်ခုရှိသည်။ ဤပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အထူးကိရိယာများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုလုံးရှိမှန်းပင် မသိသောကြောင့် ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်အတွက် သတင်းအဖြစ် ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။

ခရီးသွားရတာ ကြိုက်လား !

ဤကဏ္ဍ၏ ခေါင်းစဉ်တွင် ဖော်ပြထားသော ရိုးရှင်းပြီး အန္တရာယ်ကင်းသည့် မေးခွန်းအတွက်၊ ၎င်းကို မေးခဲ့သူ၏ ခရီးသွားခြင်းမှ ဇာတ်လမ်းနှစ်ပုဒ်နှင့်အတူ အပြုသဘောဆောင်သော အဖြေတစ်ခုကို သင် မကြာခဏ ကြားနိုင်သည်။ ခရီးသွားခြင်းသည် ယဉ်ကျေးမှုပတ်ဝန်းကျင်အသစ်တွင် သင့်ကိုယ်သင် နှစ်မြှုပ်ပြီး သင်၏ရေကုပ်စက်ဝိုင်းများကို ချဲ့ထွင်ရန် နည်းလမ်းကောင်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့အများစုက သဘောတူလက်ခံကြသည်။ ဒါပေမယ့် လေကြောင်းလိုင်းလက်မှတ်တွေရှာရတာကြိုက်လားလို့ တစ်ယောက်ယောက်ကိုမေးရင် အဖြေက ဒီလောက်အပြုသဘောဆောင်မှာမဟုတ်ဘူးဆိုတာ သေချာပါတယ်။ တကယ်တော့ Python ဟာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အကူအညီကို ဒီနေရာကနေ ရောက်ရှိလာပါတယ်။

လေယာဉ်လက်မှတ်များဆိုင်ရာ အချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းစနစ်တစ်ခု ဖန်တီးရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ဖြေရှင်းရမည့် ပထမဆုံးအလုပ်မှာ သတင်းအချက်အလက်ရယူမည့် သင့်လျော်သောပလပ်ဖောင်းကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းရတာ ကျွန်တော့်အတွက် မလွယ်ကူပေမယ့် နောက်ဆုံးမှာတော့ Kayak ဝန်ဆောင်မှုကို ရွေးချယ်ခဲ့ပါတယ်။ Momondo၊ Skyscanner၊ Expedia နှင့် အခြားဝန်ဆောင်မှုအချို့ကို ငါကြိုးစားခဲ့သော်လည်း ဤအရင်းအမြစ်များပေါ်ရှိ စက်ရုပ်ကာကွယ်ရေးယန္တရားများသည် သည်းမခံနိုင်တော့ပေ။ မီးပွိုင့်များ၊ လူကူးမျဉ်းကြားများနှင့် စက်ဘီးများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အကြိမ်ကြိမ်ကြိုးစားပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်သည် လူသားဖြစ်ကြောင်း စနစ်များကို ဆွဲဆောင်နိုင်ရန် ကြိုးစားခဲ့သော်လည်း စာမျက်နှာများစွာတင်နေသော်လည်း Kayak သည် ကျွန်ုပ်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်ဟု ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်၊ အချိန်တိုအတွင်း စစ်ဆေးမှုများလည်း စတင်သည်။ ဘော့တ်သည် ဆိုက်ကို 4 နာရီမှ 6 နာရီကြားကာလတွင် တောင်းဆိုမှုများကို ပေးပို့နိုင်ခဲ့ပြီး အရာအားလုံး အဆင်ပြေခဲ့သည်။ အခါအားလျော်စွာ၊ Kayak နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါတွင်အခက်အခဲများဖြစ်ပေါ်လာသော်လည်း၎င်းတို့သည်သင့်အားစစ်ဆေးမှုများဖြင့်စတင်နှောင့်ယှက်ပါက၊ ၎င်းတို့ကိုလက်ဖြင့်ကိုင်တွယ်ပြီးနောက် bot ကိုဖွင့်ရန်လိုသည်၊ သို့မဟုတ်နာရီအနည်းငယ်စောင့်ဆိုင်းပြီးစစ်ဆေးမှုများရပ်တန့်သင့်သည်။ လိုအပ်ပါက၊ သင်သည် အခြားပလပ်ဖောင်းအတွက် ကုဒ်ကို အလွယ်တကူ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပြီး အကယ်၍ သင်သည် ၎င်းကို မှတ်ချက်များတွင် တိုင်ကြားနိုင်ပါသည်။

အကယ်၍ သင်သည် ဝဘ်ခြစ်ခြင်းကို စတင်လုပ်ဆောင်နေပြီး အချို့သောဝဘ်ဆိုဒ်များက ၎င်းကို အဘယ်ကြောင့် ရုန်းကန်နေရသည်ကို မသိပါက၊ သင်သည် ဤနယ်ပယ်တွင် သင်၏ ပထမဆုံး ပရောဂျက်ကို မစတင်မီ၊ သင့်ကိုယ်သင် နှစ်သက်သဘောကျပြီး "web scraping etiquette" ဟူသော စကားလုံးများဖြင့် Google ကို ရှာဖွေပါ။ . အကယ်၍ သင်သည် ဝဘ်ကို ပညာမဲ့စွာ ဖြုန်းတီးပါက သင်ထင်သည်ထက် စောစီးစွာ ပြီးဆုံးသွားနိုင်သည်။

စတင်

ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဝဘ်ခြစ်ရာကုဒ်တွင် ဖြစ်ပျက်မည့်အရာများ၏ ယေဘုယျခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဖြစ်သည်-

• လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပါ။
• Google Chrome တက်ဘ်ကိုဖွင့်ခြင်း။
• လက်မှတ်ရှာဖွေရာတွင် အသုံးပြုမည့် မြို့များနှင့် ရက်စွဲများကို ဖြတ်၍ bot ကို စတင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခေါ်ဆိုပါ။
• ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ပထမဆုံးရှာဖွေမှုရလဒ်များကို ယူဆောင်ကာ အကောင်းဆုံးဖြင့် စီထားကာ နောက်ထပ်ရလဒ်များကို တင်ရန် ခလုတ်တစ်ခုကို နှိပ်ပါ။
• အခြားလုပ်ဆောင်ချက်သည် စာမျက်နှာတစ်ခုလုံးမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းပြီး ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို ပြန်ပေးသည်။
• ယခင်အဆင့်နှစ်ဆင့်ကို လက်မှတ်စျေးနှုန်း (ချိုသာသော) နှင့် လေယာဉ်အမြန်နှုန်း (အမြန်ဆုံး) ဖြင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းကို အသုံးပြုထားသည်။
• script ကိုအသုံးပြုသူသည် လက်မှတ်စျေးနှုန်းများ (အပေါဆုံးလက်မှတ်များနှင့် ပျမ်းမျှစျေးနှုန်း) အကျဉ်းချုပ်ပါရှိသော အီးမေးလ်တစ်စောင် ပေးပို့ပြီး အထက်ဖော်ပြပါ အညွှန်းသုံးခုဖြင့် စီထားသော အချက်အလက်ဘောင်ကို Excel ဖိုင်အဖြစ် သိမ်းဆည်းထားသည်။
• အထက်ဖော်ပြပါ လုပ်ဆောင်ချက်အားလုံးကို သတ်မှတ်ထားသော အချိန်ကာလတစ်ခုပြီးနောက် လည်ပတ်မှုတစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်သည်။

Selenium ပရောဂျက်တိုင်းသည် ဝဘ်ဒရိုက်ဗာတစ်ခုဖြင့် စတင်သည်ကို သတိပြုသင့်သည်။ ငါသုံးတယ်။ ChromedriverGoogle Chrome နှင့်အလုပ်လုပ်သော်လည်း အခြားရွေးချယ်စရာများရှိပါသည်။ PhantomJS နှင့် Firefox တို့သည်လည်း လူကြိုက်များသည်။ ဒရိုက်ဗာကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီးနောက်၊ ၎င်းကို သင့်လျော်သောဖိုင်တွဲတွင် ထားရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် ၎င်း၏အသုံးပြုမှုအတွက် ပြင်ဆင်မှုကို ပြီးမြောက်စေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ script ၏ပထမစာကြောင်းများသည် Chrome တက်ဘ်အသစ်ကိုဖွင့်သည်။

ကျွန်ုပ်၏ဇာတ်လမ်းတွင် လေယာဉ်လက်မှတ်များစွာကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် မိုးကုပ်စက်ဝိုင်းအသစ်များဖွင့်ရန် မကြိုးစားကြောင်း သတိရပါ။ ထိုသို့သောကမ်းလှမ်းချက်များကိုရှာဖွေရန် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သောနည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်။ ဤပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန် ရိုးရှင်းသော်လည်း လက်တွေ့ကျသော ဤအကြောင်းအရာကို စာဖတ်သူများအား ကျွန်ုပ်တင်ပြလိုပါသည်။

ဒါကတော့ အထက်မှာပြောခဲ့တဲ့ code ပါ။

from time import sleep, strftime
from random import randint
import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Используйте тут ваш путь к chromedriver!
chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # Этой командой открывается окно Chrome
sleep(2)

ကုဒ်၏အစတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ပရောဂျက်တစ်လျှောက်တွင် အသုံးပြုသည့် ပက်ကေ့ခ်ျတင်သွင်းမှုအမိန့်များကို သင်တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ ဒီတော့၊ randint ရှာဖွေမှုအသစ်တစ်ခုမစတင်မီ bot ကို ကျပန်းစက္ကန့်များစွာကြာအောင် “အိပ်ပျော်စေသည်” ဖြစ်အောင်လုပ်သည်။ အများအားဖြင့်၊ bot တစ်ခုက ဒါကိုမပါဘဲ မလုပ်နိုင်ဘူး။ အထက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်ကို သင်လုပ်ဆောင်ပါက၊ ဆိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ရန် bot က အသုံးပြုမည့် Chrome ဝင်းဒိုးတစ်ခု ပွင့်လာမည်ဖြစ်သည်။

စမ်းသပ်မှုအနည်းငယ်လုပ်ကာ kayak.com ဝဘ်ဆိုဒ်ကို သီးခြားဝင်းဒိုးတစ်ခုတွင် ဖွင့်ကြပါစို့။ ပျံသန်းမယ့်မြို့၊ ကိုယ်သွားချင်တဲ့မြို့အပြင် ပျံသန်းမယ့်ရက်တွေကို ရွေးပေးမယ်။ ရက်စွဲများကို ရွေးချယ်သည့်အခါ +-3 ရက်အကွာအဝေးကို အသုံးပြုကြောင်း သေချာပါစေ။ ဒီလိုတောင်းဆိုမှုတွေကို တုံ့ပြန်တဲ့အနေနဲ့ ဝဘ်ဆိုက်က ထုတ်လုပ်တာတွေကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ကုဒ်ကို ရေးခဲ့ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် သတ်မှတ်ထားသော ရက်စွဲများအတွက်သာ လက်မှတ်များကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါက၊ သင်သည် bot ကုဒ်ကို ပြင်ဆင်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေ မြင့်မားသည်။ ကုဒ်အကြောင်းပြောတဲ့အခါ သင့်လျော်တဲ့ရှင်းပြချက်တွေပေးပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် မင်းစိတ်ရှုပ်တယ်ဆိုရင် ငါ့ကို အသိပေးပါ။

ယခု ရှာဖွေမှုခလုတ်ကို နှိပ်ပြီး လိပ်စာဘားရှိ လင့်ခ်ကို ကြည့်ရှုပါ။ ၎င်းသည် variable ကိုကြေငြာသည့်အောက်ပါဥပမာတွင်ကျွန်ုပ်အသုံးပြုသောလင့်ခ်နှင့်ဆင်တူသင့်သည်။ kayakURL ကို သိမ်းဆည်းပေးသော၊ နှင့် နည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည်။ get web driver။ ရှာဖွေမှုခလုတ်ကို နှိပ်ပြီးနောက် ရလဒ်များသည် စာမျက်နှာပေါ်တွင် ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။

ငါ command ကိုသုံးတဲ့အခါ get မိနစ်အနည်းငယ်အတွင်း နှစ်ကြိမ် သို့မဟုတ် သုံးကြိမ်ထက်မက၊ reCaptcha ကို အသုံးပြု၍ အတည်ပြုချက်ကို အပြီးသတ်ရန် ကျွန်ုပ်ကို တောင်းဆိုခဲ့သည်။ ဤစစ်ဆေးမှုကို သင်ကိုယ်တိုင်ကျော်ဖြတ်နိုင်ပြီး စနစ်အသစ်တစ်ခုစစ်ဆေးရန် ဆုံးဖြတ်သည်အထိ စမ်းသပ်မှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဇာတ်ညွှန်းကို ကျွန်ုပ်စမ်းသပ်သောအခါ၊ ပထမရှာဖွေမှုကဏ္ဍသည် အမြဲတမ်းချောမွေ့နေပုံပေါ်သည်၊ ထို့ကြောင့် သင်သည် ကုဒ်ကို စမ်းသပ်လိုပါက၊ ရှာဖွေမှုကဏ္ဍများကြား ကာလရှည်ကြာစွာ ကြားကာလများကို အသုံးပြု၍ ကုဒ်ကို အချိန်အခါအလိုက် ကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးပြီး ကုဒ်ကို လည်ပတ်ခွင့်ပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းကိုသင်စဉ်းစားပါက၊ ရှာဖွေမှုလုပ်ဆောင်မှုများကြား 10 မိနစ်ကြားကာလတွင်ရရှိသောလက်မှတ်စျေးနှုန်းများနှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်များကိုလူတစ်ဦးမှမလိုအပ်ပါ။

XPath ကို အသုံးပြု၍ စာမျက်နှာတစ်ခုနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်း။

ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ ဝင်းဒိုးတစ်ခုဖွင့်ပြီး ဆိုက်ကို တင်လိုက်တယ်။ စျေးနှုန်းနှင့် အခြားအချက်အလက်များကို ရယူရန် XPath နည်းပညာ သို့မဟုတ် CSS ရွေးချယ်မှုများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ XPath နဲ့ ကပ်ဖို့ ဆုံးဖြတ်ခဲ့ပြီး CSS Selectors တွေကို အသုံးပြုဖို့ မလိုအပ်ဘူးလို့ ခံစားရပေမယ့် အဲဒီအတိုင်း လုပ်ဆောင်ဖို့ အတော်လေး ဖြစ်နိုင်တယ်။ XPath ကို အသုံးပြု၍ စာမျက်နှာတစ်ဝိုက်တွင် သွားလာရန် ခက်ခဲနိုင်ပြီး ကျွန်ုပ်၌ ဖော်ပြထားသော နည်းပညာများကို အသုံးပြုလျှင်ပင်၊ ဤ စာမျက်နှာကုဒ်မှ သက်ဆိုင်ရာ identifiers များကို ကူးယူခြင်း ပါ၀င်သည့် ဆောင်းပါးတွင်၊ ၎င်းသည် အမှန်တကယ် လိုအပ်သော ဒြပ်စင်များကို ဝင်ရောက်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်း မဟုတ်ကြောင်း သဘောပေါက်ပါသည်။ စကားမစပ်၊ ဤ ဤစာအုပ်သည် XPath နှင့် CSS ရွေးပေးမှုများကို အသုံးပြုသည့် စာမျက်နှာများနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံများကို ကောင်းမွန်စွာဖော်ပြချက်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သက်ဆိုင်ရာ ဝဘ်ဒရိုက်ဗာနည်းလမ်းနှင့် တူသည်။

ဒီတော့ bot ကို ဆက်ပြီး အလုပ်လုပ်ကြရအောင်။ စျေးအသက်သာဆုံး လက်မှတ်များကို ရွေးချယ်ရန် ပရိုဂရမ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အသုံးပြုကြပါစို့။ အောက်ပါပုံတွင်၊ XPath ရွေးချယ်မှုကုဒ်ကို အနီရောင်ဖြင့် မီးမောင်းထိုးပြထားသည်။ ကုဒ်ကိုကြည့်ရန်အတွက် သင်စိတ်ဝင်စားသည့် စာမျက်နှာအစိတ်အပိုင်းပေါ်တွင် ညာဖက်ကလစ်နှိပ်ပြီး ပေါ်လာသည့်မီနူးမှ စစ်ဆေးရေးအမိန့်ကို ရွေးချယ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤအမိန့်ကို ကုဒ်ကြည့်ရှုသူတွင် ပြသပြီး မီးမောင်းထိုးပြမည့် ကုဒ်ကို မတူညီသော စာမျက်နှာအစိတ်အပိုင်းများအတွက် ခေါ်ဆိုနိုင်ပါသည်။

စာမျက်နှာကုဒ်ကိုကြည့်ပါ။

ကုဒ်မှ ရွေးချယ်သူများကို ကူးယူခြင်း၏ အားနည်းချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်၏ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုကို အတည်ပြုနိုင်ရန်၊ အောက်ပါအင်္ဂါရပ်များကို အာရုံစိုက်ပါ။

ကုဒ်ကို မိတ္တူကူးသောအခါ ဤအရာသည် သင်ရရှိသည် ။

//*[@id="wtKI-price_aTab"]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span

ဤကဲ့သို့သောအရာတစ်ခုခုကိုကူးယူရန်အတွက်၊ သင်စိတ်ဝင်စားသောကုဒ်၏ကဏ္ဍကိုညာဖက်ကလစ်နှိပ်ပြီးပေါ်လာသည့်မီနူးမှ Copy> Copy XPath command ကိုရွေးချယ်ရန်လိုအပ်သည်။

ဤသည်မှာ စျေးအသက်သာဆုံးခလုတ်ကို ငါသတ်မှတ်ရန်အသုံးပြုခဲ့သည့်အရာဖြစ်သည်-

cheap_results = ‘//a[@data-code = "price"]’

Command ကို ကော်ပီ > XPath ကို ကူးယူပါ။

ဒုတိယရွေးချယ်မှုမှာ ပိုမိုရိုးရှင်းပုံရသည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။ အသုံးပြုသောအခါတွင်၊ ၎င်းသည် attribute ပါရှိသော element တစ်ခုကို ရှာဖွေသည်။ data-code, တန်းတူ price. ပထမရွေးချယ်မှုကိုအသုံးပြုသောအခါ၊ အစိတ်အပိုင်းကိုရှာဖွေသည်။ id နှင့် ညီမျှသည်။ wtKI-price_aTab၊ နှင့် အစိတ်အပိုင်းသို့ XPath လမ်းကြောင်းသည် ပုံရသည်။ /div[1]/div/div/div[1]/div/span/span. စာမျက်နှာတစ်ခုသို့ ဤကဲ့သို့သော XPath မေးမြန်းမှုတစ်ခုသည် လှည့်ကွက်ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း တစ်ကြိမ်သာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အဲဒါကို အခုပဲ ပြောနိုင်တယ်။ id စာမျက်နှာကို နောက်တစ်ကြိမ် တင်သည့်အခါတွင် ပြောင်းလဲပါမည်။ အက္ခရာ အစီအစဥ် wtKI စာမျက်နှာကို တင်တိုင်း ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် ပြောင်းလဲသည်၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းကို အသုံးပြုသည့် ကုဒ်သည် နောက်စာမျက်နှာကို ပြန်လည်စတင်ပြီးနောက် အသုံးမဝင်တော့ပါ။ ဒါကြောင့် XPath ကို နားလည်ဖို့ အချိန်အနည်းငယ်ယူပါ။ ဤအသိပညာသည် သင့်အား ကောင်းမွန်စွာ အကျိုးပြုလိမ့်မည်။

သို့သော်၊ XPath ရွေးပေးသူများကို ကူးယူခြင်းသည် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ဆိုဒ်များနှင့် အလုပ်လုပ်ရာတွင် အသုံးဝင်နိုင်သည်၊ ၎င်းနှင့် အဆင်ပြေပါက ၎င်းနှင့် ပတ်သက်၍ အမှားအယွင်းမရှိပေ။

စာရင်းတစ်ခုအတွင်း၊ စာကြောင်းများစွာဖြင့် ရှာဖွေမှုရလဒ်အားလုံးကို ရယူလိုပါက ယခု ဘာလုပ်ရမည်ကို စဉ်းစားကြည့်ကြပါစို့။ အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။ ရလဒ်တစ်ခုစီသည် class တစ်ခုပါရှိသော object တစ်ခုအတွင်းဖြစ်သည်။ resultWrapper. ရလဒ်အားလုံးကို အောက်ဖော်ပြပါပုံနှင့် ဆင်တူသော အကွက်တစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

အထက်ဖော်ပြပါများကို နားလည်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမည့် ကုဒ်အများစုကို အလွယ်တကူ နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်ကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။ ဤကုဒ်အလုပ်လုပ်သည်နှင့်အမျှ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် လမ်းကြောင်းသတ်မှတ်ခြင်းယန္တရား (XPath) တစ်မျိုးမျိုးကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့ လိုအပ်သည် (အမှန်မှာ၊ ရလဒ်ကို ထုပ်ပိုးထားသည့် ဒြပ်စင်) ကို ရယူသုံးစွဲပါသည်။ ဤအရာသည် ဒြပ်စင်၏ စာသားကို ရယူပြီး ဒေတာဖတ်ရှုနိုင်သည့် အရာဝတ္ထုတစ်ခုတွင် ထားရန်အလို့ငှာ ၎င်းကို လုပ်ဆောင်သည် (ပထမအသုံးပြုသည် flight_containersထို့နောက် - flights_list).

ပထမစာကြောင်းသုံးကြောင်းကို ပြသထားပြီး ကျွန်ုပ်တို့လိုအပ်သမျှကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမြင်နိုင်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် သတင်းအချက်အလက်ရရှိရန် ပိုမိုစိတ်ဝင်စားဖွယ်နည်းလမ်းများရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒြပ်စင်တစ်ခုစီမှ ဒေတာကို သီးခြားစီယူရန် လိုအပ်သည်။

အလုပ်သွားပါ။

လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုရေးရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာ အပိုရလဒ်များကို တင်ရန်ဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ စတင်ပါမည်။ စစ်ဆေးခြင်းဆီသို့ ဦးတည်စေသော ဝန်ဆောင်မှုတွင် သံသယများ မပြဘဲ ပရိုဂရမ်မှ ရရှိသည့် ပျံသန်းမှု အရေအတွက်ကို အများဆုံး ချဲ့ထွင်လိုသည်၊ ထို့ကြောင့် စာမျက်နှာကို ပြသသည့်အခါတိုင်း Load more results ခလုတ်ကို နှိပ်လိုက်ပါသည်။ ဤကုဒ်တွင်၊ သင်သည် block ကိုအာရုံစိုက်သင့်သည်။ tryတခါတရံမှာ ခလုတ်ကို ကောင်းကောင်းမဖွင့်နိုင်လို့ ထည့်ပေးလိုက်တာပါ။ ၎င်းကိုသင်ကြုံတွေ့ရပါက၊ လုပ်ဆောင်ချက်ကုဒ်တွင် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကိုခေါ်ဆိုမှုများကို မှတ်ချက်ပေးပါ။ start_kayakအောက်တွင်ဖော်ပြထားသောကြည့်ရှုပါမည်။

# Загрузка большего количества результатов для того, чтобы максимизировать объём собираемых данных
def load_more():
    try:
        more_results = '//a[@class = "moreButton"]'
        driver.find_element_by_xpath(more_results).click()
        # Вывод этих заметок в ходе работы программы помогает мне быстро выяснить то, чем она занята
        print('sleeping.....')
        sleep(randint(45,60))
    except:
        pass

ယခု ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို အချိန်အတော်ကြာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီးနောက် (တစ်ခါတစ်ရံ ကျွန်တော် သယ်ဆောင်သွားနိုင်ပါတယ်)၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာမျက်နှာကို ခြစ်ထုတ်မည့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုကို ကြေညာရန် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပါပြီ။

အောက်ပါ function ဟုခေါ်သော လိုအပ်သောအရာအများစုကို ကျွန်ုပ်စုဆောင်းထားပြီးဖြစ်သည်။ page_scrape. တစ်ခါတစ်ရံတွင် ပြန်လာသောလမ်းကြောင်းဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် ၎င်းကို ခွဲခြားရန် ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် ကိန်းရှင်များကို ပထမအကြိမ်အသုံးပြုသောအခါ section_a_list и section_b_list. ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဒေတာဘောင်ကို ပြန်ပေးသည်။ flights_dfဤအရာက ကျွန်ုပ်တို့အား မတူညီသော ဒေတာအမျိုးအစားခွဲခြင်းနည်းလမ်းများမှ ရရှိသောရလဒ်များကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် ၎င်းတို့ကို ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

def page_scrape():
    """This function takes care of the scraping part"""
    
    xp_sections = '//*[@class="section duration"]'
    sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)
    sections_list = [value.text for value in sections]
    section_a_list = sections_list[::2] # так мы разделяем информацию о двух полётах
    section_b_list = sections_list[1::2]
    
    # Если вы наткнулись на reCaptcha, вам может понадобиться что-то предпринять.
    # О том, что что-то пошло не так, вы узнаете исходя из того, что вышеприведённые списки пусты
    # это выражение if позволяет завершить работу программы или сделать ещё что-нибудь
    # тут можно приостановить работу, что позволит вам пройти проверку и продолжить скрапинг
    # я использую тут SystemExit так как хочу протестировать всё с самого начала
    if section_a_list == []:
        raise SystemExit
    
    # Я буду использовать букву A для уходящих рейсов и B для прибывающих
    a_duration = []
    a_section_names = []
    for n in section_a_list:
        # Получаем время
        a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
        a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))
    b_duration = []
    b_section_names = []
    for n in section_b_list:
        # Получаем время
        b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))
        b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

    xp_dates = '//div[@class="section date"]'
    dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)
    dates_list = [value.text for value in dates]
    a_date_list = dates_list[::2]
    b_date_list = dates_list[1::2]
    # Получаем день недели
    a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]
    a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]
    b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]
    b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]
    
    # Получаем цены
    xp_prices = '//a[@class="booking-link"]/span[@class="price option-text"]'
    prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)
    prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']
    prices_list = list(map(int, prices_list))

    # stops - это большой список, в котором первый фрагмент пути находится по чётному индексу, а второй - по нечётному
    xp_stops = '//div[@class="section stops"]/div[1]'
    stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)
    stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]
    a_stop_list = stops_list[::2]
    b_stop_list = stops_list[1::2]

    xp_stops_cities = '//div[@class="section stops"]/div[2]'
    stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)
    stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]
    a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]
    b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]
    
    # сведения о компании-перевозчике, время отправления и прибытия для обоих рейсов
    xp_schedule = '//div[@class="section times"]'
    schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)
    hours_list = []
    carrier_list = []
    for schedule in schedules:
        hours_list.append(schedule.text.split('n')[0])
        carrier_list.append(schedule.text.split('n')[1])
    # разделяем сведения о времени и о перевозчиках между рейсами a и b
    a_hours = hours_list[::2]
    a_carrier = carrier_list[1::2]
    b_hours = hours_list[::2]
    b_carrier = carrier_list[1::2]

    
    cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',
            'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',
            'Price'])

    flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,
                               'Out Weekday': a_weekday,
                               'Out Duration': a_duration,
                               'Out Cities': a_section_names,
                               'Return Day': b_day,
                               'Return Weekday': b_weekday,
                               'Return Duration': b_duration,
                               'Return Cities': b_section_names,
                               'Out Stops': a_stop_list,
                               'Out Stop Cities': a_stop_name_list,
                               'Return Stops': b_stop_list,
                               'Return Stop Cities': b_stop_name_list,
                               'Out Time': a_hours,
                               'Out Airline': a_carrier,
                               'Return Time': b_hours,
                               'Return Airline': b_carrier,                           
                               'Price': prices_list})[cols]
    
    flights_df['timestamp'] = strftime("%Y%m%d-%H%M") # время сбора данных
    return flights_df

ကုဒ်ကို နားလည်နိုင်စေရန် ကိန်းရှင်များကို အမည်ပေးထားပါသည်။ ကိန်းရှင်များဖြင့် စတင်သည်ကို သတိရပါ။ a မဂ်၏ ပထမအဆင့်နှင့် သက်ဆိုင်သည်။ b - ဒုတိယ။ နောက်လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုသို့ ဆက်သွားကြပါစို့။

အထောက်အပံ့ ယန္တရားများ

ယခု ကျွန်ုပ်တို့တွင် နောက်ထပ် ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို တင်ရန်နှင့် ထိုရလဒ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုရှိသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုသည် သင်ကိုယ်တိုင်ဖွင့်နိုင်သော စာမျက်နှာများကို ခြစ်ရန် လိုအပ်သည့်အရာအားလုံးကို ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် ဤဆောင်းပါးသည် ဤနေရာတွင် ပြီးဆုံးသွားနိုင်ပါသည်။ ဒါပေမယ့် အထက်မှာ ဆွေးနွေးခဲ့တဲ့ အရန်ယန္တရားအချို့ကို ကျွန်တော်တို့ မစဉ်းစားသေးပါဘူး။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤသည်မှာ အီးမေးလ်ပို့ခြင်းအတွက် ကုဒ်နှင့် အခြားအရာများဖြစ်သည်။ ဤအရာအားလုံးကို function တွင်တွေ့နိုင်သည်။ start_kayakယခုကျွန်ုပ်တို့စဉ်းစားပါမည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မြို့များနှင့် ရက်စွဲများအကြောင်း အချက်အလက် လိုအပ်သည်။ ဤအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ကိန်းရှင်တစ်ခုတွင် လင့်ခ်တစ်ခုဖွဲ့စည်းသည်။ kayakရှာဖွေမှု၏အကောင်းဆုံးကိုက်ညီမှုအလိုက် ရှာဖွေမှုရလဒ်များပါရှိသော စာမျက်နှာတစ်ခုဆီသို့ သင့်အား ခေါ်ဆောင်သွားရန်အတွက် အသုံးပြုသော၊ ပထမပိုင်းဖြတ်ပိုင်းပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စာမျက်နှာ၏ထိပ်ရှိ ဇယားရှိစျေးနှုန်းများနှင့် လုပ်ဆောင်ပါမည်။ ပြောရရင် အနိမ့်ဆုံး လက်မှတ်ဈေးနှုန်းနဲ့ ပျမ်းမျှစျေးနှုန်းကို ကျွန်တော်တို့ ရှာတွေ့ပါလိမ့်မယ်။ ဤအရာအားလုံးကို ဆိုက်မှ ထုတ်ပြန်သော ခန့်မှန်းချက်နှင့်အတူ အီးမေးလ်ဖြင့် ပေးပို့ပါမည်။ စာမျက်နှာပေါ်တွင်၊ သက်ဆိုင်ရာဇယားသည် ဘယ်ဘက်အပေါ်ထောင့်တွင် ရှိသင့်သည်။ ဤကိစ္စတွင် ဇယားသည် စာမျက်နှာပေါ်တွင် မပြနိုင်သောကြောင့် ဤဇယားနှင့် အလုပ်လုပ်ခြင်းသည် အတိအကျရက်စွဲများကို အသုံးပြု၍ ရှာဖွေရာတွင် အမှားအယွင်းဖြစ်စေနိုင်သည်။

def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):
    """City codes - it's the IATA codes!
    Date format -  YYYY-MM-DD"""
    
    kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +
             '/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')
    driver.get(kayak)
    sleep(randint(8,10))
    
    # иногда появляется всплывающее окно, для проверки на это и его закрытия можно воспользоваться блоком try
    try:
        xp_popup_close = '//button[contains(@id,"dialog-close") and contains(@class,"Button-No-Standard-Style close ")]'
        driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()
    except Exception as e:
        pass
    sleep(randint(60,95))
    print('loading more.....')
    
#     load_more()
    
    print('starting first scrape.....')
    df_flights_best = page_scrape()
    df_flights_best['sort'] = 'best'
    sleep(randint(60,80))
    
    # Возьмём самую низкую цену из таблицы, расположенной в верхней части страницы
    matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,"FlexMatrixCell")]')
    matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]
    matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))
    matrix_min = min(matrix_prices)
    matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)
    
    print('switching to cheapest results.....')
    cheap_results = '//a[@data-code = "price"]'
    driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()
    sleep(randint(60,90))
    print('loading more.....')
    
#     load_more()
    
    print('starting second scrape.....')
    df_flights_cheap = page_scrape()
    df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'
    sleep(randint(60,80))
    
    print('switching to quickest results.....')
    quick_results = '//a[@data-code = "duration"]'
    driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()  
    sleep(randint(60,90))
    print('loading more.....')
    
#     load_more()
    
    print('starting third scrape.....')
    df_flights_fast = page_scrape()
    df_flights_fast['sort'] = 'fast'
    sleep(randint(60,80))
    
    # Сохранение нового фрейма в Excel-файл, имя которого отражает города и даты
    final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)
    final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime("%Y%m%d-%H%M"),
                                                                                   city_from, city_to, 
                                                                                   date_start, date_end), index=False)
    print('saved df.....')
    
    # Можно следить за тем, как прогноз, выдаваемый сайтом, соотносится с реальностью
    xp_loading = '//div[contains(@id,"advice")]'
    loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text
    xp_prediction = '//span[@class="info-text"]'
    prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text
    print(loading+'n'+prediction)
    
    # иногда в переменной loading оказывается эта строка, которая, позже, вызывает проблемы с отправкой письма
    # если это прозошло - меняем её на "Not Sure"
    weird = '¯_(ツ)_/¯'
    if loading == weird:
        loading = 'Not sure'
    
    username = '[email protected]'
    password = 'YOUR PASSWORD'

    server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)
    server.ehlo()
    server.starttls()
    server.login(username, password)
    msg = ('Subject: Flight Scrapernn
Cheapest Flight: {}nAverage Price: {}nnRecommendation: {}nnEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'n'+prediction)))
    message = MIMEMultipart()
    message['From'] = '[email protected]'
    message['to'] = '[email protected]'
    server.sendmail('[email protected]', '[email protected]', msg)
    print('sent email.....')

Outlook အကောင့် (hotmail.com) ကို အသုံးပြု၍ ဤ script ကို စမ်းသပ်ခဲ့သည်။ Gmail အကောင့်တစ်ခုဖြင့် မှန်ကန်စွာ အလုပ်လုပ်ရန် ၎င်းကို ကျွန်ုပ် မစမ်းသပ်ရသေးပါ၊ ဤအီးမေးလ်စနစ်သည် အတော်လေး ရေပန်းစားသော်လည်း ဖြစ်နိုင်သော ရွေးချယ်စရာများစွာရှိပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် Hotmail အကောင့်ကို အသုံးပြုပါက အရာအားလုံး အဆင်ပြေစေရန်အတွက် သင့်ဒေတာကို ကုဒ်ထဲသို့ ထည့်ရန်သာ လိုအပ်ပါသည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်အတွက် ကုဒ်၏ သတ်မှတ်ထားသော ကဏ္ဍများတွင် လုပ်ဆောင်နေသည်များကို အတိအကျ နားလည်လိုပါက ၎င်းတို့ကို ကူးယူပြီး ၎င်းတို့နှင့် စမ်းသပ်နိုင်ပါသည်။ ကုဒ်ကို စမ်းသပ်ခြင်းသည် ၎င်းကို အမှန်တကယ် နားလည်ရန် တစ်ခုတည်းသော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။

အဆင်သင့်ဖြစ်နေပါပြီ။

ယခုကျွန်ုပ်တို့ပြောခဲ့သမျှအားလုံးပြီးပါပြီ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်ချက်များကိုခေါ်ဆိုသောရိုးရှင်းသော loop တစ်ခုကိုဖန်တီးနိုင်ပါပြီ။ Script သည် မြို့များနှင့် ရက်စွဲများအကြောင်း အသုံးပြုသူထံမှ အချက်အလက်ကို တောင်းဆိုပါသည်။ script ကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပြန်လည်စတင်ခြင်းဖြင့် စမ်းသပ်သောအခါ၊ သင်သည် ဤဒေတာကို အချိန်တိုင်းတွင် ကိုယ်တိုင်ထည့်သွင်းလိုမည်မဟုတ်ပါ၊ ထို့ကြောင့် စမ်းသပ်ချိန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာ စာကြောင်းများကို ၎င်းတို့အောက်ရှိ လိုအပ်ချက်များကို မှတ်ချက်မပေးဘဲ မှတ်ချက်ပေးခြင်းဖြင့် မှတ်ချက်ပေးနိုင်ပါသည်။ script ကို hardcode လုပ်ထားသည်။

city_from = input('From which city? ')
city_to = input('Where to? ')
date_start = input('Search around which departure date? Please use YYYY-MM-DD format only ')
date_end = input('Return when? Please use YYYY-MM-DD format only ')

# city_from = 'LIS'
# city_to = 'SIN'
# date_start = '2019-08-21'
# date_end = '2019-09-07'

for n in range(0,5):
    start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end)
    print('iteration {} was complete @ {}'.format(n, strftime("%Y%m%d-%H%M")))
    
    # Ждём 4 часа
    sleep(60*60*4)
    print('sleep finished.....')

ဤအရာသည် ဇာတ်ညွှန်း၏ စမ်းသပ်ပြေးပုံဖြစ်သည်။

Script ၏စမ်းသပ်မှု

ရလဒ်များကို

ဒီလောက်ထိအောင်နိုင်ခဲ့ရင် ဂုဏ်ယူပါတယ်။ ကျွန်ုပ်သည် ၎င်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် နည်းလမ်းများစွာကို တွေ့မြင်နိုင်သော်လည်း ယခု သင့်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဝဘ်ခြစ်ကိရိယာတစ်ခု ရှိနေပြီဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းကို အီးမေးလ်များအစား စာသားမက်ဆေ့ခ်ျပေးပို့နိုင်ရန် Twilio နှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဆာဗာများစွာမှ ရလဒ်များကို တစ်ပြိုင်နက် လက်ခံရရှိရန် VPN သို့မဟုတ် အခြားတစ်ခုခုကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဝဘ်ဆိုက်အသုံးပြုသူကို စစ်ဆေးရာတွင်လည်း အခါအားလျော်စွာ ပေါ်ပေါက်လာသော ပြဿနာတစ်ခုလည်း ရှိသော်လည်း ၎င်းပြဿနာကိုလည်း ဖြေရှင်းနိုင်သည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ယခု သင့်တွင် သင်ဆန္ဒရှိလျှင် ချဲ့ထွင်နိုင်သော အခြေခံတစ်ခုရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Excel ဖိုင်ကို အီးမေးလ်သို့ ပူးတွဲပါဖိုင်အဖြစ် အသုံးပြုသူထံ ပေးပို့ကြောင်း သေချာပါစေ။

စာရင်းသွင်းအသုံးပြုသူများသာ စစ်တမ်းတွင် ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ ဆိုင်းအင်လုပ်ခြင်း, ကျေးဇူးပြု။

ဝဘ်ခြစ်ခြင်းနည်းပညာများကို သင်အသုံးပြုပါသလား။

• ထို

• အဘယ်သူမျှမ

အသုံးပြုသူ ၁၆ ဦး မဲပေးခဲ့သည်။ အသုံးပြုသူ 8 ဦး ရှောင်ခဲ့သည်။

source: www.habr.com