抓取与验证：使用Pydantic进行数据抓取
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python的Pydantic模块进行数据抓取和验证。通过requests和BeautifulSoup从网站抓取名言，利用Pydantic数据类验证数据，并将有效数据保存为JSON文件。文章详细阐述了抓取流程和数据验证方法。
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关键要点
- 数据抓取是从公共网络源收集数据的过程，通常使用自动化脚本进行。
- 抓取的数据常常存在错误，需要进行过滤和清理。
- 使用Pydantic模块可以在抓取过程中验证数据，确保数据的有效性。
- Pydantic是一个用于数据验证的Python模块，也是FastAPI的基础。
- 文章计划从http://quotes.toscrape.com/网站抓取名言，包含三个字段：quote_text、author和tags。
- 使用requests和BeautifulSoup获取网页内容并提取所需的HTML标签。
- 创建Pydantic数据类以验证每个抓取的数据。
- 使用装饰器定义验证方法，确保tags字段有超过两个标签，并清理quote_text字段。
- 通过Pydantic模型验证抓取的数据，并处理验证错误。
- 将验证后的数据保存为JSON文件，提供了将Python字典转换为JSON文件的通用方法。
- 整合所有步骤，运行抓取程序以收集数据。
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