Informacyjny przewodnik od Semalt na temat zdrapywania witryn w Pythonie

Znaczenie ekstrakcji danych nie można zignorować! Istnieją różne sposoby, techniki, metody i oprogramowanie do wydobywania informacji ze stron internetowych. Interfejsy API i Python są prawdopodobnie najlepszymi i najpotężniejszymi technikami gromadzenia i usuwania danych .

Skrobanie sieci w Pythonie:

Skrobanie stron internetowych to praktyka wydobywania danych z różnych stron internetowych. Technika ta koncentruje się głównie na przekształceniu surowych lub nieustrukturyzowanych danych (formaty HTML) w zorganizowane (arkusze kalkulacyjne i baza danych). Możemy wykonywać różne zadania skrobania sieci za pomocą bibliotek opartych na języku Python.

Python to język programowania wysokiego poziomu stworzony przez Guido van Rossuma. Posiada automatyczny system zarządzania pamięcią i dynamiczny system do wyodrębniania danych. Python obsługuje różne paradygmaty programowania, takie jak imperatywne, proceduralne, funkcjonalne i obiektowe.

Biblioteki wymagane do ekstrakcji danych:

Możesz znaleźć dużą liczbę bibliotek Python, które pomagają łatwo wyodrębniać dane ze stron internetowych. Jednak Urllib2 i BeautifulSoup to dwie charakterystyczne biblioteki lub moduły, z których można skorzystać.

1. Urllib2:

Ta biblioteka Python służy do pobierania danych z różnych adresów URL. Może definiować funkcje i klasy strony i pomaga podejmować różne zadania skrobania stron jednocześnie. Przydatne jest wyodrębnianie informacji ze stron internetowych za pomocą plików cookie, uwierzytelniania i przekierowań.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup to niesamowity sposób na pobieranie danych z różnych stron internetowych i blogów. Jest odpowiedni dla programistów, programistów i programistów i pomaga im wydobywać dane z tabel, krótkich akapitów, długich akapitów, list i wykresów. Po zeskrobaniu danych możesz użyć filtrów BeautifulSoup, aby poprawić ich jakość. BeautifulSoup 4 to najlepsza i najnowsza wersja do zeskrobywania dokumentów internetowych, stron HTML i plików PDF.

Skrobanie tekstu HTML za pomocą Pythona:

Poza tym BeautifulSoup i Urllib2 mają kilka opcji zeskrobywania tekstu HTML:

  • Złomowanie
  • Zmechanizować
  • Scrapemark

Podczas wykonywania zadań związanych z przeglądaniem stron internetowych ważne jest, aby zapoznać się ze znacznikami HTML. Możesz nauczyć się zgarniać informacje zarówno z tekstu HTML, jak i znaczników HTML za pomocą BeautifulSoup i Python. Niektóre przydatne tagi HTML opisano poniżej:

  • Linki HTML, które są zdefiniowane za pomocą znacznika <a>.
  • Tabele HTML zdefiniowane za pomocą <Table> i <tr>. Wiersze są podzielone na różne wzorce danych za pomocą etykietka.
  • Listy HTML zaczynają się od znaczników <ul> (nieuporządkowany) i <ol> (uporządkowany).

Wniosek

Kody napisane w BeautifulSoup są bardziej niezawodne niż kody napisane w wyrażeniach regularnych. W ten sposób można zaimplementować kody BeautifulSoup w celu łatwego zgarniania danych zarówno z podstawowych, jak i dynamicznych stron internetowych. Jeśli szukasz odpowiedniego narzędzia, złomowanie jest odpowiednią opcją dla Ciebie. To oprogramowanie oparte na języku Python pomaga zbierać, zgarniać i organizować dane w ciągu kilku minut.