Ghid informativ de la Semalt cu privire la modul de a rasfata site-urile în Python

Importanța extragerii datelor nu poate fi ignorată! Există diferite modalități, tehnici, metode și software pentru a extrage informații de pe site-uri web. API-urile și Python sunt probabil cele mai bune și mai puternice tehnici de colectare și razuire a datelor .

Răzuire web în Python:

Scraping-ul web este practica extragerii datelor din diferite pagini web. Această tehnică se concentrează în principal pe transformarea unei date brute sau nestructurate (formate HTML) într-una organizată (foi de calcul și bază de date). Putem efectua diferite sarcini de razuire web folosind bibliotecile bazate pe Python.

Python este un limbaj de programare la nivel înalt creat de Guido van Rossum. Dispune de un sistem automat de gestionare a memoriei și un sistem dinamic de extragere a datelor. Python acceptă diferite paradigme de programare, cum ar fi imperativ, procedural, funcțional și orientat pe obiecte.

Bibliotecile necesare extragerii datelor:

Puteți găsi un număr mare de biblioteci Python care ajută la extragerea datelor cu ușurință de pe site-uri. Cu toate acestea, Urllib2 și BeautifulSoup sunt două biblioteci sau module distincte de care beneficiați.

1. Urllib2:

Această bibliotecă Python este utilizată pentru a prelua date de la URL-uri diferite. Poate defini funcțiile și clasele unei pagini și ajută la întreprinderea diferitelor sarcini de razuire web simultan. Este util să extrageți informații de pe site-uri web cu cookie-uri, autentificare și redirecții.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup este o modalitate incredibilă de a trage date de pe diverse site-uri web și bloguri. Este potrivit pentru programatori, dezvoltatori și codificatori și îi ajută să extragă date din tabele, paragrafe scurte, paragrafe lungi, liste și diagrame. După ce datele sunt razuite, puteți utiliza filtrele BeautifulSoup pentru a îmbunătăți calitatea acestora. BeautifulSoup 4 este cea mai bună și cea mai recentă versiune pentru a raza documente web, pagini HTML și fișiere PDF.

Scraping text HTML cu Python:

În afară de BeautifulSoup și Urllib2 au mai multe opțiuni pentru a razui text HTML:

  • Scrapy
  • mecaniza
  • Scrapemark

Atunci când efectuați sarcini de razuire web, este important să vă familiarizați cu etichetele HTML. Puteți învăța cum să scartați informații atât din textul HTML cât și din etichetele HTML cu BeautifulSoup și Python. Câteva etichete HTML utile sunt descrise mai jos:

  • Legături HTML care sunt definite cu o etichetă <a>.
  • Tabele HTML care sunt definite cu <Table> și <tr>. Rândurile sunt împărțite în modele de date diferite cu etichetă.
  • Listele HTML încep cu etichete <ul> (neordonate) și <ol> (comandate).

Concluzie

Codurile scrise în BeautifulSoup sunt mai solide decât codurile scrise în expresii obișnuite. Astfel, puteți implementa codurile BeautifulSoup pentru a razuina cu ușurință datele de pe site-urile web de bază și dinamice. Dacă sunteți în căutarea unui instrument adecvat, Scrapy este opțiunea potrivită pentru dvs. Acest software bazat pe Python ajută la colectarea, razuirea și organizarea datelor în câteva minute.