Informativ guide från Semalt om hur man skraper platser i Python

Vikten av datautvinning kan inte ignoreras! Det finns olika sätt, tekniker, metoder och mjukvara för att extrahera information från webbplatser. API: er och Python är förmodligen de bästa och kraftfullaste teknikerna för att samla in och skrapa data .

Webskrapning i Python:

Webbskrapning är praxis att extrahera data från olika webbsidor. Denna teknik fokuserar främst på omvandlingen av en rå eller ostrukturerad data (HTML-format) till ett organiserat (kalkylblad och databas). Vi kan utföra olika webbskrapningsuppgifter med Python-baserade bibliotek.

Python är ett programmeringsspråk på hög nivå skapat av Guido van Rossum. Den har ett automatiskt minnehanteringssystem och ett dynamiskt system för att extrahera data. Python stöder olika programmeringsparadigmer, såsom tvingande, processuella, funktionella och objektorienterade.

Bibliotek som krävs för datauttag:

Du kan hitta ett stort antal Python-bibliotek som enkelt hjälper till att extrahera data från webbplatser. Urllib2 och BeautifulSoup är dock två distinkta bibliotek eller moduler att dra nytta av.

1. Urllib2:

Detta Python-bibliotek används för att hämta data från olika URL: er. Den kan definiera funktioner och klasser på en sida och hjälper dig att utföra olika webbskrapningsuppgifter åt gången. Det är användbart att extrahera information från webbplatser med cookies, autentisering och omdirigeringar.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup är ett otroligt sätt att hämta data från olika webbplatser och bloggar. Det är lämpligt för programmerare, utvecklare och kodare och hjälper dem att extrahera data från tabeller, korta stycken, långa stycken, listor och diagram. När data har skrapats kan du använda BeautifulSoups filter för att förbättra kvaliteten. BeautifulSoup 4 är den bästa och senaste versionen för att skrapa webbdokument, HTML-sidor och PDF-filer.

Skrapa HTML-text med Python:

Förutom BeautifulSoup och Urllib2 har flera alternativ att skrapa HTML-text:

  • scrapy
  • Mekanisera
  • Scrapemark

När du utför webbskrapningsuppgifter är det viktigt att bekanta dig med HTML-taggar. Du kan lära dig att skrapa information från både HTML-text och HTML-taggar med BeautifulSoup och Python. Några användbara HTML-taggar beskrivs nedan:

  • HTML-länkar som definieras med en <a> -tagg.
  • HTML-tabeller som definieras med <Table> och <tr>. Raderna är indelade i olika datamönster med märka.
  • HTML-listorna börjar med <ul> (oordnade) och <ol> (beställda) taggar.

Slutsats

Koderna som skrivs i BeautifulSoup är mer robusta än koder som skrivs i vanliga uttryck. Således kan du implementera BeautifulSoup-koderna för att enkelt skrapa data från både grundläggande och dynamiska webbplatser. Om du letar efter ett lämpligt verktyg är Scrapy rätt alternativ för dig. Denna Python-baserade programvara hjälper till att samla in, skrapa och organisera data på några minuter.

mass gmail