Informatieve gids van Semalt over het scrapen van sites in Python

Het belang van data-extractie kan niet worden genegeerd! Er zijn verschillende manieren, technieken, methoden en software om informatie van websites te halen. API's en Python zijn waarschijnlijk de beste en krachtigste technieken om gegevens te verzamelen en te schrapen .

Webscraping in Python:

Webscraping is de praktijk waarbij gegevens uit verschillende webpagina's worden gehaald. Deze techniek richt zich voornamelijk op de transformatie van ruwe of ongestructureerde data (HTML formaten) naar een georganiseerde (spreadsheets en database). We kunnen verschillende webscrapingtaken uitvoeren met op Python gebaseerde bibliotheken.

Python is een programmeertaal op hoog niveau, gemaakt door Guido van Rossum. Het beschikt over een automatisch geheugenbeheersysteem en een dynamisch systeem om gegevens te extraheren. Python ondersteunt verschillende programmeerparadigma's, zoals imperatief, procedureel, functioneel en objectgericht.

Bibliotheken die nodig zijn voor gegevensextractie:

U kunt een groot aantal Python-bibliotheken vinden waarmee u eenvoudig gegevens van websites kunt extraheren. Urllib2 en BeautifulSoup zijn echter twee onderscheidende bibliotheken of modules om van te profiteren.

1. Urllib2:

Deze Python-bibliotheek wordt gebruikt om gegevens van verschillende URL's op te halen. Het kan functies en klassen van een pagina definiƫren en helpt bij het uitvoeren van verschillende webschraaptaken tegelijk. Het is handig om informatie uit websites te halen met cookies, authenticatie en omleidingen.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup is een ongelooflijke manier om gegevens van verschillende websites en blogs te halen. Het is geschikt voor programmeurs, ontwikkelaars en programmeurs en helpt hen gegevens uit tabellen, korte alinea's, lange alinea's, lijsten en grafieken te halen. Zodra de gegevens zijn geschrapt, kunt u de filters van BeautifulSoup gebruiken om de kwaliteit te verbeteren. BeautifulSoup 4 is de beste en nieuwste versie om webdocumenten, HTML-pagina's en PDF-bestanden te schrapen.

HTML-tekst schrapen met Python:

Daarnaast hebben BeautifulSoup en Urllib2 verschillende opties om HTML-tekst te schrapen:

  • Scrapy
  • Mechaniseren
  • Kladmerk

Wanneer u webschraaptaken uitvoert, is het belangrijk om vertrouwd te raken met HTML-tags. U kunt leren hoe u informatie kunt schrapen uit zowel HTML-tekst als HTML-tags met BeautifulSoup en Python. Enkele nuttige HTML-tags worden hieronder beschreven:

  • HTML-links die zijn gedefinieerd met een <a> -tag.
  • HTML-tabellen die zijn gedefinieerd met <Tabel> en <tr>. De rijen zijn verdeeld in verschillende gegevenspatronen met label.
  • De HTML-lijsten beginnen met <ul> (ongeordend) en <ol> (geordend) tags.

Conclusie

De codes die in BeautifulSoup zijn geschreven, zijn robuuster dan codes die in reguliere expressies zijn geschreven. Zo kunt u de BeautifulSoup-codes implementeren om eenvoudig gegevens van zowel eenvoudige als dynamische websites te schrapen. Als u op zoek bent naar een geschikt gereedschap, dan is Scrapy de juiste optie voor u. Deze op Python gebaseerde software helpt bij het verzamelen, schrapen en organiseren van gegevens binnen enkele minuten.