Informativ guide fra Semalt om hvordan du skraper steder i Python

Viktigheten av datautvinning kan ikke ignoreres! Det er forskjellige måter, teknikker, metoder og programvare for å hente ut informasjon fra nettsteder. APIer og Python er sannsynligvis de beste og kraftigste teknikkene for å samle inn og skrape data .

Nettskraping i Python:

Webskraping er praksisen med å trekke ut data fra forskjellige websider. Denne teknikken fokuserer hovedsakelig på transformasjonen av rå eller ustrukturerte data (HTML-formater) til en organisert (regneark og database). Vi kan utføre forskjellige nettskrapingsoppgaver ved hjelp av Python-baserte biblioteker.

Python er et programmeringsspråk på høyt nivå laget av Guido van Rossum. Den har et automatisk minnestyringssystem og et dynamisk system for å trekke ut data. Python støtter forskjellige programmeringsparadigmer, for eksempel imperativ, prosessuell, funksjonell og objektorientert.

Biblioteker som kreves for datautvinning:

Du kan finne et stort antall Python-biblioteker som enkelt hjelper til med å hente ut data fra nettsteder. Urllib2 og BeautifulSoup er imidlertid to særegne biblioteker eller moduler å dra nytte av.

1. Urllib2:

Dette Python-biblioteket brukes til å hente data fra forskjellige nettadresser. Den kan definere funksjoner og klasser på en side og hjelper deg med å utføre forskjellige webskrapingoppgaver om gangen. Det er nyttig å trekke ut informasjon fra nettsteder med informasjonskapsler, godkjenning og viderekoblinger.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup er en utrolig måte å hente data fra forskjellige nettsteder og blogger på. Det er egnet for programmerere, utviklere og kodere og hjelper dem å trekke ut data fra tabeller, korte avsnitt, lange avsnitt, lister og diagrammer. Når dataene er skrapt, kan du bruke BeautifulSoups filtre for å forbedre kvaliteten. BeautifulSoup 4 er den beste og siste versjonen for å skrape webdokumenter, HTML-sider og PDF-filer.

Skrape HTML-tekst med Python:

I tillegg til at BeautifulSoup og Urllib2 har flere alternativer for å skrape HTML-tekst:

  • scrapy
  • mekanisere
  • Scrapemark

Når du utfører skraping av nett, er det viktig å bli kjent med HTML-koder. Du kan lære å skrape informasjon fra både HTML-tekst og HTML-tagger med BeautifulSoup og Python. Noen nyttige HTML-koder er beskrevet nedenfor:

  • HTML-koblinger som er definert med en <a> -kode.
  • HTML-tabeller som er definert med <Table> og <tr>. Radene er delt inn i forskjellige datamønstre med stikkord.
  • HTML-listene starter med <ul> (uordnede) og <ol> (bestilte) tagger.

Konklusjon

Kodene som er skrevet i BeautifulSoup er mer robuste enn koder skrevet i vanlige uttrykk. Dermed kan du implementere BeautifulSoup-kodene for å skrape data fra både grunnleggende og dynamiske nettsteder. Hvis du leter etter et passende verktøy, er Scrapy det riktige alternativet for deg. Denne Python-baserte programvaren hjelper deg med å samle, skrape og organisere data i løpet av få minutter.