Informativ vejledning fra semalt om, hvordan man skraber steder i Python

Betydningen af dataekstraktion kan ikke ignoreres! Der er forskellige måder, teknikker, metoder og software til at udtrække oplysninger fra websteder. API'er og Python er sandsynligvis den bedste og mest kraftfulde teknik til at indsamle og skrabe data .

Webskrapning i Python:

Webskrapning er fremgangsmåden ved at udtrække data fra forskellige websider. Denne teknik fokuserer hovedsageligt på omdannelsen af rå eller ustrukturerede data (HTML-formater) til en organiseret (regneark og database). Vi kan udføre forskellige webskrapningsopgaver ved hjælp af Python-baserede biblioteker.

Python er et programmeringssprog på højt niveau oprettet af Guido van Rossum. Det har et automatisk hukommelsesstyringssystem og et dynamisk system til at udtrække data. Python understøtter forskellige programmeringsparadigmer, såsom imperativ, proceduremæssig, funktionel og objektorienteret.

Biblioteker krævet til dataekstraktion:

Du kan finde et stort antal Python-biblioteker, der let hjælper med at udpakke data fra websteder. Urllib2 og BeautifulSoup er dog to karakteristiske biblioteker eller moduler, man kan drage fordel af.

1. Urllib2:

Dette Python-bibliotek bruges til at hente data fra forskellige URL'er. Det kan definere funktioner og klasser på en side og hjælper med at udføre forskellige webskrapningsopgaver ad gangen. Det er nyttigt at udtrække oplysninger fra websteder med cookies, godkendelse og omdirigeringer.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup er en utrolig måde at hente data fra forskellige websteder og blogs på. Det er velegnet til programmerere, udviklere og kodere og hjælper dem med at udtrække data fra tabeller, korte afsnit, lange afsnit, lister og diagrammer. Når dataene er skrabet, kan du bruge BeautifulSoups filtre til at forbedre deres kvalitet. BeautifulSoup 4 er den bedste og nyeste version til at skrabe webdokumenter, HTML-sider og PDF-filer.

Skraber HTML-tekst med Python:

Udover BeautifulSoup og Urllib2 har flere muligheder for at skrabe HTML-tekst:

  • Scrapy
  • Mechanize
  • Scrapemark

Når du udfører webskrapningsopgaver, er det vigtigt at blive fortrolig med HTML-tags. Du kan lære, hvordan du skraber oplysninger fra både HTML-tekst og HTML-tags med BeautifulSoup og Python. Nogle nyttige HTML-tags er beskrevet nedenfor:

  • HTML-links, der er defineret med et <a> -tag.
  • HTML-tabeller, der er defineret med <Table> og <tr>. Rækkerne er opdelt i forskellige datamønstre med tag.
  • HTML-listerne starter med <ul> (uordnet) og <ol> (bestilte) tags.

Konklusion

Koderne, der er skrevet i BeautifulSoup, er mere robuste end koder, der er skrevet i almindelige udtryk. Således kan du implementere BeautifulSoup-koder til nemt at skrabe data fra både grundlæggende og dynamiske websteder. Hvis du leder efter et passende værktøj, er Scrapy den rigtige mulighed for dig. Denne Python-baserede software hjælper med at indsamle, skrabe og organisere data i løbet af få minutter.