Anleitung zum Scraping öffentlicher Google Docs-Inhalte mit Python

Informationen verbreiten sich heutzutage rasend schnell, und viele Dateien sind in Google Docs gespeichert. So ist es in der Tat, Google Docs Daten Scraping ist eine großartige Möglichkeit, eine Menge Zeit und Mühe zu sparen.

In diesem Artikel werden wir die Methoden untersuchen, mit denen sich der Prozess automatisieren lässt. Wir werden Python für das Scraping von Google-Dokumenten und das Speichern solcher Dateien im JSON-Format, einem gängigen Datenspeicherformat, verwenden.

Warum Google Docs scrapen?

Der automatisierte Abruf von Daten, die in öffentlichen Dokumenten gespeichert sind, kann aus verschiedenen Gründen genutzt werden. Sie hilft, die Erfassung von Informationen zu automatisieren, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Dies ist sehr nützlich für:

• Forschungsprojekte;
• Überwachungsaufgaben;
• Erstellung privater Datenbanken.

Das Scrapen von Google Docs mit Python ist auch für die Analyse des Inhalts solcher Dateien nützlich. Dies macht diesen Dienst zu einer großartigen Ressource, um genaue und detaillierte Informationen zu erhalten, die später mit Hilfe von Berichten oder dem Training von maschinellen Lernsystemen verarbeitet werden.

Wichtige Tools und Bibliotheken für das Scraping von Google Docs

Um Google Docs-Daten effektiv zu scrapen, müssen Sie die geeigneten Python-Tools für diese Aufgabe auswählen. Einige der Bibliotheken sind wie folgt:

• Requests ist eine grundlegende Bibliothek, die für die Durchführung von HTTP-bezogenen Aktivitäten verwendet wird. Sie ermöglicht dem Benutzer das Herunterladen und Extrahieren von HTML-Inhalten.
• BeautifulSoup ist ein Verarbeitungswerkzeug, das sehr effizient für das Parsen von HTML-Inhalten ist. Bei der Verwendung von BeautifulSoup kann man leicht die erforderlichen Textteile oder Elemente aus der Datei erhalten.
• Die Google Docs API bietet eine Möglichkeit, programmatisch mit Dateien zu arbeiten. Sie ermöglicht den Zugriff auf Dokumentkomponenten wie Titel, Abschnitte, Stile und mehr.

Die Wahl zwischen diesen Werkzeugen hängt davon ab, ob Sie nur eine Datei lesen oder mit Hilfe eines API-Aufrufs erweiterte Interaktionen mit strukturierten Daten durchführen möchten.

Einrichten Ihrer Umgebung für Google Docs Web Scraping

Nun möchte ich untersuchen, wie man das Arbeitsumfeld einrichtet und die skizzierten Prozesse durchführt.

Schritt 1: Vorbereiten der Python-Umgebung

Stellen Sie sicher, dass Sie Python installiert haben. Nächste:

• Richten Sie Ihre virtuelle Umgebung ein und starten Sie sie:

  
  python -m venv myenv
  myenv\Scripts\activate
  source myenv/bin/activate
  

• Installieren Sie alle erforderlichen Abhängigkeiten:

  
  pip install requests beautifulsoup4 google-api-python-client gspread google-auth
  

Schritt 2: Zugriff auf öffentliche Google Docs erhalten

Öffnen Sie die betreffende Datei. Das Dokument sollte öffentlich freigegeben sein. Führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Öffnen Sie die Datei.
2. Klicken Sie in der oberen Leiste auf "Datei" → "Freigeben" → "Im Web veröffentlichen" oder Sie können "Freigeben" mit der Einstellung "Jeder, der den Link hat, kann es sehen" wählen.

Ohne dies werden Ihre Skripte Zugriffsfehler zurückgeben.

Schritt 3: Erforschung der Struktur von Google Docs URLs

Sobald ein Dokument veröffentlicht ist, hat seine URL das folgende Format:

https://docs.google.com/document/d/1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz/view

1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz - die Datei-ID. Auf diese Weise können Sie über API oder HTML-Scraping auf das Dokument zugreifen.

Schritt 4: Auswahl des richtigen Ansatzes für das Scannen von Google Docs-Daten

Hier sind zwei Hauptansätze für die Extraktion von Informationen aus solchen Dokumenten:

• HTML-Auslese. Wenn die Datei als Webseite veröffentlicht wurde, können Sie mit Anfragen darauf zugreifen und sie mit BeautifulSoup analysieren.
• Google Docs API. Diese sollte verwendet werden, wenn unformatierte Daten strukturiert werden sollen, da sie die Verwendung von HTML nicht erfordert.

In weniger komplexen Fällen reicht HTML aus, während in komplizierteren Fällen APIs erforderlich sind.

Schritt 5: Parsen des HTML-Inhalts veröffentlichter Google Docs

Wenn eine Datei als Webseite veröffentlicht wurde, ist es möglich, ihren HTML-Code abzurufen und ihn zu analysieren, um die relevanten Informationen zu erhalten:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://docs.google.com/document/d/YOUR_ID/pub'

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Den gesamten Text aus der Seite extrahieren
    text = soup.get_text()
    print(text)
else:
    print(f'Access error: {response.status_code}')

Hier ist der Arbeitsalgorithmus:

• Wir führen eine HTTP-Get-Anfrage an die Dokument-URL durch, z. B. mit requests.
• Dann parsen Sie die Webseite mit BeautifulSoup.
• Bereinigen Sie dann den Inhalt und extrahieren Sie den relevanten Klartext.

Schritt 6: Verwendung der Google Docs API für die Datenextraktion

Wenn genauere Informationen benötigt werden, ist die Verwendung von Handbüchern und Dokumentationen, die vom Unternehmen ausgestellt werden, am besten geeignet, also die Google Docs API.

Schritte einleiten:

Erstellen Sie ein Projekt in der Cloud Console

1. Greifen Sie auf die Google Cloud Console zu.
2. Neues Projekt erstellen.
3. Aktivieren Sie im Abschnitt "API & Dienste" die Google Docs API.
4. Berechtigungsnachweise erstellen:
   • Wählen Sie "Dienstkonto".
   • Speichern Sie die generierte JSON-Datei, Sie werden sie in Ihrem Code benötigen.

Verbinden mit Google Docs API und Abrufen von Dokumenten

Das sieht folgendermaßen aus:

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei Ihres Dienstkontos
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'path/to/your/service_account.json'

# Ihre Dokumenten-ID
DOCUMENT_ID = 'YOUR_ID'

# Zugangskonfiguration
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    SERVICE_ACCOUNT_FILE,
    scopes=['https://www.googleapis.com/de/auth/documents.readonly']
)

service = build('docs', 'v1', credentials=credentials)

# Den Inhalt des Dokuments abrufen
document = service.documents().get(documentId=DOCUMENT_ID).execute()

# Drucken des Dokumententitels
print('Document title: {}'.format(document.get('title')))

Schritt 7: Speichern und Analysieren der gescrapten Daten

Wenn Sie Daten erfassen, müssen diese effektiv gespeichert werden, damit sie später abgerufen werden können.

In JSON speichern:

import json

# Angenommen, Sie haben eine Variable `data` mit extrahiertem Inhalt
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

Anschließend können Sie die Daten nach Ihren Wünschen analysieren oder ändern.

Schritt 8: Automatisieren der Datenerfassung

Es wäre besser, automatische Aktualisierungen einzustellen, als Ihr Skript selbst auszuführen.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für ein Automatisierungsskript:

import time

def main():
    # Ihr Code zum Extrahieren und Speichern von Daten
    print("Data harvesting...")

# Lauf alle 6 Stunden
while True:
    main()
    time.sleep(6 * 60 * 60)

Herausforderungen und ethische Erwägungen

Auch wenn es beim Scrapen von Google Docs-Daten einfach erscheinen mag, gibt es doch besondere Herausforderungen:

• Zugangsbeschränkungen - dokumente, die als "öffentlich" gekennzeichnet sind, erlauben unter Umständen keinen ungehinderten vollständigen Zugang zu verschiedenen Einstellungen.
• Änderungen in der HTML-Struktur - der Backend-Code kann jederzeit geändert werden. Was heute noch funktioniert, kann morgen schon nicht mehr funktionieren.
• Schwierige Aktualisierung - wenn ein Dokument häufig aktualisiert wird, sollten Sie festlegen, wie die Daten am effizientesten erfasst werden können.

Der letzte und sicherlich wichtigste Punkt ist die Ethik:

• Verstoßen Sie nicht gegen das Urheberrecht oder die Datenschutzrichtlinien.
• Vergewissern Sie sich, dass die gesammelten Daten aus öffentlich zugänglichen Dokumenten stammen.
• Missachten Sie niemals die Nutzungsbedingungen von Diensten, da diese zu Sperren oder rechtlichen Schritten gegen Sie führen können.

Schlussfolgerung

Wir haben uns eingehend mit dem Scraping von Google Docs-Daten mit Python beschäftigt. Ob Sie sich für HTML-Scraping oder die Google Docs API entscheiden, hängt von der Komplexität Ihres Projekts ab. Beim Umgang mit öffentlichen Dokumenten sollten Sie Vorsicht walten lassen und die rechtlichen Konsequenzen des Web Scraping bedenken.

Ein solches Scraping bietet zahlreiche Möglichkeiten, wie z. B. die Durchführung von Recherchen, die Überwachung von Änderungen und die Entwicklung spezieller Dienste. Mit diesem Wissen können Sie das Scraping öffentlicher Google-Dokumente mithilfe von Python nahtlos automatisieren und die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben rationalisieren.