Wenn Sie Informationen sammeln müssen, kann das Parsing helfen, die komplexe Struktur einer Website in ihre Bestandteile zu zerlegen. Für ein effektives Parsing ist es wichtig, den Unterschied zwischen Web Crawling und Web Scraping zu verstehen.
Beginnen wir mit der Definition dieser Begriffe und untersuchen wir, wie Web Crawling und Web Scraping funktionieren:
Web Crawling ist ein automatisierter Prozess, bei dem ein Bot (oder Spider) Webseiten durchforstet, Website-Links sammelt und ein Netzwerk von Daten zur Speicherung und Analyse aufbaut.
Beim Web Scraping werden spezifische Informationen von einer Webseite gesammelt.
Web Scraping und Web Crawling dienen ähnlichen Zwecken, haben aber unterschiedliche Merkmale. Lassen Sie uns zunächst auf ihre Hauptverwendungszwecke eingehen:
Obwohl ihre Ziele übereinstimmen, unterscheiden sie sich in mehreren wichtigen Aspekten:
Umfang: Beim Web-Crawling werden Webseiten systematisch durchsucht, indem Links verfolgt werden, wobei eine große Menge an Seiten erfasst wird, um Inhalte für Suchmaschinen zu indizieren. Web Scraping hingegen ist gezielter und extrahiert spezifische Daten aus bestimmten Webseiten entsprechend den Anforderungen der Nutzer.
Häufigkeit: Crawler arbeiten kontinuierlich, um die Indizes von Suchmaschinen auf dem neuesten Stand zu halten, und besuchen regelmäßig Websites, um Inhalte zu entdecken und zu aktualisieren. Scraping kann eine einmalige oder regelmäßige Aktion sein, die auf bestimmten Zielen basiert.
Interaktion mit Daten: Crawler laden Webseiteninhalte herunter und indexieren sie, ohne mit ihnen zu interagieren, und konzentrieren sich auf die Entdeckung und Kategorisierung von Daten. Beim Scraping hingegen werden spezifische Informationen extrahiert, was oft eine tiefere Interaktion mit der Seitenstruktur erfordert, z. B. die Identifizierung und Extraktion von Daten aus bestimmten HTML-Elementen.
Web Scraping ist ein wertvolles Instrument zur Datenextraktion, das sowohl Vor- als auch Nachteile bietet. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten davon:
Vorteile:
Nachteile:
Web Crawling hat, wie Web Scraping, seine eigenen Vor- und Nachteile. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten davon:
Vorteile:
Nachteile:
Web Scraping mit Python ist eine leistungsfähige Methode, um Informationen von Websites zu sammeln. In diesem Artikel zeigen wir Schritt für Schritt, wie man einen Parser für Web Scraping mit Python einrichtet.
Um einen eigenen Python-Parser zu erstellen, gehen Sie folgendermaßen vor:
crawl_products(pages_count):
urls = [ ]
return urls
parse_products(urls):
data = [ ]
return data
def main():
urls = crawl_products(PAGES_COUNT)
data = parse_products(urls)
fmt = 'https://site's url/?page={page}'
for page_n in range(1, 1 + pages_count):
page_url = fmt.format(page=page_n)
response = requests.get(page_url)
def get_soup(url, **kwargs):
response = requests.get(url, **kwargs)
if response.status_code = 200;
soup = BeautifulSoup(response.text, features='html.parser')
else:
soup = None
return soup
----------
print('Seite: {}'.format(page_n))
page_url = fmt.format(page=page_n)
soup = get_soup(page_url)
wenn soup keine ist:
break
for tag in soup.select('.product-card .title'):
href = tag.attrs['href']
url = 'https://site's url.format(href)
urls.append(url)
return urls
def parse_products(urls):
data = [ ]
for url in urls:
soup = get_soup(url)
wenn soup nicht ist:
break
name = soup.select_one('#️product_name').text.strip()
amount = soup.select_one('#️product_amount').text.strip()
techs = {}
for row in soup.select('#️characteristics tbody tr'):
cols = row.select('td')
cols = [c.text.strip() for c in cols]
techs[cols[0]] = cols[1]
item = {
'name': name,
'amount': amount,
'techs': techs,
)
data.append(item)
Lassen Sie uns auch die URL des Produkts ausgeben, das gerade verarbeitet wird, um den Parsing-Prozess zu sehen: print('\product: {}'.format(url))
with open(OUT_FILENAME, 'w') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)
Die Web-Scraping-Fähigkeiten von Python werden durch den Einsatz spezieller Bibliotheken erheblich verbessert. Egal, ob Sie neu im Scraping sind oder ein erfahrener Entwickler, die Beherrschung dieser Bibliotheken ist der Schlüssel zu effektivem Web Scraping. Im Folgenden werden drei wichtige Bibliotheken näher betrachtet: Requests, Selenium und BeautifulSoup.
Die requests-Bibliothek ist ein Eckpfeiler vieler Web-Scraping-Projekte. Es handelt sich um eine leistungsstarke HTTP-Bibliothek, mit der Anfragen an Websites gestellt werden können. Ihre Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit machen sie ideal für die Extraktion von HTML-Inhalten aus Webseiten. Mit nur ein paar Zeilen Code können Sie GET- oder POST-Anfragen senden und die Antwortdaten verarbeiten.
Selenium ist ein wichtiges Tool für Web Scraping in Python und bietet ein vielseitiges Framework für die Automatisierung von Browser-Interaktionen. Es gewährleistet browserübergreifende Kompatibilität und ist besonders nützlich für Aufgaben wie automatisierte Tests und die Erkundung von Webseiten. Selenium kann verwendet werden, um Webanwendungen um Funktionen zu erweitern, Daten aus Websites zu extrahieren oder sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.
Beautiful Soup ist eine weitere wichtige Bibliothek für Web-Scraping in Python. Sie ermöglicht das Extrahieren und Parsen von Daten aus HTML- oder XML-Dokumenten. Mit Funktionen wie der Tag-Suche, dem Navigieren in Dokumentstrukturen und dem Filtern von Inhalten auf der Grundlage allgemeiner Muster können Sie effizient Informationen aus Webseiten extrahieren. Beautiful Soup kann auch in Verbindung mit anderen Python-Bibliotheken, wie z. B. Requests, verwendet werden, was seine Flexibilität noch erhöht.
Wenn es um professionelles Parsing geht, insbesondere für Sourcing-Zwecke, benötigen Sie zusätzliche Web Scraping Services. Die unten aufgeführten Tools sind erstklassig und werden den Prozess der Informationssammlung erheblich vereinfachen und optimieren und die Suche nach Bewerbern oder andere Datenanalyseaufgaben beschleunigen.
AutoPagerize ist eine Browsererweiterung, die Ihre Scraping-Fähigkeiten verbessert, indem sie den oft mühsamen Prozess der Navigation durch Website-Inhalte automatisiert. Das Besondere an AutoPagerize ist seine Fähigkeit, verschiedene Datenmuster auf zahlreichen Webseiten intelligent zu erkennen und zu verarbeiten. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Skripte für jede einzelne Website-Struktur anzupassen, was es zu einer vielseitigen Lösung macht, die sich an verschiedene Formate anpassen lässt, die von verschiedenen Websites verwendet werden.
Instant Data Scraper ist ein weiteres benutzerfreundliches Tool, das für einfaches Web Scraping entwickelt wurde. Mit seiner intuitiven Benutzeroberfläche können Sie den Datenerfassungsprozess ohne komplexe Kodierung oder technische Kenntnisse steuern. Die Vielseitigkeit des Tools ist bemerkenswert, da es verschiedene Websites und Plattformen unterstützt, so dass Sie Informationen aus verschiedenen Quellen extrahieren können, von sozialen Netzwerken bis zu Nachrichtenseiten. Instant Data Scraper ermöglicht auch die Extraktion verschiedener Datentypen, einschließlich Text, Bilder und Links.
PhantomBuster bietet eine breite Palette von Einstellungen, mit denen Sie es an Ihre Bedürfnisse anpassen können. Von der Auswahl der Datenquellen bis zur Definition der Ausgabestrukturen haben Sie die vollständige Kontrolle über den Prozess der Informationssammlung. PhantomBuster lässt sich nahtlos in verschiedene APIs integrieren und bietet so zusätzliche Funktionen für die Datenverarbeitung. Dies ermöglicht eine reibungslose Interoperabilität mit anderen Plattformen und macht es zu einem hervorragenden Werkzeug für Web-API-Scraping.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Web Scraping und Web Crawling unverzichtbare Werkzeuge für die Umsetzung der Automatisierung bei der Informationssammlung sind. Diese Technologien verbessern Geschäftsprojekte, wissenschaftliche Forschung oder jeden anderen Bereich, der die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen erfordert.
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