पायथन के साथ सार्वजनिक Google डॉक्स सामग्री को स्क्रैप करने के लिए गाइड

सूचना आजकल असाधारण दरों पर संवितरित होती है, और कई फाइलें Google डॉक्स पर संग्रहीत हैं। तो, यह वास्तव में है, Google डॉक्स डेटा स्क्रैपिंग बहुत समय और प्रयास को बचाने का एक शानदार तरीका है।

इस लेख में, हम उन तरीकों की जांच करेंगे जो प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करते हैं। हम Google डॉक्स को स्क्रैप करने और JSON प्रारूप में ऐसी फ़ाइलों को सहेजने के लिए पायथन का उपयोग करेंगे जो एक सामान्य डेटा स्टोरेज प्रारूप है।

Google डॉक्स को क्यों परिमार्जन करें?

सार्वजनिक दस्तावेजों पर संग्रहीत डेटा की स्वचालित पुनर्प्राप्ति का उपयोग विभिन्न कारणों से किया जा सकता है। यह किसी भी मैनुअल हस्तक्षेप के बिना जानकारी के एकत्रीकरण को स्वचालित करने में मदद करता है। इसके लिए बहुत उपयोगी है:

• अनुसंधान परियोजनाएं;
• कार्यों की निगरानी;
• निजी डेटाबेस बनाना।

पायथन के साथ Google डॉक्स को खुरचने के लिए ऐसी फ़ाइलों की सामग्री का विश्लेषण करने के लिए भी उपयोगी है। यह इस सेवा को सटीक और गहन जानकारी प्राप्त करने के लिए एक महान संसाधन बनाता है जिसे बाद में रिपोर्ट या प्रशिक्षण मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करके संसाधित किया जाता है।

Google डॉक्स स्क्रैपिंग के लिए मुख्य उपकरण और पुस्तकालय

Google डॉक्स डेटा स्क्रैपिंग को प्रभावी ढंग से करने के लिए, आपको इस कार्य के लिए पायथन में उपयुक्त उपकरण का चयन करने की आवश्यकता है। कुछ पुस्तकालय इस प्रकार हैं:

• अनुरोध एक बुनियादी पुस्तकालय है जिसका उपयोग HTTP संबंधित गतिविधियों को करने के लिए किया जाता है। यह उपयोगकर्ता को HTML सामग्री डाउनलोड और निकालने की अनुमति देता है।
• BeautifulSoup एक प्रसंस्करण उपकरण है जो HTML सामग्री को पार्स करने के लिए बहुत कुशल है। BeautifulSoup का उपयोग करते समय, कोई भी आसानी से फ़ाइल से पाठ या तत्वों के आवश्यक भागों को प्राप्त कर सकता है।
• Google Docs API प्रोग्रामेटिक रूप से फ़ाइलों के साथ काम करने के लिए एक साधन प्रदान करता है। यह दस्तावेज़ घटकों जैसे शीर्षक, अनुभाग, शैलियों, और बहुत कुछ तक पहुंच की अनुमति देता है।

इन उपकरणों के बीच चयन इस बात पर निर्भर करता है कि क्या आपका लक्ष्य एक फ़ाइल पढ़ रहा है या यदि आप संरचित डेटा पर एपीआई कॉल का उपयोग करके उन्नत इंटरैक्शन करना चाहते हैं।

Google डॉक्स वेब स्क्रैपिंग के लिए अपना वातावरण स्थापित करना

अब, मैं चाहता हूं कि हम यह जांच करें कि काम के माहौल को स्थापित करने और उल्लिखित प्रक्रियाओं के साथ कैसे किया जाए।

चरण 1: अपने पायथन वातावरण को तैयार करना

सुनिश्चित करें कि आपके पास पायथन स्थापित है। अगला:

• सेट करें और अपना आभासी वातावरण शुरू करें:

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

• सभी आवश्यक निर्भरता स्थापित करें:

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

चरण 2: सार्वजनिक Google डॉक्स तक पहुंच प्राप्त करना

संबंधित फ़ाइल खोलें। दस्तावेज़ को सार्वजनिक रूप से अधिकृत किया जाना चाहिए। नीचे दिए गए चरणों का पालन करें:

1. फ़ाइल खोलें।
2. शीर्ष बार पर "फ़ाइल" → " शेयर" → "वेब पर प्रकाशित करें" पर क्लिक करें या आप" लिंक के साथ किसी को भी देख सकते हैं "की सेटिंग के साथ" साझा "कर सकते हैं।

इसके बिना, आपकी स्क्रिप्ट एक्सेस त्रुटियों को वापस कर देगी।

चरण 3: Google डॉक्स URL की संरचना की खोज

जैसे ही एक दस्तावेज़ प्रकाशित होता है, इसका URL निम्नलिखित प्रारूप लेता है:

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

1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz - फ़ाइल आईडी। यह है कि आप API या HTML स्क्रैपिंग का उपयोग करके दस्तावेज़ का उपयोग कैसे करेंगे।

चरण 4: Google डॉक्स डेटा स्क्रैपिंग के लिए सही दृष्टिकोण चुनना

ऐसे डॉक्स से जानकारी निकालने के लिए यहां दो प्राथमिक दृष्टिकोण हैं:

• HTML स्क्रैपिंग। यदि फ़ाइल को एक वेब पेज के रूप में प्रकाशित किया गया है, तो आप इसे अनुरोधों का उपयोग करके एक्सेस कर सकते हैं और इसे BeautifulSoup के साथ पार्स कर सकते हैं।
• Google डॉक्स एपीआई। इसे नियोजित किया जाना चाहिए जब अनफॉर्मेट डेटा को संरचित किया जाना है, क्योंकि इसमें HTML के उपयोग की आवश्यकता नहीं है।

HTML कम जटिल मामलों के लिए पर्याप्त है, जबकि API अधिक जटिल लोगों में आवश्यक हैं।

चरण 5: प्रकाशित Google डॉक्स की HTML सामग्री को पार्स करना

जब एक फ़ाइल को एक वेब पेज के रूप में प्रकाशित किया गया है, तो अपने HTML को पुनः प्राप्त करना संभव है और फिर प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए इसे पार्स करें:

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')

    # पृष्ठ से सभी पाठ निकालें
    text = soup.get_text()
    print(text)
else:
    print(f'Access error: {response.status_code}')

यहाँ काम कर रहे एल्गोरिथ्म है:

• हम उदाहरण के लिए, अनुरोधों का उपयोग करके दस्तावेज़ URL के लिए एक HTTP GET अनुरोध करते हैं।
• फिर BeautifulSoup के साथ वेब पेज को पार्स करें।
• फिर सामग्री को साफ करें और प्रासंगिक सादे पाठ को निकालें।

चरण 6: डेटा निष्कर्षण के लिए Google डॉक्स एपीआई का उपयोग करना

यदि आवश्यक जानकारी पर अधिक सटीकता की आवश्यकता होती है, तो सबसे उपयुक्त साधन कंपनी द्वारा जारी किए गए हैंडलर और दस्तावेजों के माध्यम से है, इस प्रकार Google डॉक्स एपीआई का उपयोग करते हुए।

आरंभ करना चरण:

क्लाउड कंसोल में एक प्रोजेक्ट बनाएं

1. Google क्लाउड कंसोल को एक्सेस करें।
2. नई परियोजना बनाएं।
3. "एपीआई एंड सर्विसेज" सेक्शन में, Google डॉक्स एपीआई को सक्षम करें।
4. क्रेडेंशियल्स बनाएं:
   • "सेवा खाता" चुनें।
   • उत्पन्न JSON फ़ाइल को सहेजें, आपको अपने कोड में इसकी आवश्यकता होगी।

Google डॉक्स एपीआई के साथ जुड़ना और दस्तावेजों को पुनः प्राप्त करना

यह इस तरह दिख रहा है:

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

# अपने सेवा खाते JSON फ़ाइल के लिए पथ
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'path/to/your/service_account.json'

# आपका दस्तावेज़ आईडी
DOCUMENT_ID = 'YOUR_ID'

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

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

# दस्तावेज़ की सामग्री को पुनः प्राप्त करें
document = service.documents().get(documentId=DOCUMENT_ID).execute()

# दस्तावेज़ शीर्षक प्रिंट करें
print('Document title: {}'.format(document.get('title')))

चरण 7: स्क्रैप किए गए डेटा का भंडारण और विश्लेषण करना

जब आप डेटा प्राप्त करते हैं, तो इसे प्रभावी ढंग से संग्रहीत करना आवश्यक है ताकि इसे बाद में पुनर्प्राप्त किया जा सके।

JSON को सहेजें:

import json

# यह मानते हुए कि आपके पास निकाली गई सामग्री के साथ एक चर `डेटा` है
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

इसके बाद, आप अपनी आवश्यकताओं के अनुसार डेटा का विश्लेषण या बदल सकते हैं।

चरण 8: डेटा संग्रह को स्वचालित करना

स्वचालित अपडेट सेट करना आपकी स्क्रिप्ट को स्वयं निष्पादित करने से बेहतर होगा।

नीचे एक स्वचालन स्क्रिप्ट का एक उदाहरण है:

import time

def main():
    # डेटा निकालने और सहेजने के लिए आपका कोड
    print("Data harvesting...")

# हर 6 घंटे में दौड़ें
while True:
    main()
    time.sleep(6 * 60 * 60)

चुनौतियां और नैतिक विचार

जबकि यह सीधा दिखाई दे सकता है जबकि Google डॉक्स डेटा स्क्रैपिंग, विशिष्ट चुनौतियों में शामिल हैं:

• एक्सेस प्रतिबंध - "सार्वजनिक" चिह्नित दस्तावेज विभिन्न सेटिंग्स के लिए अबाधित संपूर्ण पहुंच की अनुमति नहीं दे सकते हैं।
• HTML संरचना में परिवर्तन-यह किसी भी समय बैक-एंड कोड को बदल सकता है। आज क्या कार्यात्मक है कल कार्यात्मक होना बंद हो सकता है।
• अद्यतन चुनौतीपूर्ण - यदि कोई दस्तावेज़ अक्सर अपडेट हो जाता है, तो निर्धारित करें कि डेटा को सबसे कुशलता से कैसे कैप्चर किया जाए।

अंतिम और निश्चित रूप से सबसे महत्वपूर्ण नैतिकता है:

• कॉपीराइट या गोपनीयता दिशानिर्देशों का उल्लंघन न करें।
• सुनिश्चित करें कि एकत्रित डेटा उन दस्तावेजों से है जो प्रकृति में सार्वजनिक हैं।
• सेवाओं के लिए उपयोग की शर्तों की कभी भी अवहेलना न करें क्योंकि ये आपके खिलाफ प्रतिबंध या कानूनी कार्रवाई कर सकते हैं।

निष्कर्ष

हमने पायथन का उपयोग करके Google डॉक्स डेटा स्क्रैपिंग में गहराई से देखा है। आपकी परियोजना की जटिलता का स्तर यह तय करेगा कि आप HTML स्क्रैपिंग या Google डॉक्स एपीआई का चयन करते हैं या नहीं। सार्वजनिक दस्तावेजों से निपटने के दौरान, सावधानी बरतने और वेब स्क्रैपिंग के कानूनी प्रभावों पर विचार करना सबसे अच्छा है।

इस तरह की स्क्रैपिंग बड़ी संभावनाएं प्रदान करती है जैसे कि अनुसंधान का संचालन करना, परिवर्तन की निगरानी करना और विशेष सेवाओं को विकसित करना। इस ज्ञान के साथ, आप पायथन का उपयोग करके सार्वजनिक Google डॉक्स स्क्रैपिंग को स्वचालित रूप से स्वचालित कर सकते हैं और आवर्ती कार्यों के स्वचालन को सुव्यवस्थित कर सकते हैं।