Gdy trzeba zebrać informacje, parsowanie może pomóc w rozbiciu złożonej struktury strony internetowej na jej elementy składowe. Ważne jest, aby zrozumieć różnicę między indeksowaniem sieci a skrobaniem sieci w celu skutecznego parsowania.
Zacznijmy od zdefiniowania tych terminów i zbadania, jak działa indeksowanie i skrobanie stron internetowych:
Web crawling to zautomatyzowany proces, w którym bot (lub pająk) indeksuje strony internetowe, zbierając linki do witryn i budując sieć danych do przechowywania i analizy.
Web scraping polega na zbieraniu określonych informacji ze strony internetowej.
Web scraping i web crawling służą podobnym celom, ale mają różne cechy. Przyjrzyjmy się najpierw ich głównym zastosowaniom:
Chociaż ich cele są zbieżne, różnią się w kilku kluczowych aspektach:
Zakres: Web crawling systematycznie przegląda strony internetowe, podążając za linkami, obejmując dużą liczbę stron w celu indeksowania treści dla wyszukiwarek. Web scraping jest jednak bardziej ukierunkowany, wyodrębniając określone dane z określonych stron internetowych zgodnie z wymaganiami użytkownika.
Częstotliwość: Crawlery działają w sposób ciągły, aby aktualizować indeksy wyszukiwarek, regularnie odwiedzając strony internetowe w celu odkrywania i aktualizowania treści. Scraping może być jednorazowym lub okresowym działaniem opartym na konkretnych celach.
Interakcja z danymi: Crawlery pobierają i indeksują zawartość stron internetowych, nie zawsze wchodząc z nią w interakcję, koncentrując się na odkrywaniu i kategoryzowaniu danych. Z drugiej strony skrobanie polega na wyodrębnianiu określonych informacji, często wymagających głębszej interakcji ze strukturą strony, takich jak identyfikacja i wyodrębnianie danych z określonych elementów HTML.
Web scraping jest cennym narzędziem do ekstrakcji danych, oferującym zarówno zalety, jak i wady. Oto zestawienie najważniejszych z nich:
Zalety:
Wady:
Web crawling, podobnie jak web scraping, ma swój własny zestaw zalet i wad. Oto zestawienie najważniejszych z nich:
Zalety:
Wady:
Web scraping w Pythonie to potężny sposób na zbieranie informacji ze stron internetowych. W tym artykule omówimy krok po kroku, jak skonfigurować parser do skrobania stron internetowych za pomocą Pythona.
Aby utworzyć własny parser Python, wykonaj następujące kroki:
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(‘page: {}’.format(page_n))
page_url = fmt.format(page=page_n)
soup = get_soup(page_url)
if soup is None:
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)
if soup is Non:
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)
Wydrukujmy również adres URL aktualnie przetwarzanego produktu, aby zobaczyć proces parsowania: print('\product: {}'.format(url))
with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)
.
Możliwości Pythona w zakresie skrobania stron internetowych są znacznie zwiększone dzięki wykorzystaniu wyspecjalizowanych bibliotek. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym programistą, opanowanie tych bibliotek jest kluczem do skutecznego skrobania stron internetowych. Poniżej przyjrzymy się bliżej trzem niezbędnym bibliotekom: requests, Selenium i BeautifulSoup.
Biblioteka requests jest kamieniem węgielnym wielu projektów web scrapingu. Jest to potężna biblioteka HTTP używana do wysyłania żądań do stron internetowych. Jej prostota i łatwość obsługi sprawiają, że idealnie nadaje się do wyodrębniania treści HTML ze stron internetowych. Za pomocą zaledwie kilku wierszy kodu można wysyłać żądania GET lub POST i przetwarzać dane odpowiedzi.
Selenium jest kluczowym narzędziem do skrobania stron internetowych w Pythonie, oferującym wszechstronny framework do automatyzacji interakcji z przeglądarką. Zapewnia kompatybilność z różnymi przeglądarkami i jest szczególnie przydatne do zadań takich jak automatyczne testowanie i eksploracja stron internetowych. Selenium może być wykorzystywane do dodawania funkcjonalności do aplikacji internetowych, wyodrębniania danych ze stron internetowych lub automatyzacji powtarzalnych zadań.
Beautiful Soup to kolejna niezbędna biblioteka do web scrapingu w Pythonie. Umożliwia ona wyodrębnianie i analizowanie danych z dokumentów HTML lub XML. Korzystając z funkcji takich jak wyszukiwanie znaczników, nawigowanie po strukturach dokumentów i filtrowanie treści w oparciu o typowe wzorce, można skutecznie wyodrębniać informacje ze stron internetowych. Beautiful Soup może być również używany w połączeniu z innymi bibliotekami Pythona, takimi jak requests, co zwiększa jego elastyczność.
Jeśli chodzi o profesjonalne parsowanie, zwłaszcza do celów sourcingu, potrzebne będą dodatkowe usługi web scrapingu. Wymienione poniżej narzędzia są najwyższej klasy i znacznie upraszczają i optymalizują proces gromadzenia informacji, przyspieszając wyszukiwanie kandydatów lub inne zadania związane z analizą danych.
AutoPagerize to rozszerzenie przeglądarki, które zwiększa możliwości skrobania poprzez automatyzację często żmudnego procesu nawigacji po zawartości strony internetowej. To, co wyróżnia AutoPagerize, to jego zdolność do inteligentnego identyfikowania i przetwarzania różnych wzorców danych na wielu stronach internetowych. Eliminuje to potrzebę dostosowywania skryptów do każdej unikalnej struktury witryny, dzięki czemu jest to wszechstronne rozwiązanie, które można dostosować do różnych formatów używanych przez różne witryny.
Instant Data Scraper to kolejne przyjazne dla użytkownika narzędzie zaprojektowane do łatwego skrobania stron internetowych. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi można nawigować po procesie gromadzenia danych bez skomplikowanego kodowania lub wiedzy technicznej. Wszechstronność narzędzia jest godna uwagi, ponieważ obsługuje ono różne strony internetowe i platformy, umożliwiając wyodrębnianie informacji z różnych źródeł, od sieci społecznościowych po serwisy informacyjne. Instant Data Scraper umożliwia również wyodrębnianie różnych typów danych, w tym tekstu, obrazów i linków.
PhantomBuster oferuje szeroki zakres ustawień, umożliwiając dostosowanie go do własnych potrzeb. Od wyboru źródeł danych po definiowanie struktur wyjściowych, użytkownik ma pełną kontrolę nad procesem gromadzenia informacji. PhantomBuster płynnie integruje się z różnymi interfejsami API, zapewniając dodatkowe możliwości przetwarzania danych. Pozwala to na płynną współpracę z innymi platformami, co czyni go doskonałym narzędziem do skrobania Web API.
Podsumowując, web scraping i web crawling są niezbędnymi narzędziami do wdrażania automatyzacji w gromadzeniu informacji. Technologie te usprawniają projekty biznesowe, badania naukowe lub inne obszary wymagające przetwarzania i analizy dużych ilości danych.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
pl 
English 
Español 
中國人 
Tiếng Việt 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia
Komentarze: 0