Як скрапити питання та відповіді Quora за допомогою Python

У цій статті ми розглянемо, як скрапити дані з Quora, чому це може бути корисним і як Python допомагає автоматизувати цей процес. Ми також обговоримо основні інструменти та бібліотеки, які знадобляться для збору інформації з платформи.

Що таке веб-скрапінг Quora

Quora — один із провідних веб-сайтів питань та відповідей в світі. Особливо користується популярністю у США, Великій Британії, Канаді, Австралії та інших англомовних країнах. Аналіз Quora дає такі переваги:

• Допомагає користувачам залишатися в курсі останніх трендів, думок експертів і популярних запитань у різних сферах.
• Дозволяє ефективно взаємодіяти з цільовими користувачами, відповідати на їхні запитання та вибудовувати довіру до бренду чи особистого експертного іміджу.
• Дає змогу швидко знаходити якісні відповіді, ділитися досвідом та отримувати корисні інсайти без потреби у тривалих пошуках.

Платформу використовують для досліджень, створення контенту або розробки штучного інтелекту.

Розуміння скрапінгу Quora

Веб-скрапінг — це процес вилучення даних із веб-сайтів. Це техніка, яка використовується для збору великих обсягів інформації і подальшого перетворення їх у структурований формат, як наприклад CSV.

Із платформи Quora можна отримати такі дані:

• Текст запитання;
• Посилання на сторінку Quora;
• Кількість відповідей та запитань;
• Автор відповіді;
• Дата публікації.

Це показує, що веб-скрапінг Quora дозволяє детально аналізувати користувачів, актуальність та популярність запитань та відповідей.

Основні інструменти для скрапінгу Quora

Щоб ефективно зібрати дані з Quora, знадобляться певні бібліотеки Python. Ось основні інструменти, які допоможуть у цьому процесі:

• BeautifulSoup — для парсингу HTML-сторінок і вилучення необхідної інформації.
• Requests — для відправлення HTTP-запитів і отримання веб-сторінок.
• Selenium — для автоматизації браузера та збору динамічного контенту.

Ці бібліотеки дозволяють ефективно працювати з веб-сторінками та отримувати необхідні дані з Quora.

Створення скрапера для Quora за допомогою Python

У цьому розділі ми крок за кроком розглянемо процес створення скрапера. Ми налаштуємо середовище, встановимо необхідні бібліотеки, навчимося надсилати запити, парсити HTML-код і обробляти отримані дані.

Крок 1: Налаштування середовища Python для проєкту

Перш ніж почати скрапінг, потрібно налаштувати робоче середовище:

1. Встановіть Python з офіційного сайту.
2. Створіть віртуальне середовище, щоб ізольовано працювати з бібліотеками.

   
   python -m venv quora_scraper
   source quora_scraper/bin/activate  # Для MacOS та Linux
   quora_scraper\Scripts\activate     # Для Windows
   
   

Крок 2: Встановлення необхідних бібліотек Python

Далі встановимо бібліотеки, які знадобляться для скрапінгу:

pip install requests beautifulsoup4

Вони нам потрібні, щоб надсилати HTTP-запити та пізніше парсити отриманий HTML-код.

Крок 3: Відправлення запитів до Quora

Щоб відправити HTTP-запит та отримати HTML-сторінку будемо використовувати бібліотеку requests. Вона проста у використанні та швидко виконує поставлену задачу:

url = "https://www.quora.com/How-do-you-open-your-own-company"
response = requests.get(url)

Крок 4: Парсинг HTML-відповіді

Для скрапінгу відповідей використаймо наступну бібліотеку Python — BeautifulSoup. Як налаштувати її, щоб почати збирати дані:

soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
question = soup.find(class_='q-box qu-userSelect--text')

Крок 5: Вилучення питань і відповідей із Quora

Для вилучення питань та відповідей потрібно лише знайти необхідний HTML-код, де міститься ця інформація. Розглянемо це на прикладі:

text_of_answers = []
for answer_id in range(6):
   answers = soup.find_all(
       class_=f'q-box dom_annotate_question_answer_item_{answer_id} qu-borderAll qu-borderColor--raised qu-boxShadow--small qu-mb--small qu-bg--raised')

   for answer in answers:
       text = answer.find('p', class_='q-text qu-display--block qu-wordBreak--break-word qu-textAlign--start')
       text_of_answers.append(text)

Крок 6: Обробка пагінації для кількох сторінок

На Quora часто буває багато відповідей і щоб переглянути їх всі потрібно прокрутити сторінку нижче. Для цього будемо використовувати Selenium, щоб взаємодіяти з сайтом.

Розглянемо, як налаштувати Selenium та як використати проксі, для кращого захисту:

from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from seleniumwire import webdriver as wiredriver

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={proxy_address}')
chrome_options.add_argument(f'--proxy-auth={proxy_username}:{proxy_password}')

chrome_options.add_argument("--headless")

driver = wiredriver.Chrome(options=chrome_options)

Коли Selenium налаштований, подамо HTTP-запит, прогорнемо нижче та збережемо ці дані:

url = "https://www.quora.com/How-do-you-open-your-own-company"
driver.execute_script('window.scrollBy(0, 1000)')

driver.get(url)

Крок 7: Ефективне збереження зібраних даних

Після збору даних важливо зберегти їх у зручному форматі, щоб надалі можна було провести аналіз. Збережемо їх у найпоширеніший формат — JSON.

with open(f'quora_data.json', 'w', encoding='utf-8') as json_file:
   json.dump(text_of_answers, json_file, ensure_ascii=False, indent=4)

Крок 8: Експорт даних у формат CSV або JSON

Ми вже реалізували збереження даних у JSON, але інколи потрібно експортувати їх у різні формати одночасно.

Напишемо універсальну функцію, яка дозволяє експортувати дані одразу в обидва формати:

def export_data(data, csv_filename="quora_data.csv", json_filename="quora_data.json"):
    save_to_csv(data, csv_filename)
    save_to_json(data, json_filename)

export_data(text_of_answers)

Крок 9: Обхід обмежень і проблем із блокуванням

Quora має захист від автоматизованого збору даних, тому надсилати надто багато запитів не ефективно — сайт може заблокувати IP. Щоб цього уникнути є певні техніки.

1. Додавання затримки між запитами.

   Це проста імітація поведінки реального користувача шляхом введення пауз між запитами.

   
   import time
   import random
   
   def random_delay():
       time.sleep(random.uniform(2, 5))
   
   

   Додавайте цю функцію після кожного запиту, щоб зменшити ризик блокування.

2. Використання проксі-серверів.

   Щоб уникнути блокування IP-адреси, можна використовувати проксі. Розглянемо, як використовувати проксі через requests та Selenium.

   • requests:

     
     url = "https://www.quora.com/How-do-you-open-your-own-company"  # 
     
     
     
     proxy = 'LOGIN:PASSWORD@ADDRESS:PORT'
     proxies = {
        "http": f"http://{proxy}",
        "https": f"https://{proxy}",
     }
     
     response = requests.get(url, proxies=proxies)
     
     

   • Selenium:

     
     proxy_address = ""
     proxy_username = ""
     proxy_password = ""
     
     chrome_options = Options()
     chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={proxy_address}')
     chrome_options.add_argument(f'--proxy-auth={proxy_username}:{proxy_password}')
     
     chrome_options.add_argument("--headless")
     
     driver = wiredriver.Chrome(options=chrome_options)
     
     

Крок 10: Об'єднання всіх кроків

Отже, коли ми розглянули всі кроки, настав час обʼєднати їх у єдиний скрипт.

import json
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from seleniumwire import webdriver as wiredriver
from bs4 import BeautifulSoup

proxy_address = ""
proxy_username = ""
proxy_password = ""

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={proxy_address}')
chrome_options.add_argument(f'--proxy-auth={proxy_username}:{proxy_password}')

chrome_options.add_argument("--headless")

driver = wiredriver.Chrome(options=chrome_options)

url = "https://www.quora.com/How-do-you-open-your-own-company"
driver.execute_script('window.scrollBy(0, 1000)')

driver.get(url)

html = driver.page_source

soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

question = soup.find(class_='q-box qu-userSelect--text')

# Відповіді
text_of_answers = [{'question': question}]
for answer_id in range(6):
   answers = soup.find_all(
       class_=f'q-box dom_annotate_question_answer_item_{answer_id} qu-borderAll qu-borderColor--raised qu-boxShadow--small qu-mb--small qu-bg--raised')

   for answer in answers:
       text = answer.find('p', class_='q-text qu-display--block qu-wordBreak--break-word qu-textAlign--start').text
       text_of_answers.append({
           'answers': text,
       })

with open(f'Quora_data.json', 'w', encoding='utf-8') as json_file:
   json.dump(text_of_answers, json_file, ensure_ascii=False, indent=4)
   print(f"Quora_data.json")

Висновок

Ми розглянули, як спарсити дані за допомогою Python з Quora. Наш скрипт дозволяє обходити обмеження, виконувати пагінацію і зберігати дані у JSON та CSV.

Якщо плануєте масштабний збір даних, використовуйте API Quora. Якщо ж вирішили користуватися BeautifulSoup чи Selenium, комбінуйте їх з проксі-серверами для стабільності.