Informativer Leitfaden von Semalt zum Abkratzen von Websites in Python

Die Bedeutung der Datenextraktion kann nicht ignoriert werden! Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Techniken, Methoden und Software, um Informationen von Websites zu extrahieren. APIs und Python sind wahrscheinlich die besten und leistungsstärksten Techniken zum Sammeln und Scrapen von Daten .

Web Scraping in Python:

Web Scraping ist die Praxis des Extrahierens von Daten von verschiedenen Webseiten. Diese Technik konzentriert sich hauptsächlich auf die Umwandlung von Rohdaten oder unstrukturierten Daten (HTML-Formate) in organisierte Daten (Tabellenkalkulationen und Datenbanken). Mit Python-basierten Bibliotheken können wir verschiedene Web-Scraping- Aufgaben ausführen.

Python ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau, die von Guido van Rossum entwickelt wurde. Es verfügt über ein automatisches Speicherverwaltungssystem und ein dynamisches System zum Extrahieren von Daten. Python unterstützt verschiedene Programmierparadigmen wie imperative, prozedurale, funktionale und objektorientierte.

Für die Datenextraktion erforderliche Bibliotheken:

Sie finden eine große Anzahl von Python-Bibliotheken, mit denen Sie Daten einfach von Websites extrahieren können. Urllib2 und BeautifulSoup sind jedoch zwei unterschiedliche Bibliotheken oder Module, von denen Sie profitieren können.

1. Urllib2:

Diese Python-Bibliothek wird verwendet, um Daten von verschiedenen URLs abzurufen. Es kann Funktionen und Klassen einer Seite definieren und hilft dabei, verschiedene Web-Scraping-Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Es ist nützlich, Informationen von Websites mit Cookies, Authentifizierung und Weiterleitungen zu extrahieren.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup ist eine unglaubliche Möglichkeit, Daten von verschiedenen Websites und Blogs abzurufen. Es ist für Programmierer, Entwickler und Programmierer geeignet und hilft ihnen, Daten aus Tabellen, kurzen Absätzen, langen Absätzen, Listen und Diagrammen zu extrahieren. Sobald die Daten gelöscht wurden, können Sie die Filter von BeautifulSoup verwenden, um die Qualität zu verbessern. BeautifulSoup 4 ist die beste und neueste Version zum Scrapen von Webdokumenten, HTML-Seiten und PDF-Dateien.

HTML-Text mit Python kratzen:

Neben BeautifulSoup und Urllib2 gibt es mehrere Möglichkeiten, HTML-Text zu kratzen:

  • Scrapy
  • Mechanisieren
  • Schrottmarke

Wenn Sie Web-Scraping-Aufgaben ausführen, ist es wichtig, sich mit HTML-Tags vertraut zu machen. Mit BeautifulSoup und Python können Sie lernen, wie Sie Informationen aus HTML-Text und HTML-Tags entfernen. Einige nützliche HTML-Tags werden nachfolgend beschrieben:

  • HTML-Links, die mit einem <a> -Tag definiert sind.
  • HTML-Tabellen, die mit <Tabelle> und <tr> definiert sind. Die Zeilen sind mit in verschiedene Datenmuster unterteilt Etikett.
  • Die HTML-Listen beginnen mit den Tags <ul> (ungeordnet) und <ol> (geordnet).

Fazit

Die in BeautifulSoup geschriebenen Codes sind robuster als in regulären Ausdrücken geschriebene Codes. Auf diese Weise können Sie die BeautifulSoup-Codes implementieren, um Daten von einfachen und dynamischen Websites einfach zu entfernen. Wenn Sie nach einem geeigneten Werkzeug suchen, ist Scrapy die richtige Option für Sie. Diese Python-basierte Software hilft, Daten in wenigen Minuten zu sammeln, zu kratzen und zu organisieren.

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