Există mai multe biblioteci și cadre Python pentru a extrage date de pe web. Toată lumea începe cu un anumit instrument până când realizează că s-ar putea să nu fie cel mai potrivit pentru următorul proiect. Deși este foarte puțin probabil să utilizați toate instrumentele Python într-un singur proiect, ar trebui să știți pe care să le păstrați la îndemână în cutia dvs. de instrumente de scraping web.
Iată cele mai bune biblioteci Python, cadre și alte instrumente care vă vor ajuta să răzuiți datele de pe web, fără efort.
1. Frumoasa Supa
Începând de pe listă cu cea mai bună bibliotecă de web scraping pentru începători: Beautiful Soup. Este, în esență, un instrument care extrage date din fișierele HTML și XML analizate prin transformarea documentului într-un obiect Python.
„Frumusețea” Beautiful Soup constă în simplitatea ei. Este ușor de configurat și poți
începeți cu primul dvs. proiect web scraping în câteva minute. Beautiful Soup folosește o abordare ierarhică pentru extragerea datelor dintr-un document HTML. Puteți extrage elemente folosind etichete, clase, ID-uri, nume și alte atribute HTML.Totuși, a te aștepta la mai mult de la Beautiful Soup ar însemna să o duci prea departe. Nu există suport încorporat pentru middleware și alte funcționalități avansate, cum ar fi rotația proxy sau multi-threading. Cu Beautiful Soup, aveți nevoie de biblioteci pentru a trimite cereri HTTP, a analiza documentul descărcat și a exporta informațiile răzuite într-un fișier de ieșire.
2. cereri
requests este, fără îndoială, cea mai folosită bibliotecă Python pentru gestionarea solicitărilor HTTP. Instrumentul este în fața sloganului său: HTTP for Humans™. Acceptă mai multe tipuri de solicitări HTTP, de la GET și POST la PATCH și DELETE. Nu numai asta, puteți controla aproape fiecare aspect al unei cereri, inclusiv anteturile și răspunsurile.
Dacă sună ușor, fiți siguri, deoarece solicitările se adresează și utilizatorilor avansați cu multitudinea de funcții. Puteți să vă jucați cu o solicitare și să personalizați anteturile acesteia, să încărcați un fișier pe un server folosind POST și să gestionați, printre altele, expirările, redirecționările și sesiunile.
cererile este de obicei asociată cu Beautiful Soup atunci când vine vorba de web scraping, deoarece alte cadre Python au suport încorporat pentru gestionarea solicitărilor HTTP. Pentru a obține codul HTML pentru o pagină web, ați folosi solicitări pentru a trimite o solicitare GET către server, apoi ați extrage datele text din răspuns și le-ați transmite către Beautiful Soup.
3. Scrapy
După cum sugerează și numele, Scrapy este un cadru Python pentru dezvoltarea de scraper-uri web la scară largă. Este cuțitul elvețian pentru a extrage date de pe web. Scrapy se ocupă de orice, de la trimiterea solicitărilor și implementarea proxy-urilor până la extragerea și exportul datelor.
Spre deosebire de Beautiful Soup, adevărata putere a Scrapy este mecanismul său sofisticat. Dar nu lăsa această complexitate să te intimideze. Scrapy este cel mai eficient cadru de scraping web din această listă, în ceea ce privește viteza, eficiența și caracteristicile. Vine cu selectoare care vă permit să selectați date dintr-un document HTML folosind elemente XPath sau CSS.
Un avantaj suplimentar este viteza cu care Scrapy trimite cereri și extrage datele. Trimite și procesează cererile în mod asincron și acesta este ceea ce îl diferențiază de alte instrumente de scraping web.
În afară de caracteristicile de bază, aveți și suport pentru middleware, care este un cadru de cârlige care injectează funcționalitate suplimentară mecanismului Scrapy implicit. Nu puteți elimina site-urile web bazate pe JavaScript cu Scrapy din cutie, dar puteți utiliza middleware precum scrapy-selenium, scrapy-splash și scrapy-scrapingbee pentru a implementa această funcționalitate în proiectul dvs.
În cele din urmă, când ați terminat de extras datele, le puteți exporta în diferite formate de fișiere; CSV, JSON și XML, pentru a numi câteva.
Scrapy este unul dintre numeroasele motive pentru care Python este cel mai bun limbaj de programare pentru oricine se interesează de web scraping. Configurarea primului tău proiect Scrapy poate dura ceva timp, mai ales dacă nu aveți experiență cu clasele și cadrele Python. Fluxul de lucru al lui Scrapy este separat în mai multe fișiere, iar pentru începători, aceasta ar putea fi o complexitate nesolicitată.
4. Seleniu
Dacă doriți să creați conținut dinamic, redat prin JavaScript, atunci Selenium este ceea ce aveți nevoie. Ca cadru de testare web multiplatformă, Selenium vă ajută să redați HTML, CSS și JavaScript și să extrageți ceea ce este necesar. De asemenea, puteți imita interacțiunile reale ale utilizatorilor prin codificarea acțiunilor de la tastatură și mouse, ceea ce schimbă complet jocul.
Selenium generează o instanță de browser folosind driverul web și încarcă pagina. Unele browsere populare acceptate de Selenium sunt Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari și Internet Explorer. Folosește locatoare CSS și XPath, similare selectoarelor Scrapy, pentru a găsi și extrage conținut din elementele HTML de pe pagină.
Dacă nu aveți experiență cu Python, dar cunoașteți alte limbaje de programare, puteți utiliza Selenium cu C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby și Java.
Singura limitare este că, deoarece Selenium lansează un browser web în fundal, resursele necesare pentru a executa scraperul cresc semnificativ, în comparație cu Scrapy sau Beautiful Supp. Dar având în vedere caracteristicile suplimentare pe care seleniul le aduce la masă, este complet justificat.
5. urllib
Biblioteca Python urllib este un instrument simplu, dar esențial, pe care trebuie să îl aveți în arsenalul dvs. de scraping web. Vă permite să gestionați și să procesați adrese URL în scripturile dvs. Python.
O aplicație practică adecvată a urllib este modificarea URL-ului. Luați în considerare că răzuiți un site web cu mai multe pagini și că trebuie să modificați o parte a adresei URL pentru a ajunge la pagina următoare.
urllib vă poate ajuta să analizați adresa URL și să o împărțiți în mai multe părți, pe care apoi le puteți modifica și anula pentru a crea o nouă adresă URL. În timp ce folosirea unei biblioteci pentru a analiza șiruri poate părea exagerat, urllib este o salvare pentru oamenii care codifică scraper-uri web pentru distracție și nu doresc să intre în miezul structurilor de date.
De asemenea, dacă doriți să examinați robots.txt al unui site web, care este un fișier text care conține reguli de acces pentru crawler-ul Google și alte scrapers, urllib vă poate ajuta și cu asta. Este recomandat să urmați fișierul robots.txt al unui site web și să răzuiți numai paginile care sunt permise.
6. Biblioteci JSON, CSV și XML
Deoarece Beautiful Soup sau Selenium nu au caracteristici încorporate pentru a exporta datele, ai avea nevoie de o bibliotecă Python pentru exportați datele într-un JSON, CSV sau XML. Din fericire, există o multitudine de biblioteci pe care le puteți face pentru a realiza acest lucru, iar cele mai de bază sunt recomandate, și anume json, csv și xml pentru fișierele JSON, CSV și, respectiv, XML.
Astfel de biblioteci vă permit să creați un fișier, să adăugați date la acesta și apoi, în cele din urmă, să exportați fișierul pe stocarea locală sau pe serverul de la distanță.
7. Supa mecanică
Supa mecanică? Este aceasta o fraudă ieftină de Beautiful Supp? Nu. Inspirat de Mecanizează și pe baza solicitărilor Python și a Beautiful Soup, MechanicalSoup vă ajută să automatizați comportamentul uman și să extrageți date dintr-o pagină web. O poți considera la jumătatea distanței dintre Beautiful Supp și Selenium. Singura captură? Nu se ocupă de JavaScript.
Deși numele sunt similare, sintaxa și fluxul de lucru ale MechanicalSoup sunt extrem de diferite. Creați o sesiune de browser folosind MechanicalSoup și când pagina este descărcată, utilizați metodele Beautiful Soup, cum ar fi găsi() și Găsiți toate() pentru a extrage date din documentul HTML.
O altă caracteristică impresionantă a MechanicalSoup este că vă permite să completați formulare folosind un script. Acest lucru este util în special atunci când trebuie să introduceți ceva într-un câmp (o bară de căutare, de exemplu) pentru a ajunge la pagina pe care doriți să o răzuiți. Gestionarea cererilor de la MechanicalSoup este magnifică, deoarece poate gestiona automat redirecționările și poate urmări link-uri dintr-o pagină, economisindu-vă efortul de a codifica manual o secțiune pentru a face asta.
Deoarece se bazează pe Beautiful Soup, există o suprapunere semnificativă a dezavantajelor ambelor biblioteci. De exemplu, nicio metodă încorporată pentru a gestiona ieșirea datelor, rotația proxy-ului și redarea JavaScript. Singura problemă Beautiful Soup pe care MechanicalSoup a remediat este suportul pentru gestionarea cererilor, care a fost rezolvată prin codificarea unui wrapper pentru biblioteca de solicitări Python.
Web Scraping în Python a fost mai ușoară
Python este un limbaj de programare puternic pentru scraping web, fără îndoială, dar instrumentele utilizate sunt doar o parte a problemei. Cea mai importantă problemă cu care se confruntă oamenii atunci când codează un scraper este învățarea ierarhiei documentelor HTML.
Înțelegerea structurii unei pagini web și cunoașterea cum să localizați rapid un element este o necesitate dacă doriți să dezvoltați web scrapers avansate.
