Інформаційний посібник із Semalt про те, як відірвати місця в Python

Важливість вилучення даних не можна ігнорувати! Існують різні способи, методи, методи та програмне забезпечення для отримання інформації з веб-сайтів. API та Python - це, мабуть, найкращі та найпотужніші методи збирання та скреблінгу даних .

Веб-скребкування в Python:

Веб-скребтування - це практика вилучення даних з різних веб-сторінок. Ця методика в основному фокусується на перетворенні необроблених або неструктурованих даних (формати HTML) в організовані (електронні таблиці та база даних). Ми можемо виконувати різні завдання зі скребтування веб-сторінок за допомогою бібліотек на основі Python.

Python - мова програмування високого рівня, створена Гідо ван Россумом. Він має автоматичну систему управління пам'яттю та динамічну систему для вилучення даних. Python підтримує різні парадигми програмування, такі як імперативні, процедурні, функціональні та об'єктно-орієнтовані.

Бібліотеки, необхідні для вилучення даних:

Ви можете знайти велику кількість бібліотек Python, які допомагають легко витягувати дані з веб-сайтів. Однак Urllib2 та BeautifulSoup - це дві відмінні бібліотеки або модулі, від яких можна отримати користь.

1. Urllib2:

Ця бібліотека Python використовується для отримання даних з різних URL-адрес. Він може визначати функції та класи сторінки та допомагає одночасно виконувати різні завдання зі скребки. Корисно витягувати інформацію з веб-сайтів за допомогою файлів cookie, автентифікації та переадресації.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup - це неймовірний спосіб витягувати дані з різних веб-сайтів та блогів. Він підходить програмістам, розробникам та кодерам і допомагає їм витягувати дані з таблиць, коротких абзаців, довгих абзаців, списків та діаграм. Після того, як дані будуть зібрані, ви можете використовувати фільтри BeautifulSoup, щоб поліпшити його якість. BeautifulSoup 4 - найкраща та найновіша версія для скребки веб-документів, HTML-сторінок та PDF-файлів.

Скребки HTML тексту з Python:

Окрім BeautifulSoup та Urllib2 є кілька варіантів скреблінгу HTML-тексту:

  • Скрапія
  • Механізувати
  • Скрепець

Виконуючи завдання зі скребкування веб-сторінок, важливо ознайомитися з тегами HTML. Ви можете дізнатися, як скребли інформацію з HTML-тексту та тегів HTML за допомогою BeautifulSoup та Python. Нижче описано кілька корисних тегів HTML:

  • HTML-посилання, визначені тегом <a>.
  • Таблиці HTML, визначені <Table> і <tr>. Рядки поділяються на різні шаблони даних за допомогою тег.
  • Список HTML починається з тегів <ul> (не упорядкований) та <ol> (упорядкований).

Висновок

Коди, написані в BeautifulSoup, більш надійні, ніж коди, написані в регулярних виразах. Таким чином, ви можете реалізувати коди BeautifulSoup, щоб легко скребкувати дані з основних та динамічних веб-сайтів. Якщо ви шукаєте підходящий інструмент, Scrap - це правильний варіант для вас. Це програмне забезпечення, засноване на Python, допомагає збирати, скреблювати та впорядковувати дані за лічені хвилини.