Semalt: Einführung in das Web-Scraping mit Scrapy und BeautifulSoup

Beim Web-Scraping werden Daten aus dem Netz extrahiert. Programmierer und Entwickler schreiben spezielle Apps, um Webseiten herunterzuladen und Daten daraus zu extrahieren. Manchmal können selbst die besten Web-Scraping- Techniken und -Software keine guten Ergebnisse garantieren. Daher ist es für uns unmöglich, Daten von einer großen Anzahl von Websites manuell zu extrahieren. Daher brauchen wir BeautifulSoup und Scrapy, um unsere Arbeit zu erledigen.

BeautifulSoup (HTML-Parser):

BeautifulSoup fungiert als leistungsstarker HTML-Parser. Dieses Python-Paket eignet sich zum Parsen von XML- und HTML-Dokumenten, einschließlich nicht offengelegter Tags. Es erstellt einen Analysebaum für analysierte Seiten und kann zum Extrahieren von Daten aus HTML-Dateien verwendet werden. BeautifulSoup ist sowohl für Python 2.6 als auch für Python 3 verfügbar. Es gibt es schon seit einiger Zeit und es können mehrere Daten-Scraping-Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden. Es extrahiert hauptsächlich Informationen aus HTML-Dokumenten, PDF-Dateien, Bildern und Videodateien. Um BeautifulSoup für Python 3 zu installieren, müssen Sie nur einen bestimmten Code einfügen und Ihre Arbeit in kürzester Zeit erledigen.

Sie können die Anforderungsbibliothek verwenden, um eine URL abzurufen und HTML daraus zu ziehen. Sie sollten sich daran erinnern, dass es in Form von Zeichenfolgen angezeigt wird. Dann müssen Sie HTML an BeautifulSoup übergeben. Es wandelt es in eine lesbare Form um. Sobald die Daten vollständig gelöscht sind, können Sie sie zur Offline-Verwendung direkt auf Ihre Festplatte herunterladen. Einige Websites und Blogs bieten APIs, und Sie können diese APIs verwenden, um einfach auf ihre Webdokumente zuzugreifen.

Scrapy:

Scrapy ist ein bekanntes Framework für Webcrawling- und Daten-Scraping-Aufgaben. Sie müssen OpenSSL und lxml installieren, um von dieser Python-Bibliothek zu profitieren. Mit Scrapy können Sie problemlos Daten von einfachen und dynamischen Websites extrahieren. Um zu beginnen, müssen Sie nur eine URL öffnen und den Speicherort der Verzeichnisse ändern. Sie sollten sicherstellen, dass die gescrapten Daten in einer eigenen Datenbank gespeichert sind. Sie können es auch innerhalb von Sekunden auf Ihre Festplatte herunterladen. Scrapy unterstützt CSS-Ausdrücke und XPath. Es hilft dabei, HTML-Dokumente bequem zu analysieren.

Diese Software erkennt automatisch die Datenmuster einer bestimmten Seite, zeichnet Daten auf, entfernt unnötige Wörter und kratzt sie gemäß Ihren Anforderungen. Scrapy kann verwendet werden, um Informationen sowohl von einfachen als auch von dynamischen Sites zu extrahieren. Es wird auch verwendet, um Daten von APIs direkt zu kratzen . Es ist bekannt für seine Technologie des maschinellen Lernens und seine Fähigkeit, Hunderte von Webseiten in einer Minute zu kratzen.

BeautifulSoup und Scrapy eignen sich für Unternehmen, Programmierer, Webentwickler, freiberufliche Autoren, Webmaster, Journalisten und Forscher. Sie benötigen lediglich grundlegende Programmierkenntnisse, um von diesen Python-Frameworks profitieren zu können. Wenn Sie keine Programmier- oder Codierungskenntnisse haben, können Sie Scrapy auf Ihre Festplatte herunterladen und sofort installieren. Nach der Aktivierung extrahiert dieses Tool Informationen von einer großen Anzahl von Webseiten, und Sie müssen die Daten nicht manuell kratzen. Sie müssen auch keine Programmierkenntnisse haben.