Was ist Web Scraping und warum Web String verwenden?

Websites werden mit wertvollen Daten geladen, und die Beschaffung von Daten erfordert einen komplexen Prozess des manuellen Kopierens der Informationen oder des Einhaltens des vom Unternehmen verwendeten Formats – unabhängig von seiner Kompatibilität mit dem System des Benutzers. Hier kommt Web Scraping ins Spiel.

Web Scraping – was ist das?

Web Scraping ist der Prozess des Auslesens und Analysierens von Daten von einer Website, die wiederum in ein Format konvertiert werden, das sie für die Benutzer einfallsreich macht.

Obwohl Web Scraping manuell durchgeführt werden kann, wird der Prozess komplex und langwierig, wenn eine große Menge an Rohdaten involviert ist. Hier kommen automatisierte Web-Scraping-Tools ins Spiel, da sie schneller, effizienter und relativ kostengünstig sind.

Web Scraper sind in ihren Merkmalen und Funktionen dynamisch, da ihre Nützlichkeit je nach Konfiguration und Form von Websites variiert. Lernen Sie Data Science von Top-Universitäten von upGrad, um verschiedene Konzepte und Methoden der Data Science zu verstehen.

Wie kann man nützliche Daten webscrapen?

Der Prozess des Web Scraping beginnt mit der Bereitstellung einer oder mehrerer URLs für die Benutzer. Scraping-Tools generieren einen HTML-Code für die Webseite, die verschrottet werden muss.

Der Scraper schöpft dann die gesamten auf der Webseite verfügbaren Daten oder nur die ausgewählten Teile der Seite aus, je nach Anforderung des Benutzers.

Die extrahierten Daten werden dann in ein nutzbares Format umgewandelt.

Warum erlauben einige Websites kein Web Scraping?

Einige Websites blockieren ihre Benutzer offenkundig daran, ihre Daten zu kratzen. Aber warum? Hier sind die Gründe dafür:

1. Um ihre sensiblen Daten zu schützen: Google Maps zum Beispiel erlaubt es den Benutzern nicht, schnellere Ergebnisse zu erhalten, wenn die Abfragen zu viele sind.
2. So vermeiden Sie häufige Abstürze: Der Server einer Website kann abstürzen oder langsamer werden, wenn er mit ähnlichen Anfragen überflutet wird, da diese viel Bandbreite verbrauchen.

Verschiedene Kategorien von Web Scrapern

Web Scraper unterscheiden sich in vielen Aspekten voneinander. Es werden vier Typen von Bahnschabern verwendet.

1. Vorgefertigt oder selbst gebaut
2. Browser-Erweiterungen
3. Benutzeroberfläche (UI)
4. Cloud & lokal

1. Selbstgebauter Web Scraper

Das Erstellen eines Web Scrapers ist so einfach, dass es jeder tun kann. Das Wissen über die Handhabung von Schabewerkzeugen kann jedoch nur erlangt werden, wenn der Benutzer mit fortgeschrittener Programmierung vertraut ist.

Für diejenigen, die nicht stark in der Programmierung sind, stehen viele selbstgebaute Web Scraper zur Verfügung. Diese vorgefertigten Tools können heruntergeladen und sofort verwendet werden. Einige dieser Tools sind mit erweiterten Funktionen wie Scrape-Planung, Google-Sheet-Export, JSON usw. ausgestattet.

2. Browsererweiterungen

Zwei weit verbreitete Formen von Web Scrapern sind Browsererweiterungen und Computersoftware. Browsererweiterungen sind Programme, die mit dem Browser wie Firefox oder Google Chrome verbunden werden können. Die Erweiterungen sind einfach auszuführen und können problemlos in Browser eingebunden werden. Sie können nur zum Analysieren von Daten verwendet werden, wenn sie im Browser platziert werden, und erweiterte Funktionen, die außerhalb des Browsers platziert werden, können nicht mit Scraper-Erweiterungen implementiert werden.

Um diese Einschränkung zu umgehen, kann Scraping-Software verwendet werden, indem sie auf dem Computer installiert wird. Obwohl es nicht so einfach ist wie Erweiterungen, können erweiterte Funktionen ohne Browsereinschränkungen implementiert werden.

3. Benutzeroberfläche (UI)

Web Scraper unterscheiden sich in ihren UI-Anforderungen. Während einige nur eine einzige Benutzeroberfläche und Befehlszeile benötigen, benötigen andere möglicherweise eine vollständige Benutzeroberfläche, in der dem Benutzer eine vollständige Website bereitgestellt wird, damit er die erforderlichen Daten mit einem einzigen Klick auslesen kann.

Einige Web-Scraping-Tools bieten die Möglichkeit, Tipps und Hilfemeldungen über die Benutzeroberfläche anzuzeigen, um dem Benutzer zu helfen, alle von der Software bereitgestellten Funktionen zu verstehen.

4. Cloud oder Lokal

Lokale Scraper laufen auf dem Computer, der sich von seinen Ressourcen und der Internetverbindung ernährt. Dies hat den Nachteil, dass der Computer verlangsamt wird, wenn die Scraper verwendet werden. Es wirkt sich auch auf die ISP-Datenobergrenzen aus, wenn es auf vielen URLs ausgeführt wird.

Im Gegensatz dazu laufen Cloud-basierte Scraping-Tools auf einem externen Server, der von dem Unternehmen bereitgestellt wird, das die Scraper entwickelt. Dies stellt sicher, dass Computerressourcen freigegeben werden, und die Benutzer können an anderen Aufgaben arbeiten, während sie gleichzeitig schaben. Die Benutzer erhalten eine Benachrichtigung, sobald das Scraping abgeschlossen ist.

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Web Scraping mit verschiedenen Methoden

Die vier weit verbreiteten Methoden des Web Scraping sind:

1. Analysieren von Daten aus dem Web mit String-Methoden
2. Analysieren von Daten mit regulären Ausdrücken
3. Extrahieren von Daten mit HTML-Parser
4. Scraping von Daten durch Interaktion mit Komponenten von anderen Websites.

Analysieren von Daten aus dem Web mit String-Methoden

• Diese Technik beschafft Daten von Websites mit String-Methoden. Um die gewünschten Daten aus HTML-Texten zu suchen, kann das Tool find() verwendet werden. Mit diesem Tool kann der Titel-Tag von der Website bezogen werden.
• Wenn der Index des ersten und letzten Zeichens des Titels bekannt ist, kann ein String-Slice verwendet werden, um den Titel zu schaben.
• Das Werkzeug. find () gibt das erste Vorkommen der Unterzeichenfolge zurück, und dann kann der Index des beginnenden <title>-Tags abgerufen werden, indem die Zeichenfolge ” <title> to get verwendet wird. finden ().
• Die interessierenden Daten sind der Titelindex und nicht der Index von <title>. Um einen Index für den Anfangsbuchstaben im Titel zu erhalten, kann dem Titelindex die Länge der Zeichenkette „<title>“ hinzugefügt werden.
• Um nun den Index des letzten Teils </title> zu erhalten, kann die Zeichenfolge „</title>“ verwendet werden.
• Nachdem der erste und abschließende Teil des Titels erhalten wurde, kann der gesamte Titel analysiert werden, indem der HTML-String zerschnitten wird. Hier ist das Programm dazu:

>>> url = „ http://olympus.realpython.org/profiles/poseidon “

>>> Seite = urlopen(url)

>>> html = page.read().decode(“utf-8”)

>>> start_index = html.find(“<title>”) + len(“<title>”)

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> title = html[start_index:end_index]

>>> Titel

'\n<Kopf>\n<Titel >Profil: Poseidon'

Beachten Sie das Vorhandensein von HTML-Code im Titel.

Analysieren von Daten mit regulären Ausdrücken

• Reguläre Ausdrücke, auch bekannt als Regexes, sind Muster, die zum Durchsuchen eines Textes in einer Zeichenfolge verwendet werden. Parser für reguläre Ausdrücke werden von Python über sein re-Modul unterstützt.
• Um mit dem Parsen regulärer Ausdrücke zu beginnen, sollte zuerst das re-Modul importiert werden. Sonderzeichen, sogenannte Metazeichen, werden in regulären Ausdrücken verwendet, um verschiedene Muster zu erwähnen.
• Beispielsweise wird das Sonderzeichen Sternchen (*) verwendet, um 0 zu bezeichnen.
• Ein Beispiel für die Verwendung von findall () zum Suchen von Text innerhalb einer Zeichenfolge ist unten zu sehen.

>>> bzgl. findall („xy*, „ac“)

['ac']

• In diesem Python-Programm bezeichnen das erste Argument und das zweite Argument den regulären Ausdruck bzw. die zu prüfende Zeichenkette. Das Muster „xy* z“ stimmt mit jedem Teil der Zeichenfolge überein, der mit „x“ beginnt und mit „z“ endet. Das Werkzeug re. findall() gibt eine Liste mit allen Übereinstimmungen zurück.
• Die Zeichenfolge „xz“ stimmt mit diesem Muster überein und wird daher in die Liste aufgenommen.
• Ein Punkt (.) kann verwendet werden, um jedes einzelne Zeichen in einem regulären Ausdruck darzustellen.

Extrahieren von Daten mit HTML-Parser

Obwohl reguläre Ausdrücke beim Abgleichen von Mustern effektiv sind, ist ein HTML-Parser, der ausschließlich zum Scrapen von HTML-Seiten entwickelt wurde, bequemer und schneller. Die Suppenbibliothek wird am häufigsten für diesen Zweck verwendet.

• Der erste Schritt beim HTML-Parsing ist die Installation von Beautiful Soup, indem Sie Folgendes ausführen:

$ python3 -m pip installiere beautifulsoup4.

Die Details der Installation können mit Run pip angezeigt werden. Hier ist das Programm zum Erstellen des schönen Suppenobjekts:

importieren re

aus urllib.request import urlopen

url = „http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus“

page = urlopen(url)

html = page.read().decode(“utf-8”)

Muster = „<Titel.*?>.*?</Titel.*?>“

match_results = re.search(pattern, html, re.IGNORECASE)

Titel = match_results.group()

title = re.sub(“<.*?>”, “”, title) # HTML-Tags entfernen

Druck (Titel)

• Führen Sie das Programm für schöne Suppe mit Python aus. Das Programm öffnet die benötigte URL, liest die HTML-Texte der Webseite als String und delegiert sie an die HTML-Variable. Als Ergebnis wird ein schönes Suppenobjekt generiert und der Suppenvariablen übergeben.
• Das schöne Suppenobjekt wird mit zwei Argumenten generiert. Das erste Argument hat den zu kratzenden HTML-Code, und das zweite Argument hat die Zeichenfolge „html. parser“, der den HTML-Parser von Python darstellt.

Scraping von Daten durch Interaktion mit Komponenten von anderen Websites.

Das Modul „url lib“ wird verwendet, um den Inhalt einer Webseite zu erhalten. Manchmal werden die Inhalte nicht vollständig angezeigt und auf einige versteckte Inhalte kann nicht mehr zugegriffen werden.

• Die Python-Bibliothek hat keine Optionen, um direkt mit Webseiten zu interagieren. Zu diesem Zweck kann ein Drittanbieterpaket wie Mechanical Soup verwendet werden.
• Die mechanische Suppe installiert einen kopflosen Browser, einen Browser ohne grafische Benutzeroberfläche (UI). Dieser Browser kann von Python-Programmen gesteuert werden.
• Um Mechanical Soup zu installieren, führen Sie das folgende Python-Programm aus.

$ python3 -m pip installiere MechanicalSoup

• Das Pip-Tool zeigt die Details des installierten Pakets an.

Zweck des Web Scraping

Die folgende Liste zeigt die allgemeinen Zwecke, für die Web Scraping durchgeführt wird.

1. Scraping der Details der Aktienkurse und Laden dieser in die API-App.
2. Beschaffen Sie Daten aus Gelben Seiten, um Leads zu erstellen.
3. Scraping von Daten aus einem Store Finder, um effektive Geschäftsstandorte zu identifizieren.
4. Scraping von Informationen zu den Produkten von Amazon oder anderen Plattformen zur Analyse von Wettbewerbern.
5. Auslesen von Sportdaten für Wetten oder Unterhaltung.
6. Analysieren von Finanzdaten zum Studieren und Erforschen des Marktes.

Fazit

Daten sind überall, und es gibt keinen Mangel an einfallsreichen Daten. Der Prozess der Konvertierung von Rohdaten in ein verwendbares Format ist mit dem Aufkommen neuer Technologien auf dem Markt einfacher und schneller geworden. Die Standardbibliothek von Python bietet eine Vielzahl von Tools für das Web Scraping, aber die von PyPI angebotenen vereinfachen den Prozess. Durch das Scraping von Daten können viele spannende Aufgaben erstellt werden, aber es ist besonders wichtig, die Privatsphäre und Bedingungen der Websites zu respektieren und sicherzustellen, dass der Server nicht mit riesigem Datenverkehr überlastet wird.

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