Che cos'è il web scraping e perché utilizzare Web String?

I siti Web sono carichi di dati preziosi e l'acquisizione di dati comporta un complesso processo di copia e incolla manuale delle informazioni o di adesione al formato utilizzato dall'azienda, indipendentemente dalla sua compatibilità con il sistema degli utenti. È qui che entra in gioco il web scraping.

Web scraping: che cos'è?

Il Web Scraping è il processo di estrazione e analisi dei dati da un sito Web che a sua volta viene convertito in un formato che lo rende pieno di risorse per gli utenti.

Sebbene il web scraping possa essere eseguito manualmente, il processo diventa complesso e noioso quando viene coinvolta una grande quantità di dati grezzi. È qui che entrano in vigore gli strumenti di scraping web automatizzati in quanto sono più veloci, efficienti e relativamente economici.

I Web Scraper sono dinamici nelle loro caratteristiche e funzioni poiché la loro utilità varia in base alle configurazioni e alle forme dei siti Web. Impara la scienza dei dati dalle migliori università di upGrad per comprendere vari concetti e metodi di scienza dei dati.

Come Web Scrape dati utili?

Il processo di web scraping inizia fornendo agli utenti uno o più URL. Gli strumenti di scraping generano un codice HTML per la pagina Web che deve essere eliminata.

Il raschietto quindi estrae tutti i dati disponibili sulla pagina Web o solo le porzioni selezionate della pagina, a seconda delle esigenze dell'utente.

I dati estratti vengono quindi convertiti in un formato utilizzabile.

Perché alcuni siti Web non consentono il web scraping?

Alcuni siti Web impediscono palesemente ai propri utenti di raschiare i propri dati. Ma perché? Ecco i motivi per cui:

1. Per proteggere i propri dati sensibili: Google Maps, ad esempio, non consente agli utenti di ottenere risultati più rapidi se le query sono troppe.
2. Per evitare arresti anomali frequenti: il server di un sito Web potrebbe arrestarsi in modo anomalo o rallentare se inondato da richieste simili poiché consumano molta larghezza di banda.

Diverse categorie di web scraper

I web scraper differiscono l'uno dall'altro per molti aspetti. Sono in uso quattro tipi di web scraper.

1. Precostruito o autocostruito
2. Estensioni del browser
3. Interfaccia utente (UI)
4. Cloud e locale

1. Raschiatori web autocostruiti

Costruire un web scraper è così semplice che chiunque può farlo. Tuttavia, la conoscenza della gestione degli strumenti di raschiatura può essere acquisita solo se l'utente è esperto di programmazione avanzata.

Molti web scraper autocostruiti sono disponibili per coloro che non sono esperti nella programmazione. Questi strumenti predefiniti possono essere scaricati e utilizzati immediatamente. Alcuni di questi strumenti sono dotati di funzionalità avanzate come la pianificazione di Scrape, l'esportazione di fogli di Google, JSON e così via.

2. Estensioni del browser

Due forme di web scraper ampiamente utilizzate sono le estensioni del browser e il software per computer. Le estensioni del browser sono programmi che possono essere collegati al browser come Firefox o Google Chrome. Le estensioni sono semplici da eseguire e possono essere facilmente unite nei browser. Possono essere utilizzati per l'analisi dei dati solo se inseriti all'interno del browser e le funzionalità avanzate posizionate all'esterno del browser non possono essere implementate utilizzando le estensioni scraper.

Per alleviare tale limitazione, è possibile utilizzare il software di scraping installandolo sul computer. Sebbene non sia semplice come le estensioni, le funzionalità avanzate possono essere implementate senza limitazioni del browser.

3. Interfaccia utente (UI)

I web scraper si differenziano per i requisiti dell'interfaccia utente. Mentre alcuni richiedono solo una singola interfaccia utente e riga di comando, altri potrebbero richiedere un'interfaccia utente completa in cui un intero sito Web viene fornito all'utente per consentire loro di raschiare i dati richiesti con un solo clic.

Alcuni strumenti di scraping web consentono di visualizzare suggerimenti e messaggi di aiuto tramite l'interfaccia utente per aiutare l'utente a comprendere ogni funzionalità fornita dal software.

4. Cloud o locale

Gli scraper locali vengono eseguiti sul computer alimentando le sue risorse e la connessione a Internet. Questo ha lo svantaggio di rallentare il computer quando i raschiatori sono in uso. Influisce anche sui limiti di dati dell'ISP quando viene eseguito su molti URL.

Al contrario, gli strumenti di scraping basati su cloud vengono eseguiti su un server esterno fornito dall'azienda che sviluppa gli scraper. Ciò garantisce di liberare risorse del computer e gli utenti possono lavorare su altre attività mentre raschiano contemporaneamente. Gli utenti ricevono una notifica una volta completato lo scraping.

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Web scraping utilizzando diversi metodi

I quattro metodi di web scraping ampiamente utilizzati sono:

1. Analisi dei dati dal Web utilizzando metodi di stringa
2. Analisi dei dati mediante espressioni regolari
3. Estrazione dei dati utilizzando il parser HTML
4. Raschiare i dati interagendo con componenti di altri siti web.

Analisi dei dati dal Web utilizzando metodi di stringa

• Questa tecnica procura i dati dai siti Web utilizzando metodi di stringa. Per cercare i dati desiderati dai testi HTML, è possibile utilizzare lo strumento trova (). Utilizzando questo strumento, il tag del titolo può essere ottenuto dal sito web.
• Se l'indice del primo e dell'ultimo carattere del titolo è noto, è possibile utilizzare una sezione di stringa per raschiare il titolo.
• Lo strumento. find() restituirà la prima occorrenza della sottostringa, quindi è possibile ottenere l'indice del tag <title> iniziale utilizzando la stringa ” <title> per ottenere. trovare ().
• Il dato di interesse è l'indice del titolo e non l'indice del <titolo>. Per ottenere un indice per la prima lettera del titolo, è possibile aggiungere all'indice del titolo la lunghezza della stringa “<titolo>.
• Ora, per ottenere l'indice della parte finale </title>, è possibile utilizzare la stringa "</title>".
• Ora che è stata ottenuta la prima parte e la chiusura del titolo, l'intero titolo può essere analizzato tagliando la stringa HTML. Ecco il programma per farlo:

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

>>> pagina = urlopen(url)

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

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

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> titolo = html[indice_inizio:indice_fine]

>>> titolo

'\n<testa>\n<titolo >Profilo: Poseidone'

Notare la presenza di codice HTML nel titolo.

Analisi dei dati utilizzando le espressioni regolari

• Le espressioni regolari, note anche come espressioni regolari, sono modelli utilizzati per cercare un testo all'interno di una stringa. I parser di espressioni regolari sono supportati da Python attraverso il suo modulo re.
• Per iniziare con l'analisi delle espressioni regolari, è necessario importare prima il modulo re. I caratteri speciali chiamati metacaratteri vengono utilizzati nelle espressioni regolari per citare diversi modelli.
• Ad esempio, il carattere speciale asterisco (*) viene utilizzato per denotare 0.
• Di seguito è riportato un esempio dell'utilizzo di findall() per cercare il testo all'interno di una stringa.

>>> ri. trova tutto ("xy*, "ac")

['corrente alternata']

• In questo programma Python, il primo argomento e il secondo argomento denotano rispettivamente l'espressione regolare e la stringa da controllare. Il modello "xy* z" corrisponderà a qualsiasi parte della stringa che inizia con "x" e termina con "z". Lo strumento ri. findall() restituisce un elenco che contiene tutte le corrispondenze.
• La stringa "xz" corrisponde a questo modello e quindi viene inserita nell'elenco.
• Un punto(.) può essere utilizzato per rappresentare qualsiasi singolo carattere in un'espressione regolare.

Estrazione dei dati utilizzando il parser HTML

Sebbene le espressioni regolari siano efficaci nella corrispondenza dei modelli, un parser HTML progettato esclusivamente per raschiare le pagine HTML è più comodo e veloce. La libreria zuppa è più ampiamente utilizzata per questo scopo.

• Il primo passo nell'analisi HTML è l'installazione di una bella zuppa eseguendo:

$ python3 -m pip install beautifulsoup4.

I dettagli dell'installazione possono essere visualizzati utilizzando Run pip. Ecco il programma per creare il bellissimo oggetto zuppa:

importare ri

da urllib.request import urlopen

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

pagina = urlopen(url)

html = page.read().decode(“utf-8”)

modello = “<titolo.*?>.*?</titolo.*?>”

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

title = match_results.group()

title = re.sub(“<.*?>”, “”, title) # Rimuove i tag HTML

stampa (titolo)

• Esegui il programma per una bella zuppa usando Python. Il programma aprirà l'URL richiesto, leggerà i testi HTML dalla pagina Web come una stringa e lo delegherà alla variabile HTML. Di conseguenza, viene generato un bellissimo oggetto soup che viene assegnato alla variabile soup.
• Il bellissimo oggetto soup viene generato con due argomenti. Il primo argomento ha l'HTML da raschiare e il secondo argomento ha la stringa “html. parser” che rappresenta il parser HTML di Python.

Raschiare i dati interagendo con componenti di altri siti web.

Il modulo “url lib” serve per ottenere i contenuti di una pagina web. A volte i contenuti non vengono visualizzati completamente e alcuni contenuti nascosti diventano inaccessibili.

• La libreria Python non ha opzioni per interagire direttamente con le pagine web. A questo scopo è possibile utilizzare un pacchetto di terze parti come Mechanical Soup.
• The Mechanical soup installa un browser headless, un browser senza interfaccia utente grafica (interfaccia utente). Questo browser può essere controllato da programmi Python.
• Per installare Mechanical soup, esegui il seguente programma Python.

$ python3 -m pip install MechanicalSoup

• Lo strumento pip mostra i dettagli del pacchetto installato.

Scopo del web scraping

L'elenco seguente mostra gli scopi comuni per i quali viene eseguito il web scraping.

1. Raschiare i dettagli dei prezzi delle azioni e caricarli nell'app API.
2. Procurati i dati dalle pagine gialle per creare lead.
3. Raschiare i dati da un cercatore di negozi per identificare sedi di attività commerciali efficaci.
4. Raschiare le informazioni sui prodotti di Amazon o di altre piattaforme per analizzare i concorrenti.
5. Raccogliere dati sugli sport per scommesse o intrattenimento.
6. Analisi dei dati sulla finanza per lo studio e la ricerca del mercato.

Conclusione

I dati sono ovunque e non mancano i dati pieni di risorse. Il processo di conversione dei dati grezzi in un formato utilizzabile è diventato semplice e veloce con l'avvento delle nuove tecnologie sul mercato. La libreria standard di Python offre un'ampia varietà di strumenti per il web scraping, ma quelli offerti da PyPI semplificano il processo. Lo scraping dei dati può essere utilizzato per creare molti incarichi entusiasmanti, ma è particolarmente importante rispettare la privacy e le condizioni dei siti Web e assicurarsi di non sovraccaricare il server con un traffico enorme.

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