Co to jest drapanie stron internetowych i dlaczego warto korzystać z ciągu internetowego?

Strony internetowe są ładowane cennymi danymi, a pozyskiwanie danych wiąże się ze złożonym procesem ręcznego kopiowania i wklejania informacji lub trzymania się formatu używanego przez firmę — niezależnie od jego kompatybilności z systemem użytkowników. W tym miejscu pojawia się skrobanie sieci.

Skrobanie stron internetowych — co to jest?

Web Scraping to proces wydobywania i analizowania danych ze strony internetowej, które z kolei są konwertowane do formatu, który czyni ją zaradną dla użytkowników.

Chociaż web scraping można wykonać ręcznie, proces ten staje się złożony i żmudny, gdy w grę wchodzi duża ilość surowych danych. W tym miejscu zaczynają działać zautomatyzowane narzędzia do skrobania sieci, ponieważ są szybsze, wydajne i stosunkowo niedrogie.

Skrobaki internetowe są dynamiczne pod względem funkcji i funkcji, ponieważ ich użyteczność różni się w zależności od konfiguracji i form witryn internetowych. Ucz się nauki o danych od najlepszych uniwersytetów z upGrad, aby zrozumieć różne koncepcje i metody nauki o danych.

Jak zeskrobać przydatne dane z sieci?

Proces web scrapingu rozpoczyna się od dostarczenia użytkownikom jednego lub więcej adresów URL. Narzędzia do złomowania generują kod HTML dla strony internetowej, która musi zostać zeskrobana.

Następnie skrobak zbiera całe dane dostępne na stronie internetowej lub tylko wybrane fragmenty strony, w zależności od wymagań użytkownika.

Wyodrębnione dane są następnie konwertowane do użytecznego formatu.

Dlaczego niektóre strony internetowe nie zezwalają na skrobanie stron internetowych?

Niektóre strony internetowe rażąco blokują swoim użytkownikom pobieranie ich danych. Ale dlaczego? Oto powody, dla których:

1. Aby chronić ich wrażliwe dane: na przykład Mapy Google nie pozwalają użytkownikom uzyskać szybszych wyników, jeśli zapytań jest zbyt wiele.
2. Aby uniknąć częstych awarii: serwer witryny internetowej może ulec awarii lub spowolnić, jeśli zostanie zalany podobnymi żądaniami, ponieważ zużywają one dużo przepustowości.

Różne kategorie skrobaków internetowych

Skrobaki internetowe różnią się od siebie pod wieloma względami. Używane są cztery rodzaje skrobaków do wstęgi.

1. Gotowe lub zbudowane samodzielnie
2. Rozszerzenia przeglądarki
3. Interfejs użytkownika (UI)
4. Chmura i lokalnie

1. Własnoręcznie zbudowane skrobaki do wstęgi

Budowanie web scrapera jest tak proste, że każdy może to zrobić. Jednak wiedzę na temat obsługi narzędzi do skrobania można zdobyć tylko wtedy, gdy użytkownik jest dobrze zaznajomiony z zaawansowanym programowaniem.

Dostępnych jest wiele samodzielnie zbudowanych skrobaków internetowych dla tych, którzy nie są mocni w programowaniu. Te gotowe narzędzia można pobrać i używać od razu. Niektóre z tych narzędzi są wyposażone w zaawansowane funkcje, takie jak planowanie Scrape, eksport arkuszy Google, JSON i tak dalej.

2. Rozszerzenia przeglądarki

Dwie powszechnie stosowane formy web scraperów to rozszerzenia przeglądarki i oprogramowanie komputerowe. Rozszerzenia przeglądarki to programy, które można podłączyć do przeglądarki, takiej jak Firefox lub Google Chrome. Rozszerzenia są proste w obsłudze i można je łatwo łączyć z przeglądarkami. Można ich używać do analizowania danych tylko wtedy, gdy są umieszczone w przeglądarce, a zaawansowane funkcje umieszczone poza przeglądarką nie mogą być zaimplementowane za pomocą rozszerzeń skrobaka.

Aby złagodzić to ograniczenie, można użyć oprogramowania do scrapingu, instalując je na komputerze. Chociaż nie jest to tak proste jak rozszerzenia, zaawansowane funkcje można wdrażać bez żadnych ograniczeń przeglądarki.

3. Interfejs użytkownika (UI)

Skrobaki internetowe różnią się wymaganiami dotyczącymi interfejsu użytkownika. Podczas gdy niektóre wymagają tylko jednego interfejsu użytkownika i wiersza poleceń, inne mogą wymagać pełnego interfejsu użytkownika, w którym użytkownik otrzymuje całą witrynę, aby umożliwić mu zbieranie wymaganych danych jednym kliknięciem.

Niektóre narzędzia do skrobania stron internetowych mają możliwość wyświetlania wskazówek i komunikatów pomocy za pośrednictwem interfejsu użytkownika, aby pomóc użytkownikowi zrozumieć każdą funkcję zapewnianą przez oprogramowanie.

4. Chmura lub lokalnie

Lokalne skrobaki działają na komputerze, żywiąc się jego zasobami i łączem internetowym. Ma to tę wadę, że spowalnia komputer podczas używania skrobaków. Ma również wpływ na limity danych ISP, gdy jest uruchamiany na wielu adresach URL.

Wręcz przeciwnie, narzędzia do zgarniania w chmurze działają na zewnętrznym serwerze dostarczonym przez firmę, która opracowuje zgarniacze. Zapewnia to zwolnienie zasobów komputera, a użytkownicy mogą jednocześnie wykonywać inne zadania. Użytkownicy otrzymują powiadomienie po zakończeniu skrobania.

Uzyskaj certyfikat naukowy online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Skrobanie sieci różnymi metodami

Cztery szeroko stosowane metody web scrapingu to:

1. Parsowanie danych z sieci przy użyciu metod łańcuchowych
2. Parsowanie danych przy użyciu wyrażeń regularnych
3. Wyodrębnianie danych za pomocą parsera HTML
4. Pozyskiwanie danych poprzez interakcję z komponentami z innych stron internetowych.

Parsowanie danych z sieci przy użyciu metod łańcuchowych

• Ta technika pozyskuje dane ze stron internetowych za pomocą metod ciągów. Aby wyszukać żądane dane z tekstów HTML, można użyć narzędzia wyszukiwania (). Za pomocą tego narzędzia można uzyskać tag tytułowy ze strony internetowej.
• Jeśli znany jest indeks pierwszego i ostatniego znaku tytułu, można użyć wycinka ciągu do zeskrobania tytułu.
• Narzędzie. find() zwróci pierwsze wystąpienie podciągu, a następnie indeks początkowego tagu <title> można uzyskać za pomocą ciągu „<title> to get. znajdować ().
• Interesujące dane to indeks tytułu, a nie indeks <tytułu>. Aby uzyskać indeks dla pierwszej litery w tytule, do indeksu tytułu można dodać długość ciągu „<title>.
• Teraz, aby uzyskać indeks ostatniej części </title>, można użyć ciągu „</title>”.
• Teraz, gdy uzyskano pierwszą i zamykającą część tytułu, cały tytuł można przeanalizować, wycinając ciąg HTML. Oto program, który to zrobi:

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

>>> strona = urlopen(url)

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

>>> start_index = html.find(„<tytuł>”) + len(„<tytuł>”)

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> title = html[start_index:end_index]

>>> tytuł

'\n<głowa>\n<tytuł >Profil: Posejdon'

Zwróć uwagę na obecność kodu HTML w tytule.

Parsowanie danych przy użyciu wyrażeń regularnych

• Wyrażenia regularne, czyli wyrażenia regularne, to wzorce używane do wyszukiwania tekstu wewnątrz ciągu. Parsery wyrażeń regularnych są obsługiwane przez Pythona poprzez jego moduł re.
• Aby rozpocząć parsowanie wyrażeń regularnych, najpierw należy zaimportować moduł re. Znaki specjalne zwane metaznakami są używane w wyrażeniach regularnych do oznaczania różnych wzorców.
• Na przykład znak specjalny gwiazdka (*) jest używany do oznaczenia 0.
• Przykład użycia findall() do wyszukiwania tekstu w ciągu można zobaczyć poniżej.

>>> dot. findall („xy*, „ac”)

['ak']

• W tym programie Pythona pierwszy argument i drugi argument oznaczają odpowiednio wyrażenie regularne i ciąg do sprawdzenia. Wzór „xy* z” będzie pasował do dowolnej części ciągu, która zaczyna się od „x” i kończy na „z”. Narzędzie re. findall() zwraca listę zawierającą wszystkie dopasowania.
• Ciąg „xz” pasuje do tego wzorca i dlatego jest umieszczany na liście.
• Kropka (.) może służyć do reprezentowania dowolnego pojedynczego znaku w wyrażeniu regularnym.

Wyodrębnianie danych za pomocą parsera HTML

Chociaż wyrażenia regularne są skuteczne w dopasowywaniu wzorców, parser HTML zaprojektowany wyłącznie do skrobania stron HTML jest wygodniejszy i szybszy. Do tego celu najczęściej wykorzystuje się bibliotekę zup.

• Pierwszym krokiem w parsowaniu HTML jest zainstalowanie pięknej zupy poprzez uruchomienie:

$ python3 -m pip install beautifulsoup4.

Szczegóły instalacji można wyświetlić za pomocą polecenia Uruchom pip. Oto program do stworzenia pięknego obiektu zupy:

importuj ponownie

z urllib.request import urlopen

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

strona = urlopen(url)

html = page.read().decode(“utf-8”)

pattern = „<title.*?>.*?</title.*?>”

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

tytuł = dopasowanie_wyników.grupa()

title = re.sub(„<.*?>”, „”, tytuł) # Usuń tagi HTML

drukuj(tytuł)

• Uruchom program na piękną zupę za pomocą Pythona. Program otworzy wymagany adres URL, odczyta teksty HTML ze strony internetowej jako ciąg i przekaże go do zmiennej HTML. W rezultacie generowany jest piękny obiekt zupa, który jest przekazywany do zmiennej zupa.
• Piękny obiekt zupy jest generowany z dwóch argumentów. Pierwszy argument zawiera kod HTML do zeskrobania, a drugi argument zawiera ciąg „html. parser” reprezentujący parser HTML Pythona.

Pozyskiwanie danych poprzez interakcję z komponentami z innych stron internetowych.

Moduł „url lib” służy do pobierania zawartości strony internetowej. Czasami zawartość nie jest wyświetlana w całości, a niektóre ukryte treści stają się niedostępne.

• Biblioteka Pythona nie ma opcji bezpośredniej interakcji ze stronami internetowymi. W tym celu można użyć opakowania innej firmy, takiego jak Mechanical Soup.
• Zupa Mechanical instaluje przeglądarkę bez głowy, przeglądarkę bez graficznego interfejsu użytkownika (interfejsu użytkownika). Ta przeglądarka może być kontrolowana przez programy Pythona.
• Aby zainstalować zupę Mechanical, uruchom następujący program Pythona.

$ python3 -m pip install MechanicalSoup

• Narzędzie pip wyświetla szczegóły zainstalowanego pakietu.

Cel zgarniania sieci

Poniższa lista pokazuje typowe cele, dla których wykonuje się skrobanie sieci.

1. Zebranie szczegółów cen akcji i wczytanie ich do aplikacji API.
2. Pozyskiwanie danych z żółtych stron w celu tworzenia leadów.
3. Pozyskiwanie danych z wyszukiwarki sklepów w celu zidentyfikowania skutecznych lokalizacji biznesowych.
4. Pozyskiwanie informacji o produktach z Amazon lub innych platform w celu analizy konkurencji.
5. Pozyskiwanie danych o sporcie do zakładów lub rozrywki.
6. Parsowanie danych o finansach w celu studiowania i badania rynku.

Wniosek

Dane są wszędzie, a zaradnych danych nie brakuje. Proces konwersji surowych danych do formatu użytkowego stał się prosty i szybszy wraz z pojawieniem się na rynku nowych technologii. Standardowa biblioteka Pythona oferuje szeroką gamę narzędzi do skrobania sieci, ale te oferowane przez PyPI upraszczają ten proces. Scraping danych może być wykorzystany do tworzenia wielu ekscytujących zadań, ale szczególnie ważne jest poszanowanie prywatności i warunków witryn internetowych oraz upewnienie się, że serwer nie zostanie przeciążony ogromnym ruchem.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, zalecamy dołączenie do naszego 12-miesięcznego kursu Executive Program in Data Science z IIIT Bangalore, podczas którego zapoznasz się z uczeniem maszynowym, statystyką, EDA, analityką i innymi algorytmami ważnymi dla przetwarzanie danych. Dzięki kontaktowi z ponad 60 projektami, studiami przypadków i projektami zwieńczenia opanujesz cztery narzędzia i języki programowania, w tym Python, SQL i Tableau. Możesz również skorzystać z zalet uczenia się przez rówieśników, które upGrad oferuje uczniom, zapewniając dostęp do bazy ponad 40 000 uczniów.

Podczas ponad 40 sesji na żywo będziesz uczyć się od wiodących indyjskich ekspertów z wydziału i branży Data Science, którzy zapewnią również wsparcie zawodowe i doradztwo w zakresie 360 ​​stopni, które pomogą Ci znaleźć się w najlepszych wybranych firmach.