O que é Web Scraping e por que usar Web String?

Os sites são carregados com dados valiosos, e a obtenção de dados envolve um processo complexo de copiar e colar manualmente as informações ou aderir ao formato usado pela empresa — independentemente de sua compatibilidade com o sistema dos usuários. É aqui que entra a raspagem da web.

Web Scraping – O que é?

Web Scraping é o processo de coletar e analisar dados de um site que, por sua vez, é convertido em um formato que o torna engenhoso para os usuários.

Embora o web scraping possa ser feito manualmente, o processo se torna complexo e tedioso quando uma grande quantidade de dados brutos é envolvida. É aqui que as ferramentas automatizadas de web scraping entram em vigor, pois são mais rápidas, eficientes e relativamente baratas.

Os Web Scrapers são dinâmicos em seus recursos e funções, pois sua utilidade varia de acordo com as configurações e formas dos sites. Aprenda ciência de dados das melhores universidades do upGrad para entender vários conceitos e métodos de ciência de dados.

Como Web Scrape dados úteis?

O processo de web scraping começa com o fornecimento de um ou mais URLs aos usuários. As ferramentas de raspagem geram um código HTML para a página da Web que precisa ser descartada.

O raspador então coleta todos os dados disponíveis na página da web ou apenas as partes selecionadas da página, dependendo da necessidade do usuário.

Os dados extraídos são então convertidos em um formato utilizável.

Por que alguns sites não permitem web scraping?

Alguns sites bloqueiam descaradamente seus usuários de raspar seus dados. Mas por que? Aqui estão as razões do porquê:

1. Para proteger seus dados confidenciais: o Google Maps, por exemplo, não permite que os usuários obtenham resultados mais rápidos se as consultas forem muitas.
2. Para evitar travamentos frequentes: O servidor de um site pode travar ou ficar lento se inundado com solicitações semelhantes, pois consomem muita largura de banda.

Diferentes categorias de Web Scrapers

Os raspadores da Web diferem uns dos outros em muitos aspectos. Quatro tipos de raspadores de web estão em uso.

1. Pré-construído ou auto-construído
2. Extensões do navegador
3. Interface do usuário (IU)
4. Nuvem e local

1. Raspadores de web autoconstruídos

Construir um web scraper é tão simples que qualquer um pode fazê-lo. No entanto, o conhecimento de manuseio de ferramentas de raspagem só pode ser obtido se o usuário for bem versado em programação avançada.

Muitos web scrapers auto-construídos estão disponíveis para aqueles que não são fortes em programação. Essas ferramentas pré-criadas podem ser baixadas e usadas imediatamente. Algumas dessas ferramentas estão equipadas com recursos avançados, como agendamento de raspagem, exportação de planilhas do Google, JSON e assim por diante.

2. Extensões do navegador

Duas formas de web scrapers que são amplamente utilizadas são extensões de navegador e software de computador. Extensões de navegador são programas que podem ser conectados ao navegador, como Firefox ou Google Chrome. As extensões são simples de executar e podem ser facilmente mescladas em navegadores. Eles podem ser usados ​​para analisar dados somente quando colocados dentro do navegador, e recursos avançados colocados fora do navegador não podem ser implementados usando extensões de raspador.

Para aliviar essa limitação, o software de raspagem pode ser usado instalando-o no computador. Embora não seja tão simples quanto as extensões, os recursos avançados podem ser implementados sem nenhuma limitação do navegador.

3. Interface do usuário (IU)

Os raspadores da Web diferem em seus requisitos de interface do usuário. Enquanto alguns exigem apenas uma única interface do usuário e linha de comando, outros podem exigir uma interface do usuário completa na qual um site inteiro é fornecido ao usuário para permitir que ele colete os dados necessários em um único clique.

Algumas ferramentas de web scraping têm a possibilidade de exibir dicas e mensagens de ajuda através da Interface do Usuário para ajudar o usuário a entender todos os recursos fornecidos pelo software.

4. Nuvem ou Local

Raspadores locais rodam no computador alimentando-se de seus recursos e conexão com a internet. Isso tem a desvantagem de desacelerar o computador quando os raspadores estão em uso. Ele também afeta os limites de dados do ISP quando executado em muitos URLs.

Pelo contrário, as ferramentas de raspagem baseadas em nuvem são executadas em um servidor externo fornecido pela empresa que desenvolve os raspadores. Isso garante a liberação de recursos do computador, e os usuários podem trabalhar em outras tarefas enquanto simultaneamente raspam. Os usuários recebem uma notificação assim que a raspagem estiver concluída.

Obtenha a certificação de ciência de dados online das melhores universidades do mundo. Ganhe Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Web scraping usando métodos diferentes

Os quatro métodos de web scraping que são amplamente utilizados são:

1. Analisando dados da web usando métodos de string
2. Analisando dados usando expressões regulares
3. Extraindo dados usando o analisador HTML
4. Raspagem de dados interagindo com componentes de outros sites.

Analisando dados da web usando métodos de string

• Essa técnica obtém dados de sites usando métodos de string. Para pesquisar os dados desejados de textos HTML, a ferramenta find() pode ser usada. Usando esta ferramenta, a tag de título pode ser obtida no site.
• Se o índice do primeiro e do último caractere do título for conhecido, uma fatia de string pode ser usada para raspar o título.
• A ferramenta. find() retornará a primeira ocorrência de substring e, em seguida, o índice da tag <title> inicial pode ser obtido usando a string ” <title> para obter. encontrar ().
• O dado de interesse é o índice do título e não o índice do <título>. Para obter um índice para a primeira letra do título, o comprimento da string “<título> pode ser adicionado ao índice do título.
• Agora, para obter o índice da parte final </title>, a string “</title>” pode ser usada.
• Agora que a primeira e a parte final do título foram obtidas, todo o título pode ser analisado fatiando a string HTML. Aqui está o programa para fazer isso:

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

>>> página = urlopen(url)

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

>>> índice_inicial = html.find(“<título>”) + len(“<título>”)

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> título = html[start_index:end_index]

>>> título

'\n<head>\n<title >Perfil: Poseidon'

Observe a presença de código HTML no título.

Analisando dados usando expressões regulares

• Expressões regulares, também conhecidas como regexes, são padrões usados ​​para pesquisar um texto dentro de uma string. Os analisadores de expressão regular são suportados pelo Python por meio de seu módulo re.
• Para começar com a análise de expressão regular, o módulo re deve ser importado primeiro. Caracteres especiais chamados metacaracteres são usados ​​em expressões regulares para mencionar diferentes padrões.
• Por exemplo, o caractere especial asterisco (*) é usado para denotar 0.
• Um exemplo de uso de findall() para pesquisar texto em uma string pode ser visto abaixo.

>>> re. findall (“xy*, “ac”)

['ac']

• Neste programa python, o primeiro argumento e o segundo argumento denotam a expressão regular e a string a ser verificada, respectivamente. O padrão “xy* z” corresponderá a qualquer parte da string que comece com “x” e termine com “z”. A ferramenta re. findall() retorna uma lista que contém todas as correspondências.
• A string “xz” corresponde a esse padrão e, portanto, é colocada na lista.
• Um ponto(.) pode ser usado para representar qualquer caractere único em uma expressão regular.

Extraindo dados usando o analisador HTML

Embora as expressões regulares sejam eficazes na correspondência de padrões, um analisador HTML projetado exclusivamente para raspar páginas HTML é mais conveniente e rápido. A biblioteca de sopas é mais amplamente utilizada para esta finalidade.

• O primeiro passo na análise de HTML é instalar uma bela sopa executando:

$ python3 -m pip instale beautifulsoup4.

Os detalhes da instalação podem ser visualizados usando Run pip. Aqui está o programa para criar o belo objeto de sopa:

importar re

de urllib.request importar urlopen

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

página = urlopen(url)

html = page.read().decode(“utf-8”)

padrão = “<título.*?>.*?</título.*?>”

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

titulo = match_results.group()

title = re.sub(“<.*?>”, “”, title) # Remove tags HTML

imprimir(título)

• Execute o programa para uma bela sopa usando python. O programa abrirá a URL necessária, lerá os textos HTML da página da Web como uma string e a delegará à variável HTML. Como resultado, um belo objeto sopa é gerado e fornecido à variável sopa.
• O belo objeto de sopa é gerado com dois argumentos. O primeiro argumento tem o HTML a ser raspado e o segundo argumento tem a string “html. parser” que representa o analisador HTML do Python.

Raspagem de dados interagindo com componentes de outros sites.

O módulo “url lib” é usado para obter o conteúdo de uma página web. Às vezes, o conteúdo não é exibido completamente e alguns conteúdos ocultos ficam inacessíveis.

• A biblioteca Python não tem opções para interagir diretamente com páginas da web. Um pacote de terceiros como o Mechanical Soup pode ser usado para esta finalidade.
• A sopa mecânica instala um navegador headless, um navegador sem interface gráfica do usuário (interface do usuário). Este navegador pode ser controlado por programas python.
• Para instalar a sopa mecânica, execute o seguinte programa python.

$ python3 -m pip instalar MechanicalSoup

• A ferramenta pip exibe os detalhes do pacote instalado.

Objetivo da raspagem da web

A lista a seguir mostra os propósitos comuns para os quais o web scraping é feito.

1. Raspar os detalhes dos preços das ações e carregá-los no aplicativo da API.
2. Adquira dados de páginas amarelas para criar leads.
3. Raspagem de dados de um localizador de lojas para identificar locais de negócios eficazes.
4. Raspagem de informações sobre os produtos da Amazon ou outras plataformas para análise de concorrentes.
5. Coletar dados sobre esportes para apostas ou entretenimento.
6. Análise de dados sobre finanças para estudar e pesquisar o mercado.

Conclusão

Os dados estão em toda parte e não há escassez de dados engenhosos. O processo de conversão de dados brutos em um formato utilizável tornou-se simples e rápido com o advento de novas tecnologias no mercado. A biblioteca padrão do Python oferece uma ampla variedade de ferramentas para web scraping, mas as oferecidas pelo PyPI simplificam o processo. A extração de dados pode ser usada para criar muitas tarefas interessantes, mas é particularmente importante respeitar a privacidade e as condições dos sites e certificar-se de não sobrecarregar o servidor com muito tráfego.

Se você quiser aprender mais sobre ciência de dados, recomendamos que você participe do curso de 12 meses do Programa Executivo em Ciência de Dados do IIIT Bangalore, onde você se familiarizará com aprendizado de máquina, estatística, EDA, análise e outros algoritmos importantes para processando dados. Com exposição a mais de 60 projetos, estudos de caso e projetos fundamentais, você dominará quatro ferramentas e linguagens de programação, incluindo Python, SQL e Tableau. Você também pode se beneficiar da vantagem de aprendizado entre pares que o upGrad oferece aos alunos, fornecendo acesso a uma base de mais de 40.000 alunos.

Você aprenderá com os principais professores e especialistas do setor de Ciência de Dados da Índia durante o curso de mais de 40 sessões ao vivo, que também fornecerão suporte e aconselhamento profissional 360° para ajudá-lo a ser colocado nas principais empresas de sua escolha.