Ce este Web Scraping și de ce să folosiți Web String?

Site-urile web sunt încărcate cu date valoroase, iar procurarea datelor implică un proces complex de copiere-lipire manuală a informațiilor sau de aderare la formatul utilizat de companie – indiferent de compatibilitatea acestuia cu sistemul utilizatorilor. Aici intervine web scraping.

Web Scraping - Ce este?

Web Scraping este procesul de extragere și analizare a datelor de pe un site web care, la rândul său, este convertit într-un format care îl face plin de resurse pentru utilizatori.

Deși web scraping se poate face manual, procesul devine complex și obositor atunci când este implicată o cantitate mare de date brute. Aici intră în vigoare instrumentele automate de scraping web, deoarece sunt mai rapide, eficiente și relativ ieftine.

Web Scrapers sunt dinamice în caracteristicile și funcțiile lor, deoarece utilitatea lor variază în funcție de configurațiile și formele site-urilor web. Învață știința datelor de la universități de top de la upGrad pentru a înțelege diferite concepte și metode de știință a datelor.

Cum să răzuiți datele utile pe web?

Procesul de web scraping începe cu furnizarea utilizatorilor cu una sau mai multe adrese URL. Instrumentele de răzuire generează un cod HTML pentru pagina web care trebuie eliminată.

Apoi racleta scoate toate datele disponibile pe pagina web sau numai porțiunile selectate ale paginii, în funcție de cerințele utilizatorului.

Datele extrase sunt apoi convertite într-un format utilizabil.

De ce unele site-uri web nu permit web scraping?

Unele site-uri web își blochează în mod flagrant utilizatorii să nu le răzuie datele. Dar de ce? Iată motivele pentru care:

1. Pentru a-și proteja datele sensibile: Google Maps, de exemplu, nu permite utilizatorilor să obțină rezultate mai rapide dacă interogările sunt prea multe.
2. Pentru a evita blocările frecvente: serverul unui site web se poate bloca sau încetini dacă este inundat de solicitări similare, deoarece consumă multă lățime de bandă.

Diferite categorii de Web Scrapers

Web scrapers diferă între ele în multe aspecte. Sunt utilizate patru tipuri de raclete web.

1. Pre-construit sau auto-construit
2. Extensii de browser
3. Interfață cu utilizatorul (UI)
4. Cloud și local

1. Raclete web auto-construite

Construirea unui răzuitor web este atât de simplă încât oricine o poate face. Cu toate acestea, cunoștințele despre manipularea instrumentelor de răzuit pot fi obținute numai dacă utilizatorul este bine versat cu programarea avansată.

O mulțime de răzuitoare web auto-construite sunt disponibile pentru cei care nu sunt puternici în programare. Aceste instrumente pre-construite pot fi descărcate și utilizate imediat. Unele dintre aceste instrumente sunt echipate cu funcții avansate, cum ar fi programarea Scrape, exportul de foi Google, JSON și așa mai departe.

2. Extensii browser

Două forme de web scrapers care sunt utilizate pe scară largă sunt extensiile de browser și software-ul de calculator. Extensiile de browser sunt programe care pot fi conectate la browser precum Firefox sau Google Chrome. Extensiile sunt ușor de rulat și pot fi îmbinate cu ușurință în browsere. Ele pot fi utilizate pentru analizarea datelor numai atunci când sunt plasate în interiorul browserului, iar funcțiile avansate plasate în afara browserului nu pot fi implementate folosind extensii scraper.

Pentru a atenua această limitare, software-ul de scraping poate fi utilizat instalându-l pe computer. Deși nu este la fel de simplu ca extensiile, funcțiile avansate pot fi implementate fără limitări ale browserului.

3. Interfață cu utilizatorul (UI)

Web scrapers diferă în ceea ce privește cerințele de UI. În timp ce unii necesită doar o singură interfață de utilizare și linie de comandă, alții pot necesita o interfață de utilizare completă în care un întreg site web este furnizat utilizatorului pentru a le permite să răzuiască datele necesare cu un singur clic.

Unele instrumente de scraping web au posibilitatea de a afișa sfaturi și mesaje de ajutor prin intermediul interfeței cu utilizatorul pentru a ajuta utilizatorul să înțeleagă fiecare caracteristică oferită de software.

4. Cloud sau Local

Scraperele locale rulează pe computer hrănindu-se cu resursele și conexiunea la internet. Acest lucru are dezavantajul de a încetini computerul atunci când răzuitoarele sunt în uz. De asemenea, afectează limitele de date ale ISP-ului atunci când sunt făcute să ruleze pe mai multe adrese URL.

Dimpotrivă, instrumentele de scraping bazate pe cloud rulează pe un server off-site furnizat de compania care dezvoltă scraper-urile. Acest lucru asigură eliberarea resurselor computerului, iar utilizatorii pot lucra la alte sarcini în timp ce răzuiesc simultan. Utilizatorii primesc o notificare odată ce răzuirea este completă.

Obțineți certificare online în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Web scraping folosind diferite metode

Cele patru metode de scraping web care sunt utilizate pe scară largă sunt:

1. Analizarea datelor de pe web folosind metode cu șiruri
2. Analizarea datelor folosind expresii regulate
3. Extragerea datelor folosind parserul HTML
4. Scraping date prin interacțiunea cu componente de pe alte site-uri web.

Analizarea datelor de pe web folosind metode cu șiruri

• Această tehnică obține date de pe site-uri web folosind metode cu șiruri. Pentru a căuta datele dorite din texte HTML, se poate folosi instrumentul de căutare (). Folosind acest instrument, eticheta de titlu poate fi obținută de pe site.
• Dacă se cunoaște indexul primului și ultimului caracter al titlului, se poate folosi o porțiune de șir pentru a răzui titlul.
• Unealta. find () va returna prima apariție a subșirului, iar apoi indexul etichetei de pornire <title> poate fi obținut folosind șirul ” <title> pentru a obține. găsi ().
• Datele de interes sunt indexul titlului și nu indexul <titlului>. Pentru a obține un index pentru prima literă din titlu, lungimea șirului „<titlu> poate fi adăugată la indexul titlului.
• Acum, pentru a obține indexul părții finale </title>, poate fi folosit șirul „</title>”.
• Acum că prima și cea de închidere a titlului este obținută, întregul titlu poate fi analizat prin tăierea șirului HTML. Iată programul pentru a face acest lucru:

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

>>> pagina = urlopen(url)

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

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

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> titlu = html[start_index:end_index]

>>> titlu

„\n<head>\n<title >Profil: Poseidon”

Observați prezența codului HTML în titlu.

Analizarea datelor folosind expresii regulate

• Expresiile regulate, alias regexe, sunt modele care sunt folosite pentru căutarea unui text în interiorul unui șir. Analizatorii de expresii regulate sunt acceptați de Python prin modulul său re.
• Pentru a începe cu analizarea expresiilor regulate, modulul re ar trebui importat mai întâi. Caracterele speciale numite metacaractere sunt folosite în expresiile regulate pentru a menționa diferite modele.
• De exemplu, caracterul special asteriscul (*) este folosit pentru a indica 0.
• Un exemplu de utilizare a findall () pentru a căuta text într-un șir poate fi văzut mai jos.

>>> re. findall („xy*, „ac”)

['ac']

• În acest program python, primul argument și al doilea argument denotă expresia regulată și respectiv șirul care trebuie verificat. Modelul „xy* z” se va potrivi cu orice porțiune a șirului care începe cu „x” și se termină cu „z”. Instrumentul re. findall () returnează o listă care conține toate potrivirile.
• Șirul „xz” se potrivește cu acest model și astfel este plasat în listă.
• Un punct(.) poate fi folosit pentru a reprezenta orice caracter într-o expresie regulată.

Extragerea datelor folosind parserul HTML

Deși expresiile regulate sunt eficiente în potrivirea tiparelor, un parser HTML conceput exclusiv pentru a răzui pagini HTML este mai convenabil și mai rapid. Biblioteca de ciorbe este cea mai utilizată în acest scop.

• Primul pas în analiza HTML este instalarea unei supe frumoase prin rularea:

$ python3 -m pip install beautifulsoup4.

Detaliile instalării pot fi vizualizate utilizând Run pip. Iată programul pentru a crea frumosul obiect supă:

import re

din urllib.request import urlopen

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

pagina = urlopen(url)

html = page.read().decode(„utf-8”)

model = „<titlu.*?>.*?</titlu.*?>”

match_results = cercetare.căutare(model, html, re.IGNORECASE)

titlu = match_results.group()

titlu = re.sub(„<.*?>”, „”, titlu) # Eliminați etichetele HTML

print(titlu)

• Rulați programul pentru supă frumoasă folosind python. Programul va deschide adresa URL necesară, va citi textele HTML de pe pagina web ca șir și o va delega variabilei HTML. Ca rezultat, un obiect supă frumos este generat și este dat variabilei supă.
• Frumosul obiect supă este generat cu două argumente. Primul argument are codul HTML de răzuit, iar al doilea argument are șirul „html. parser” care reprezintă analizatorul HTML al lui Python.

Scraping date prin interacțiunea cu componente de pe alte site-uri web.

Modulul ”url lib” este folosit pentru a obține conținutul unei pagini web. Uneori, conținutul nu este afișat complet, iar unele conținuturi ascunse devin inaccesibile.

• Biblioteca Python nu are opțiuni pentru a interacționa direct cu paginile web. În acest scop, poate fi folosit un pachet terță parte, cum ar fi Supa mecanică.
• Supa mecanică instalează un browser fără cap, un browser fără interfață grafică (User Interface). Acest browser poate fi controlat de programele Python.
• Pentru a instala Mechanical soup, rulați următorul program Python.

$ python3 -m pip install MechanicalSoup

• Instrumentul pip afișează detaliile pachetului instalat.

Scopul web scraping

Următoarea listă arată scopurile comune pentru care se face scrapingul web.

1. Încărcarea detaliilor prețurilor acțiunilor și încărcarea lor în aplicația API.
2. Obțineți date din paginile galbene pentru a crea clienți potențiali.
3. Recuperarea datelor dintr-un instrument de căutare a unui magazin pentru a identifica locațiile eficiente ale afacerii.
4. Scraping informații despre produsele de pe Amazon sau alte platforme pentru analiza concurenților.
5. Culegere de date despre sport pentru pariuri sau divertisment.
6. Analizarea datelor privind finanțele pentru studiul și cercetarea pieței.

Concluzie

Datele sunt peste tot și nu lipsesc datele cu resurse. Procesul de conversie a datelor brute într-un format utilizabil a devenit simplu și mai rapid odată cu apariția noilor tehnologii pe piață. Biblioteca standard Python oferă o mare varietate de instrumente pentru web scraping, dar cele oferite de PyPI simplifică procesul. Datele de scraping pot fi folosite pentru a crea multe sarcini interesante, dar este deosebit de important să respectați confidențialitatea și condițiile site-urilor web și să vă asigurați că nu supraîncărcați serverul cu trafic uriaș.

Dacă doriți să aflați mai multe despre știința datelor, vă recomandăm să vă alăturați programului nostru executiv de 12 luni în cursul de știință a datelor de la IIIT Bangalore, unde vă veți familiariza cu învățarea automată, statistici, EDA, analiză și alți algoritmi importanți pentru date de procesare. Cu expunerea la peste 60 de proiecte, studii de caz și proiecte capstone, veți stăpâni patru instrumente și limbaje de programare, inclusiv Python, SQL și Tableau. De asemenea, veți beneficia de avantajul peer-learning pe care upGrad îl oferă studenților, oferind acces la o bază de cursanți de peste 40.000.

Veți învăța de la cei mai importanți experți din industrie și facultăți de știință a datelor din India pe parcursul a peste 40 de sesiuni live, care vă vor oferi, de asemenea, asistență și consiliere în carieră la 360° pentru a vă ajuta să fiți plasat în companiile de top alese de dvs.