Что такое веб-скрейпинг и зачем использовать веб-строку?

Веб-сайты загружены ценными данными, а получение данных включает в себя сложный процесс ручного копирования и вставки информации или соблюдения формата, используемого компанией, независимо от его совместимости с системой пользователя. Именно здесь на помощь приходит веб-скрапинг.

Веб-скрейпинг — что это?

Веб-скрейпинг — это процесс извлечения и анализа данных с веб-сайта, который, в свою очередь, преобразуется в формат, который делает его полезным для пользователей.

Хотя веб-скрапинг можно выполнять вручную, процесс становится сложным и утомительным, когда задействовано большое количество необработанных данных. Именно здесь вступают в силу автоматизированные инструменты веб-скрейпинга, поскольку они быстрее, эффективнее и относительно недороги.

Веб-скрейперы динамичны по своим характеристикам и функциям, поскольку их полезность варьируется в зависимости от конфигураций и форм веб-сайтов. Изучите науку о данных в ведущих университетах от upGrad, чтобы понять различные концепции и методы науки о данных.

Как извлечь полезные данные из Интернета?

Процесс парсинга веб-страниц начинается с предоставления пользователям одного или нескольких URL-адресов. Инструменты очистки генерируют HTML-код для веб-страницы, которую необходимо удалить.

Затем парсер извлекает все данные, доступные на веб-странице, или только выбранные части страницы, в зависимости от требований пользователя.

Затем извлеченные данные преобразуются в пригодный для использования формат.

Почему некоторые веб-сайты не разрешают веб-скрапинг?

Некоторые веб-сайты откровенно блокируют доступ пользователей к их данным. Но почему? Вот почему:

1. Чтобы защитить свои конфиденциальные данные: например, Карты Google не позволяют пользователям получать более быстрые результаты, если запросов слишком много.
2. Чтобы избежать частых сбоев: сервер веб-сайта может дать сбой или замедлиться, если он переполнен похожими запросами, поскольку они потребляют много трафика.

Различные категории веб-скрейперов

Веб-скребки отличаются друг от друга во многих аспектах. Используются четыре типа парсеров.

1. Готовые или самодельные
2. Расширения браузера
3. Пользовательский интерфейс (UI)
4. Облако и локально

1. Самодельные парсеры

Создание парсера настолько просто, что с этим справится любой. Однако знание обращения с инструментами парсинга можно получить только в том случае, если пользователь хорошо разбирается в продвинутом программировании.

Для тех, кто не силен в программировании, доступно множество самодельных парсеров. Эти готовые инструменты можно загрузить и сразу же использовать. Некоторые из этих инструментов оснащены расширенными функциями, такими как планирование очистки, экспорт листов Google, JSON и т. д.

2. Расширения браузера

Двумя широко используемыми формами парсеров являются расширения браузера и компьютерное программное обеспечение. Расширения браузера — это программы, которые можно подключить к браузеру, такому как Firefox или Google Chrome. Расширения просты в использовании и легко встраиваются в браузеры. Их можно использовать для анализа данных только при размещении внутри браузера, а расширенные функции, размещенные вне браузера, не могут быть реализованы с помощью расширений парсера.

Чтобы снять это ограничение, можно использовать программное обеспечение для очистки, установив его на компьютер. Хотя это не так просто, как расширения, расширенные функции могут быть реализованы без каких-либо ограничений браузера.

3. Пользовательский интерфейс (UI)

Веб-скрейперы различаются требованиями к пользовательскому интерфейсу. В то время как некоторым требуется только один пользовательский интерфейс и командная строка, другим может потребоваться полный пользовательский интерфейс, в котором пользователю предоставляется весь веб-сайт, чтобы он мог очистить необходимые данные одним щелчком мыши.

Некоторые инструменты веб-скрейпинга позволяют отображать подсказки и справочные сообщения через пользовательский интерфейс, чтобы помочь пользователю понять каждую функцию, предоставляемую программным обеспечением.

4. Облако или локально

Локальные парсеры работают на компьютере, питаясь его ресурсами и интернет-соединением. Недостатком этого является замедление работы компьютера при использовании парсеров. Это также влияет на ограничения данных интернет-провайдера, когда его запускают на многих URL-адресах.

Напротив, облачные инструменты парсинга работают на внешнем сервере, предоставленном компанией, которая разрабатывает парсеры. Это обеспечивает высвобождение ресурсов компьютера, и пользователи могут работать над другими задачами, одновременно выполняя парсинг. Пользователи получают уведомление после завершения очистки.

Получите онлайн- сертификат по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Веб-скрапинг с использованием различных методов

Четыре широко используемых метода парсинга веб-страниц:

1. Парсинг данных из Интернета с помощью строковых методов
2. Парсинг данных с помощью регулярных выражений
3. Извлечение данных с помощью парсера HTML
4. Скрапинг данных путем взаимодействия с компонентами с других веб-сайтов.

Парсинг данных из Интернета с помощью строковых методов

• Этот метод получает данные с веб-сайтов с помощью строковых методов. Для поиска нужных данных в HTML-текстах можно использовать инструмент find(). Используя этот инструмент, тег заголовка можно получить с веб-сайта.
• Если известны индексы первого и последнего символов заголовка, для очистки заголовка можно использовать срез строки.
• Инструмент. find() вернет первое вхождение подстроки, а затем можно получить индекс начального тега <title>, используя строку «<title> для получения. найти ().
• Интересующие данные — это индекс заголовка, а не индекс <title>. Чтобы получить индекс для первой буквы в заголовке, к индексу заглавия можно добавить длину строки «<title>».
• Теперь, чтобы получить индекс последней части </title>, можно использовать строку «</title>».
• Теперь, когда получена первая и заключительная часть заголовка, весь заголовок можно проанализировать путем нарезки строки HTML. Вот программа для этого:

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

>>> страница = urlopen(url)

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

>>> start_index = html.find("<заголовок>") + len("<заголовок>")

>>> end_index = html.find(“</title>”)

>>> title = html[start_index:end_index]

>>> название

'\n<head>\n<title >Профиль: Посейдон'

Обратите внимание на наличие HTML-кода в заголовке.

Разбор данных с использованием регулярных выражений

• Регулярные выражения, также известные как регулярные выражения, — это шаблоны, которые используются для поиска текста внутри строки. Синтаксические анализаторы регулярных выражений поддерживаются Python через его модуль re.
• Чтобы начать синтаксический анализ регулярных выражений, сначала необходимо импортировать модуль re. Специальные символы, называемые метасимволами, используются в регулярных выражениях для обозначения различных шаблонов.
• Например, звездочка специального символа (*) используется для обозначения 0.
• Пример использования findall() для поиска текста внутри строки можно увидеть ниже.

>>> ре. найти все («xy*, «ac»)

['ак']

• В этой программе на Python первый аргумент и второй аргумент обозначают регулярное выражение и проверяемую строку соответственно. Образец «xy* z» будет соответствовать любой части строки, начинающейся с «x» и заканчивающейся на «z». Инструмент ре. findall() возвращает список со всеми совпадениями.
• Строка «xz» соответствует этому шаблону, поэтому она помещается в список.
• Точка(.) может использоваться для представления любого одиночного символа в регулярном выражении.

Извлечение данных с помощью парсера HTML

Хотя регулярные выражения эффективны при сопоставлении с шаблонами, синтаксический анализатор HTML, предназначенный исключительно для очистки HTML-страниц, более удобен и быстр. Наиболее широко для этой цели используется суповая библиотека.

• Первым шагом в парсинге HTML является установка красивого супа, запустив:

$ python3 -m pip установить BeautifulSoup4.

Подробности установки можно просмотреть с помощью Run pip. Вот программа для создания красивого супового объекта:

импортировать повторно

из urllib.request импортировать urlopen

url = «http://olympus.realpython.org/profiles/dionysus»

страница = urlopen(url)

html = page.read().decode("utf-8")

шаблон = "<название.*?>.*?</название.*?>"

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

название = match_results.group()

title = re.sub("<.*?>", "", title) # Удалить теги HTML

печать (название)

• Запустите программу для красивого супа, используя python. Программа откроет требуемый URL-адрес, прочитает текст HTML с веб-страницы в виде строки и делегирует его переменной HTML. В результате создается красивый объект супа, который передается переменной супа.
• Красивый объект супа генерируется с двумя аргументами. Первый аргумент содержит HTML-код для очистки, а второй аргумент содержит строку «html. parser», представляющий HTML-парсер Python.

Скрапинг данных путем взаимодействия с компонентами с других веб-сайтов.

Модуль «url lib» используется для получения содержимого веб-страницы. Иногда содержимое отображается не полностью, а часть скрытого содержимого становится недоступной.

• В библиотеке Python нет возможности напрямую взаимодействовать с веб-страницами. Для этой цели можно использовать сторонний пакет, такой как Mechanical Soup.
• Механический суп устанавливает безголовый браузер, браузер без графического интерфейса (пользовательский интерфейс). Этот браузер может управляться программами Python.
• Чтобы установить механический суп, запустите следующую программу на Python.

$ python3 -m pip установить MechanicalSoup

• Инструмент pip отображает сведения об установленном пакете.

Цель парсинга веб-страниц

В следующем списке показаны общие цели, для которых выполняется парсинг веб-страниц.

1. Сбор информации о ценах на акции и загрузка их в приложение API.
2. Получайте данные из желтых страниц для привлечения потенциальных клиентов.
3. Извлечение данных из системы поиска магазинов для определения эффективных местоположений бизнеса.
4. Скрапинг информации о товарах с Amazon или других площадок для анализа конкурентов.
5. Сбор данных о спорте для ставок или развлечения.
6. Парсинг данных по финансам для изучения и исследования рынка.

Заключение

Данные повсюду, и недостатка в ресурсных данных нет. Процесс преобразования необработанных данных в пригодный для использования формат стал простым и быстрым с появлением на рынке новых технологий. Стандартная библиотека Python предлагает широкий спектр инструментов для просмотра веб-страниц, но те, которые предлагает PyPI, упрощают этот процесс. Парсинг данных можно использовать для создания множества увлекательных заданий, но особенно важно соблюдать конфиденциальность и условия веб-сайтов и следить за тем, чтобы сервер не перегружался огромным трафиком.

Если вы хотите узнать больше о науке о данных, мы рекомендуем вам присоединиться к нашему 12-месячному курсу Executive Program in Data Science от IIIT Bangalore, где вы познакомитесь с машинным обучением, статистикой, EDA, аналитикой и другими алгоритмами, важными для обработка данных. Работая с более чем 60 проектами, примерами из практики и завершающими проектами, вы овладеете четырьмя инструментами и языками программирования, включая Python, SQL и Tableau. Вы также можете извлечь выгоду из преимущества взаимного обучения, которое upGrad предлагает студентам, предоставляя доступ к базе учащихся, насчитывающей более 40 000 человек.

Вы будете учиться у ведущих индийских преподавателей Data Science и отраслевых экспертов в ходе более 40 онлайн-сеансов, которые также предоставят всестороннюю поддержку карьеры и консультации, чтобы помочь вам попасть в лучшие компании по вашему выбору.