Guida informativa di Semalt su come raschiare i siti in Python

L'importanza dell'estrazione dei dati non può essere ignorata! Esistono diversi modi, tecniche, metodi e software per estrarre informazioni dai siti Web. Le API e Python sono probabilmente le tecniche migliori e più potenti per raccogliere e raschiare dati .

Web raschiato in Python:

Il web scraping è la pratica di estrarre dati da diverse pagine web. Questa tecnica si concentra principalmente sulla trasformazione di dati grezzi o non strutturati (formati HTML) in dati organizzati (fogli di calcolo e database). Siamo in grado di eseguire diverse attività di web scraping utilizzando le librerie basate su Python.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello creato da Guido van Rossum. È dotato di un sistema automatico di gestione della memoria e di un sistema dinamico per l'estrazione dei dati. Python supporta diversi paradigmi di programmazione, come imperativo, procedurale, funzionale e orientato agli oggetti.

Librerie necessarie per l'estrazione dei dati:

Puoi trovare un gran numero di librerie Python che aiutano a estrarre facilmente i dati dai siti Web. Tuttavia, Urllib2 e BeautifulSoup sono due librerie o moduli distintivi di cui beneficiare.

1. Urllib2:

Questa libreria Python viene utilizzata per recuperare dati da URL diversi. Può definire funzioni e classi di una pagina e aiuta a intraprendere varie attività di web scraping alla volta. È utile estrarre informazioni dai siti Web con cookie, autenticazione e reindirizzamenti.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup è un modo incredibile per estrarre dati da vari siti Web e blog. È adatto a programmatori, sviluppatori e programmatori e li aiuta a estrarre dati da tabelle, paragrafi brevi, paragrafi lunghi, elenchi e grafici. Una volta che i dati vengono archiviati, puoi utilizzare i filtri di BeautifulSoup per migliorarne la qualità. BeautifulSoup 4 è la versione migliore e più recente per raschiare documenti Web, pagine HTML e file PDF.

Scraping testo HTML con Python:

Oltre a BeautifulSoup e Urllib2 hanno diverse opzioni per raschiare il testo HTML:

  • Scrapy
  • Meccanizzare
  • Scrapemark

Quando si eseguono attività di web scraping, è importante acquisire familiarità con i tag HTML. Puoi imparare a raccogliere informazioni sia dal testo HTML che dai tag HTML con BeautifulSoup e Python. Di seguito sono descritti alcuni utili tag HTML:

  • Collegamenti HTML definiti con un tag <a>.
  • Tabelle HTML definite con <Tabella> e <tr>. Le righe sono divise in diversi modelli di dati con etichetta.
  • Gli elenchi HTML iniziano con i tag <ul> (non ordinati) e <ol> (ordinati).

Conclusione

I codici scritti in BeautifulSoup sono più robusti dei codici scritti in espressioni regolari. Pertanto, è possibile implementare i codici BeautifulSoup per raschiare facilmente i dati da siti Web di base e dinamici. Se stai cercando uno strumento adatto, Scrapy è l'opzione giusta per te. Questo software basato su Python aiuta a raccogliere, raschiare e organizzare i dati in pochi minuti.