Semalt Expert - Nybegynnerguide for skraping av nett i Python

Webskraping blir referert til som en programvareteknikk som brukes til å trekke ut informasjon fra forskjellige nettsteder. Hovedfokuset for metoden er å transformere ustrukturerte data (HTML-format) til strukturerte data (regneark eller database). Det er forskjellige måter å bruke skraping av nett på, men den vanlige og enkle metoden er å bruke Python. Dette er fordi Python er rik på økosystem, da den har et "BeautifulSoup-bibliotek" som hjelper i oppgaven med å trekke ut informasjon.

Gjennom årene har det vært en stor økning i etterspørselen etter skraping av nett, da det har vist seg å være mer effektivt for mange. Det er andre flere måter en person kan være i stand til å hente ut nettinformasjon som for eksempel bruk av APIer på nettsteder som Twitter, Google og Facebook, men dette er ikke en sikker metode da det finnes nettsteder som ikke gir IPS.

Biblioteker som kreves for skraping av nett

Python er en av de mest foretrukne kildene på utklippsnettet, ettersom den gjør det mulig for en person å få mange biblioteker som kan utføre en funksjon, og den er også intuitiv og enkel å administrere. De to mest brukte typene Python-modul i skrapedata inkluderer Urllib2 og BeautifulSoup. Urllib2 er en Python-modul som kan brukes til å hente URL-er. På den annen side er BeautifulSoup et verktøy som brukes til å hente informasjon som tabeller og grafer fra websider.

Skrap en webside ved hjelp av BeautifulSoup

BeautifulSoup er et av de viktigste verktøyene for skrape. For å kunne skrape en webside ved hjelp av BeautifulSoup, er det forskjellige trinn som du bør følge. De inkluderer:

1. Importer nødvendige biblioteker - i dette kreves det at du importerer bibliotekene som er nødvendige for å få den informasjonen de trenger

2. Bruk funksjonen "prettify" for å se på den nestede strukturen på HTML-siden - dette er et viktig skritt ettersom det hjelper en å kjenne kodene som er tilgjengelige

3. Arbeid med HTML-tagg - noen av disse taggene inkluderer suppetaggen

4. Finn riktig tabell - å finne riktig tabell er viktig ettersom man vil kunne få riktige data.

5. Trekk ut informasjonen til Data Frame - dette er det siste trinnet og i dette er man i stand til å få de resultatene de ønsker.

På en lignende måte kan BeautifulSoup også brukes til å utføre andre forskjellige typer skraping avhengig av preferansene til en person.

Det er de som tror at de kan bruke vanlig uttrykk i stedet for utklippsnett som BeautifulSoup og få lignende resultater. Dette er ikke mulig fordi det er mange forskjeller mellom BeautifulSoup og vanlige uttrykk, og sluttresultatene deres er også veldig forskjellige. For eksempel pleier BeautifulSoup-koder å være mer robuste enn de som er skrevet med vanlige uttrykk.

Derfor er bruk av skraping av nett en veldig effektiv metode ettersom man kan være i stand til å få riktige resultater

mass gmail