Postoji nekoliko Python biblioteka i okvira za izvlačenje podataka s weba. Svatko počinje s određenim alatom dok ne shvati da možda nije najbolji za njihov sljedeći projekt. Iako je vrlo malo vjerojatno da ćete koristiti sve Python alate u jednom projektu, trebali biste znati koje ćete držati pri ruci u svom alatu za struganje weba.
Ovdje su najbolje Python biblioteke, okviri i drugi alati koji će vam pomoći da bez napora izvučete podatke s weba.
1. Prekrasna juha
Počinjemo s popisa s najboljom knjižnicom za skrapiranje weba za početnike: Beautiful Soup. To je u biti alat koji izvlači podatke iz raščlanjenih HTML i XML datoteka pretvaranjem dokumenta u Python objekt.
"Ljepota" Lijepe juhe leži u njenoj jednostavnosti. Lako se postavlja i možete započnite sa svojim prvim projektom struganja weba kroz nekoliko minuta. Beautiful Soup koristi hijerarhijski pristup izdvajanju podataka iz HTML dokumenta. Elemente možete izdvojiti pomoću oznaka, klasa, ID-ova, imena i drugih HTML atributa.
Očekivati više od Lijepe juhe bilo bi ipak predaleko. Ne postoji ugrađena podrška za međuprograme i druge napredne funkcije kao što je proxy rotacija ili višenitnost. Uz Beautiful Soup potrebne su vam biblioteke za slanje HTTP zahtjeva, raščlanjivanje preuzetog dokumenta i izvoz skrapiranih informacija u izlaznu datoteku.
2. zahtjevi
requests je nedvojbeno najkorištenija Python biblioteka za rukovanje HTTP zahtjevima. Alat stoji uz svoj slogan: HTTP for Humans™. Podržava više vrsta HTTP zahtjeva, u rasponu od GET i POST do PATCH i DELETE. I ne samo to, možete kontrolirati gotovo svaki aspekt zahtjeva, uključujući zaglavlja i odgovore.
Ako to zvuči jednostavno, budite uvjereni jer zahtjevi također zadovoljavaju napredne korisnike sa svojim mnoštvom značajki. Možete se poigrati sa zahtjevom i prilagoditi njegova zaglavlja, prenijeti datoteku na poslužitelj pomoću POST-a i rukovati vremenskim ograničenjima, preusmjeravanjima i sesijama, između ostalog.
zahtjeva obično se povezuje s Beautiful Soup kada je riječ o web scrapingu jer drugi Python okviri imaju ugrađenu podršku za rukovanje HTTP zahtjevima. Da biste dobili HTML za web-stranicu, upotrijebili biste zahtjeve za slanje GET zahtjeva poslužitelju, zatim izvukli tekstualne podatke iz odgovora i proslijedili ih Beautiful Soup-u.
3. Scrapy
Kao što ime sugerira, Scrapy je Python okvir za razvoj velikih web skrapera. To je švicarski vojni nož za izvlačenje podataka s weba. Scrapy obrađuje sve, od slanja zahtjeva i implementacije proxyja do ekstrakcije i izvoza podataka.
Za razliku od Beautiful Soupa, prava snaga Scrapyja je njegov sofisticirani mehanizam. Ali ne dopustite da vas ta složenost zastraši. Scrapy je najučinkovitiji okvir za struganje weba na ovom popisu, u smislu brzine, učinkovitosti i značajki. Dolazi s biračima koji vam omogućuju odabir podataka iz HTML dokumenta pomoću XPath ili CSS elemenata.
Dodatna prednost je brzina kojom Scrapy šalje zahtjeve i izvlači podatke. Šalje i obrađuje zahtjeve asinkrono i to je ono što ga razlikuje od ostalih alata za struganje weba.
Osim osnovnih značajki, također dobivate podršku za međuprograme, što je okvir kuka koji ubacuje dodatnu funkcionalnost u zadani mehanizam Scrapy. Web-mjesta koja se pokreću JavaScriptom ne možete spremati odmah uz Scrapy, ali možete koristiti međuprograme kao što je scrapy-selenium, scrapy-splash i scrapy-scrapingbee za implementaciju te funkcije u vaš projekt.
Konačno, kada završite s izdvajanjem podataka, možete ih izvesti u različitim formatima datoteka; CSV, JSON i XML, da spomenemo samo neke.
Scrapy je jedan od mnogih razloga zašto je Python najbolji programski jezik za svakoga tko se bavi web skrapiranjem. Postavljanje vašeg prvog Scrapy projekta može potrajati, pogotovo ako nemate iskustva s Python klasama i okvirima. Tijek rada Scrapyja podijeljen je u više datoteka i za početnike bi to moglo djelovati kao neželjena složenost.
4. Selen
Ako želite scrape dinamički sadržaj prikazan JavaScriptom, onda je Selenium ono što vam treba. Kao okvir za web testiranje na više platformi, Selenium vam pomaže prikazati HTML, CSS i JavaScript i izdvojiti ono što je potrebno. Također možete oponašati stvarne korisničke interakcije tvrdim kodiranjem radnji tipkovnice i miša, što je potpuna promjena u igri.
Selenium stvara instancu preglednika pomoću web upravljačkog programa i učitava stranicu. Neki popularni preglednici koje podržava Selenium su Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari i Internet Explorer. Koristi CSS i XPath lokatore, slične Scrapy selektorima, za pronalaženje i izdvajanje sadržaja iz HTML elemenata na stranici.
Ako nemate iskustva s Pythonom, ali znate druge programske jezike, možete koristiti Selenium s C#, JavaScriptom, PHP-om, Perlom, Rubyjem i Javom.
Jedino ograničenje je budući da Selenium pokreće web preglednik u pozadini, resursi potrebni za izvršavanje skrapera značajno se povećavaju, u usporedbi sa Scrapyjem ili Lijepom juhom. Ali s obzirom na dodatne značajke koje Selenium donosi na stol, to je potpuno opravdano.
5. urllib
Python urllib biblioteka jednostavan je, ali neophodan alat koji morate imati u svom arsenalu za skrapiranje weba. Omogućuje vam rukovanje i obradu URL-ova u vašim Python skriptama.
Prikladna praktična primjena urlliba je modifikacija URL-a. Zamislite da skenirate web stranicu s više stranica i trebate izmijeniti dio URL-a da biste došli do sljedeće stranice.
urllib vam može pomoći da raščlanite URL i podijelite ga na više dijelova, koje zatim možete modificirati i poništiti raščlanjivanje da biste stvorili novi URL. Dok se korištenje biblioteke za raščlanjivanje nizova može činiti pretjeranim, urllib je spas za ljude koji kodiraju web strugače iz zabave i ne žele ulaziti u sitnice podatkovnih struktura.
Također, ako želite ispitati web stranicu robots.txt, koja je tekstualna datoteka koja sadrži pravila pristupa za Google alat za indeksiranje i druge strugače, urllib vam može pomoći i u tome. Preporuča se da slijedite robots.txt web-mjesta i stružete samo stranice koje su dopuštene.
6. JSON, CSV i XML biblioteke
Budući da Beautiful Soup ili Selenium nemaju ugrađene značajke za izvoz podataka, potrebna vam je biblioteka Python da izvesti podatke u JSON, CSV ili XML datoteku. Srećom, postoji mnoštvo biblioteka koje možete učiniti da to postignete, a preporučuju se one najosnovnije, naime json, csv i xml za JSON, CSV i XML datoteke, redom.
Takve biblioteke vam omogućuju stvaranje datoteke, dodavanje podataka u nju i konačno izvoz datoteke u vašu lokalnu pohranu ili udaljeni poslužitelj.
7. Mehanička juha
Mehanička juha? Je li ovo jeftina prijevara Beautiful Soup? br. Inspiriran Mehanizirati a na temelju Python zahtjeva i Beautiful Soup, MechanicalSoup vam pomaže automatizirati ljudsko ponašanje i izvući podatke s web stranice. Možete ga smatrati na pola puta između Lijepe juhe i selena. Jedina caka? Ne radi s JavaScriptom.
Iako su nazivi slični, sintaksa i tijek rada MechanicalSoupa iznimno su različiti. Stvorite sesiju preglednika koristeći MechanicalSoup i kada se stranica preuzme, koristite metode Beautiful Soupa kao što su pronaći() i pronaći_sve() za izdvajanje podataka iz HTML dokumenta.
Još jedna impresivna značajka MechanicalSoupa je da vam omogućuje ispunjavanje obrazaca pomoću skripte. Ovo je posebno korisno kada trebate unijeti nešto u polje (traku za pretraživanje, na primjer) da biste došli do stranice koju želite skrapirati. Rukovanje zahtjevima MechanicalSoup-a je veličanstveno jer može automatski rukovati preusmjeravanjima i slijediti veze na stranici, štedeći vam napor ručnog kodiranja odjeljka za to.
Budući da se temelji na Beautiful Soup, postoji značajno preklapanje nedostataka obje ove biblioteke. Na primjer, nema ugrađene metode za rukovanje izlazom podataka, proxy rotacijom i JavaScript renderiranjem. Jedini problem s Beautiful Soupom koji je MechanicalSoup riješio jest podrška za rukovanje zahtjevima, što je riješeno kodiranjem omotača za biblioteku zahtjeva Python.
Web scraping u Pythonu postao lakši
Python je bez sumnje moćan programski jezik za struganje weba, ali alati koji se koriste samo su dio problema. Najistaknutiji problem s kojim se ljudi suočavaju kada kodiraju scraper je učenje hijerarhije HTML dokumenta.
Razumijevanje strukture web stranice i znanje kako brzo locirati element neophodno je ako želite razviti napredne alate za struganje weba.
