Tworzenie niestandardowych narzędzi do skrobania za pomocą języka Python: przewodnik z instrukcjami

Wprowadzenie do skrobania sieci za pomocą Pythona

Skrobanie sieci to strategiczna technologia używana do wydobywania danych ze stron internetowych. Proces ten automatyzuje pobieranie informacji ze stron internetowych, przekształcając nieustrukturyzowane dane w ustrukturyzowane dane, które firmy mogą wykorzystać do wielu strategicznych operacji. Biorąc pod uwagę wykładniczy wzrost generowania danych i przewagę konkurencyjną, jaką oferuje podejmowanie decyzji w oparciu o dane, przeglądanie stron internetowych za pomocą Pythona jest obecnie integralną częścią ram operacyjnych i strategicznych w różnych branżach.

Python jest preferowanym językiem programowania do tworzenia niestandardowych rozwiązań do skrobania stron internetowych ze względu na jego solidne funkcje i wspierający ekosystem. Oto dlaczego Python jest szczególnie korzystny w zastosowaniach biznesowych:

źródło: redswitch

• Łatwość użycia i czytelność : Prosta składnia Pythona zapewnia, że ​​skrypty są łatwe do napisania i utrzymania, co jest niezbędne dla firm, które chcą szybko dostosować się do zmian rynkowych.
• Wszechstronne biblioteki : Python oferuje wyspecjalizowane biblioteki, takie jak BeautifulSoup, Scrapy i Selenium. Narzędzia te upraszczają zadania związane z pobieraniem danych, analizowaniem HTML i automatyzacją przeglądarki, znacznie skracając czas programowania.
• Skalowalność : elastyczność Pythona umożliwia tworzenie zarówno prostych skryptów dla potrzeb danych na małą skalę, jak i złożonych systemów do przetwarzania danych korporacyjnych na dużą skalę.
• Silne wsparcie społeczności : Rozległa społeczność programistów Pythona jest nieocenionym źródłem informacji o rozwiązywaniu problemów, aktualizacjach i ciągłym uczeniu się, zapewniając aktualność i skuteczność rozwiązań biznesowych.

Konfigurowanie środowiska Python

Rozpoczęcie pracy z Pythonem do skrobania stron internetowych wymaga odpowiednio skonfigurowanego środowiska. Oto, jak możesz skonfigurować swój system, aby mieć pewność, że wszystko będzie działać płynnie podczas skrobania stron internetowych za pomocą projektów w języku Python.

Instalowanie Pythona

Najpierw musisz zainstalować Pythona. Zaleca się pobranie najnowszej wersji Pythona 3 z oficjalnej strony Pythona. Ta wersja zawiera wszystkie najnowsze funkcje i ulepszenia. Możesz sprawdzić instalację, otwierając wiersz poleceń lub terminal i wpisując python –version. To polecenie powinno wyświetlić numer wersji, potwierdzając, że Python jest gotowy do użycia.

Tworzenie środowiska wirtualnego

Najlepszą praktyką jest używanie środowiska wirtualnego w projektach Pythona. To izoluje biblioteki projektu od globalnej instalacji Pythona i zapobiega konfliktom między zależnościami projektu. Aby utworzyć środowisko wirtualne, przejdź do katalogu projektu w terminalu i uruchom:

python -m venv środowisko

Tutaj env jest nazwą folderu środowiska wirtualnego; możesz nazwać to jak chcesz. Aby aktywować środowisko wirtualne, użyj następującego polecenia:

W systemie Windows:

envScriptsaktywuj

W systemie macOS i Linux:

źródło env/bin/aktywuj

Instalowanie pakietów

Po skonfigurowaniu i aktywowaniu środowiska możesz zainstalować pakiety Pythona potrzebne do skrobania stron internetowych. Najczęściej używanymi pakietami są żądania do tworzenia żądań HTTP oraz BeautifulSoup do analizowania dokumentów HTML i XML. Zainstaluj te pakiety, uruchamiając:

pip install żąda pięknej zupy4

To polecenie pobiera najnowsze wersje żądań i BeautifulSoup i instaluje je w środowisku wirtualnym.

Weryfikacja instalacji Pythona

Aby mieć pewność, że instalacja przebiegnie pomyślnie, a pakiety zostaną poprawnie zainstalowane, możesz je zaimportować do powłoki Pythona. Po prostu wpisz python w wierszu poleceń, aby otworzyć powłokę, a następnie wpisz:

żądania importu

import bs4 # bs4 to nazwa pakietu BeautifulSoup

Jeśli nie ma żadnych błędów, pakiety są zainstalowane poprawnie i wszystko jest gotowe do rozpoczęcia skrobania sieci w Pythonie!

Ta konfiguracja zapewnia solidną podstawę do dowolnego skrobania stron internetowych za pomocą projektu w języku Python, umożliwiając efektywną pracę z Pythonem i przejrzyste zarządzanie zależnościami projektu.

Podstawy selektorów HTML i CSS

Strony internetowe są budowane przy użyciu języka HTML (HyperText Markup Language), który strukturyzuje treść za pomocą elementów i znaczników. Elementy te stanowią elementy składowe każdej strony internetowej, obejmujące wszystko, od nagłówków i akapitów po linki i obrazy. Dla każdego, kto zajmuje się skrobaniem stron internetowych za pomocą Pythona, podstawowa znajomość języka HTML jest niezbędna, ponieważ stanowi on podstawę do lokalizowania i wyodrębniania potrzebnych danych.

Struktura HTML

Dokument HTML ma strukturę drzewa elementów, zaczynającą się od znacznika <html>, po którym następują sekcje <head> i <body>. Element <head> zawiera metadane oraz łącza do skryptów i arkuszy stylów, natomiast element <body> zawiera rzeczywistą treść wyświetlaną na stronie internetowej. Elementy wewnątrz <body> są definiowane za pomocą tagów, takich jak <p> dla akapitów, <a> dla hiperłączy, <table> dla tabel i wielu innych. Każdy element może mieć także atrybuty, takie jak klasa, identyfikator i styl, które dostarczają dodatkowych informacji o elemencie lub zmieniają jego wygląd i zachowanie.

Selektory CSS

źródło: atatus

Selektory CSS (kaskadowe arkusze stylów) to wzorce używane do wybierania elementów, które chcesz stylizować lub którymi chcesz manipulować. Podczas skrobania danych internetowych selektory CSS umożliwiają kierowanie na określone elementy, z których chcesz wyodrębnić informacje. Istnieje kilka typów selektorów CSS:

• Selektory typu celują w elementy według nazwy znacznika. Na przykład p wybiera wszystkie elementy <p>.
• Selektory klas używają atrybutu klasy elementu do selekcji. Na przykład .menu wybiera wszystkie elementy z klasą=”menu”.
• Selektory ID wybierają elementy na podstawie atrybutu id. Na przykład #header wybiera element o id=”header”.
• Selektory atrybutów szukają elementów na podstawie obecności lub wartości danego atrybutu. Np. [href] wybiera wszystkie elementy z atrybutem href.

Używanie selektorów HTML i stylów do skrobania

Aby skutecznie pobierać dane ze strony internetowej, musisz sprawdzić stronę i zrozumieć jej strukturę. Zwykle odbywa się to za pomocą Narzędzi programistycznych w przeglądarkach internetowych, takich jak Chrome lub Firefox. Tutaj możesz wyświetlić kod HTML i określić, które elementy zawierają dane, które chcesz zeskrobać. Po zidentyfikowaniu możesz użyć selektorów CSS, aby wskazać te elementy.

Na przykład, jeśli chcesz pobrać listę nagłówków wiadomości ze strony internetowej, może się okazać, że każdy nagłówek jest opakowany znacznikiem <h1> w elemencie div, który ma klasę „news-item”. Selektorem CSS w tym przypadku może być div.news-item h1, który wybiera wszystkie elementy <h1>, które są dziećmi elementów <div> z klasą „news-item”.

Tworzenie pierwszego skryptu skrobania w języku Python

Napisanie skryptu w języku Python w celu zgarniania danych ze strony internetowej może początkowo wydawać się trudne, ale dzieląc proces na łatwe do wykonania kroki, możesz błyskawicznie rozpocząć zgarnianie danych. Oto prosty przewodnik dotyczący tworzenia pierwszego skryptu skrobającego w języku Python przy użyciu żądań i bibliotek BeautifulSoup.

Krok 1: Zainstaluj wymagane biblioteki

Zanim zaczniesz, upewnij się, że masz zainstalowany Python w swoim systemie. Następnie będziesz musiał zainstalować dwie biblioteki Pythona: żądania pobrania strony internetowej i BeautifulSoup do analizowania zawartości HTML. Zainstaluj te biblioteki za pomocą pip:

pip install żąda pięknej zupy4

Krok 2: Importuj biblioteki

Uruchom skrypt, importując niezbędne biblioteki. Utwórz nowy plik Pythona i napisz na górze następujący kod:

żądania importu

z bs4 importuj BeautifulSoup

Krok 3: Pobierz stronę internetową

Wybierz adres URL strony internetowej, którą chcesz zeskrobać. Aby pobrać stronę, użyj funkcji request.get(). Ta funkcja pobiera stronę internetową i zapisuje odpowiedź w zmiennej:

url = 'http://example.com' # Zastąp rzeczywistym adresem URL

odpowiedź = żądania.get(url)

Krok 4: Przeanalizuj zawartość HTML

Po utworzeniu strony internetowej należy przeanalizować zawartość HTML. Użyj BeautifulSoup, aby przeanalizować odpowiedź.content i utworzyć obiekt BeautifulSoup:

zupa = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Krok 5: Wyodrębnij dane

Zdecyduj, jakie dane chcesz wyodrębnić. Na przykład, jeśli chcesz pobrać ze strony wszystkie nagłówki (zawarte w tagach <h1>), możesz użyć metody find_all() z BeautifulSoup:

nagłówki = zupa.find_all('h1')

dla nagłówków w nagłówkach:

print(nagłówek.tekst.strip())

Ten fragment kodu znajdzie wszystkie znaczniki <h1>, przejdzie przez nie w pętli i wydrukuje tekst wewnątrz każdego znacznika.

Krok 6: Obsługuj dane

Po wyodrębnieniu danych możesz chcieć zapisać je w pliku lub bazie danych albo oczyścić w celu analizy. Dla uproszczenia napiszmy nagłówki do pliku tekstowego:

z open('headings.txt', 'w') jako plik:

dla nagłówków w nagłówkach:

plik.write(f”{heading.text.strip()}n”)

Krok 7: Uruchom swój skrypt

Zapisz swój skrypt i uruchom go z wiersza poleceń:

python nazwa_skryptu.py

Zamień your_script_name.py na nazwę swojego pliku Pythona. Sprawdź dane wyjściowe, aby upewnić się, że skrypt działa poprawnie.

Ten podstawowy skrypt można rozszerzać i modyfikować w celu pobierania różnych typów danych z różnych witryn internetowych. Gdy poczujesz się bardziej komfortowo, możesz zacząć odkrywać bardziej zaawansowane skrobanie stron internetowych za pomocą technik i narzędzi Pythona.

Pokonywanie typowych wyzwań związanych z ekstrakcją danych

źródło: xtract

Ekstrakcja danych za pomocą web scrapingu może wiązać się z wieloma wyzwaniami, szczególnie w przypadku złożonych struktur witryn internetowych lub dynamicznych treści. Zrozumienie tych wyzwań i wiedza, jak sobie z nimi poradzić, ma kluczowe znaczenie dla skutecznego gromadzenia danych. Oto kilka typowych problemów, które możesz napotkać, oraz strategie ich rozwiązania:

• Radzenie sobie z paginacją

Wiele witryn internetowych wykorzystuje paginację do organizowania dużych zestawów danych na wielu stronach, co może komplikować procesy wyodrębniania danych.

Rozwiązanie: Aby obsłużyć paginację, musisz zautomatyzować proces uzyskiwania dostępu do każdej strony i wydobywania wymaganych danych. Często wiąże się to z identyfikacją wzorca adresu URL używanego przez witrynę do paginacji i włączeniem pętli do skryptu w celu iteracji po wszystkich stronach. Na przykład, jeśli adresy URL zmieniają się pod wpływem prostego parametru zapytania (np. strona=1, strona=2), możesz dynamicznie konstruować te adresy URL w swoim skrypcie:

base_url = 'http://example.com/items?page='

dla i w zakresie (1, liczba_stron + 1):

url = f”{base_url}{i}”

odpowiedź = żądania.get(url)

# Analizuj i wyodrębniaj dane zgodnie z wcześniejszym opisem

• Skrobanie zawartości dynamicznej

Niektóre strony internetowe ładują swoją zawartość dynamicznie przy użyciu JavaScript, co oznacza, że ​​potrzebne dane mogą nie znajdować się w kodzie HTML zwracanym przez proste żądanie HTTP.

Rozwiązanie: W przypadku witryn internetowych, które w dużym stopniu opierają się na JavaScript, często potrzebne są narzędzia takie jak Selenium lub Puppeteer, które mogą zautomatyzować prawdziwą przeglądarkę. Narzędzia te mogą wchodzić w interakcję ze stroną internetową w taki sam sposób, jak użytkownik (klikanie przycisków, przewijanie itp.) i mogą pobierać dynamicznie ładowane dane:

z webdrivera importującego Selenium

sterownik = webdriver.Chrome() # lub webdriver.Firefox() itp.

sterownik.get('http://example.com/dynamic_content')

# Tutaj znajduje się kod umożliwiający interakcję ze stroną

dane = sterownik.find_element_by_id('data').text

drukować (dane)

sterownik.zakończ()

• Obsługa ograniczeń szybkości i zakazów IP

Strony internetowe mogą wdrożyć ograniczenie szybkości lub zablokować Twój adres IP, jeśli wyślesz zbyt wiele żądań w krótkim czasie.

Rozwiązanie: Aby uniknąć zablokowania lub ograniczenia stawek, powinieneś:

• Wysyłaj żądania wolniej. Wprowadź opóźnienia lub interwały snu w pętli zgarniania.
• Zmieniaj adresy IP i programy użytkownika. Korzystanie z serwerów proxy i zmienianie programów użytkownika może pomóc w naśladowaniu różnych użytkowników i zmniejszyć ryzyko zablokowania.

czas importu

importuj losowo

dla adresu URL w adresach URL:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # Losowy sen imitujący ludzkie zachowanie

odpowiedź = żądania.get(url, headers={'User-Agent': 'Twój ciąg agenta użytkownika'})

# Przeanalizuj odpowiedź

Przechowywanie i zarządzanie usuniętymi danymi

Po pomyślnym pobraniu danych z Internetu kolejnym ważnym krokiem jest ich skuteczne przechowywanie i zarządzanie nimi. Właściwe przechowywanie danych nie tylko gwarantuje, że dane pozostaną uporządkowane i dostępne, ale także zwiększa skalowalność procesów przetwarzania danych. Oto kilka wskazówek i najlepszych praktyk dotyczących przechowywania pobranych danych i zarządzania nimi:

Wybór odpowiedniego formatu przechowywania

Format, w jakim przechowujesz zeskrobane dane, może znacząco wpłynąć na sposób ich późniejszego wykorzystania. Typowe formaty obejmują:

• CSV (wartości rozdzielane przecinkami) : Idealny do danych tabelarycznych o prostej strukturze. Jest szeroko obsługiwany i łatwy do zaimportowania do oprogramowania arkuszy kalkulacyjnych lub baz danych.
• JSON (notacja obiektu JavaScript) : najlepsze rozwiązanie w przypadku danych hierarchicznych lub zagnieżdżonych. JSON jest bardzo preferowany w aplikacjach internetowych i może być bezpośrednio używany w środowiskach JavaScript.
• XML (eXtensible Markup Language) : przydatny w przypadku danych o złożonej strukturze lub gdy potrzebny jest format samoopisowy obsługujący metadane.

Korzystanie z baz danych dla danych na dużą skalę

W przypadku bardziej rozbudowanych lub złożonych zbiorów danych bardziej odpowiednie są bazy danych ze względu na ich skalowalność i zaawansowane możliwości zapytań:

• Relacyjne bazy danych (np. MySQL, PostgreSQL) : doskonałe do danych strukturalnych, które dobrze pasują do tabel i wierszy. Bazy danych SQL obsługują złożone zapytania i idealnie nadają się do zapewnienia integralności danych i operacji transakcyjnych.
• Bazy danych NoSQL (np. MongoDB, Cassandra) : Lepiej nadają się do danych nieustrukturyzowanych lub częściowo ustrukturyzowanych lub gdy schemat danych może ewoluować w czasie. Są one wysoce skalowalne i zaprojektowane z myślą o wysokiej wydajności w przypadku dużych zbiorów danych.

Integralność i weryfikacja danych

Zapewnienie dokładności i kompletności zeskrobanych danych ma kluczowe znaczenie:

• Wdrażaj kontrole podczas procesu skrobania, aby sprawdzić poprawność formatów danych (np. dat, liczb).
• Regularnie aktualizuj swoje skrypty zbierające dane, aby dostosować się do zmian w układzie lub schemacie źródłowej witryny internetowej.

Efektywne praktyki zarządzania danymi

Efektywne zarządzanie dużymi zbiorami danych jest kluczem do utrzymania wydajności:

• Regularne kopie zapasowe : Zaplanuj regularne kopie zapasowe swoich danych, aby zapobiec ich utracie.
• Indeksowanie danych : Użyj indeksowania w swoich bazach danych, aby przyspieszyć czas zapytań i poprawić wzorce dostępu.
• Przetwarzanie wsadowe : w przypadku manipulacji lub analizy danych na dużą skalę rozważ użycie struktur przetwarzania wsadowego, takich jak Apache Hadoop lub Spark.

Automatyzacja aktualizacji danych

Dane internetowe mogą się często zmieniać, dlatego korzystne jest skonfigurowanie automatycznych skryptów do aktualizowania danych w regularnych odstępach czasu:

• Użyj zadań cron (w systemie Linux) lub Harmonogramu zadań (w systemie Windows), aby okresowo uruchamiać skrypty zgarniające.
• Monitoruj stan i wydajność operacji skrobania, aby szybko wychwytywać i naprawiać błędy.

Względy bezpieczeństwa

Pamiętaj o bezpieczeństwie podczas przechowywania danych wrażliwych lub osobistych:

• Przestrzegaj przepisów o ochronie danych (np. RODO, CCPA), aby mieć pewność, że przetwarzasz dane zgodnie z prawem.
• Szyfruj wrażliwe dane zarówno podczas przesyłania, jak i przechowywania.

Przykład przechowywania danych w formacie CSV przy użyciu Pythona:

1. Oto prosty przykład zapisywania zeskrobanych danych w pliku CSV przy użyciu języka Python:

importuj CSV

dane = [{'nazwa': 'Produkt A', 'cena': '10'}, {'nazwa': 'Produkt B', 'cena': '20'}]

klucze = dane[0].keys()

z open('products.csv', 'w', newline=”) jako plik_wyjściowy:

dict_writer = csv.DictWriter(plik_wyjściowy, klucze)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(dane)

Podsumowując

Mając w swoim zestawie narzędzi podstawy skutecznego przeglądania stron internetowych, przechowywania danych i zarządzania, jesteś dobrze przygotowany do przekształcania surowych danych w cenne spostrzeżenia. Droga od pozyskania danych do przekształcenia ich w użyteczną inteligencję ma kluczowe znaczenie dla podejmowania decyzji biznesowych i inicjatyw strategicznych. Chcesz ulepszyć swój biznes dzięki dostosowanym rozwiązaniom w zakresie danych? Skontaktuj się z PromptCloud już dziś, aby dowiedzieć się, w jaki sposób nasze dostosowane usługi gromadzenia danych mogą usprawnić Twoje projekty. Zanurz się głębiej w świat podejmowania decyzji w oparciu o dane i już dziś zacznij zmieniać swoje podejście do danych.