Existuje několik knihoven a frameworků Python pro extrahování dat z webu. Každý začíná s určitým nástrojem, dokud si neuvědomí, že nemusí být pro jeho další projekt nejvhodnější. Ačkoli je vysoce nepravděpodobné, že použijete všechny nástroje Pythonu v jednom projektu, měli byste vědět, které z nich mít po ruce ve své sadě nástrojů pro škrábání webu.
Zde jsou nejlepší knihovny, frameworky a další nástroje Pythonu, které vám pomohou bez námahy seškrábat data z webu.
1. Krásná polévka
Začínáme seznamem s nejlepší knihovnou pro škrábání webu pro začátečníky: Krásná polévka. Je to v podstatě nástroj, který extrahuje data z analyzovaných souborů HTML a XML transformací dokumentu na objekt Pythonu.
„Krása“ Beautiful Soup spočívá v její jednoduchosti. Je snadné nastavit a můžete začněte se svým prvním projektem seškrabávání webu během několika minut. Beautiful Soup využívá hierarchický přístup k extrakci dat z dokumentu HTML. Prvky můžete extrahovat pomocí značek, tříd, ID, názvů a dalších atributů HTML.
Očekávat od Beautiful Soup více by však zašlo příliš daleko. Neexistuje žádná vestavěná podpora pro middleware a další pokročilé funkce, jako je rotace proxy nebo multi-threading. S Beautiful Soup potřebujete knihovny k odesílání požadavků HTTP, analýze staženého dokumentu a exportu seškrabovaných informací do výstupního souboru.
2. žádosti
request je bezesporu nejpoužívanější knihovnou Pythonu pro zpracování HTTP požadavků. Tento nástroj stojí za svým sloganem: HTTP for Humans™. Podporuje několik typů požadavků HTTP, od GET a POST po PATCH a DELETE. Nejen to, můžete ovládat téměř každý aspekt požadavku, včetně záhlaví a odpovědí.
Pokud to zní jednoduše, buďte si jisti, že požadavky uspokojí i pokročilé uživatele s množstvím funkcí. Můžete si pohrát s požadavkem a přizpůsobit jeho záhlaví, nahrát soubor na server pomocí POST a mimo jiné zpracovávat časové limity, přesměrování a relace.
Požadavky jsou obvykle spojeny s Beautiful Soup, pokud jde o web scraping, protože jiné rámce Pythonu mají vestavěnou podporu pro zpracování požadavků HTTP. Chcete-li získat kód HTML pro webovou stránku, použijte požadavky k odeslání požadavku GET na server, poté extrahujte textová data z odpovědi a předejte je do Beautiful Soup.
3. špinavý
Jak název napovídá, Scrapy je framework Pythonu pro vývoj rozsáhlých webových scraperů. Je to švýcarský armádní nůž pro extrakci dat z webu. Scrapy zvládne vše od zasílání požadavků a implementace proxy až po extrakci a export dat.
Na rozdíl od Beautiful Soup je skutečnou silou Scrapy jeho sofistikovaný mechanismus. Ale nenechte se touto složitostí zastrašit. Scrapy je nejúčinnější framework pro stírání webu na tomto seznamu, pokud jde o rychlost, efektivitu a funkce. Dodává se se selektory, které vám umožňují vybrat data z dokumentu HTML pomocí prvků XPath nebo CSS.
Další výhodou je rychlost, s jakou Scrapy odesílá požadavky a získává data. Odesílá a zpracovává požadavky asynchronně, a to je to, co jej odlišuje od ostatních nástrojů pro škrábání webu.
Kromě základních funkcí získáte také podporu pro middleware, což je rámec háčků, který vnáší další funkce do výchozího mechanismu Scrapy. S Scrapy nemůžete seškrábat weby řízené JavaScriptem hned po vybalení, ale můžete použít middleware jako scrapy-selenium, scrapy-splash a scrapy-scrapingbee k implementaci této funkce do vašeho projektu.
Nakonec, až budete s extrahováním dat hotovi, můžete je exportovat do různých formátů souborů; CSV, JSON a XML, abychom jmenovali alespoň některé.
Scrapy je jedním z mnoha důvodů, proč je Python tím nejlepším programovacím jazykem pro každého, kdo se zabývá webovým scrapingem. Nastavení vašeho prvního projektu Scrapy může nějakou dobu trvat, zvláště pokud nemáte zkušenosti s třídami a frameworky Pythonu. Pracovní postup Scrapy je rozdělen do více souborů a pro začátečníky to může vyjít jako nevyžádaná složitost.
4. Selen
Pokud chcete seškrábat dynamický obsah vykreslovaný JavaScriptem, pak je Selenium to, co potřebujete. Jako multiplatformní webový testovací rámec vám Selenium pomáhá vykreslovat HTML, CSS a JavaScript a extrahovat to, co je potřeba. Můžete také napodobit skutečné uživatelské interakce pomocí napevno naprogramovaných akcí klávesnice a myši, což je úplná změna hry.
Selenium vytvoří instanci prohlížeče pomocí webového ovladače a načte stránku. Některé populární prohlížeče podporované Selenium jsou Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari a Internet Explorer. Využívá lokátory CSS a XPath, podobné selektorům Scrapy, k vyhledání a extrahování obsahu z prvků HTML na stránce.
Pokud nemáte zkušenosti s Pythonem, ale znáte jiné programovací jazyky, můžete použít Selenium s C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby a Java.
Jediným omezením je, že vzhledem k tomu, že Selenium spouští webový prohlížeč na pozadí, zdroje potřebné k provedení scraperu se výrazně zvyšují, ve srovnání s Scrapy nebo Beautiful Soup. Ale vzhledem k dalším funkcím, které Selenium přináší, je to zcela oprávněné.
5. urllib
Knihovna Python urllib je jednoduchý, ale nezbytný nástroj, který byste měli mít ve svém arzenálu pro škrabání webu. Umožňuje vám zpracovávat a zpracovávat adresy URL ve skriptech Pythonu.
Vhodnou praktickou aplikací urllib je úprava URL. Zvažte, že přebíráte web s více stránkami a potřebujete upravit část adresy URL, abyste se dostali na další stránku.
urllib vám může pomoci analyzovat adresu URL a rozdělit ji na více částí, které pak můžete upravit a zrušit analýzu a vytvořit tak novou adresu URL. I když se použití knihovny k analýze řetězců může zdát jako přehnané, urllib je záchranou pro lidi, kteří kódují webové škrabky pro zábavu a nechtějí se pouštět do hrubších datových struktur.
Také, pokud chcete prozkoumat robots.txt webové stránky, což je textový soubor obsahující pravidla přístupu pro prohledávač Google a další scrapery, může vám s tím pomoci urllib. Doporučuje se, abyste se řídili souborem robots.txt webové stránky a seškrábali pouze stránky, které jsou povoleny.
6. JSON, CSV a XML knihovny
Protože Beautiful Soup nebo Selenium nemají vestavěné funkce pro export dat, budete potřebovat knihovnu Python exportovat data do JSON, CSV nebo XML. Naštěstí existuje nepřeberné množství knihoven, které můžete udělat, abyste toho dosáhli, a doporučujeme ty nejzákladnější, konkrétně json, csv a xml pro soubory JSON, CSV a XML.
Takové knihovny vám umožňují vytvořit soubor, přidat do něj data a nakonec soubor exportovat do místního úložiště nebo na vzdálený server.
7. Mechanická polévka
Mechanická polévka? Je to levný podvod s krásnou polévkou? Ne. Inspirováno Mechanizovat a na základě požadavků Pythonu a Beautiful Soup vám MechanicalSoup pomůže automatizovat lidské chování a extrahovat data z webové stránky. Můžete to považovat za půl cesty mezi Beautiful Soup a Selenium. Jediný úlovek? Nezvládá JavaScript.
I když jsou názvy podobné, syntaxe a pracovní postup MechanicalSoup se extrémně liší. Vytvoříte relaci prohlížeče pomocí MechanicalSoup a když se stránka stáhne, použijete metody Beautiful Soup jako nalézt() a najít_vše() extrahovat data z HTML dokumentu.
Další působivou funkcí MechanicalSoup je, že vám umožňuje vyplňovat formuláře pomocí skriptu. To je zvláště užitečné, když potřebujete něco zadat do pole (například do vyhledávacího pole), abyste se dostali na stránku, kterou chcete seškrábat. Zpracování požadavků MechanicalSoup je skvělé, protože dokáže automaticky zpracovat přesměrování a následovat odkazy na stránce, což vám ušetří námahu ručního kódování sekce.
Vzhledem k tomu, že je založen na Beautiful Soup, dochází k významnému překrývání nedostatků obou těchto knihoven. Například žádná vestavěná metoda pro zpracování výstupu dat, rotace proxy a vykreslování JavaScriptu. Jediný problém s Beautiful Soup, který MechanicalSoup napravil, je podpora pro zpracování požadavků, která byla vyřešena kódováním obalu pro knihovnu požadavků Pythonu.
Usnadnění škrábání webu v Pythonu
Python je bezpochyby výkonný programovací jazyk pro škrábání webu, ale použité nástroje jsou jen částí problému. Nejvýznamnějším problémem, kterému lidé čelí při kódování scraperu, je učení se hierarchii HTML dokumentů.
Chcete-li vyvinout pokročilé webové škrabky, musíte porozumět struktuře webové stránky a vědět, jak rychle najít prvek.
