Informativni vodič iz Semalta o tome kako strugati mjesta u Pythonu

Važnost vađenja podataka ne može se zanemariti! Postoje različiti načini, tehnike, metode i softver za izvlačenje informacija s web stranica. API-ji i Python vjerojatno su najbolje i najsnažnije tehnike prikupljanja i brisanja podataka .

Web struganje u Pythonu:

Web scraping je praksa vađenja podataka s različitih web stranica. Ova se tehnika uglavnom usredotočuje na pretvaranje neobrađenih ili nestrukturiranih podataka (HTML formati) u organizirani (proračunske tablice i baze podataka). Možemo izvoditi različite zadatke mrežnog struganja pomoću knjižnica koje se temelje na Python-u.

Python je programski jezik visoke razine koji je stvorio Guido van Rossum. Sadrži automatski sustav upravljanja memorijom i dinamičan sustav za vađenje podataka. Python podržava različite programske paradigme, poput imperativnih, proceduralnih, funkcionalnih i objektno orijentiranih.

Knjižnice potrebne za vađenje podataka:

Možete pronaći veliki broj Python knjižnica koje pomažu u jednostavnom izvlačenju podataka s web stranica. Ipak, Urllib2 i BeautifulSoup dvije su karakteristične knjižnice ili modula od kojih će imati koristi.

1. Urllib2:

Ta se Python knjižnica koristi za prikupljanje podataka s različitih URL-ova. Može definirati funkcije i klase stranice i pomaže u izvršavanju različitih zadataka skeniranja na mreži. Korisno je izdvojiti podatke s web stranica s kolačićima, autentifikacijom i preusmjeravanjima.

2. BeautifulSoup:

BeautifulSoup je nevjerojatan način za izvlačenje podataka s raznih web stranica i blogova. Prikladan je za programere, programere i kodre i pomaže im u izvlačenju podataka iz tablica, kratkih odlomaka, dugih odlomaka, popisa i grafikona. Nakon što su podaci izbrisani, možete upotrijebiti BeautifulSoup-ove filtre kako biste poboljšali njihovu kvalitetu. BeautifulSoup 4 je najbolja i najnovija inačica za struganje web dokumenata, HTML stranica i PDF datoteka.

Stvaranje HTML teksta s Pythonom:

Osim BeautifulSoup i Urllib2 imaju nekoliko mogućnosti za struganje HTML teksta:

  • Scrapy
  • Mehanizirati
  • Scrapemark

Kada obavljate zadatke mrežnog struganja, važno je upoznati se s HTML oznakama. Možete naučiti kako izbrisati podatke s HTML teksta i HTML oznake pomoću BeautifulSoup i Python. Neke korisne HTML oznake opisane su u nastavku:

  • HTML veze koje su definirane <a> oznakom.
  • HTML tablice koje su definirane s <Table> i <tr>. Redovi su podijeljeni u različite uzorke podataka sa označiti.
  • HTML popisi započinju s <ul> (neuređen) i <ol> (naručeni) oznakama.

Zaključak

Kodovi napisani u BeautifulSoupu su robusniji od kodova napisanih u pravilnim izrazima. Na taj način možete implementirati BeautifulSoup kodove za jednostavno struganje podataka s osnovnih i dinamičnih web stranica. Ako tražite odgovarajući alat, Scrap je prava opcija za vas. Ovaj softver temeljen na Pythonu pomaže u prikupljanju, struganju i organiziranju podataka u nekoliko minuta.