Посібник з вебскрапінгу за допомогою Python (Легко дотримуватися!)

У цьому посібнику з вебскрапінгу на Python я проведу вас через основи вебскрапінгу та покажу, як покроково витягувати дані з вебсайту, тож почнімо.

Які існують різні бібліотеки Python для вебскрапінгу?

Python is a top choice for web scraping because it has many libraries that handle complex HTML, parse text, and interact with web forms. Here, I’ll highlight some of the most popular Python libraries used for web scraping, explaining how each can be useful in your data collection projects.

Urllib3 це надійний HTTP-клієнт для Python. Він спрощує процес надсилання HTTP-запитів. Ця бібліотека бере на себе багато рутинних завдань, таких як керування HTTP-заголовками, повторні спроби, перенаправлення та інше, що надзвичайно корисно для вебскрапінгу. Вона підтримує важливі можливості, зокрема перевірку SSL, пул з’єднань і керування проксі.

BeautifulSoup це ще одна важлива бібліотека, ідеальна для парсингу HTML- та XML-документів. Вона надає простий API, щоб швидко аналізувати структуру документа й витягувати такі елементи, як теги, метатитули та тексти. Вона відома своєю надійною обробкою помилок, що полегшує роботу з неохайними вебданими.

MechanicalSoup з’єднує веббраузер і Python. Він пропонує високорівневий API, що імітує взаємодію людини з вебсторінками. Ви можете заповнювати форми, натискати кнопки та переходити сайтами цілком природним способом. Це робить MechanicalSoup ідеальним для проєктів, де потрібно взаємодіяти з вебсайтами так, ніби ви є користувачем.

Requests відомий своєю простотою та потужністю для надсилання HTTP-запитів. Його зрозумілий і чистий API дає змогу легко надсилати запити, керувати файлами cookie, обробляти автентифікацію та багато іншого. Це робить його улюбленим інструментом як для початківців, так і для досвідчених програмістів у спільноті вебскрапінгу.

Selenium незамінний для автоматизації браузерів Chrome, Firefox і Safari. Він дає змогу виконувати такі дії, як натискання кнопок, заповнення форм і прокручування сторінок, точно імітуючи взаємодію реального користувача.

Pandas чудово підходить для роботи з даними, які ви збираєте. Він підтримує різні формати даних, зокрема CSV, Excel, JSON і SQL-бази даних. Pandas допомагає очищати, перетворювати та аналізувати ваші дані, перетворюючи сирі дані на цінну інформацію.

Ці бібліотеки роблять Python потужним інструментом для вебскрапінгу, допомагаючи автоматизувати та спростити збирання й обробку вебданих.

Як витягувати дані з вебсайтів за допомогою Python?

Ось простий і зрозумілий посібник про те, як використовувати Python для вебскрапінгу. Якщо у вас є запитання або пропозиції, залишайте їх нижче в коментарях.

Крок 1: Оберіть сайт

Спочатку виберіть вебсайт, який ви хочете вебскрапити. У цьому прикладі ми використаємо https://www.goodreads.com/list/show/1.Best_Books_Ever щоб зібрати інформацію про Best Books Ever.

Крок 2: Зрозумійте структуру сайту

Далі потрібно вивчити структуру вебсайту. Для цього клацніть правою кнопкою миші на сторінці та виберіть «Inspect», щоб переглянути HTML-код. Скористайтеся інструментом інспектора, щоб визначити назви елементів, які знадобляться для вашого коду вебскрапінгу.

Зверніть увагу на назви класів і ID цих елементів, оскільки їх буде використано в коді Python.

Крок 3: Встановіть необхідні бібліотеки

Щоб ефективно вебскрапити вебсайт, ми використаємо такі бібліотеки Python:

Requests: Це для надсилання HTTP-запитів на сайт.

BeautifulSoup: для аналізу HTML-коду та вилучення даних.

Pandas: для впорядкування зібраних даних у структурований формат.

Time: для додавання затримок між запитами, щоб не перевантажувати сайт.

Ви можете встановити ці бібліотеки за допомогою команди:

pip install requests beautifulsoup4 pandas

Крок 4: Створіть код Python

Тепер перейдемо до написання Python-коду для вебскрапінгу. Цей код:

• Надішліть HTTP GET-запит за допомогою бібліотеки requests.
• Розберіть HTML-код за допомогою BeautifulSoup.
• витягуватиме потрібні дані з HTML.
• Збережіть вилучену інформацію в pandas dataframe.
• Додайте затримку між запитами, щоб не перевантажувати вебсайт.

Нижче наведено Python-код для вебскрапінгу рекомендацій книг із Goodreads:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
# URL of the website to scrape
url = "https://www.goodreads.com/list/show/1.Best_Books_Ever"
# Send an HTTP GET request to the website
response = requests.get(url)
# Parse the HTML code using BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract the relevant information from the HTML code
books = []
for item in soup.find_all('tr', itemtype='http://schema.org/Book'):
title = item.find('a', class_='bookTitle').get_text().strip()
author = item.find('a', class_='authorName').get_text().strip()
rating = item.find('span', class_='minirating').text.strip().split()[1]
books.append([title, author, rating])
# Store the information in a pandas dataframe
df = pd.DataFrame(books, columns=['Title', 'Author', 'Rating'])
# Add a delay between requests to avoid overwhelming the website
time.sleep(1)
# Export the data to a CSV file
df.to_csv('book_recommendations.csv', index=False)

Крок 5: Експорт вилучених даних

Далі ми експортуємо зібрані дані у файл CSV за допомогою бібліотеки pandas.

# Export the data to a CSV file
df.to_csv('top-rated-movies.csv', index=False)

Крок 6: Перевірте дані

Після експорту даних у файл CSV відкрийте його, щоб переконатися, що процес вебскрапінгу пройшов успішно, а інформацію збережено коректно.

Цей підручник спростить вам витяг даних із вебсторінок.

Як розібрати текст із вебсайту?

Парсити текст вебсайту просто за допомогою BeautifulSoup або lxml. Ось як це працює:

1. Надішліть HTTP-запит: Скористайтеся бібліотекою requests, щоб отримати HTML-вміст сторінки Goodreads.
2. Знайдіть відповідні HTML-теги: Використайте метод find() у BeautifulSoup, щоб визначити конкретні HTML-теги, що містять назви книг, авторів і рейтинги.
3. Витягніть текстовий вміст: Зверніться до атрибута text, щоб отримати потрібну інформацію з HTML-тегів.

Ось простий приклад коду, який демонструє, як парсити текст із вебсайту за допомогою BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Send an HTTP request to the Goodreads webpage
response = requests.get("https://www.goodreads.com/list/show/1.Best_Books_Ever")
# Parse the HTML content using BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
# Extract book titles, authors, and ratings
for item in soup.find_all('tr', itemtype='http://schema.org/Book'):
title = item.find('a', class_='bookTitle').get_text().strip()
author = item.find('a', class_='authorName').get_text().strip()
rating = item.find('span', class_='minirating').text.strip().split()[1]
print(заголовок, автор, рейтинг)

Як скрапити HTML-форми за допомогою Python?

Щоб виконувати вебскрапінг HTML-форм за допомогою Python, у вас є кілька варіантів, як-от BeautifulSoup, lxml або mechanize. Ось короткий огляд загальних кроків:

1. Надішліть HTTP-запит до URL сторінки з формою, яку ви хочете вебскрапити. Це дасть змогу отримати HTML-вміст сторінки.
2. Використайте HTML-парсер, щоб знайти потрібну форму в HTML-структурі. Наприклад, можна скористатися методом BeautifulSoup find(), щоб знайти тег form.
3. Once you’ve found the form, extract the input fields and their associated values using the HTML parser. For example, you can use BeautifulSoup’s find_all() method to find all input tags within the form and retrieve their name and value attributes.
4. Маючи ці дані, ви можете надіслати форму або перейти до подальшої обробки даних, якщо це потрібно.

Ось простий приклад, який демонструє, як зібрати HTML-форму за допомогою Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Send an HTTP request to the webpage containing the form
response = requests.get("https://www.goodreads.com/form")
# Parse the HTML content using BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
# Find the form tag
form = soup.find('form')
# Extract input fields and their values
for input_field in form.find_all('input'):
print(input_field['name'], input_field.get('value', ''))

Порівняння всіх бібліотек Python для вебскрапінгу

Під час порівняння бібліотек для вебскрапінгу на Python важливо враховувати, що кожна з них має сильну підтримку спільноти. Водночас вони різняться за зручністю використання та придатністю для різних завдань.

Final Words

Python offers a fantastic solution for scraping website data instantly. It has lots of great libraries, like BeautifulSoup and requests, that make scraping easy. It’s pretty easy to learn, even for beginners. Whether I’m scraping one page or a bunch, Python’s got me covered. And there’s a big community to help if I get stuck. With Python, I can handle any scraping job with ease. So why choose anything else? Python makes web scraping a breeze!