Python-Bibliothek für Web-Scraping

Nehmen Sie die Macht des Web-Scrapings in die Hand

Der Satz „wir haben genug daten“ existiert in der Sprache der Data Science nicht. Nunca me he encontrado con nadie que haya dicho voluntariamente que no a la recopilación de más datos para su proyecto de aprendizaje automático o tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit.... Und es gibt oft Situationen, in denen die Daten, die Sie haben, einfach nicht ausreichen..

Dann kommt die Kraft des Web-Scrapings zum Vorschein.. Es ist eine leistungsstarke Technik, die jeder Analyst oder Datenwissenschaftler besitzen sollte, die Ihnen in der Branche einen guten Platz sichern wird. (Und wenn Sie für Interviews sitzen!).

Es gibt eine große Anzahl von Python-Bibliotheken, die zum Durchführen von Web-Scraping verfügbar sind. Aber, Wie entscheiden Sie, welches Sie für Ihr spezielles Projekt wählen?? Welche Python-Bibliothek bietet die größte Flexibilität?? Diese Fragen möchte ich hier beantworten, Durch die Linse von fünf beliebten Python-Bibliotheken für Web-Scraping, von denen ich denke, dass jeder Enthusiast etwas wissen sollte.

Python-Bibliotheken für Web-Scraping

Web Scraping ist der Prozess, strukturierte und unstrukturierte Daten mit Hilfe von Programmen aus dem Web zu extrahieren und in ein nützliches Format zu exportieren. Wenn Sie mehr über Web-Scraping erfahren möchten, Hier sind ein paar Ressourcen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:

Sehr gut, Schauen wir uns die Web-Scraping-Bibliotheken in Python an!!

1. Bibliothek anfordern (HTTP für Menschen) zum Web-Scraping

Beginnen wir mit der grundlegendsten Python-Bibliothek für Web-Scraping. ‚Anfragen‘ ermöglicht es uns, HTML-Anfragen an den Website-Server zu stellen, um die Daten auf Ihrer Seite abzurufen. Das Abrufen des HTML-Inhalts einer Webseite ist der erste und wichtigste Schritt beim Web-Scraping.

Petitionen ist eine Python-Bibliothek, die verwendet wird, um verschiedene Arten von HTTP-Anfragen zu erstellen, wie z WERDEN, MAIL, etc. Aufgrund seiner Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit, kommt mit dem HTTP für Menschen-Slogan.

Ich würde sagen, dies ist die grundlegendste und dennoch unverzichtbare Bibliothek für das Web-Scraping. Aber trotzdem, Request-Bibliothek parst nicht abgerufene HTML-Daten. Wenn wir das machen wollen, wir brauchen Bibliotheken wie lxml und Beautiful Soup (wir werden sie später in diesem Artikel behandeln).

Werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile der Python-Bibliothek Requests.

Vorteil:

• Einfach
• Basisauthentifizierung / implizit
• URLs und internationale Domains
• Fragmentierte Anfragen
• HTTP-Proxy-Unterstützung (S)

Nachteile:

• Ruft nur den statischen Inhalt einer Seite ab
• Kann nicht zum Parsen von HTML verwendet werden
• Ich kann nicht mit Websites umgehen, die ausschließlich mit JavaScript erstellt wurden.

2. lxml-Bibliothek für Web-Scraping

Wir kennen die Anfragen die Bibliothek kann den von einer Webseite abgerufenen HTML-Code nicht analysieren. Deswegen, wir brauchen lxml, eine Python-Bibliothek für HTML- und XML-Parsing in Produktionsqualität, unglaublich schnell und leistungsstark.

Kombinieren Sie die Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit von Item Trees mit der Einfachheit von Python. Funktioniert gut, wenn unser Ziel darin besteht, große Datensätze zu extrahieren. Kombinieren Anfragen Ja lxml es ist beim Web-Scraping sehr verbreitet. Es ermöglicht Ihnen auch, Daten aus HTML mit XPath- und CSS-Selektoren zu extrahieren.

Werfen wir einen Blick auf die Vor- und Nachteile von lxml Python-Bibliothek.

Vorteil:

• Schneller als die meisten Analysatoren
• Hell
• Item-Bäume verwenden
• API Pythonic

Nachteile:

• Funktioniert nicht gut mit schlecht gestaltetem HTML
• Die offizielle Dokumentation ist für Anfänger nicht sehr geeignet.

3. Schöne Bibliothek mit Suppen zum Web-Scraping

Schöne Suppe Es ist vielleicht die am häufigsten verwendete Python-Bibliothek für Web-Scraping. Erstellen Sie einen Parse-Baum zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten. Beautiful Soup konvertiert eingehende Dokumente automatisch in Unicode und ausgehende Dokumente in UTF-8.

Einer der Hauptgründe, warum die Beautiful Soup-Bibliothek so beliebt ist, ist, dass sie einfacher zu handhaben und für Anfänger geeignet ist.. Wir können Beautiful Soup auch mit anderen Analysegeräten kombinieren wie lxml. Aber all diese Benutzerfreundlichkeit hat ihren Preis: ist langsamer als lxml. Auch beim Tragen lxml als Analysator, ist langsamer als rein lxml.

Einer der Hauptvorteile der Beautiful Soup-Bibliothek ist, dass sie sehr gut mit schlecht gestaltetem HTML funktioniert und funktionsreich ist. Kombinieren Schöne Suppe Ja Petitionen es ist in der Branche ziemlich üblich.

Vorteil:

• Benötigt ein paar Zeilen Code
• Tolle Dokumentation
• Für Anfänger leicht zu erlernen
• Robust
• Automatische Codierungserkennung

Nachteile:

Wenn Sie lernen möchten, wie man Webseiten mit Beautiful Soup kopiert, Dieses Tutorial ist für dich:

4. Selenium-Bibliothek für Web-Scraping

Es gibt eine Einschränkung für alle Python-Bibliotheken, die wir bisher besprochen haben: Wir können nicht einfach Daten aus dynamisch gefüllten Websites extrahieren. Es passiert, weil manchmal die auf der Seite vorhandenen Daten über JavaScript geladen werden. In einfachen Worten, wenn die Seite nicht statisch ist, die oben genannten Python-Bibliotheken haben Schwierigkeiten, die Daten daraus zu extrahieren.

Hier kommt Selen ins Spiel..

Selen ist eine Python-Bibliothek, die ursprünglich für das automatisierte Testen von Webanwendungen entwickelt wurde. Obwohl es ursprünglich nicht für Web-Scraping gedacht war, Die Data-Science-Community hat das ziemlich schnell geändert!!

Es ist ein Web-Controller, der zum Rendern von Webseiten erstellt wurde, aber diese Funktionalität macht es zu etwas ganz Besonderem. Wo andere Bibliotheken kein JavaScript ausführen können, Selen zeichnet sich aus. Sie können auf eine Seite klicken, Formulare ausfüllen, scrolle die Seite und mache noch viel mehr.

Diese Fähigkeit, JavaScript auf einer Webseite auszuführen, gibt Selenium die Möglichkeit, dynamisch gefüllte Webseiten zu extrahieren. Aber hier ist ein Kompromiss. JavaScript für jede Seite laden und ausführen, das macht es langsamer und nicht für Großprojekte geeignet.

Wenn Zeit und Geschwindigkeit für Sie kein Thema sind, Selen kannst du auf jeden Fall nehmen.

Vorteil:

• Für Anfänger geeignet
• Automatisiertes Web-Scraping
• Kann dynamisch gefüllte Webseiten abkratzen
• Automatisieren Sie Webbrowser
• Sie können auf einer Webseite alles tun, was einer Person ähnlich ist

Nachteile:

• Sehr langsam
• Schwierig zu konfigurieren
• Hohe CPU- und Speicherauslastung
• Nicht ideal für große Projekte.

Hier ist ein wunderbarer Artikel, um zu erfahren, wie Selenium funktioniert (inklusive Python-Code):

5. kratzig

Jetzt ist es an der Zeit, Ihnen die Web-Scraping-Bibliotheken von BOSS of Python vorzustellen: Kraut!

kratzig Es ist nicht nur eine Bibliothek; ist ein komplettes Web-Scraping-Framework, das von den Mitbegründern von Scrapinghub . erstellt wurde: Pablo Hoffman und Shane Evans. Es ist eine ausgewachsene Bandabstreiflösung, die Ihnen die schwere Arbeit abnimmt.

Scrapy bietet Spider-Roboter, die mehrere Websites crawlen und die Daten extrahieren können. Con Scrapy, kann deine Spinnenroboter erstellen, hosten Sie sie in Scrapy Hub oder als API. Ermöglicht es Ihnen, in wenigen Minuten voll funktionsfähige Spinnen zu erstellen. Sie können auch Pipelines mit Scrapy erstellen.

Das Beste an Scrapy ist, dass es asynchron ist. Kann mehrere HTTP-Anfragen gleichzeitig stellen. Das spart uns viel Zeit und steigert unsere Effizienz. (Und streben wir nicht alle danach?).

Sie können Scrapy auch Plugins hinzufügen, um die Funktionalität zu verbessern. Obwohl Scrapy JavaScript nicht wie Selen verarbeiten kann, Sie können es mit einer Bibliothek namens Splash koppeln, ein leichter Webbrowser. Mit Spritzer, Scrapy kann sogar Daten von dynamischen Websites extrahieren.

Vorteil:

• Asynchron
• Hervorragende Dokumentation
• Diverse Erweiterungen
• Erstellen Sie benutzerdefinierte Middleware und Pipelines
• Geringe CPU- und Speichernutzung
• Gut gestaltete Architektur
• Zahlreiche Online-Ressourcen verfügbar

Nachteile:

• Steile Lernkurve
• Überschuss für leichte Jobs
• Nicht für Anfänger geeignet

Wenn Sie Scrapy lernen möchten, das kann ich nur empfehlen, du solltest dieses Tutorial lesen:

Was kommt als nächstes?

Persönlich, Ich finde diese Python-Bibliotheken für meine Anforderungen äußerst nützlich. Ich würde gerne Ihre Meinung zu diesen Bibliotheken hören oder wenn Sie andere Python-Bibliotheken verwenden, lass es mich im Kommentarbereich unten wissen.

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