Pythoni veebikraapimise õpetus: samm-sammult

Selles Pythoni veebikraapimise õpetuses uurime veebikraapimise põnevat maailma – võimsat tehnikat, mis võimaldab meil veebisaitidelt andmeid eraldada ja erinevatel eesmärkidel kasutada. Veebi kraapimisest on saanud oluline tööriist andmeteadlastele, teadlastele ja ettevõtetele, kes otsivad väärtuslikku teavet ja teavet Internetis saadaolevatest tohututest ressurssidest. Selle õpetuse käigus õpime põhikontseptsioone, tööriistu ja parimaid tavasid veebisaitide tõhusaks ja vastutustundlikuks kraapimiseks.

Mis on veebikraapimine?

Veebi kraapimine on veebisaitidelt andmete ekstraheerimise automatiseeritud protsess. See hõlmab skripti või programmi kirjutamist, mis navigeerib veebilehtedel, otsib asjakohase teabe ja salvestab selle hilisemaks kasutamiseks. Python on oma lihtsuse, ulatuslike teekide ja loetavuse tõttu muutunud populaarseks veebikraapimise programmeerimiskeeleks. Veebi kraapimine võimaldab meil koguda andmeid erinevatest Interneti-allikatest, nagu e-kaubanduse saidid, sotsiaalmeedia platvormid, uudiste veebisaidid ja palju muud.

Kas veebikraapimine on seaduslik ja eetiline?

Kuigi veebikraapimine pakub palju eeliseid, on oluline olla teadlik selle õiguslikest ja eetilistest tagajärgedest. Mõned veebisaidid keelavad selgesõnaliselt veebi kraapimise oma faili robots.txt või teenusetingimuste kaudu. Väga oluline on neid juhiseid järgida ja vältida selliste veebisaitide ilma loata kraapimist. Lisaks võib isikuandmete või autoriõigustega kaitstud sisu kraapimine kaasa tuua õiguslikke tagajärgi. Vastutustundlike veebikaabitsatena peame järgima aususe, läbipaistvuse ja nõusoleku põhimõtteid.

HTML-i ja CSS-i mõistmine

HTML (HyperText Markup Language) ja CSS (Cascading Style Sheets) on veebilehtede ehitusplokid. HTML pakub struktuuri ja sisu, CSS aga esitlust ja paigutust. Nende keelte mõistmine on tõhusa veebikraapimise jaoks hädavajalik, kuna see võimaldab meil CSS-i valijate abil veebisaitidelt konkreetseid andmeelemente leida ja nendest eraldada.

HTML-i põhistruktuur

HTML-dokumendid koosnevad elementidest, mida esindavad sildid, nt <div>, <p>, <h1>, ja paljud teised. Iga silt täidab kindlat eesmärki ja aitab veebilehe sisu korrastada. HTML-i struktuuri analüüsides saame tuvastada andmed, mida tahame kraapida.

CSS-i valijad

CSS-selektorid on mustrid, mida kasutatakse HTML-i elementide valimiseks ja stiiliks. Veebi kraapimiseks kasutame CSS-i valijaid, et määrata kindlaks vajalikud andmed. Olenemata sellest, kas tegemist on konkreetse lõigu või pildiga, on CSS-i valijatel teabe täpsel hankimisel ülioluline roll.

Õigete Pythoni teekide valimine veebi kraapimiseks

Python pakub veebikraapimiseks hulgaliselt teeke. Raamatukogude valik sõltub projekti keerukusest ja soovitud tulemustest. Mõned populaarsed raamatukogud on:

Taotlused

Taotluste teek lihtsustab HTTP-päringute saatmist ja vastuste käsitlemist. See võimaldab meil veebisaitidega suhelda ja HTML-i sisu hõlpsalt alla laadida.

Ilus supp

BeautifulSoup on võimas raamatukogu HTML- ja XML-dokumentide sõelumiseks. See aitab HTML-i puustruktuuris navigeerida ja andmeid tõhusalt ekstraheerida.

Scrapy

Scrapy on täisfunktsionaalne veebikraapimise raamistik, mis on loodud ulatuslikumate projektide jaoks. See pakub sisseehitatud funktsioone veebikraapimise erinevate aspektide käsitlemiseks, muutes selle väärtuslikuks valikuks keerukate kraapimisülesannete jaoks.

Keskkonna seadistamine

Enne veebikraapimisse sukeldumist peame seadistama oma arenduskeskkonna. See hõlmab Pythoni ja vajalike teekide installimist.

Pythoni ja vajalike teekide installimine

Minge ametlikule Pythoni veebisaidile ja laadige alla Pythoni uusim versioon. Pärast installimist saame kasutada Pythoni paketihaldurit pip, et installida vajalikud teegid, nagu Requests, BeautifulSoup ja Scrapy.

Virtuaalsed keskkonnad

Hea tava on luua meie veebikraapimise projekti jaoks virtuaalne keskkond. Virtuaalsed keskkonnad aitavad isoleerida sõltuvusi, vältides konflikte teiste projektidega.

Veebi kraapimine taotluste ja BeautifulSoupiga

Selles jaotises õpime veebikraapimise põhitõdesid, kasutades teeke Requests ja BeautifulSoup. Uurime, kuidas saata veebisaitidele HTTP-päringuid, sõeluda HTML-i sisu ja eraldada soovitud andmed.

HTTP-päringute saatmine

Veebilehtedele juurdepääsuks peame saatma HTTP-päringuid taotluste teegi abil. Saame teha GET- ja POST-päringuid veebilehtede toomiseks ja veebisaitidega suhtlemiseks.

HTML-i sõelumine rakendusega BeautifulSoup

BeautifulSoup võimaldab meil sõeluda veebisaitidelt hangitud HTML-sisu. See aitab teisendada töötlemata HTML-i Pythoni objektide struktureeritud puuks, muutes andmete navigeerimise ja ekstraktimise lihtsaks.

Andmete ekstraheerimine

Kui oleme HTML-i sõelunud, saame kasutada BeautifulSoupi konkreetsete elementide leidmiseks ja nendest andmete eraldamiseks. Saame välja võtta teksti, linke, pilte ja palju muud.

Käsitsemisvead

Veebi kraapimine hõlmab mitmesuguste võimalike vigadega tegelemist, nagu kehtetud URL-id või ühenduse probleemid. Õpime, kuidas neid vigu graatsiliselt käsitleda, et kraapimisprotsess jätkuks katkematult.

Veebi kraapimise etikett ja parimad tavad

Veebi kraapimine on võimas tööriist, kuid sellega kaasnevad ka kohustused. Veebi kraapimise etiketi ja parimate tavade järgimine on veebikaabitsate ja veebisaitide omanike vahelise harmoonia säilitamiseks hädavajalik.

Robots.txt ja teenusetingimused

Enne veebisaidi kraapimist kontrollige alati selle faili robots.txt ja teenusetingimusi. Need dokumendid kirjeldavad, milliseid veebisaidi osi on lubatud kraapida ja millised on keelatud.

Hindade piiramine

Serverite ülekoormamise vältimiseks on ülioluline rakendada meie veebikaabitsates kiiruse piiramist. Kiiruse piiramine tagab, et saadame päringuid mõistlikus tempos, austades serveri võimsust.

Kasutajaagendi võltsimine

Kasutajaagendi võltsimine hõlmab meie kaabitsa maskeerimist tavaliseks veebibrauseriks, muutes User-Agent päist. See meetod aitab vältida veebisaitide tuvastamist ja blokeerimist.

Täiustatud veebikraapimise tehnikad

Selles jaotises uurime täiustatud veebikraapimise tehnikaid keerukamate stsenaariumide käsitlemiseks.

Töö AJAX-põhiste saitidega

AJAX-põhised saidid laadivad andmeid dünaamiliselt, muutes traditsioonilised kraapimismeetodid ebatõhusaks. Avastame, kuidas selliseid saite käsitleda Pythoni teekide (nt Selenium) abil.

Seleeni kasutamine dünaamiliste veebisaitide jaoks

Seleen on võimas tööriist veebibrauserite automatiseerimiseks. Seleeni saame kasutada JavaScripti sisaldavate veebisaitidega suhtlemiseks ja dünaamiliselt genereeritavate andmete kogumiseks.

Lehekülgede käsitlemine

Mitme leheküljega veebisaitide kraapimine nõuab lehekülgede otsimist. Õpime, kuidas navigeerida erinevatel lehtedel, et andmeid süstemaatiliselt kraapida.

Kraabitud andmete salvestamine

Pärast andmete edukat kraapimist peame need analüüsiks ja edasiseks töötlemiseks salvestama. Kraabitud andmete salvestamiseks on mitu meetodit.

CSV ja Excel

CSV- ja Exceli failid on lihtsad ja tõhusad viisid struktureeritud andmete salvestamiseks. Neid toetatakse laialdaselt ja neid saab hõlpsasti importida erinevatesse rakendustesse.

Andmebaasid

Andmete salvestamine andmebaasidesse, nagu MySQL või MongoDB, võimaldab tõhusat päringuid ja indekseerimist, muutes selle ideaalseks suuremahuliste kraapimisprojektide jaoks.

API-d

Mõned veebisaidid pakuvad API-sid, mis võimaldavad otsest juurdepääsu nende andmetele. Uurime, kuidas kasutada API-sid andmete toomiseks ilma veebi kraapimiseta.

Levinud väljakutsetega tegelemine

Veebi kraapimine ei ole väljakutseteta. Mõned levinumad probleemid, mis kraapimise ajal tekivad, on järgmised:

Captchas ja IP blokeerimine

Automatiseeritud kraapimise vältimiseks võivad veebisaidid kasutada captchasid või blokeerida IP-aadresse. Õpime strateegiaid nendest väljakutsetest mööda hiilimiseks.

Dünaamiliste veebisaitide haldamine

Dünaamilised veebisaidid värskendavad oma sisu ilma kogu lehte värskendamata. Uurime meetodeid sellistelt saitidelt andmete tõhusaks kraapimiseks.

Õiguslikud ja eetilised kaalutlused

Vastutustundlik veebikraapimine eeldab juriidiliste ja eetiliste põhimõtete järgimist.

Roomamise viivitused ja viisakus

Roomamise viivituste austamine ja viisakuse rakendamine meie kaabitsates aitab säilitada tervislikke suhteid veebisaitidega ja hoiab ära serverite ülekoormamise.

Isikuandmete kraapimine

Isikuandmete kraapimine ilma selgesõnalise nõusolekuta on ebaeetiline ja võib rikkuda privaatsusseadusi. Peame alati seadma esikohale kasutajate privaatsuse ja andmekaitse.

Autoriõigus ja intellektuaalomand

Autoriõigustega kaitstud sisu ilma loata kraapimine võib kaasa tuua juriidilisi tagajärgi. Peaksime olema teistele kuuluva sisu kraapimisel ettevaatlikud.

Veebi kraapimise kasutusjuhtumid

Veebikraapimisel on erinevates valdkondades palju rakendusi.

Turu-uuringud

Veebikraapimine võimaldab ettevõtetel koguda turuandmeid, konkurentide teavet ja klientide tagasisidet, aidates kaasa turu-uuringutele ja strateegiliste otsuste tegemisele.

Hinnavõrdlus

E-kaubandusega tegelevad ettevõtted saavad kasutada veebikraapimist, et jälgida konkurentide hindu ja kohandada vastavalt oma hinnastrateegiaid.

Sisu koondamine

Uudiste koondajad ja sisuplatvormid saavad kasutada veebikraapimist, et koguda artikleid, ajaveebipostitusi ja muud sisu kogu veebist.

Sotsiaalmeedia analüüs

Sotsiaalmeedia platvormide veebikraapimine võib anda väärtuslikku teavet klientide arvamuste, suundumuste ja sentimentide analüüsi kohta.

Sentimendi analüüs

Veebist tooteülevaadetest ja sotsiaalmeediast arvamusandmete kogumine aitab mõõta klientide rahulolu ja suhtumist toodetesse ja teenustesse.

Tööotsinguid

Veebist kraapides töölehed ja ettevõtete veebisaidid võivad aidata tööotsijatel leida asjakohaseid tööpakkumisi.

Pythoni veebikraapimistööriistade võrdlus

Veebi kraapimiseks õige tööriista valimine on eduka projekti jaoks hädavajalik.

Taotlused + BeautifulSoup vs. Scrapy

Võrdleme Requests ja BeautifulSoup kombinatsiooni Scrapyga, tuues välja nende tugevad ja nõrgad küljed.

Jõudlus ja mastaapsus

Teegi valik võib oluliselt mõjutada meie veebikaabitsa jõudlust ja skaleeritavust.

Õppimiskõverad

Hindame erinevate veebikraapimise teekide õppimiskõveraid, võttes arvesse kasutusmugavust ja olemasolevat dokumentatsiooni.

Näpunäiteid tugevate veebikaabitsate kirjutamiseks

Tugevate veebikaabitsate kirjutamine nõuab tähelepanu detailidele ja parimatele tavadele.

Regulaaravaldised

Regulaaravaldised võivad lihtsustada konkreetsete mustrite väljavõtmist veebilehtedelt.

Vigade käsitlemine ja logimine

Tõhus vigade käsitlemine ja logimine tagavad sujuva kraapimise ning aitavad probleeme tuvastada ja tõrkeotsingut teha.

Testige oma kaabitsaid

Veebikaabitsate testimine aitab kontrollida nende täpsust ja tõhusust.

Veebi kraapimine on võimas tehnika, mis avab suurel hulgal Internetis saadaolevaid andmeid. Selles õpetuses õppisime Pythoni abil veebikraapimise põhitõdesid ja uurisime täiustatud tehnikaid erinevate stsenaariumide käsitlemiseks. Ärge unustage kraapida vastutustundlikult, järgige veebisaidi eeskirju ning seadke esikohale kasutaja privaatsus ja andmekaitse.

Mõned Pythoni koodi näited

Mõned Pythoni koodinäited veebikraapimiseks, kasutades teeke Requests ja BeautifulSoup. Ärge unustage installida nõutavad teegid, käivitades terminalis või käsurealt pip install taotlused beautifulsoup4.

Näide 1: lihtne veebikraapimine

Selles näites kraabime uudiste veebisaidilt viie parima artikli pealkirjad.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL of the website to scrape
url = 'https://www.example-news-website.com'

# Sending an HTTP GET request to the website
response = requests.get(url)

# Parsing the HTML content of the website using BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# Finding all the article titles
article_titles = soup.find_all('h2', class_='article-title')

# Printing the top 5 article titles
for index, title in enumerate(article_titles[:5], start=1):
    print(f"{index}. {title.text.strip()}")

Näide 2: dünaamilise sisu kraapimine seleeniga

Selles näites kraabime toodete hinnad e-kaubanduse veebisaidilt, mis kasutab JavaScriptiga laaditud dünaamilist sisu.

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

# Path to the Chrome WebDriver (Download it from https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads)
driver_path = '/path/to/chromedriver'

# URL of the e-commerce website with dynamic content
url = 'https://www.example-e-commerce-website.com/products'

# Initializing the Chrome WebDriver
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

# Opening the website in the WebDriver
driver.get(url)

# Waiting for the dynamic content to load (adjust the waiting time based on the website)
driver.implicitly_wait(10)

# Getting the HTML content of the website after the dynamic content is loaded
page_source = driver.page_source

# Closing the WebDriver
driver.quit()

# Parsing the HTML content using BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(page_source, 'html.parser')

# Finding all the product prices
product_prices = soup.find_all('span', class_='price')

# Printing the prices of the first 5 products
for index, price in enumerate(product_prices[:5], start=1):
    print(f"{index}. {price.text.strip()}")

Pidage meeles, et veebi kraapimisel võivad kehtida juriidilised ja eetilised kaalutlused ning enne nende sisu kraapimist peaksite alati saama loa veebisaidi omanikult. Lisaks kontrollige veebisaidi teenusetingimusi ja faili robots.txt, et tagada nende juhiste järgimine.