Semalt explica cómo raspar datos usando Lxml y solicitudes

Cuando se trata de marketing de contenidos, no se puede ignorar la importancia del raspado web. También conocido como extracción de datos web, el web scraping es una técnica de optimización de motores de búsqueda utilizada por bloggers y consultores de marketing para extraer datos de sitios web de comercio electrónico. El raspado de sitios web permite a los especialistas en marketing obtener y guardar datos en formatos útiles y cómodos.

La mayoría de los sitios web de comercio electrónico se escriben comúnmente en formatos HTML, donde cada página se compone de un documento bien conservado. Encontrar sitios que proporcionen sus datos en formatos JSON y CSV es un poco difícil y complicado. Aquí es donde entra en juego la extracción de datos web. Un raspador de páginas web ayuda a los especialistas en marketing a extraer datos de fuentes múltiples o únicas y almacenarlos en formatos fáciles de usar.

Papel de lxml y Solicitudes en el raspado de datos

En la industria del marketing, lxml es comúnmente utilizado por bloggers y propietarios de sitios web para extraer datos rápidamente de varios sitios web. En la mayoría de los casos, lxml extrae documentos escritos en lenguaje HTML y XML. Los webmasters usan solicitudes para mejorar la legibilidad de los datos extraídos por un raspador de página web. Las solicitudes también aumentan la velocidad general utilizada por un raspador para extraer datos de fuentes únicas o múltiples..

¿Cómo extraer datos utilizando lxml y solicitudes?

Como webmaster, puede instalar fácilmente lxml y solicitudes utilizando la técnica de instalación de pip. Utilice datos fácilmente disponibles para recuperar páginas web. Después de obtener las páginas web, use un raspador de página web para extraer datos mediante un módulo HTML y almacenar los archivos en un árbol, comúnmente conocido como Html.fromstring. Html.fromstring espera que los webmasters y los marketers usen bytes como entrada, por lo tanto, es aconsejable usar el árbol page.content en lugar de page.text

Una excelente estructura de árbol es de suma importancia cuando se analizan datos en forma de módulo HTML. Las formas CSSSelect y XPath se utilizan principalmente para localizar información extraída por un raspador de página web. Principalmente, los webmasters y bloggers insisten en usar XPath para encontrar información sobre archivos bien estructurados, como documentos HTML y XML.

Otras herramientas recomendadas para localizar información usando lenguaje HTML incluyen Chrome Inspector y Firebug. Para los webmasters que usan Chrome Inspector, haga clic derecho en el elemento que se va a copiar, seleccione la opción 'Inspeccionar elemento', 'resalte la secuencia de comandos del elemento, haga clic con el botón derecho en el elemento una vez más y seleccione' Copiar XPath '.

Importar datos usando Python

XPath es un elemento que se utiliza principalmente en sitios web de comercio electrónico para analizar descripciones de productos y etiquetas de precios. Los datos extraídos de un sitio utilizando el raspador de la página web se pueden interpretar fácilmente usando Python y almacenarse en formatos legibles por humanos. También puede guardar los datos en hojas o archivos de registro y compartirlos con la comunidad y otros webmasters.

En la industria del marketing actual, la calidad de su contenido importa mucho. Python ofrece a los especialistas en marketing la oportunidad de importar datos en formatos legibles. Para comenzar con su análisis de proyecto real, debe decidir qué enfoque usar. Los datos extraídos vienen en diferentes formas que van desde XML a HTML. Recupere datos rápidamente usando un raspador de página web y solicite el uso de los consejos antes mencionados.