Semalt Expert: Data Scraping - 4 erstaunliche Python-Anwendungen

Data Scraping, auch Datenextraktion und Web Scraping genannt, ist die Extraktionstechnik Daten von Websites. Jede Site enthält Informationen in Form von HTML oder statischen Texten. Wenn Sie diese Texte richtig abkratzen möchten, müssen Sie ein Daten-Scraping-Tool verwenden. Scrapy zum Beispiel ist eine Python-basierte Datenextraktions-Software, die Informationen von verschiedenen Sites abschabt und die unstrukturierten Daten in die strukturierte Form konvertiert. Auf der anderen Seite ist BeautifulSoup die Python-Bibliothek, die für verschiedene Web Scraping- und Data Mining-Projekte entwickelt wurde. Sowohl Scrapy als auch BeautifulSoup konvertieren die unorganisierten Daten automatisch in eine organisierte Form und geben Ihnen sofort lesbare und skalierbare Informationen.

Ein Überblick über Python:

Python ist eine universelle Programmiersprache. Die Idee von Python entstand 1989, als Guido van Rossum mit den Mängeln der ABC-Sprache konfrontiert wurde. Er fing an, eine neue Programmiersprache zu entwickeln, die Daten von dynamischen und komplizierten Seiten schaben konnte. Heute hat Python verschiedene Implementierungen wie Jython, IronPython und die PyPy-Version.

Programmierer und Webentwickler bevorzugen Python aufgrund seiner vielseitigen Funktionen und leicht zu erlernenden Programmiercodes. Einige der erstaunlichsten Anwendungen von Python wurden im Folgenden diskutiert.

 1. Präsenz der Module von Drittanbietern: 

BeautifulSoup und Python Package Index (PyPI) enthalten verschiedene Module von Drittanbietern, die verwendet werden, um Daten von einem großen zu scrappen Anzahl der Websites. Einer der größten Vorteile von Python ist, dass Sie eine große Anzahl von Tools einfach und bequem entwickeln können.

 2. Ein umfangreicher Bereich von Bibliotheken: 

Sie können von den verschiedenen Python-Bibliotheken profitieren und so viele Webseiten abkratzen, wie Sie möchten Mit Scrapy können Sie beispielsweise Daten in Echtzeit scrappen, indem Sie zunächst durch verschiedene Sites navigieren und nützliche Informationen für Sie sammeln. Im nächsten Schritt wird dieses Python-basierte Tool die Daten nach Ihren Wünschen scrappen Mit Python und seinen Bibliotheken können verschiedene hochkarätige Datenextraktionsaufgaben durchgeführt werden.

 3. Eine Open-Source-Sprache: 

Python wurde unter der OSI-zugelassenen Open-Source-Lizenz entwickelt und eignet sich für Programmierer, Programmierer, Entwickler und Unternehmen.Die Entwicklung von Python wird von der Community vorangetrieben, die für ihre Codes über die Mailing-Listen und Hosting-Konferenzen arbeitet).

 4. Python als produktive Sprache: 

Python hat eine umfangreiche Palette von Frameworks, l Bibliotheken und Software zur Auswahl. Es erhöht die Produktivität eines Programmierers bei der Interaktion mit JavaScript, Perl, VB, C, C ++ und C #. Sie können Python verwenden, um Daten aus HTML-Dateien, PDF-Dokumenten, Bildern, Audio- und Videodateien zu extrahieren.

 Fazit: 

Im Vergleich zu JDBC und ODBC ist Pythons Datenbank etwas unterentwickelt und primitiv. Deshalb ist diese Sprache nur für Anfänger und Webmaster geeignet. Wenn Sie mit Python komplexe Websites verwalten möchten, ist dies möglicherweise nicht die richtige Sprache für Sie. Stattdessen können Sie sich für PHP oder C ++ entscheiden und Daten von komplexen Sites einfach scrappen. Es ist wahr, dass Python ein objektorientiertes Design hat, aber PHP und C ++ sind weit besser als diese Sprache, weil Sie nicht zu viele Codes lernen müssen.