Semalt Expert: Data Scraping - 4 geweldige python-toepassingen

Gegevensschrapen, ook wel gegevensextractie en webschrapen genoemd, is de techniek van het extraheren gegevens van websites. Elke site host informatie in de vorm van HTML of een aantal statische teksten. Als u deze teksten op de juiste manier wilt schrapen, moet u een hulpmiddel voor het schrapen van gegevens gebruiken. Scrapy is bijvoorbeeld een op Python gebaseerde data-extractiesoftware die informatie van verschillende sites verwijdert en de ongestructureerde gegevens converteert naar de gestructureerde vorm. Aan de andere kant is BeautifulSoup de Python-bibliotheek die is ontworpen voor verschillende webschraping en dataminingprojecten. Zowel Scrapy als BeautifulSoup converteren automatisch de ongeorganiseerde gegevens naar een georganiseerde vorm en geven u onmiddellijk leesbare en schaalbare informatie.

Een overzicht van Python:

Python is een programmeertaal voor algemeen gebruik. Het idee van Python ontstond in 1989 toen Guido van Rossum werd geconfronteerd met de tekortkomingen van de ABC-taal. Hij begon een nieuwe programmeertaal te ontwikkelen die gegevens van dynamische en gecompliceerde sites kon schrapen. Tegenwoordig heeft Python verschillende implementaties zoals Jython, IronPython en de PyPy-versie.

Programmeurs en webontwikkelaars geven de voorkeur aan Python vanwege de veelzijdige functies en eenvoudig te leren programmeercodes. Enkele van de meest verbazingwekkende toepassingen van Python zijn hieronder besproken.

 1. Aanwezigheid van de modules van derden: 

BeautifulSoup en Python Package Index (PyPI) bevatten verschillende modules van derden die worden gebruikt om gegevens van een grote schaal te schrapen aantal sites. Een van de grote voordelen van Python is dat u een groot aantal tools eenvoudig en gemakkelijk kunt ontwikkelen.

 2. Een uitgebreid assortiment bibliotheken: 

U kunt profiteren van de verschillende Python-bibliotheken en zoveel webpagina's schrapen als u wilt. Zo maakt Scrapy het u gemakkelijk om gegevens in realtime te schrapen. Allereerst zal deze tool door verschillende sites navigeren en nuttige informatie voor u verzamelen. In de volgende stap zal deze op Python gebaseerde tool gegevens schrapen volgens uw verschillende high-profile data-extractietaken kunnen worden uitgevoerd met Python en zijn bibliotheken.

 3. Een open-source taal: 

Python is ontwikkeld onder de OSI-goedgekeurde open source licentie, deze taal is geschikt voor programmeurs, programmeurs, ontwikkelaars en ondernemingen. De ontwikkeling van Python wordt aangedreven door de community die voor zijn codes werkt via de mailinglijsten en hostingconferenties. 

 4. Python als een productieve taal: 

Python heeft een uitgebreid assortiment raamwerken, l bibliotheken en software om uit te kiezen. Het verhoogt de productiviteit van een programmeur tijdens de interactie met JavaScript, Perl, VB, C, C ++ en C #. U kunt Python gebruiken om gegevens te schrapen van HTML-bestanden, PDF-documenten, afbeeldingen, audio en videobestanden.

 Conclusie: 

In vergelijking met JDBC en ODBC is de database van Python wat onderontwikkeld en primitief. Daarom is deze taal alleen geschikt voor beginners en webmasters. Als u Python wilt gebruiken om complexe sites af te handelen, is dit misschien niet de juiste taal voor u. In plaats daarvan kunt u kiezen voor PHP of C ++ en gemakkelijk data van complexe sites schrapen. Het is waar dat Python een objectgericht ontwerp heeft, maar PHP en C ++ zijn veel beter dan deze taal, omdat je niet teveel codes hoeft te leren.