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Raspando sites com Python e BeautifulSoup - Semalt Advice

        

Há informações mais do que suficientes na internet sobre como raspar sites e blogs corretamente. O que precisamos não é apenas o acesso a esses dados, mas as formas escaláveis de colecioná-lo, analisá-lo e organizá-lo. Python e BeautifulSoup são duas ferramentas maravilhosas para raspar sites e extrair dados. Na raspagem da Web, os dados podem ser facilmente extraídos e apresentados em um formato que você precisa. Se você é um investidor ávido que valoriza seu tempo e dinheiro, você definitivamente precisa acelerar o processo de raspagem da Web e torná-lo otimizado como poderia ser.

Primeiros passos

Vamos usar o Python e o BeautifulSoup como a principal linguagem de raspagem.

1. Para usuários de Mac, o Python está pré-instalado no OS X. Eles só precisam abrir o Terminal e digitar  python -version . Desta forma, eles poderão ver a versão do Python 2.7.

2. Para os usuários do Windows, recomendamos a instalação do Python através do seu site oficial.

3. Em seguida, você deve acessar a biblioteca do BeautifulSoup com a ajuda do pip. Esta ferramenta de gerenciamento de pacotes foi feita especialmente para o Python.

        

No terminal, você deve inserir o seguinte código:

 easy_install pip 

 instalação de pip BeautifulSoup4         

Regras de raspagem:

As principais regras de raspagem que você deve cuidar são:

1. Você deve verificar as Regras e Regulamentos do site antes de começar a raspar. Portanto, tenha muito cuidado!   

2. Você não deve solicitar os dados dos sites de forma muito agressiva. Certifique-se de que a ferramenta que você usa se comporta razoavelmente. Caso contrário, você pode quebrar o site.

3. Um pedido por segundo é a prática correta.

4. O layout do blog ou site pode ser alterado a qualquer momento, e talvez você precise revisar esse site e reescrever seu próprio código sempre que necessário.     

Inspecionar a página   

Passe o cursor sobre a página Preço para entender o que deve ser feito. Leia o texto relacionado ao HTML e ao Python e, a partir dos resultados, você verá os preços dentro das tags HTML.

Estas tags HTML geralmente vêm sob a forma de  

 → → .

Exportar para Excel CSV

Depois de ter extraído os dados, o próximo passo é salvá-lo offline. O Excel Comma Separated Format é a melhor escolha a este respeito, e você pode abri-lo facilmente em sua folha do Excel. Mas primeiro, você precisaria importar os módulos Python CSV e os módulos de data e hora para gravar seus dados corretamente. O código a seguir pode ser inserido na seção de importação:  

 importar csv 

 desde a data de importação até o horário da data 

Técnicas avançadas de raspagem

O BeautifulSoup é uma das ferramentas mais simples e abrangentes para a raspagem na web. No entanto, se você precisar colher grandes volumes de dados, considere outras alternativas:

1. Scrapy é uma poderosa e incrível estrutura de raspagem em python.

2. Você também pode integrar o código com uma API pública. A eficiência dos seus dados será importante. Por exemplo, você pode tentar o Facebook Graph API, que ajuda a ocultar os dados e não o mostra nas páginas do Facebook.

3. Além disso, você pode usar os programas backend como o MySQL e armazenar os dados em grande quantidade com grande precisão.

4. DRY significa "Não se repita" e você pode tentar automatizar as tarefas regulares usando esta técnica.

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