Informativer Ratgeber von Semalt über das Erstellen von Seiten in Python

Web Scraping ist die Methode, Daten von verschiedenen Webseiten zu extrahieren. Diese Technik konzentriert sich hauptsächlich auf die Umwandlung von rohen oder unstrukturierten Daten (HTML-Formaten) in eine organisierte (Tabellenkalkulation und Datenbank). Wir können verschiedene  Web-Scraping-Aufgaben  mit Python-basierten Bibliotheken durchführen.

Python ist eine High-Level-Programmiersprache von Guido van Rossum erstellt. Es verfügt über ein automatisches Speicherverwaltungssystem und ein dynamisches System zum Extrahieren von Daten. Python unterstützt verschiedene Programmierparadigmen wie imperativ, prozedural, funktional und objektorientiert.

Bibliotheken, die für die Datenextraktion benötigt werden:

Sie können eine große Anzahl von Python-Bibliotheken finden, die Ihnen beim einfachen Extrahieren von Daten von Websites helfen. Urlib2 und BeautifulSoup sind jedoch zwei markante Bibliotheken oder Module, von denen Sie profitieren können.

 1. Urllib2: 

Diese Python-Bibliothek wird zum Abrufen von Daten von verschiedenen URLs verwendet. Es kann Funktionen und Klassen einer Seite definieren und gleichzeitig verschiedene Web-Scraping-Aufgaben übernehmen. Es ist nützlich, Informationen von Websites mit Cookies, Authentifizierung und Weiterleitungen zu extrahieren.

 2. BeautifulSoup: 

BeautifulSoup ist eine unglaubliche Möglichkeit, Daten von verschiedenen Websites und Blogs zu beziehen. Es eignet sich für Programmierer, Entwickler und Programmierer und hilft ihnen, Daten aus Tabellen, kurzen Absätzen, langen Absätzen, Listen und Diagrammen zu extrahieren. Sobald die Daten gescratcht sind, können Sie die Filter von BeautifulSoup verwenden, um die Qualität zu verbessern. BeautifulSoup 4 ist die beste und neueste Version, um Webdokumente, HTML-Seiten und PDF-Dateien zu scrappen.

Scraping HTML-Text mit Python:

Neben BeautifulSoup und Urllib2 haben mehrere Möglichkeiten, HTML-Text zu kratzen:

• Scrapy
• Mechanisieren
• Scrapemark

Wenn Sie Web Scraping-Aufgaben ausführen, ist es wichtig, sich mit HTML-Tags vertraut zu machen. Sie können lernen, wie Sie Informationen sowohl von HTML-Text als auch von HTML-Tags mit BeautifulSoup und Python abkratzen. Im Folgenden werden einige nützliche HTML-Tags beschrieben:  

•  HTML-Links, die mit einem Tag  definiert sind. 
• HTML-Tabellen, die mit und definiert sind. Die Zeilen sind in verschiedene Datenmuster mit-Tag unterteilt.
• Die HTML-Listen beginnen mit

Fazit