Um tutorial de raspagem de tela fornecido pela Semalt

Os componentes de uma página da Web:

Quando você visita uma página da Web, seu navegador enviará uma solicitação ao servidor da Web. Esta solicitação é conhecida como solicitação GET e o servidor enviará de volta os arquivos que informarão seu navegador da web como renderizar as páginas para você. Existem quatro componentes principais de uma página da Web: HTML, CSS, JS e Imagens. O HTML contém o conteúdo principal de uma página e o CSS é usado para adicionar estilos a uma página e torna-se atraente, encantador e atraente. Por outro lado, os arquivos JavaScript ou JS são usados para adicionar interatividade a uma página da web e as imagens são usadas para tornar o site mais profissional e melhor do que os outros. Os melhores formatos de imagem são PNG e JPG - ambos os formatos são adequados para webmasters e curadores de imagens e permitem que elas dê uma aparência interativa aos documentos da web.

Bibliotecas de Python diferentes para raspagem de tela:

1. Solicitações

É a mais famosa e uma das melhores bibliotecas de Python. Os pedidos são escritos por Kenneth Reitz e usados para criar diferentes aplicativos da web e raspadores de dados.

2. Scrapy

O Scrapy é até agora a biblioteca Python mais poderosa e útil para suas tarefas de raspagem de tela. Você não precisa ter o conhecimento técnico para usar esta biblioteca porque a Scrapy automatiza as tarefas de raspagem da web e economiza seu tempo e energia até certo ponto.

3. wxPython

É um kit de ferramentas GUI para Python e é uma boa alternativa para Scrapy. No entanto, esta biblioteca Python não é tão comum como Scrapy e BeautifulSoup.

4. Pandas

Pandas é principalmente um pacote de Python que é projetado para trabalhar com amostras de dados "relacionais" e "rotulados". O Pandas é uma maneira perfeita de raspar o conteúdo da internet e é conhecida pela sua maravilhosa visualização e agregação de manipulação de dados.

5. Matplotlib

Neste tutorial de raspagem de tela, você também aprenderá sobre o Matplotlib, que é um pacote central SciPy Stack e uma popular biblioteca Python. O Matplotlib é adaptado para as tarefas de raspagem de tela e gera visualizações poderosas com facilidade. É uma boa alternativa para Scrapy e pode ser usado individualmente ou em combinação com NumPy, Pandas e SciPy. No entanto, Matplotlib é uma biblioteca de baixo nível, o que significa que você terá que escrever códigos sofisticados para alcançar um nível avançado de extração e visualização de dados.

6. BeautifulSoup

Assim como Requests e Scrapy, o BeautifulSoup é uma popular biblioteca Python que é usada para analisar documentos HTML e XML (incluindo tags não fechadas) . Isso ajuda a criar uma árvore de análise para as páginas analisadas que podem ser usadas para raspar dados do HTML.

Todas essas bibliotecas Python são usadas para tarefas de raspagem de tela e extrair dados úteis dos componentes acima mencionados de uma página da Web.