Scraping Websites mit Python und BeautifulSoup - Semalt Beratung
Im Internet gibt es mehr als genug Informationen darüber, wie Websites und Blogs richtig geschreddert werden können . Was wir brauchen, ist nicht nur der Zugriff auf diese Daten, sondern auch die skalierbaren Möglichkeiten, sie zu sammeln, zu analysieren und zu organisieren. Python und BeautifulSoup sind zwei wunderbare Werkzeuge, um Webseiten zu scrappen und Daten zu extrahieren. Beim Web Scraping können Daten einfach extrahiert und in einem von Ihnen benötigten Format dargestellt werden. Wenn Sie ein begeisterter Investor sind, der seine Zeit und sein Geld schätzt, müssen Sie unbedingt den Web-Scraping-Prozess beschleunigen und ihn so optimieren, wie er nur sein könnte.
Erste Schritte
Wir verwenden Python und BeautifulSoup als Hauptsprache.
1. Für Mac-Benutzer ist Python im OS X vorinstalliert. Sie müssen lediglich Terminal öffnen und python -version eingeben. Auf diese Weise können sie Python 2.7 Version sehen.2. Für Windows-Benutzer empfehlen wir Python über seine offizielle Website zu installieren.
3. Als nächstes müssen Sie BeautifulSoup-Bibliothek mit Hilfe von Pip zugreifen. Dieses Paketverwaltungstool wurde speziell für Python entwickelt.
Im Terminal müssen Sie den folgenden Code einfügen:
easy_install pip
pip install BeautifulSoup4
Kratzregeln:
Die wichtigsten Kratzregeln, die du beachten solltest, sind:
1. Sie müssen die Regeln und Bestimmungen der Website überprüfen, bevor Sie mit dem Scraping beginnen. Also sei sehr vorsichtig!2. Sie sollten die Daten von den Websites nicht zu aggressiv anfordern. Stellen Sie sicher, dass sich das von Ihnen verwendete Werkzeug vernünftig verhält. Andernfalls können Sie die Website aufbrechen.
3. Eine Anfrage pro Sekunde ist die richtige Praxis.
4. Das Layout des Blogs oder der Site kann jederzeit geändert werden. Möglicherweise müssen Sie diese Site erneut aufrufen und Ihren eigenen Code bei Bedarf neu schreiben.
Untersuchen Sie die Seite
Halten Sie den Cursor auf der Seite Preis, um zu verstehen, was zu tun ist. Lesen Sie den Text zu HTML und Python, und aus den Ergebnissen werden die Preise in den HTML-Tags angezeigt.
Diese HTML-Tags kommen oft in Form von
→ →.
Export nach Excel CSV
Sobald Sie die Daten extrahiert haben, besteht der nächste Schritt darin, sie offline zu speichern. Das Excel Comma Separated Format ist in dieser Hinsicht die beste Wahl, und Sie können es problemlos in Ihrem Excel-Arbeitsblatt öffnen. Aber zuerst müssten Sie die Python-CSV-Module und die Datum-Uhrzeit-Module importieren, um Ihre Daten ordnungsgemäß aufzuzeichnen. Der folgende Code kann in den Import - Abschnitt eingefügt werden:
import csv
von datetime import bis datetime
Advanced Scraping Techniques
BeautifulSoup ist eines der einfachsten und umfassendsten Werkzeuge für das Scraping. Wenn Sie jedoch große Datenmengen ernten müssen, ziehen Sie einige andere Alternativen in Betracht:
1. Scrapy ist ein leistungsfähiges und erstaunliches Python-Scraping-Framework.2. Sie können den Code auch mit einer öffentlichen API integrieren. Die Effizienz Ihrer Daten wird wichtig sein. Sie können beispielsweise die Facebook Graph-API ausprobieren, mit der die Daten verborgen und nicht auf den Facebook-Seiten angezeigt werden.
3. Außerdem können Sie die Backend-Programme wie MySQL verwenden und die Daten in großer Menge mit großer Genauigkeit speichern.
4. DRY steht für "Do not Repeat Yourself" und Sie können versuchen, die regulären Aufgaben mit dieser Technik zu automatisieren.
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