Semalt: Top 5 Python Web Scraping Libraries
Python es un lenguaje de programación de alto nivel. Proporciona muchos beneficios a programadores, desarrolladores y nuevas empresas. Como webmaster, puede desarrollar fácilmente aplicaciones y sitios web dinámicos usando Scrapy, Requests y BeautifulSoup y realizar su trabajo de manera conveniente. Las bibliotecas de Python son útiles tanto para pequeñas como para grandes empresas. Estas bibliotecas son flexibles, escalables y legibles. Una de sus mejores características es su eficiencia. Todas las bibliotecas de Python cuentan con una gran cantidad de impresionantes opciones de extracción de datos, y los programadores las usan para equilibrar su tiempo y recursos.
Python es la elección previa de desarrolladores, analistas de datos y científicos. Sus bibliotecas más famosas se han discutido a continuación.
1. Solicitudes:
Es la biblioteca de Python HTTP. Las solicitudes fueron lanzadas por Apache2 License hace unos años. Su objetivo es enviar múltiples solicitudes HTTP de una manera simple, completa y humana. Su última versión es 2.18.4, y las Solicitudes se utilizan para datos de raspado de sitios web dinámicos. Es una biblioteca HTTP simple y poderosa que nos permite acceder a páginas web y extraer información útil de ellas.
2. BeautifulSoup:
BeautifulSoup también se conoce como HTML parser. Este paquete de Python se usa para analizar documentos XML y HTML, y apuntar a las etiquetas no cerradas de una mejor manera. Además, BeautifulSoup es capaz de crear árboles y páginas de análisis sintáctico. Se utiliza principalmente para raspar datos de documentos HTML y archivos PDF. Está disponible para Python 2.6 y Python 3. Un analizador es un programa utilizado para extraer información de archivos XML y HTML. El analizador por defecto de BeautifulSoup pertenece a la biblioteca estándar de Python. Es flexible, útil y poderoso y ayuda a realizar múltiples tareas de raspado de datos a la vez. Una de las principales ventajas de BeautifulSoup 4 es que detecta códigos HTML automáticamente y le permite raspar los archivos HTML con caracteres especiales. Además, se usa para navegar por diferentes páginas web y crear aplicaciones web.
3. lxml:
Al igual que Beautiful Soup, lxml es una famosa biblioteca de Python. Dos de sus versiones famosas son libxml2 y libxslt. Es compatible con todas las API de Python y ayuda a eliminar datos de sitios dinámicos y complicados. Lxml está disponible en diferentes paquetes de distribución y es adecuado para Linux y Mac OS. A diferencia de otras bibliotecas de Python, Lxml es una biblioteca directa, precisa y confiable.
4. Selenio:
Selenium es otra biblioteca de Python que automatiza los navegadores web. Este marco de prueba de software portátil ayuda a desarrollar diferentes aplicaciones web y datos de raspado de múltiples páginas web. Selenium proporciona herramientas de reproducción para los autores y no necesita que aprenda los lenguajes de scripting. Es una buena alternativa a C ++, Java, Groovy, Perl, PHP, Scala y Ruby. Selenium se implementa en Linux, Mac OS y Windows y fue lanzado por Apache 2.0. En 2004, Jason Huggins desarrolló Selenium como parte de su proyecto de raspado de datos. Esta biblioteca de Python está compuesta de diferentes componentes y se implementa principalmente como un complemento de Firefox. Le permite grabar, editar y depurar documentos web.
5. Scrapy:
Scrapy es un framework de Python de código abierto y un rastreador web. Está diseñado originalmente para tareas de rastreo web y se usa para raspar información de sitios web. Utiliza API para realizar sus tareas. Scrapinghub Ltd. mantiene Scrapy. Su arquitectura está construida con arañas y rastreadores autónomos. Realiza una variedad de tareas y facilita el rastreo y raspado de páginas web.
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