Un tutorial di raschiatura dello schermo fornito da Semalt
Quando si tratta di raschiare il contenuto Web, è comune cercare in Internet per tutorial per lo scrap. Ci sono momenti in cui le informazioni che desideri possono essere accessibili solo tramite un'API (Application Programming Language), e in alcuni casi, potresti voler usare uno screen scraping tool o optare per una libreria Python per portare a termine le tue attività.
In questa esercitazione di screen scraping, discuteremo le migliori e più famose librerie Python e apprenderemo sui diversi componenti di una pagina web.
I componenti di una pagina Web:
Quando si visita una pagina Web, il browser invierà una richiesta al server web. Questa richiesta è nota come richiesta GET e il server invierà i file che diranno al browser Web come eseguire il rendering delle pagine. Esistono quattro componenti principali di una pagina Web: HTML, CSS, JS e Immagini. HTML contiene il contenuto principale di una pagina e il CSS viene utilizzato per aggiungere stili a una pagina e renderla accattivante, affascinante e attraente. D'altra parte, i file JavaScript o JS vengono utilizzati per aggiungere interattività a una pagina Web e le immagini vengono utilizzate per rendere un sito più professionale e migliore degli altri. I migliori formati di immagine sono PNG e JPG: entrambi questi formati sono adatti per webmaster e curatori di immagini e consentono loro di dare un aspetto interattivo ai loro documenti web.
Diverse librerie Python per screen scraping:
1. Requests
È la più famosa e una delle migliori librerie Python. Requests è stato scritto da Kenneth Reitz e utilizzato per costruire diverse applicazioni web e scrapers di dati.
2. Scrapy
Scrapy è la libreria Python più potente e utile per le attività di scraping dello schermo. Non è necessario avere le conoscenze tecniche per utilizzare questa libreria perché Scrapy automatizza le attività di raschiamento del web e salva il tempo e l'energia in misura maggiore.
3. wxPython
È un toolkit GUI per Python ed è una buona alternativa a Scrapy. Tuttavia, questa libreria Python non è comune come Scrapy e BeautifulSoup.
4. Pandas
Pandas è principalmente un pacchetto Python progettato per funzionare con campioni di dati "relazionali" e "etichettati". Pandas è un modo perfetto per acquisire contenuti da Internet ed è noto per la sua meravigliosa visualizzazione e aggregazione di manipolazione dei dati.
5. Matplotlib
In questa esercitazione di scraping delle schermate, si imparerà anche su Matplotlib, che è un pacchetto core SciPy Stack e una famosa libreria Python. Matplotlib è personalizzato per le attività di scraping dello schermo e genera facilmente visualizzazioni potenti. È una buona alternativa a Scrapy e può essere utilizzata singolarmente o in combinazione con NumPy, Pandas e SciPy. Tuttavia, Matplotlib è una libreria di basso livello, il che significa che dovrai scrivere codici sofisticati per raggiungere un livello avanzato di estrazione e visualizzazione dei dati.
6. BeautifulSoup
Proprio come Requests e Scrapy, BeautifulSoup è una famosa libreria Python che viene utilizzata per l'analisi di documenti HTML e XML (compresi i tag non chiusi). Aiuta a creare un albero di analisi per le pagine analizzate che possono essere utilizzate per raschiare dati da HTML.
Tutte queste librerie Python sono usate per compiti di scraping dello schermo e estraggono dati utili dai componenti sopra menzionati di una pagina web.
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