Semalt explique comment extraire des données à l'aide de Lxml et de requêtes
En ce qui concerne le marketing de contenu, l'importance du raclage web ne peut être ignoré. Également connu sous le nom d'extraction de données Web, le Web Scraping est une technique d'optimisation des moteurs de recherche utilisée par les blogueurs et les consultants en marketing pour extraire des données de sites Web de commerce électronique. Le raclage de site Web permet aux spécialistes du marketing d'obtenir et de sauvegarder des données dans des formats utiles et confortables.
La plupart des sites Web de commerce électronique sont généralement écrits au format HTML, chaque page comportant un document bien conservé. Trouver des sites fournissant leurs données aux formats JSON et CSV est un peu difficile et compliqué. C'est là que l'extraction de données Web entre en jeu. Un grattoir de pages Web aide les spécialistes du marketing à extraire des données de sources multiples ou uniques et à les stocker dans des formats conviviaux.
Rôle de lxml et Requests dans le data scraping
Dans le marketing, lxml est couramment utilisé par les blogueurs et les propriétaires de sites pour extraire rapidement des données de différents sites . Dans la plupart des cas, lxml extrait des documents écrits en langage HTML et XML. Les webmasters utilisent des requêtes pour améliorer la lisibilité des données extraites par un grattoir de page Web. Les demandes augmentent également la vitesse globale utilisée par un grattoir pour extraire des données provenant de sources uniques ou multiples.
Comment extraire des données en utilisant lxml et les requêtes?
En tant que webmaster, vous pouvez facilement installer lxml et les requêtes en utilisant la technique d'installation pip. Utilisez des données facilement disponibles pour récupérer des pages Web. Après avoir obtenu les pages Web, utilisez un grattoir de page Web pour extraire des données à l'aide d'un module HTML et stocker les fichiers dans un arbre, communément appelé Html.fromstring. Html.fromstring s'attend à ce que les webmasters et marketeurs utilisent des octets en entrée, donc il est conseillé d'utiliser l'arbre page.content au lieu de page.text.
Une excellente structure arborescente est d'une importance capitale lors de l'analyse des données. . Les méthodes CSSSelect et XPath sont principalement utilisées pour localiser les informations extraites par un grattoir de page Web. Principalement, les webmasters et les blogueurs insistent sur l'utilisation de XPath pour trouver des informations sur des fichiers bien structurés tels que des documents HTML et XML.
D'autres outils recommandés pour localiser l'information en utilisant le langage HTML incluent Chrome Inspector et Firebug. Pour les webmasters utilisant Chrome Inspector, faites un clic droit sur l'élément à copier, sélectionnez l'option 'Inspecter l'élément', 'surligner le script de l'élément, cliquez avec le bouton droit sur l'élément et sélectionnez' Copier XPath '.
Importation de données en utilisant python
XPath est un élément principalement utilisé sur les sites de commerce électronique pour analyser les descriptions de produits et les étiquettes de prix. Les données extraites d'un site à l'aide du scraper de page Web peuvent être facilement interprétées à l'aide de Python et stockées dans des formats lisibles par l'homme. Vous pouvez également enregistrer les données dans des feuilles ou des fichiers de registre et les partager avec la communauté et d'autres webmasters.
Dans l'industrie actuelle du marketing, la qualité de votre contenu est importante. Python donne aux marketeurs l'opportunité d'importer des données dans des formats lisibles. Pour commencer à analyser votre projet, vous devez décider quelle approche utiliser. Les données extraites se présentent sous différentes formes allant du XML au HTML. Récupérez rapidement des données à l'aide d'un grattoir de pages Web et de demandes à l'aide des conseils mentionnés ci-dessus.
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