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Ein Screen Scraping Tutorial von Semalt

Wenn es darum geht, Webinhalte zu scrappen, ist es üblich, das Internet nach einem Bildschirm Schrott Tutorial. Es kann vorkommen, dass die gewünschten Informationen nur über eine API (Application Programming Language) aufgerufen werden können. In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise ein Screen Scraping-Tool verwenden oder sich für eine Python-Bibliothek entscheiden, um Ihre Aufgaben zu erledigen.

In diesem Screen-Scraping-Tutorial werden wir die besten und berühmtesten Python-Bibliotheken diskutieren und mehr über die verschiedenen Komponenten einer Webseite erfahren.

Die Komponenten einer Webseite:

Wenn Sie eine Webseite besuchen, sendet Ihr Browser eine Anfrage an den Webserver. Diese Anforderung wird als GET-Anforderung bezeichnet. Der Server sendet die Dateien zurück, die Ihrem Webbrowser mitteilen, wie die Seiten für Sie gerendert werden. Es gibt vier Hauptkomponenten einer Webseite: HTML, CSS, JS und Bilder. HTML enthält den Hauptinhalt einer Seite und CSS wird verwendet, um einer Seite Stile hinzuzufügen und sie ansprechend, charmant und attraktiv aussehen zu lassen. Auf der anderen Seite werden JavaScript- oder JS-Dateien verwendet, um einer Webseite Interaktivität hinzuzufügen, und die Bilder werden verwendet, um eine Website professionell und besser aussehen zu lassen als die anderen. Die besten Bildformate sind PNG und JPG - beide Formate sind für Webmaster und Bildkuratoren geeignet und ermöglichen es ihnen, ihren Webdokumenten ein interaktives Aussehen zu geben.

Verschiedene Python-Bibliotheken für Screen Scraping:

1. Anfragen

Es ist die berühmteste und eine der besten Python-Bibliotheken..Anfragen werden von Kenneth Reitz geschrieben und verwendet, um verschiedene Web-Anwendungen und Datenräumer zu erstellen.

2. Scrapy

Scrapy ist bisher die leistungsfähigste und nützlichste Python-Bibliothek für Ihre Screen-Scraping-Aufgaben. Sie brauchen kein technisches Wissen, um diese Bibliothek zu benutzen, denn Scrapy automatisiert die Web-Scraping-Aufgaben und spart Ihnen viel Zeit und Energie.

3. wxPython

Es ist ein GUI-Toolkit für Python und ist eine gute Alternative zu Scrapy. Diese Python-Bibliothek ist jedoch nicht so häufig wie Scrapy und BeautifulSoup.

4. Pandas

Pandas ist in erster Linie ein Python-Paket, das mit "relationalen" und "etikettierten" Datenmustern arbeiten soll. Pandas ist ein perfekter Weg, um Inhalte aus dem Internet zu schaben und ist bekannt für seine wunderbare Visualisierung und Aggregation von Datenmanipulation.

5. Matplotlib

In diesem Screen-Scraping-Tutorial lernst du auch Matplotlib kennen, ein SciPy Stack-Kernpaket und eine beliebte Python-Bibliothek. Matplotlib ist auf die Screen-Scraping-Aufgaben zugeschnitten und erzeugt mühelos leistungsstarke Visualisierungen. Es ist eine gute Alternative zu Scrapy und kann einzeln oder in Kombination mit NumPy, Pandas und SciPy verwendet werden. Matplotlib ist jedoch eine Low-Level-Bibliothek, was bedeutet, dass Sie anspruchsvolle Codes schreiben müssen, um eine erweiterte Ebene der Datenextraktion und Visualisierung zu erreichen.

6. BeautifulSoup

BeautifulSoup ist wie Requests und Scrapy eine populäre Python-Bibliothek, die zum Parsen von HTML- und XML-Dokumenten verwendet wird (einschließlich nicht geschlossener Tags). . Es hilft beim Erstellen eines Syntaxbaums für die analysierten Seiten, die zum Scrapen von Daten aus HTML verwendet werden können.

Alle diese Python-Bibliotheken werden für Screen-Scraping-Aufgaben verwendet und extrahieren nützliche Daten aus den oben genannten Komponenten einer Webseite.

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