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Guida informativa da Semalt su come raschiare i siti in Python

L'importanza dell'estrazione dei dati non può essere ignorata! Esistono diversi modi, tecniche, metodi e software per estrarre informazioni dai siti Web. API e Python sono probabilmente le migliori e più potenti tecniche per raccogliere e  scrapeare i dati.

Web scraping in Python:

Lo scraping Web è la pratica dell'estrazione di dati da diverse pagine Web. Questa tecnica si concentra principalmente sulla trasformazione di dati grezzi o non strutturati (formati HTML) in uno organizzato (fogli di calcolo e database). Possiamo eseguire diverse attività di scraping web usando le librerie basate su Python.

Python è un linguaggio di programmazione di alto livello creato da Guido van Rossum. È dotato di un sistema di gestione della memoria automatico e un sistema dinamico per estrarre i dati. Python supporta diversi paradigmi di programmazione, come imperativo, procedurale, funzionale e orientato agli oggetti.

Librerie richieste per l'estrazione dei dati:

È possibile trovare un gran numero di librerie Python che consentono di estrarre facilmente i dati dai siti Web. Tuttavia, Urllib2 e BeautifulSoup sono due librerie o moduli distintivi da cui trarre vantaggio.

 1. Urllib2: 

Questa libreria Python viene utilizzata per recuperare i dati da URL diversi. Può definire funzioni e classi di una pagina e consente di intraprendere varie attività di scraping web alla volta. È utile estrarre informazioni da siti Web con cookie, autenticazione e reindirizzamenti.

 2. BeautifulSoup: 

BeautifulSoup è un modo incredibile per estrarre dati da vari siti Web e blog. È adatto a programmatori, sviluppatori e programmatori e li aiuta a estrarre i dati da tabelle, paragrafi brevi, paragrafi lunghi, elenchi e grafici. Dopo aver raschiato i dati, puoi utilizzare i filtri di BeautifulSoup per migliorarne la qualità. BeautifulSoup 4 è la migliore e più recente versione per la scansione di documenti Web, pagine HTML e file PDF.

Scraping testo HTML con Python:

Oltre a BeautifulSoup e Urllib2 hanno diverse opzioni per raschiare il testo HTML:

  • Scrapy
  • Mechanize
  • Scrapemark

Quando si eseguono attività di raschiamento del web, è importante familiarizzare con i tag HTML. Puoi imparare come  raschiare informazioni  da entrambi i tag HTML e HTML con BeautifulSoup e Python. Alcuni utili tag HTML sono descritti di seguito:

  • Collegamenti HTML che sono definiti con un tag . 

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