Существует несколько библиотек и фреймворков Python для извлечения данных из Интернета. Каждый начинает с определенного инструмента, пока не поймет, что он может не подойти для их следующего проекта. Хотя крайне маловероятно, что вы будете использовать все инструменты Python в одном проекте, вы должны знать, какие из них держать под рукой в своем наборе инструментов для парсинга веб-страниц.
Вот лучшие библиотеки Python, фреймворки и другие инструменты, которые помогут вам без труда собирать данные из Интернета.
1. Красивый суп
Начнем список с лучшей библиотеки веб-скрейпинга для начинающих: Beautiful Soup. По сути, это инструмент, который извлекает данные из проанализированных файлов HTML и XML путем преобразования документа в объект Python.
«Красота» Beautiful Soup заключается в его простоте. Это легко настроить, и вы можете начать работу с вашим первым проектом веб-скрейпинга
в течение нескольких минут. Beautiful Soup использует иерархический подход к извлечению данных из документа HTML. Вы можете извлекать элементы, используя теги, классы, идентификаторы, имена и другие атрибуты HTML.Однако ожидать большего от Beautiful Soup было бы слишком далеко. Нет встроенной поддержки промежуточного программного обеспечения и других расширенных функций, таких как ротация прокси или многопоточность. С Beautiful Soup вам нужны библиотеки для отправки HTTP-запросов, анализа загруженного документа и экспорта очищенной информации в выходной файл.
2. Запросы
Requests, несомненно, является наиболее часто используемой библиотекой Python для обработки HTTP-запросов. Инструмент соответствует своему слогану: HTTP для людей™. Он поддерживает несколько типов HTTP-запросов, от GET и POST до PATCH и DELETE. Мало того, вы можете контролировать практически каждый аспект запроса, включая заголовки и ответы.
Если это звучит просто, будьте уверены, что запросы также обслуживают опытных пользователей с его множеством функций. Вы можете поэкспериментировать с запросом и настроить его заголовки, загрузить файл на сервер с помощью POST и, среди прочего, обрабатывать тайм-ауты, перенаправления и сеансы.
запросы обычно ассоциируются с Beautiful Soup, когда дело доходит до парсинга веб-страниц, поскольку другие фреймворки Python имеют встроенную поддержку для обработки HTTP-запросов. Чтобы получить HTML для веб-страницы, вы должны использовать запросы для отправки запроса GET на сервер, затем извлекать текстовые данные из ответа и передавать их в Beautiful Soup.
3. Скрапи
Как следует из названия, Scrapy — это фреймворк Python для разработки крупномасштабных парсеров. Это швейцарский армейский нож для извлечения данных из Интернета. Scrapy обрабатывает все: от отправки запросов и реализации прокси до извлечения и экспорта данных.
В отличие от Beautiful Soup, истинная сила Scrapy заключается в его сложном механизме. Но не позволяйте этой сложности запугать вас. Scrapy — самый эффективный фреймворк для парсинга веб-страниц в этом списке с точки зрения скорости, эффективности и возможностей. Он поставляется с селекторами, которые позволяют выбирать данные из HTML-документа с помощью элементов XPath или CSS.
Дополнительным преимуществом является скорость, с которой Scrapy отправляет запросы и извлекает данные. Он отправляет и обрабатывает запросы асинхронно, и это отличает его от других инструментов веб-скрейпинга.
Помимо основных функций, вы также получаете поддержку промежуточного программного обеспечения, которое представляет собой структуру хуков, которая добавляет дополнительные функции в механизм Scrapy по умолчанию. Вы не можете парсить веб-сайты, управляемые JavaScript, с помощью Scrapy из коробки, но вы можете использовать промежуточное программное обеспечение, такое как scrapy-selenium, scrapy-splash и scrapy-scrapingbee, чтобы реализовать эту функциональность в вашем проекте.
Наконец, когда вы закончите извлекать данные, вы можете экспортировать их в различные форматы файлов; CSV, JSON и XML, и это лишь некоторые из них.
Scrapy — одна из многих причин, почему Python — лучший язык программирования для всех, кто занимается парсингом веб-страниц. Настройка вашего первого проекта Scrapy может занять некоторое время, особенно если у вас нет опыта работы с классами и фреймворками Python. Рабочий процесс Scrapy разделен на несколько файлов, и для начинающих это может показаться нежелательной сложностью.
4. Селен
Если вы хотите парсить динамический контент, созданный с помощью JavaScript, Selenium — это то, что вам нужно. В качестве кроссплатформенной среды веб-тестирования Selenium помогает отображать HTML, CSS и JavaScript и извлекать то, что требуется. Вы также можете имитировать реальное взаимодействие с пользователем, жестко закодировав действия клавиатуры и мыши, что полностью меняет правила игры.
Selenium создает экземпляр браузера с помощью веб-драйвера и загружает страницу. Некоторые популярные браузеры, поддерживаемые Selenium, — это Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari и Internet Explorer. Он использует локаторы CSS и XPath, аналогичные селекторам Scrapy, для поиска и извлечения содержимого из элементов HTML на странице.
Если у вас нет опыта работы с Python, но вы знаете другие языки программирования, вы можете использовать Selenium с C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby и Java.
Единственное ограничение заключается в том, что, поскольку Selenium запускает веб-браузер в фоновом режиме, ресурсы, необходимые для выполнения парсера, значительно увеличиваются. по сравнению с Scrapy или Beautiful Soup. Но, учитывая дополнительные возможности Selenium, это полностью оправдано.
5. urllib
Библиотека Python urllib — это простой, но важный инструмент, который должен быть в вашем арсенале парсинга веб-страниц. Он позволяет вам обрабатывать и обрабатывать URL-адреса в ваших сценариях Python.
Подходящим практическим применением urllib является модификация URL. Представьте, что вы очищаете веб-сайт с несколькими страницами и вам нужно изменить часть URL-адреса, чтобы перейти на следующую страницу.
urllib может помочь вам проанализировать URL-адрес и разделить его на несколько частей, которые затем можно изменить и разобрать, чтобы создать новый URL-адрес. Хотя использование библиотеки для синтаксического анализа строк может показаться излишним, urllib является спасением для людей, которые кодируют парсеры для развлечения и не хотят вникать в мельчайшие детали структур данных.
Кроме того, если вы хотите изучить robots.txt веб-сайта, который представляет собой текстовый файл, содержащий правила доступа для поискового робота Google и других парсеров, urllib также может помочь вам в этом. Рекомендуется следовать файлу robots.txt веб-сайта и очищать только те страницы, которые разрешены.
6. Библиотеки JSON, CSV и XML
Поскольку Beautiful Soup или Selenium не имеют встроенных функций для экспорта данных, вам понадобится библиотека Python для экспортировать данные в JSON, CSV или XML-файл. К счастью, для этого можно использовать множество библиотек, и рекомендуются самые основные, а именно json, csv и xml для файлов JSON, CSV и XML соответственно.
Такие библиотеки позволяют создать файл, добавить в него данные, а затем, наконец, экспортировать файл в локальное хранилище или на удаленный сервер.
7. МеханическийСуп
Механический суп? Это дешевая подделка Beautiful Soup? Вдохновлено Механизировать а на основе запросов Python и Beautiful Soup MechanicalSoup помогает автоматизировать поведение человека и извлекать данные с веб-страницы. Вы можете считать его чем-то средним между Beautiful Soup и Selenium. Единственный улов? Он не обрабатывает JavaScript.
Хотя имена похожи, синтаксис и рабочий процесс MechanicalSoup сильно различаются. Вы создаете сеанс браузера с помощью MechanicalSoup, и когда страница загружается, вы используете такие методы Beautiful Soup, как находить() и найти все() для извлечения данных из документа HTML.
Еще одна впечатляющая особенность MechanicalSoup заключается в том, что он позволяет заполнять формы с помощью скрипта. Это особенно полезно, когда вам нужно ввести что-то в поле (например, строку поиска), чтобы перейти на страницу, которую вы хотите очистить. Обработка запросов MechanicalSoup великолепна, поскольку она может автоматически обрабатывать перенаправления и переходить по ссылкам на странице, избавляя вас от необходимости вручную кодировать раздел для этого.
Поскольку он основан на Beautiful Soup, недостатки обеих этих библиотек во многом совпадают. Например, нет встроенного метода для обработки вывода данных, ротации прокси и рендеринга JavaScript. Единственная проблема Beautiful Soup, которую исправил MechanicalSoup, — это поддержка обработки запросов, которая была решена путем написания оболочки для библиотеки запросов Python.
Веб-скрейпинг в Python стал проще
Python — это, без сомнения, мощный язык программирования для парсинга веб-страниц, но используемые инструменты — это только часть проблемы. Самая серьезная проблема, с которой сталкиваются люди при кодировании парсера, — это изучение иерархии HTML-документов.
Понимание структуры веб-страницы и знание того, как быстро найти элемент, являются обязательными, если вы хотите разработать продвинутые парсеры.
