En tutorial för skärmskrapning tillhandahållen av Semalt

När det gäller skrotning av webbinnehåll är det vanligt att söka på internet efter en tutorial för skärmskrotning . Det finns tillfällen då den information du önskar bara kan nås via ett API (Application Programming Language), och i vissa fall kanske du vill använda ett skärmskrapningsverktyg eller välja ett Python-bibliotek för att utföra dina uppgifter.

I den här skrapavläsningen kommer vi att diskutera de bästa och mest kända Python-biblioteken och lära oss om de olika komponenterna på en webbsida.

Komponenterna på en webbsida:

När du besöker en webbsida skickar din webbläsare en begäran till webbservern. Denna begäran kallas GET-förfrågan, och servern skickar tillbaka filerna som kommer att berätta för din webbläsare hur du ska göra sidorna åt dig. Det finns fyra huvudkomponenter på en webbsida: HTML, CSS, JS och bilder. HTML innehåller huvudinnehållet på en sida, och CSS används för att lägga till stilar på en sida och gör att den ser tilltalande, charmig och attraktiv. Å andra sidan används JavaScript- eller JS-filer för att lägga till interaktivitet på en webbsida, och bilderna används för att få en webbplats till att se professionell och bättre ut än de andra. De bästa bildformaten är PNG och JPG - båda dessa format är lämpliga för webbansvariga och bildkuratorer och gör att de kan ge en interaktiv look till sina webbdokument.

Olika Python-bibliotek för skärmskrapning:

1. Begäran

Det är det mest kända och ett av de bästa Python-biblioteken. Begäran är skriven av Kenneth Reitz och används för att bygga olika webbapplikationer och dataskrapare.

2. Skrapad

Scrapy är hittills det mest kraftfulla och användbara Python-biblioteket för dina skrotningsuppgifter. Du behöver inte ha teknisk kunskap för att använda detta bibliotek eftersom Scrapy automatiserar webbskrapningsuppgifterna och sparar tid och energi till en viss grad.

3. wxPython

Det är ett GUI-verktygssats för Python och är ett bra alternativ till Scrapy. Detta Python-bibliotek är dock inte lika vanligt som Scrapy och BeautifulSoup.

4. Pandor

Pandas är främst ett Python-paket som är utformat för att arbeta med "relationella" och "märkta" dataprover. Pandas är ett perfekt sätt att skrapa innehåll från internet och är känt för sin fantastiska datahanteringsvisualisering och aggregering.

5. Matplotlib

I den här skrapningsstudiehandboken lär du dig också om Matplotlib, som är ett SciPy Stack-kärnpaket och ett populärt Python-bibliotek. Matplotlib är skräddarsydd för skärmskrapningsuppgifter och genererar kraftfulla visualiseringar med lätthet. Det är ett bra alternativ till Scrapy och kan användas individuellt eller i kombination med NumPy, Pandas och SciPy. Matplotlib är dock ett bibliotek på låg nivå, vilket innebär att du måste skriva sofistikerade koder för att nå en avancerad nivå för datauttag och visualisering.

6. BeautifulSoup

Precis som Requests and Scrapy, är BeautifulSoup ett populärt Python-bibliotek som används för att analysera både HTML- och XML-dokument (inklusive icke-stängda taggar). Det hjälper till att skapa ett parsträd för de parsade sidorna som kan användas för att skrapa data från HTML.

Alla dessa Python-bibliotek används för skärmskrapningsuppgifter och extraherar användbar data från de ovannämnda komponenterna på en webbsida.

mass gmail