Има няколко библиотеки и рамки на Python за извличане на данни от мрежата. Всеки започва с определен инструмент, докато осъзнае, че може да не е най-подходящият за следващия му проект. Въпреки че е много малко вероятно да използвате всички инструменти на Python в един проект, трябва да знаете кои да държите под ръка в кутията си с инструменти за уеб скрапиране.
Ето най-добрите библиотеки, рамки и други инструменти на Python, които ще ви помогнат да събирате данни от мрежата без усилие.
1. Красива супа
Започвайки от списъка с най-добрата библиотека за уеб скрапинг за начинаещи: Beautiful Soup. По същество това е инструмент, който извлича данни от анализирани HTML и XML файлове чрез трансформиране на документа в обект на Python.
„Красотата“ на Beautiful Soup се крие в нейната простота. Лесно е да се настрои и можете започнете с първия си проект за уеб скрапинг
в рамките на минути. Beautiful Soup използва йерархичен подход за извличане на данни от HTML документ. Можете да извличате елементи с помощта на тагове, класове, идентификатори, имена и други HTML атрибути.Очакването на повече от Beautiful Soup обаче би било твърде далеч. Няма вградена поддръжка за мидълуер и други разширени функционалности, като ротация на прокси или многопоточност. С Beautiful Soup се нуждаете от библиотеки, за да изпращате HTTP заявки, да анализирате изтегления документ и да експортирате изкопаната информация в изходен файл.
2. заявки
requests несъмнено е най-използваната библиотека на Python за обработка на HTTP заявки. Инструментът отговаря на мотото си: HTTP for Humans™. Той поддържа множество типове HTTP заявки, вариращи от GET и POST до PATCH и DELETE. Не само това, можете да контролирате почти всеки аспект на заявка, включително заглавки и отговори.
Ако това звучи лесно, бъдете сигурни, тъй като заявките обслужват и напреднали потребители с множеството си функции. Можете да си поиграете със заявка и да персонализирате нейните заглавки, да качите файл на сървър с помощта на POST и да управлявате изчаквания, пренасочвания и сесии, наред с други неща.
requests обикновено се свързва с Beautiful Soup, когато става въпрос за уеб скрапинг, тъй като други рамки на Python имат вградена поддръжка за обработка на HTTP заявки. За да получите HTML за уеб страница, трябва да използвате заявки за изпращане на GET заявка до сървъра, след това да извлечете текстовите данни от отговора и да ги предадете на Beautiful Soup.
3. Скрепи
Както подсказва името, Scrapy е рамка на Python за разработване на широкомащабни уеб скрапери. Това е швейцарският армейски нож за извличане на данни от мрежата. Scrapy обработва всичко - от изпращане на заявки и внедряване на проксита до извличане и експортиране на данни.
За разлика от Beautiful Soup, истинската сила на Scrapy е неговият усъвършенстван механизъм. Но не позволявайте на тази сложност да ви плаши. Scrapy е най-ефективната рамка за уеб скрапиране в този списък по отношение на скорост, ефективност и функции. Предлага се със селектори, които ви позволяват да избирате данни от HTML документ, използвайки XPath или CSS елементи.
Допълнително предимство е скоростта, с която Scrapy изпраща заявки и извлича данните. Той изпраща и обработва заявки асинхронно и това го отличава от другите инструменти за уеб скрапиране.
Освен основните функции, вие също получавате поддръжка за мидълуер, който е рамка от кукички, която инжектира допълнителна функционалност към механизма по подразбиране Scrapy. Не можете да скрейпвате управлявани от JavaScript уебсайтове със Scrapy от кутията, но можете да използвате мидълуер като scrapy-selenium, scrapy-splash и scrapy-scrapingbee, за да внедрите тази функционалност във вашия проект.
Накрая, когато приключите с извличането на данните, можете да ги експортирате в различни файлови формати; CSV, JSON и XML, за да назовем само няколко.
Scrapy е една от многото причини, поради които Python е най-добрият език за програмиране за всеки, който се занимава с уеб скрапинг. Настройване на първия ви проект в Scrapy може да отнеме известно време, особено ако нямате опит с класове и рамки на Python. Работният процес на Scrapy е разделен на множество файлове и за начинаещи това може да изглежда като непоискана сложност.
4. Селен
Ако търсите да скрейпвате динамично, изобразено чрез JavaScript съдържание, тогава Selenium е това, от което се нуждаете. Като платформа за уеб тестване на различни платформи, Selenium ви помага да изобразите HTML, CSS и JavaScript и да извлечете необходимото. Можете също така да имитирате реални потребителски взаимодействия чрез твърдо кодиране на действията на клавиатурата и мишката, което напълно променя играта.
Selenium създава екземпляр на браузър с помощта на уеб драйвера и зарежда страницата. Някои популярни браузъри, поддържани от Selenium, са Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari и Internet Explorer. Той използва CSS и XPath локатори, подобни на селекторите на Scrapy, за намиране и извличане на съдържание от HTML елементи на страницата.
Ако нямате опит с Python, но знаете други езици за програмиране, можете да използвате Selenium с C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby и Java.
Единственото ограничение е, че тъй като Selenium стартира уеб браузър във фонов режим, ресурсите, необходими за изпълнение на скрепера, се увеличават значително, в сравнение със Scrapy или Beautiful Soup. Но предвид допълнителните функции, които Selenium предоставя на масата, това е напълно оправдано.
5. urllib
Библиотеката urllib на Python е прост, но основен инструмент, който трябва да имате във вашия арсенал за уеб скрапинг. Позволява ви да управлявате и обработвате URL адреси във вашите Python скриптове.
Подходящо практическо приложение на urllib е модифицирането на URL. Помислете, че копирате уебсайт с множество страници и трябва да промените част от URL адреса, за да стигнете до следващата страница.
urllib може да ви помогне да анализирате URL адреса и да го разделите на множество части, които след това можете да модифицирате и отмените анализирането, за да създадете нов URL адрес. Въпреки че използването на библиотека за анализиране на низове може да изглежда като прекаляване, urllib е спасител за хора, които кодират уеб скрепери за забавление и не искат да навлизат в тънкостите на структурите от данни.
Освен това, ако искате да разгледате robots.txt на даден уебсайт, който е текстов файл, съдържащ правила за достъп за робота на Google и други скрепери, urllib може да ви помогне и с това. Препоръчително е да следвате robots.txt на уебсайта и да изтривате само разрешените страници.
6. JSON, CSV и XML библиотеки
Тъй като Beautiful Soup или Selenium нямат вградени функции за експортиране на данните, ще ви трябва библиотека на Python, за експортирайте данните в JSON, CSV или XML файл. За щастие има множество библиотеки, които можете да направите, за да постигнете това, и се препоръчват най-основните, а именно json, csv и xml съответно за JSON, CSV и XML файлове.
Такива библиотеки ви позволяват да създадете файл, да добавите данни към него и след това накрая да експортирате файла във вашето локално хранилище или отдалечен сървър.
7. Механична супа
MechanicalSoup? Това евтина измама на Beautiful Soup ли е? Не. Вдъхновен от Механизирайте и въз основа на заявки на Python и Beautiful Soup, MechanicalSoup ви помага да автоматизирате човешкото поведение и да извличате данни от уеб страница. Можете да го считате за средата между Beautiful Soup и Selenium. Единствената уловка? Не обработва JavaScript.
Въпреки че имената са подобни, синтаксисът и работният процес на MechanicalSoup са изключително различни. Създавате сесия на браузър с помощта на MechanicalSoup и когато страницата бъде изтеглена, използвате методите на Beautiful Soup като намирам() и find_all() за извличане на данни от HTML документа.
Друга впечатляваща характеристика на MechanicalSoup е, че ви позволява да попълвате формуляри с помощта на скрипт. Това е особено полезно, когато трябва да въведете нещо в поле (лента за търсене, например), за да стигнете до страницата, която искате да изтриете. Обработката на заявки от MechanicalSoup е великолепна, тъй като може автоматично да обработва пренасочвания и да следва връзки на страница, спестявайки ви усилията да кодирате ръчно раздел, за да направите това.
Тъй като е базирана на Beautiful Soup, има значително припокриване на недостатъците на двете библиотеки. Например, няма вграден метод за обработка на извеждане на данни, ротация на прокси сървър и изобразяване на JavaScript. Единственият проблем с Beautiful Soup, който MechanicalSoup отстрани, е поддръжката за обработка на заявки, която е решена чрез кодиране на обвивка за библиотеката с заявки на Python.
Уеб скрапирането в Python става по-лесно
Без съмнение Python е мощен език за програмиране за сканиране на мрежата, но използваните инструменти са само част от проблема. Най-важният проблем, с който хората се сблъскват, когато кодират скрепер, е изучаването на йерархията на HTML документа.
Разбирането на структурата на уеб страница и знанието как бързо да намерите елемент е задължително, ако искате да разработите напреднали уеб скрепери.
