Как соскабливать цены с сайтов? Надежный путеводитель в 2024 году
По данным Statista, в 2021 году объем розничных продаж в электронной коммерции составил 4,9 триллиона долларов США по всему миру. Это огромные деньги, и, по прогнозам, к 2025 году они достигнут отметки в 7 триллионов долларов США. Как вы можете догадаться, при таком огромном потенциале доходов в электронной коммерции конкуренция будет агрессивной.
По данным Statista, в 2021 году объем розничных продаж в электронной коммерции составил 4,9 триллиона долларов США по всему миру. Это огромные деньги, и, по прогнозам, к 2025 году они достигнут отметки в 7 триллионов долларов США. Как вы можете догадаться, при таком огромном потенциале доходов в электронной коммерции конкуренция будет агрессивной.
Поэтому, чтобы выжить и процветать в этой сверхконкурентной атмосфере, необходимо адаптироваться к последним тенденциям. Если вы являетесь игроком рынка, первый шаг в этом направлении - анализ своих конкурентов. Одним из ключевых компонентов такого анализа является цена. Сравнение цен на продукцию конкурентов поможет вам предложить наиболее конкурентоспособную цену на рынке.
Кроме того, если вы являетесь конечным пользователем, вы сможете найти самые низкие цены на любой товар. Но настоящая проблема заключается в том, что в Интернете существует множество сайтов электронной коммерции. Невозможно вручную зайти на каждый сайт и проверить цену каждого товара. Именно здесь на помощь приходит компьютерное кодирование. С помощью кода Python мы можем извлекать информацию с веб-сайтов. Таким образом, извлечение цен с сайтов превращается в легкую прогулку по парку.
В этой статье мы расскажем о том, как с помощью Python получить информацию о ценах с сайтов электронной коммерции.
Не стесняйтесь проверить тот раздел, который вам больше всего интересен.
Соскабливайте цены с веб-сайтов
Шаг 1: Установка необходимых библиотек:
Шаг 4: Перемещаем код, чтобы получить больше данных:
Шаг 5: Получение выходных данных:
Законен ли веб-скрепинг?
Прежде чем мы займемся сбором цен с веб-сайтов, необходимо обсудить определение и юридические факторы, лежащие в основе веб-скреппинга.
Веб-скреппинг, также известный как извлечение данных из Интернета, использует ботов, чтобы проползти по целевому веб-сайту и собрать необходимые данные. Когда вы слышите термин "веб-скрепинг", первый вопрос, который может прийти в голову, - законен ли веб-скрепинг или нет.
Этот ответ зависит от другого вопроса: "Что вы будете делать с полученными данными?". Получение данных с других сайтов для личного анализа вполне законно, поскольку вся отображаемая информация предназначена для общего пользования. Но если данные, которые вы используете для собственного анализа, в какой-либо форме или виде затрагивают первоначального владельца данных, это незаконно. Однако в 2019 году федеральный суд США постановил, что веб-скреппинг не нарушает законов о взломе.
Короче говоря, всегда лучше практиковать извлечение данных с сайтов, которые не затрагивают первоначального владельца данных. Еще один момент, о котором следует помнить, - это соскабливать только то, что вам нужно. Если вы соскребаете с сайта тонны данных, это может повлиять на пропускную способность или производительность сайта. Важно следить за этим фактором.
Если вы не знаете, как проверить, разрешает ли сайт веб-скраппинг или нет, есть способы сделать это:
Проверьте файл Robot.txt - этот человекочитаемый текстовый файл содержит информацию о том, какой объем данных вы можете соскребать с определенных сайтов. Текстовый файл робота помогает вам определить, что можно и что нельзя считывать. Различные издатели веб-сайтов используют разные форматы для своих файлов роботов. Рекомендуется проверять файл перед началом процесса скрапинга.Файлы Sitemap - файл Sitemap - это файл, содержащий необходимую информацию о веб-странице, аудио-, видео- и другие файлы о сайте. Поисковые системы считывают этот файл для более эффективного сканирования страницы. Размер сайта - Как уже говорилось выше, переполнение тонны данных влияет на эффективность сайта и эффективность скреперов. Следите за размером сайта. ПРИМЕЧАНИЕ: Здесь под размером сайта подразумевается количество доступных страниц.Проверьте условия и положения - Всегда полезно проверить условия и положения сайта, который вы хотите прочесать. В правилах и условиях, скорее всего, есть раздел, касающийся веб-скреппинга, в том числе о том, какой объем данных вы можете скрести и какие технологии они используют на своих сайтах.
Как соскрести цены с веб-сайтов с помощью Python?
Теперь вы должны иметь базовое представление о веб-скреппинге и юридических факторах, стоящих за ним. Давайте посмотрим, как можно создать простой веб-скрепер для поиска цен на ноутбуки с сайта электронной коммерции. Для создания скрепера используется язык Python и блокнот Jupyter.
5 шагов по соскабливанию цен с веб-сайтов с помощью Python
Шаг 1: Установка необходимых библиотек:
На языке Python библиотека под названием "BeautifulSoup" собирает данные с других сайтов, чтобы соскабливать цены с сайтов.
Вместе с BeautifulSoup мы используем "Pandas" и "requests". Pandas используется для создания фрейма данных и проведения высокоуровневого анализа данных, а request - это HTTP-библиотека, которая помогает запрашивать данные с веб-сайтов. Чтобы установить указанные библиотеки в python, используйте следующий код, показанный ниже:
из bs4 import BeautifuSoup
импортировать запросы
импортировать pandas как pd
import urllib.parseШаг 2: извлечение веб-данных:
В этом примере название сайта не отображается. Следуя вышеупомянутым юридическим рекомендациям по веб-скреппингу и выполняя следующие шаги, вы получите результат. Получив адрес сайта, вы можете сохранить его в переменной и проверить, принят ли запрос или нет. Для извлечения данных следуйте коду на языке python, который приведен ниже:
seed_url = 'example.com/laptops'
response = requests.get(seed_url) #Проверка того, принят ли запрос или нет
response.status_code #200 - код, относящийся к статусу OK, который означает, что запрос принят
200Код_статуса покажет вам, был ли принят запрос или нет. Здесь код_состояния '200' означает, что запрос принят. Итак, мы получили запрос. Следующим шагом будет разбор данных.
Шаг 3: Разбор данных:
Парсинг - это процесс преобразования одного формата в другой. В данном случае выполняется парсинг HTML, преобразующий данные (HTML) во внутренний формат (python), чтобы среда могла работать с этими данными. На следующем изображении показан код python для выполнения процесса парсинга данных с использованием библиотеки BeautifulSoup:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')Разбирая веб-страницы, python получает все данные: названия, теги, цены, детали изображений и макета страницы.
Как уже говорилось выше, наша задача - найти цены на ноутбук на сайте электронной коммерции. Необходимая информация для этого примера - название ноутбука и его цена. Чтобы найти эти данные, посетите веб-страницу, которую нужно отсканировать. Щелкните правой кнопкой мыши на веб-странице и выберите "осмотреть". Вы увидите терминал, похожий на этот:
Наведите курсор мыши на название ноутбука, цену и контейнер. При этом вы увидите div-код, выделенный в терминале. Оттуда вы сможете получить подробную информацию о классе. Как только вы получите данные о классе, введите всю информацию в приведенный ниже код на языке python.
results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)
results[1]
#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)
price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)
Шаг 4: Перемещаем код, чтобы получить больше данных:
Теперь у вас есть цена за один ноутбук. А если вам нужно 10 ноутбуков? Это возможно, если использовать тот же код в цикле for. Код Python для выполнения цикла for показан ниже.
Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
try:
Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text())
except:
Name_of_the_item.append('n/a')
try:
Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
except:
Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)Шаг 5: Получение выходных данных:
Теперь, когда все шаги по созданию веб-скраппинга выполнены, давайте посмотрим, как выглядит результат.
Для названия ноутбуков:
По цене ноутбуков:
Это не читаемый формат. Чтобы преобразовать его в читаемый формат, предпочтительно в формат таблицы (dataframe), вы можете использовать библиотеку pandas. Ниже приведен код python для выполнения этого шага.
#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)
Теперь он выглядит читабельно. Последний шаг - сохранить этот кадр данных в CSV-файл для анализа. Ниже показан код на языке python для сохранения кадра данных в формате CSV.
product_details.to_csv("Web-scraping.csv")С его помощью вы можете провести простой конкурентный анализ, сосредоточившись на ценах на товары. Вместо того чтобы делать это вручную, автоматический веб-скрепинг с помощью python - эффективный способ, который сэкономит вам много времени.
ProxyScrape:
Как уже говорилось выше о том, как проверить, разрешает ли сайт веб-скраппинг, прокси-серверы помогут вам решить эту проблему.
Прокси-серверы помогают замаскировать локальный IP-адрес и сделать вас анонимным в Интернете. Это поможет вам без проблем соскабливать данные с веб-сайтов. ProxyScrape это лучшее место для получения премиум-прокси, а также бесплатных прокси. Преимущества использования ProxyScrape следующие:
- Скрывает вашу личность, гарантируя, что вы не будете заблокированы.
- Его можно использовать на всех операционных системах.
- Поддерживает большинство современных веб-стандартов.
- Нет ограничений на загрузку.
- Помогает выполнять веб-скраппинг без ущерба для эффективности скрепера.
- Гарантия бесперебойной работы 99%.
Вопросы и ответы:
Вопросы и ответы:
1. Что делает веб-скрепер?
2. Законно ли заниматься веб-скреппингом, чтобы считывать цены с веб-сайтов?
3. Помогают ли прокси-серверы при веб-скреппинге?
Заключение:
В этой статье мы рассмотрели, как с помощью python получить информацию о ценах с веб-сайтов. Веб-скрепинг - это эффективный способ получения данных в Интернете. Большинство кикстартеров используют веб-скрепинг для получения необходимых данных, соблюдая все этические нормы и не тратя много времени и ресурсов. В Интернете можно найти специальные инструменты для сбора различной информации, например, цен и информации о товарах. Вы можете посетить эту страницу, чтобы узнать больше об инструментах для веб-скрепинга.
В этой статье мы надеемся, что получили достаточно информации, чтобы ответить на вопрос: "Как счищать цены с сайтов?". Но на самом деле не существует однозначного способа соскребать цены с веб-сайтов. Вы можете использовать либо специализированные инструменты для поиска цен на веб-сайтах, либо создавать собственные скрипты на python для поиска цен на веб-сайтах. В любом случае вы сможете сэкономить время и без труда собрать большое количество данных.
Основные выводы:
- Веб-скрепинг - это эффективный способ получить данные в Интернете, не затрачивая много времени и ресурсов.
- Процесс веб-скреппинга должен осуществляться с соблюдением всех этических норм.
- Библиотеки Python, такие как "BeautifulSoup", используются для веб-скреппинга
- Использование прокси-серверов помогает выполнять веб-скраппинг без помех.
ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: Эта статья предназначена исключительно для обучения. Без соблюдения надлежащих правил выполнение веб-скреппинга может считаться незаконной деятельностью. Эта статья не поддерживает незаконный веб-скрепинг ни в какой форме.