Данные - одна из движущих сил нашего мира. Каждый аспект нашей повседневной жизни вращается вокруг данных. Без данных невозможно достичь того технологического роста, который мы имеем сегодня. Данные имеют решающее значение для любой организации, независимо от отрасли. Самые известные организации имеют свои банки данных и озера данных. Они собирают данные и анализируют их, чтобы получить более полное представление. Иногда необходимо собирать данные извне, причем собирать их в Интернете. В этой ситуации лучше всего подходит веб-скрепинг. Многие сообщества специалистов по науке о данных поощряют этичный веб-скрепинг, чтобы собирать различные формы данных для различных анализов. В следующих разделах мы поговорим о веб-скреппинге и лучших инструментах для веб-скреппинга на языке python.
Не стесняйтесь переходить к любому разделу, чтобы узнать больше об инструментах для веб-скреппинга на языке python!
Простыми словами, веб-скрепинг, также известный как скрейпинг экрана, - это извлечение большого количества данных из различных источников в Интернете. Это автоматизированный процесс без участия человека. Большинство людей часто заблуждаются относительно фактического процесса, связанного с веб-скреппингом. Процесс веб-скрепинга - это извлечение данных из целевого источника и их организация. При выполнении скрейпинга данные находятся в неструктурированном формате, что означает отсутствие маркированных данных. Процесс извлечения веб-данных также включает в себя управление этими неструктурированными данными в структурированные данные с помощью фрейма данных.
Как работает веб-скраппинг?
Существуют различные способы осуществления процесса веб-скреппинга, например, создание автоматизированного скрипта с нуля или использование API-инструмента для скриппинга веб-сайтов, таких как Twitter, Facebook и Reddit. Некоторые сайты имеют специальные API, позволяющие собирать ограниченное количество данных, а некоторые - нет. В таких случаях для извлечения данных с этих сайтов лучше всего использовать процесс веб-скреппинга.
Веб-скрепинг состоит из двух частей: скрепера и краулера. Скрепер - это алгоритм машинного обучения, который помогает определить нужные данные, переходя по ссылкам. Краулер - это инструмент, используемый для извлечения данных из объекта. Пользователи могут изменять как скрепер, так и краулер.
Технически процесс веб-скреппинга начинается с передачи начального URL. Эти URL выступают в качестве шлюза к данным. Скрепер следует по этим URL до тех пор, пока не доберется до места, где он может получить доступ к HTML-части веб-сайтов. Как уже говорилось, краулер - это инструмент, который просматривает HTML-данные и XML-документы, собирает данные и выводит результат в заданном пользователем формате, обычно в электронной таблице Excel или в формате CSV (файл с разделителями-запятыми). Другая конфигурация - это файл JSON. Этот JSON-файл полезен для автоматизации всего процесса вместо однократного соскабливания.
Различные типы веб-скреперов:
Исходя из требований, веб-скреперы можно разделить на четыре типа, а именно:
Самописный веб-скрепер.
Прескриптованный веб-скрепер.
Расширение для браузера.
Облачный веб-скрепер.
Самописный веб-скрапер - этот тип основан на создании веб-скрапера с помощью любого выбранного вами языка программирования. Наиболее популярным из них является python. Для такого подхода необходимо обладать продвинутыми знаниями в области программирования.
Предварительно заскриптованный веб-скребок - этоттип использует уже заскриптованный веб-скребок. Его можно скачать в Интернете, чтобы начать процесс веб-скреппинга. Предварительно созданный веб-скрапер позволяет настраивать его в соответствии с вашими требованиями. Не требуется практически никаких знаний в области программирования.
Расширение для браузера - некоторые API для веб-скреппинга доступны в виде расширения (дополнения) для браузера. Вам просто нужно включить его в браузере по умолчанию и указать местоположение базы данных для сохранения извлеченных данных, например таблицу Excel или CSV-файл.
Облачный веб-скрепер - Существует очень мало облачных веб-скреперов. Эти веб-скраперы работают на базе облачного сервера, обслуживаемого компанией, у которой вы приобрели веб-скрапер. Основным преимуществом является вычислительный ресурс. При использовании облачного веб-скрапера веб-скраппинг требователен к ресурсам, поэтому ваш компьютер может сосредоточиться на других важных задачах.
8 лучших инструментов для веб-скрапинга на языке Python:
8 лучших инструментов для веб-скрапинга на языке Python
Python считается лучшим языком программирования для начинающих благодаря своей высокой удобочитаемости, что часто помогает новичкам начать свой путь в области программирования. По этой же причине python очень хорошо применим для веб-скреппинга. Существует шесть библиотек и инструментов для веб-скрепинга на языке python, которые мы считаем лучшими. ПРИМЕЧАНИЕ: Некоторые из этих инструментов состоят из библиотек python с определенной функцией в процессе веб-скреппинга
1. ЗапросБиблиотека:
Вероятно, самая базовая и стандартная библиотека в python используется в основном как один из лучших инструментов для веб-скреппинга в python. Первым шагом в веб-скреппинге является "запрос" HTML-данных с сервера целевого сайта для получения данных. В библиотеке запросов используются запросы GET и POST. Два основных недостатка: библиотека запросов не может быть эффективно использована, если целевой сайт сделан на чистом javascript, и не может быть использована для разбора HTML.
Здесь приведен код python для установки библиотеки requests:
импорт запросов
data =requests.request("GET", "https://www.example.com")
данные
ПРИМЕЧАНИЕ: Вы можете импортировать запросы, используя только блокнот Juypter или Google Collab. Если вы используете CMD в Windows, Linux или macOS, вы можете установить запросы с помощью метода pip. Код python для установки запросов - "pip install requests". Главное помнить, что python поставляется с "urllib" и "urllib2". Urllib можно использовать вместо запроса, но недостатком является то, что иногда необходимо использовать и urllib, и urllib2, что приводит к усложнению сценария программирования.
2. Библиотека LXML:
Эта библиотека является обновленной версией библиотеки request. Библиотека LXML устраняет недостаток библиотеки request, которая анализирует HTML. Библиотека LXML может извлекать большое количество данных с высокой скоростью и эффективностью. Для извлечения данных из HTML лучше всего использовать комбинацию запросов и LXML.
3. Библиотека BeautifulSoup:
BeautifulSoup - это, пожалуй, самая популярная библиотека среди инструментов для веб-скрапинга на языке python, потому что с ней проще работать как новичкам, так и экспертам. Основное преимущество использования BeautifulSoup заключается в том, что вам не нужно беспокоиться о плохом дизайне HTML. Сочетание BeautifulSoup и request также часто встречается в инструментах для веб-скрепинга. Недостатком является более медленная работа по сравнению с LXML. Рекомендуется использовать BeautifulSoup вместе с парсером LXML. Код на языке python для установки BeautifulSoup - "pip install BeautifulSoup".
4. Scrapy:
Можно смело назвать Scrapy героем веб-скрепинга. Scrapy - это не библиотека python, а полноценный фреймворк для веб-скрапинга. В бэкенде Scrapy состоит из бота, способного одновременно отправлять несколько HTTP-запросов к источнику. Несмотря на то что Scrapy является надежным фреймворком для веб-скрапинга, вы можете добавить плагины для расширения его функциональности. Основным недостатком Scrapy является то, что он не умеет, как selenium (который мы рассмотрим в следующем разделе), работать с javascript. Scrapy может преодолеть этот недостаток, используя любую библиотеку, поддерживающую извлечение данных с динамического сайта.
5. Селен:
Selenium был создан Джейсоном Хаггинсом для автоматизированного тестирования веб-приложений. Недостаток Scrapy в том, что он не может легко работать с Javascript-страницами, - это то, в чем Selenium преуспел больше всего. Поскольку Selenium может соскабливать динамические веб-страницы, он также лучше всего подходит для соскабливания данных с этой веб-страницы. Но рекомендуется использовать Selenium при работе над небольшими проектами и когда время не имеет значения. Поскольку Selenium запускает javascript на каждой странице целевого источника, он, как правило, работает медленнее других библиотек и фреймворков python.
6. Import.io:
Действительно, веб-сайты быстро меняются и становятся все более сложными. Скраппинг в больших масштабах становится все сложнее, например, скраппинг данных с сайта электронной коммерции.
Но у import.io есть решение. Благодаря передовым технологиям в области веб-скреппинга вы можете одновременно скрести несколько сайтов без задержек. Самое лучшее в import.io то, что это инструмент, который может автоматически проверять соскребаемые данные и проводить QA-аудит через регулярные промежутки времени.
Эта функция позволяет избежать соскабливания нулевых и дублирующихся значений. Вы можете скрапировать различные типы данных, такие как сведения о продукте, рейтинги, отзывы, вопросы и ответы, а также информацию о наличии продукта.
7. DataStreamer:
Если вы занимаетесь маркетингом в социальных сетях, datastreamer - это лучший инструмент для сбора большого количества публичных данных с сайтов социальных сетей. С помощью DataStreamer вы можете интегрировать неструктурированные данные с помощью единого API.
С помощью DataStreamer вы можете подавать в конвейер данных более 56 000 единиц контента и 10 000 обогащений в секунду. Настраивайте данные, фильтруя и агрегируя их на основе вопросов, на которые вы хотите получить ответы.
8. Доверенность:
Прокси - это не совсем инструмент python, но он необходим для веб-скрапинга. Как уже упоминалось выше, веб-скреппинг должен выполняться осторожно, поскольку некоторые сайты не позволяют извлекать данные со своих веб-страниц. Если вы это сделаете, они, скорее всего, заблокируют ваш локальный IP-адрес. Чтобы избежать этого, прокси маскирует ваш IP-адрес и делает вас анонимным в сети.
Лучший прокси-сервер для веб-скрапинга:
ProxyScrape является одним из самых популярных и надежных прокси-провайдеров в Интернете. Три прокси-сервиса включают прокси-серверы для выделенных центров обработки данных, прокси-серверы для жилых домов и прокси-серверы премиум-класса. Итак, какой же лучший HTTP-прокси для веб-скрапинга выбрать? Прежде чем ответить на этот вопрос, лучше всего ознакомиться с особенностями каждого прокси-сервера.
Выделенный прокси-сервер в центре обработки данных лучше всего подходит для высокоскоростных онлайн-задач, таких как потоковая передача больших объемов данных (по размеру) с различных серверов для анализа. Это одна из основных причин, по которой организации выбирают выделенные прокси для передачи больших объемов данных за короткий промежуток времени.
Выделенный прокси-центр имеет несколько функций, таких как неограниченная пропускная способность и одновременные соединения, выделенные HTTP-прокси для удобного общения и IP-аутентификация для большей безопасности. Благодаря 99,9% времени безотказной работы, вы можете быть уверены, что выделенный центр данных всегда будет работать во время любой сессии. И последнее, но не менее важное: ProxyScrape предоставляет отличную службу поддержки клиентов и поможет вам решить проблему в течение 24-48 рабочих часов.
Далее жилой прокси. Резидентный прокси - это прокси для всех обычных потребителей. Основная причина в том, что IP-адрес резидентного прокси похож на IP-адрес, предоставляемый провайдером. Это означает, что получить разрешение от целевого сервера на доступ к его данным будет проще, чем обычно.
Еще одна особенность жилого прокси ProxyScrape- это вращающийся прокси. Вращающийся прокси поможет вам избежать перманентного бана вашего аккаунта, потому что ваш резидентный прокси динамически меняет ваш IP-адрес, что затрудняет проверку целевым сервером того, используете вы прокси или нет.
Помимо этого, другими особенностями жилого прокси являются: неограниченная пропускная способность, наряду с одновременным подключением, выделенные HTTP/s прокси, прокси в любое время сессии из-за 7 миллионов плюс прокси в пуле прокси, имя пользователя и пароль аутентификации для большей безопасности, и последнее, но не менее важное, возможность изменить страну сервера. Вы можете выбрать нужный вам сервер, добавив код страны к имени пользователя при аутентификации.
Последний - это премиум-прокси. Премиум-прокси - это то же самое, что и прокси для выделенных центров обработки данных. Функциональность остается прежней. Основное отличие - доступность. В премиум-прокси список прокси (список, содержащий прокси) доступен каждому пользователю в сети ProxyScrape. Именно поэтому премиум-прокси стоят дешевле, чем выделенные прокси для дата-центров.
Итак, что же является наилучшим решением для лучшего HTTP-прокси для веб-скрапинга? Ответом будет "жилой прокси". Причина проста. Как было сказано выше, прокси по месту жительства - это вращающийся прокси, то есть ваш IP-адрес будет динамически меняться в течение определенного периода времени, что может помочь обмануть сервер, отправив много запросов за небольшой промежуток времени и не получив блокировку IP-адреса.
Далее лучше всего изменить прокси-сервер в зависимости от страны. Для этого достаточно добавить ISO_CODE страны в конце IP-аутентификации или аутентификации по имени пользователя и паролю.
Python лучше всего подходит для веб-скраппинга, потому что он удобен для новичков, и вы можете обрабатывать множество запросов к сайту, чтобы собрать большой объем данных.
2. Is it legal to scrape data online?
Скраппинг всех открытых данных является законным, но перед тем, как приступить к его осуществлению, рекомендуется соблюдать правила веб-скраппинга. Для этого можно проверить robot.txt целевого сайта, файл sitemap, а также условия и положения самого сайта.
3. Is HTML required to perform web scraping?
Прежде чем приступать к веб-скреппингу, лучше сначала освоить HTML. Это поможет вам извлечь нужный объем данных. Когда вы нажмете на опцию inspect на веб-странице, вы получите длинный хвост сценария HTML; базовые знания HTML помогут вам сэкономить время на поиск нужных данных.
Заключение:
Веб-скреппинг - важный инструмент для любого исследователя данных и аналитика. С его помощью ученые могут лучше понять данные и предложить лучшее решение для проблем, существующих в современном мире. Если вы занимаетесь SEO/цифровым маркетингом, то инструменты для веб-скреппинга на Python просто необходимы. Инструменты Python для веб-скреппинга помогут вам сэкономить много времени и легко собрать необходимые данные без каких-либо трудностей. В этой статье мы надеемся предоставить достаточно информации о "Топ-8 лучших инструментов для веб-скрепинга на Python".
ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: Эта статья предназначена исключительно для обучения. Без соблюдения надлежащих правил выполнение веб-скреппинга может быть незаконным. Эта статья не поддерживает незаконный веб-скрепинг ни в какой форме.
