Supongamos que desea raspar los sitios internet de la competencia para obtener la información de su página de precios. ¿Qué vas a hacer? Copiar y pegar o ingresar datos manualmente es demasiado lento, requiere mucho tiempo y es propenso a errores. Puede automatizarlo fácilmente usando Python.
Veamos cómo raspar páginas internet usando python en este tutorial.
¿Cuáles son las diferentes bibliotecas de internet scraping de Python?
Python es well-liked para el internet scraping debido a la abundancia de bibliotecas de terceros que pueden desechar estructuras HTML complejas, analizar texto e interactuar con formularios HTML. Aquí, hemos enumerado algunas de las principales bibliotecas de raspado internet de Python.
- Urllib3 es una poderosa biblioteca de cliente HTTP para Python. Esto facilita la realización de solicitudes HTTP mediante programación. Maneja encabezados HTTP, reintentos, redireccionamientos y otros detalles de bajo nivel, lo que la convierte en una excelente biblioteca para el internet scraping. También es suitable con la verificación SSL, la agrupación de conexiones y el proxy.
- HermosaSopa le permite analizar documentos HTML y XML. Puede navegar fácilmente a través del árbol de documentos HTML y extraer etiquetas, metatítulos, atributos, texto y otro contenido mediante la API. BeautifulSoup también es conocido por su sólido manejo de errores.
- Sopa Mecánica automatiza la interacción entre un navegador internet y un sitio internet de manera eficiente. Proporciona una API de alto nivel para internet scraping que simula el comportamiento humano. Con MechanicalSoup, puede interactuar con formularios HTML, hacer clic en botones e interactuar con elementos como un usuario actual.
- Peticiones es una biblioteca de Python easy pero poderosa para realizar solicitudes HTTP. Está diseñado para ser fácil de usar e intuitivo, con una API limpia y consistente. Con Solicitudes, puede enviar fácilmente solicitudes GET y POST, y manejar cookies, autenticación y otras funciones HTTP. También es muy utilizado en internet scraping debido a su sencillez y facilidad de uso.
- Selenio le permite automatizar navegadores internet como Chrome, Firefox y Safari y simular la interacción humana con los sitios internet. Puede hacer clic en botones, completar formularios, desplazarse por las páginas y realizar otras acciones. También se utiliza para probar aplicaciones internet y automatizar tareas repetitivas.
- pandas permite almacenar y manipular datos en varios formatos, incluidas las bases de datos CSV, Excel, JSON y SQL. Con Pandas, puede limpiar, transformar y analizar fácilmente los datos extraídos de los sitios internet.
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¿Cómo extraer datos de sitios internet usando python?
Echemos un vistazo al proceso paso a paso del uso de Python para extraer datos del sitio internet.
Paso 1: elija el sitio internet y la URL de la página internet
El primer paso es seleccionar el sitio internet que desea raspar. Para este tutorial en specific, raspamos https://www.imdb.com/. Intentaremos extraer datos sobre las películas mejor calificadas en el sitio internet.
Paso 2: inspeccionar el sitio internet
Ahora el siguiente paso es comprender la estructura del sitio internet. Entiende cuáles son los atributos de los elementos que son de tu interés. Haga clic derecho en el sitio internet para seleccionar “Inspeccionar”. Esto abrirá el código HTML. Utilice la herramienta de inspección para ver el nombre de todos los elementos que se utilizarán en el código.
Tenga en cuenta los nombres de clase y los identificadores de estos elementos, ya que se utilizarán en el código de Python.
Paso 3: Instalación de las bibliotecas importantes
Como se discutió anteriormente, Python tiene varias bibliotecas de internet scraping. Hoy, usaremos las siguientes bibliotecas:
- peticiones – para realizar solicitudes HTTP al sitio internet
- HermosaSopa – para analizar el código HTML
- pandas – para almacenar los datos raspados en un marco de datos
- tiempo – para agregar un retraso entre las solicitudes para evitar abrumar el sitio internet con solicitudes
Instale las bibliotecas usando el siguiente comando
pip set up requests beautifulsoup4 pandas timePaso 4: escribir el código de Python
Ahora es el momento de escribir el código principal de Python. El código realizará los siguientes pasos:
- Uso de solicitudes para enviar una solicitud HTTP GET
- Usando BeautifulSoup para analizar el código HTML
- Extraer los datos requeridos del código HTML
- Almacene la información en un marco de datos de pandas
- Agregue un retraso entre las solicitudes para evitar abrumar el sitio internet con solicitudes
Aquí está el código de Python para raspar las películas mejor calificadas de IMDb:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
# URL of the web site to scrape
url = "https://www.imdb.com/chart/high"
# Ship an HTTP GET request to the web site
response = requests.get(url)
# Parse the HTML code utilizing BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content material, 'html.parser')
# Extract the related info from the HTML code
motion pictures = ()
for row in soup.choose('tbody.lister-list tr'):
title = row.discover('td', class_='titleColumn').discover('a').get_text()
yr = row.discover('td', class_='titleColumn').discover('span', class_='secondaryInfo').get_text()(1:-1)
ranking = row.discover('td', class_='ratingColumn imdbRating').discover('robust').get_text()
motion pictures.append((title, yr, ranking))
# Retailer the data in a pandas dataframe
df = pd.DataFrame(motion pictures, columns=('Title', 'Yr', 'Score'))
# Add a delay between requests to keep away from overwhelming the web site with requests
time.sleep(1)Paso 5: exportar los datos extraídos
Ahora, exportemos los datos como un archivo CSV. Usaremos la biblioteca pandas.
# Export the information to a CSV file
df.to_csv('top-rated-movies.csv', index=False)Paso 6: Verifique los datos extraídos
Abra el archivo CSV para verificar que los datos se hayan extraído y almacenado correctamente.
Esperamos que este tutorial lo ayude a extraer datos de páginas internet fácilmente.
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¿Cómo analizar el texto del sitio internet?
Puede analizar fácilmente el texto del sitio internet usando BeautifulSoup o lxml. Aquí están los pasos involucrados junto con el código.
- Enviaremos una solicitud HTTP a la URL y obtendremos el contenido HTML de la página internet.
- Una vez que tenga la estructura HTMl, usaremos el método discover() de BeautifulSoup para ubicar una etiqueta o atributo HTML específico.
- Y luego extraiga el contenido del texto con el atributo de texto.
Aquí hay un código de cómo analizar texto de un sitio internet usando BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Ship an HTTP request to the URL of the webpage you wish to entry
response = requests.get("https://www.instance.com")
# Parse the HTML content material utilizing BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content material, "html.parser")
# Extract the textual content content material of the webpage
textual content = soup.get_text()
print(textual content)¿Cómo raspar formularios HTML usando Python?
Para raspar formularios HTML usando Python, puede usar una biblioteca como BeautifulSoup, lxml o mechanize. Estos son los pasos generales:
- Envíe una solicitud HTTP a la URL de la página internet con el formulario que desea raspar. El servidor responde a la solicitud devolviendo el contenido HTML de la página internet.
- Una vez que haya accedido al contenido HTML, puede usar un analizador HTML para ubicar el formulario que desea raspar. Por ejemplo, puede usar el método discover() de BeautifulSoup para ubicar la etiqueta del formulario.
- Una vez que haya localizado el formulario, puede extraer los campos de entrada y sus valores correspondientes utilizando el analizador HTML. Por ejemplo, puede usar el método find_all() de BeautifulSoup para ubicar todas las etiquetas de entrada dentro del formulario y luego extraer sus atributos de nombre y valor.
- A continuación, puede utilizar estos datos para enviar el formulario o realizar un procesamiento de datos adicional.
Aquí hay un ejemplo de cómo raspar un formulario HTML usando Mechanize:
import mechanize
# Create a mechanize browser object
browser = mechanize.Browser()
# Ship an HTTP request to the URL of the webpage with the shape you wish to scrape
browser.open("https://www.instance.com/kind")
# Choose the shape to scrape
browser.select_form(nr=0)
# Extract the enter fields and their corresponding values
for management in browser.kind.controls:
print(management.identify, management.worth)
# Submit the shape
browser.submit()Extraer texto de cualquier página internet en un solo clic. Diríjase al raspador del sitio internet de Nanonets, agregue la URL y haga clic en “Raspar” y descargue el texto de la página internet como un archivo al instante. Pruébelo free of charge ahora.
Comparación de todas las bibliotecas de internet scraping de Python
Comparemos todas las bibliotecas de raspado internet de Python. Todos ellos cuentan con un excelente soporte de la comunidad, pero difieren en la facilidad de uso y sus casos de uso, como se menciona al comienzo del weblog.
Conclusión
Python es una excelente opción para extraer datos de sitios internet en tiempo actual. Otra alternativa es utilizar la automatización herramientas de raspado de sitios internet lcomo las nanoredes. Puedes usar el herramienta gratuita de texto a sitio internet. Pero, si necesita automatizar el internet scraping para proyectos más grandes, puede comunicarse con Nanonets.
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preguntas frecuentes
¿Cómo usar el analizador HTML para raspado internet usando Python?
Para usar un analizador HTML para internet scraping en Python, puede usar una biblioteca como BeautifulSoup o lxml. Estos son los pasos generales:
- Envía una solicitud HTTP a la URL de la página internet a la que deseas acceder. El servidor responde a la solicitud devolviendo el contenido HTML de la página internet.
- Una vez que haya accedido al contenido HTML, puede usar un analizador HTML para extraer los datos que necesita. Por ejemplo, puede usar el método discover() de BeautifulSoup para ubicar una etiqueta o atributo HTML específico y luego extraer el contenido del texto con el atributo de texto.
Aquí hay un ejemplo de cómo usar BeautifulSoup para internet scraping:
pitón
solicitudes de importación
de bs4 importar BeautifulSoup
# Enviar una solicitud HTTP a la URL de la página internet a la que desea acceder
respuesta = solicitudes.get(“https://www.ejemplo.com”)
# Analizar el contenido HTML usando BeautifulSoup
sopa = BeautifulSoup(response.content material, “html.parser”)
# Extraer datos específicos de la página internet
título = sopa.título
imprimir (título)
En este ejemplo, usamos BeautifulSoup para analizar el contenido HTML de la página internet y extraer el título de la página usando el atributo de título.
¿Por qué se usa Internet Scraping?
El raspado internet se utiliza para raspar datos de sitios internet utilizando herramientas o scripts automatizados. Se puede utilizar para múltiples propósitos.
- Extraer datos de varias páginas internet y agregar los datos para realizar más análisis.
- Obtención de tendencias mediante el raspado de datos en tiempo actual en varias marcas de tiempo.
- Seguimiento de las tendencias de precios de la competencia.
- Generación de clientes potenciales extrayendo correos electrónicos de sitios internet.
Raspado internet que solía extraer datos estructurados de sitios internet HTML no estructurados. Internet scraping implica el uso automatizado herramientas de raspado internet o scripts para analizar páginas internet complejas.
El internet scraping es authorized cuando intenta analizar datos disponibles públicamente en un sitio internet. En common, el internet scraping para uso private o con fines no comerciales es authorized. Sin embargo, el raspado de datos que están protegidos por derechos de autor o que se consideran confidenciales o privados puede generar problemas legales.
En algunos casos, el internet scraping puede violar los términos de servicio de un sitio internet. Muchos sitios internet incluyen términos que prohíben el raspado automático de su contenido. Si el propietario de un sitio internet descubre que alguien está raspando su contenido, puede emprender acciones legales para detenerlo.
¿Por qué Python es bueno para el internet scraping?
Python es un lenguaje de programación well-liked para internet scraping porque ofrece varias ventajas:
- Python tiene una sintaxis easy y legible y es fácil de aprender para los principiantes.
- Python tiene una gran comunidad de desarrolladores que desarrollan herramientas para diversas tareas, como el internet scraping.
- Python tiene muchas bibliotecas de internet scraping como Lovely Soup y Scrapy.
- Python puede hacer muchas tareas como raspar, extraer datos del sitio internet para excelinteractuando con formularios HTML y más.
- Python es escalable, lo que lo hace adecuado para raspar grandes volúmenes de datos.
¿Cuál es un ejemplo de internet scraping?
El raspado internet extrae datos de páginas internet utilizando scripts o herramientas automatizados. Por ejemplo, el raspado internet se usa para raspar correos electrónicos de sitios internet para la generación de clientes potenciales. Otro ejemplo de internet scraping es extraer información de precios de la competencia para mejorar su estructura de precios.
¿El internet scraping necesita codificación?
Internet scraping convierte datos de sitios internet no estructurados en un formato estructurado. Además de usar codificación para raspar sitios internet, puede usar herramientas de raspado internet completamente sin código que no requieren codificación en absoluto.
