Dane są jedną z sił napędowych naszego świata. Każdy aspekt naszego codziennego życia obraca się wokół danych. Bez danych osiągnięcie dzisiejszego rozwoju technologicznego jest niemożliwe. Dane są kluczowe dla każdej organizacji, niezależnie od sektora. Najbardziej znane organizacje mają swoje banki danych i jeziora danych. Pobierają dane i analizują je, aby uzyskać lepszy wgląd. Czasami konieczne jest zebranie danych z zewnątrz, gromadząc je online. W takiej sytuacji web scraping sprawdza się lepiej. Wiele społeczności zajmujących się nauką o danych zachęca do etycznego skrobania stron internetowych w celu wybierania różnych form danych do różnych analiz. W kolejnych sekcjach omówimy web scraping i najlepsze narzędzia do web scrapingu w Pythonie.
Przejdź do dowolnej sekcji, aby dowiedzieć się więcej o narzędziach do web scrapingu w Pythonie!
Mówiąc najprościej, web scraping, znany również jako screen scraping, to pozyskiwanie dużej ilości danych z różnych źródeł online. Jest to zautomatyzowany proces bez udziału człowieka. Większość ludzi jest często wprowadzana w błąd co do faktycznego procesu związanego z web scrapingiem. Proces web scrapingu polega na wyodrębnianiu danych z docelowego źródła i ich porządkowaniu. Dane są w nieustrukturyzowanym formacie za każdym razem, gdy wykonujesz skrobanie ekranu, co oznacza brak oznaczonych danych. Proces ekstrakcji danych internetowych obejmuje również zarządzanie tymi nieustrukturyzowanymi danymi w ustrukturyzowane dane przy użyciu ramki danych.
Istnieją różne sposoby przeprowadzania procesu skrobania stron internetowych, takie jak tworzenie zautomatyzowanego skryptu od podstaw lub korzystanie z narzędzia API do skrobania stron internetowych, takich jak Twitter, Facebook i Reddit. Niektóre witryny mają dedykowane interfejsy API, które umożliwiają skrobanie ograniczonej ilości danych, a niektóre nie. W takich sytuacjach najlepiej jest wykonać proces web scrapingu, aby wyodrębnić dane z tych witryn.
Web scraping składa się z dwóch części: scrapera i crawlera. Scraper to algorytm uczenia maszynowego, który pomaga zidentyfikować wymagane dane, podążając za linkami. Crawler to narzędzie używane do wyodrębniania danych z celu. Użytkownicy mogą modyfikować zarówno scraper, jak i crawler.
Technicznie proces skrobania stron internetowych rozpoczyna się od podania adresu URL seed. Te adresy URL działają jak brama do danych. Skrobak podąża za tymi adresami URL, aż dotrze do miejsca, w którym może uzyskać dostęp do części HTML stron internetowych. Jak wspomniano, crawler jest narzędziem, które przechodzi przez dane HTML i dokumenty XML, zeskrobuje dane i wyprowadza wynik w formacie zdefiniowanym przez użytkownika, zwykle w arkuszu kalkulacyjnym Excel lub formacie CSV (plik oddzielony przecinkami). Inną konfiguracją jest plik JSON. Ten plik JSON jest korzystny dla automatyzacji całego procesu zamiast jednorazowego skrobania.
W oparciu o wymagania, skrobaki internetowe można podzielić na cztery typy, a mianowicie:
Samodzielnie napisany skrobak internetowy - ten typ opiera się na tworzeniu skrobaka internetowego przy użyciu dowolnego wybranego języka programowania. Najpopularniejszym z nich jest Python. W przypadku tego podejścia konieczne jest posiadanie zaawansowanej wiedzy programistycznej.
Wstępnie oskryptowany skrobak internetowy - tentyp wykorzystuje już oskryptowany skrobak internetowy. Można go pobrać online, aby rozpocząć proces skrobania stron internetowych. Gotowy web scraper pozwala na dostosowanie opcji w oparciu o własne wymagania. Wymagana jest niewielka lub żadna wiedza programistyczna.
Rozszerzenie przeglądarki - niektóre interfejsy API do skrobania stron internetowych są dostępne jako rozszerzenie przeglądarki (dodatek). Wystarczy włączyć je w domyślnej przeglądarce i podać lokalizację bazy danych do zapisywania wyodrębnionych danych, taką jak arkusz kalkulacyjny Excel lub plik CSV.
Skrobaczka internetowa oparta na chmurze - Istnieje bardzo niewiele skrobaczek internetowych opartych na chmurze. Te web scrapery działają w oparciu o serwer w chmurze utrzymywany przez firmę, od której zakupiono web scraper. Ich główną zaletą są zasoby obliczeniowe. W przypadku web scrapera opartego na chmurze, skrobanie stron internetowych jest wymagającym zasobem, dzięki czemu komputer może skupić się na innych istotnych zadaniach.
Python jest powszechnie uważany za najlepszy język programowania dla początkujących ze względu na jego wysoką czytelność dla użytkownika, co często pomaga początkującym rozpocząć swoją przygodę z programowaniem. Z tego samego powodu Python jest bardzo przydatny do web scrapingu. Istnieje sześć bibliotek i narzędzi do skrobania stron internetowych w języku Python, które uważamy za najlepsze. UWAGA: Niektóre z tych narzędzi składają się z bibliotek Pythona o określonej funkcji w procesie web scrapingu
Prawdopodobnie najbardziej podstawowa i standardowa biblioteka w Pythonie jest używana głównie jako jedno z najlepszych narzędzi do skrobania stron internetowych w Pythonie. Pierwszym krokiem w web scrapingu jest "zażądanie" danych HTML z serwera strony docelowej w celu pobrania danych. Żądania kierowane do biblioteki żądań to GET i POST. Dwie główne wady polegają na tym, że biblioteka żądań nie może być efektywnie używana, gdy docelowa strona internetowa jest wykonana z czystego javascript i nie może być używana do analizowania HTML.
Oto kod Pythona do zainstalowania biblioteki żądań:
import requests
data =requests.request("GET", "https://www.example.com")
daneUWAGA: Zgłoszenia można importować wyłącznie za pomocą aplikacji Juypter notebook lub Google Collab. Jeśli korzystasz z CMD w systemie Windows, Linux lub macOS, możesz zainstalować żądania za pomocą metody pip. Kod pythona do instalowania żądań to "pip install requests". Najważniejszą rzeczą do zapamiętania jest to, że python jest dostarczany z"urllib" i "urllib2". Urllib może być używany zamiast żądania, ale wadą jest to, że czasami konieczne jest użycie zarówno urllib, jak i urllib2, co prowadzi do zwiększonej złożoności skryptu programistycznego.
Ta biblioteka jest zaktualizowaną wersją biblioteki żądań. Biblioteka LXML eliminuje wady biblioteki żądań, która analizuje HTML. Biblioteka LXML może wyodrębnić dużą ilość danych z dużą prędkością i wysoką wydajnością. Połączenie zarówno żądań, jak i LXML jest najlepsze do usuwania danych z HTML.
BeautifulSoup to prawdopodobnie najlepsza biblioteka jako jedno z narzędzi do skrobania stron internetowych w Pythonie, ponieważ jest łatwiejsza w obsłudze zarówno dla początkujących, jak i ekspertów. Główną zaletą korzystania z BeautifulSoup jest to, że nie trzeba się martwić o źle zaprojektowany HTML. Połączenie BeautifulSoup i request jest również powszechne w narzędziach do skrobania stron internetowych. Wadą jest to, że jest wolniejsze w porównaniu do LXML. Zaleca się używanie BeautifulSoup wraz z parserem LXML. Kod Pythona do zainstalowania BeautifulSoup to "pip install BeautifulSoup".
Można śmiało nazwać Scrapy bohaterem web scrapingu. Scrapy nie jest biblioteką Pythona, ale pełnoprawnym frameworkiem do skrobania stron internetowych. Na zapleczu Scrapy składa się z bota zdolnego do jednoczesnego wysyłania wielu żądań HTTP do źródła. Mimo że Scrapy jest solidnym frameworkiem do skrobania stron internetowych, można dodać wtyczki, aby zwiększyć jego funkcjonalność. Główną wadą Scrapy jest to, że nie ma możliwości, podobnie jak selenium (które zobaczymy w następnej sekcji), obsługi javascript. Scrapy może przezwyciężyć tę wadę, używając dowolnej biblioteki obsługującej ekstrakcję danych z dynamicznej strony internetowej.
Selenium zostało stworzone przez Jasona Hugginsa do automatycznego testowania aplikacji internetowych. Wadą Scrapy, która nie jest w stanie łatwo obsługiwać stron JavaScript, jest to, że Selenium świeci najbardziej. Ponieważ Selenium może skrobać dynamiczne strony internetowe, najlepiej jest również skrobać dane z tej strony internetowej. Zaleca się jednak korzystanie z Selenium podczas pracy nad projektami na małą skalę i gdy czas nie jest najważniejszy. Ponieważ Selenium uruchamia javascript na każdej stronie docelowego źródła, wydaje się być powolne w porównaniu do innych bibliotek i frameworków Pythona.
Prawdą jest, że strony internetowe szybko się zmieniają i stają się coraz bardziej złożone. Skrobanie stron internetowych na większą skalę staje się coraz trudniejsze, na przykład skrobanie danych z witryny eCommerce.
Ale import.io ma rozwiązanie. Dzięki najnowocześniejszej technologii skrobania stron internetowych można skrobać wiele witryn jednocześnie bez opóźnień. Najlepszą rzeczą w import.io jest to, że jest to narzędzie, które może automatycznie sprawdzać skrobane dane i przeprowadzać audyty QA w regularnych odstępach czasu.
Funkcja ta może być używana w celu uniknięcia skrobania wartości null i duplikatów. Możesz skrobać różne typy danych, takie jak szczegóły produktu, rankingi, recenzje, pytania i odpowiedzi oraz dostępność produktu.
Jeśli jesteś marketerem w mediach społecznościowych, datastreamer jest najlepszym narzędziem do skrobania dużej liczby publicznych danych z serwisów społecznościowych. Dzięki DataStreamer możesz zintegrować nieustrukturyzowane dane za pomocą jednego interfejsu API.
Dzięki DataStreamer możesz zasilić swój potok danych ponad 56 000 fragmentów treści i 10 000 elementów wzbogacających na sekundę. Dostosuj swoje dane, filtrując je i agregując w oparciu o pytania, na które chcesz uzyskać odpowiedź.
Proxy nie jest faktycznym narzędziem Pythona, ale jest niezbędne do web scrapingu. Jak wspomniano powyżej, web scraping musi być przeprowadzany ostrożnie, ponieważ niektóre witryny nie pozwalają na wyodrębnianie danych z ich stron internetowych. Jeśli to zrobisz, najprawdopodobniej zablokują twój lokalny adres IP. Aby temu zapobiec, proxy maskuje adres IP użytkownika i czyni go anonimowym w sieci.
ProxyScrape jest jednym z najpopularniejszych i najbardziej niezawodnych dostawców proxy online. Trzy usługi proxy obejmują dedykowane serwery proxy centrów danych, domowe serwery proxy i serwery proxy premium. Jakie jest więc najlepsze możliwe rozwiązanie dla najlepszego serwera proxy HTTP do skrobania stron internetowych? Zanim odpowiemy na to pytanie, najlepiej jest zapoznać się z funkcjami każdego serwera proxy.
Dedykowany serwer proxy centrum danych najlepiej nadaje się do szybkich zadań online, takich jak przesyłanie strumieniowe dużych ilości danych (pod względem rozmiaru) z różnych serwerów do celów analitycznych. Jest to jeden z głównych powodów, dla których organizacje wybierają dedykowane serwery proxy do przesyłania dużych ilości danych w krótkim czasie.
Dedykowany serwer proxy centrum danych ma kilka funkcji, takich jak nieograniczona przepustowość i jednoczesne połączenia, dedykowane serwery proxy HTTP ułatwiające komunikację oraz uwierzytelnianie IP dla większego bezpieczeństwa. Dzięki 99,9% uptime można mieć pewność, że dedykowane centrum danych będzie zawsze działać podczas każdej sesji. Wreszcie, ProxyScrape zapewnia doskonałą obsługę klienta i pomoże rozwiązać problem w ciągu 24-48 godzin roboczych.
Następny jest mieszkaniowy serwer proxy. Residential to proxy dla każdego konsumenta. Głównym powodem jest to, że adres IP domowego serwera proxy przypomina adres IP dostarczony przez dostawcę usług internetowych. Oznacza to, że uzyskanie pozwolenia od serwera docelowego na dostęp do jego danych będzie łatwiejsze niż zwykle.
Inną cechą domowego serwera proxy ProxyScrapejest funkcja rotacji. Rotacyjny serwer proxy pomaga uniknąć trwałego zablokowania konta, ponieważ domowy serwer proxy dynamicznie zmienia adres IP, utrudniając serwerowi docelowemu sprawdzenie, czy korzystasz z serwera proxy, czy nie.
Oprócz tego, inne cechy proxy mieszkaniowego to: nieograniczona przepustowość, wraz z jednoczesnym połączeniem, dedykowane proxy HTTP/s, proxy w dowolnym momencie sesji ze względu na ponad 7 milionów proxy w puli proxy, uwierzytelnianie nazwy użytkownika i hasła dla większego bezpieczeństwa, a także, co nie mniej ważne, możliwość zmiany serwera krajowego. Możesz wybrać żądany serwer, dołączając kod kraju do uwierzytelniania nazwy użytkownika.
Ostatni z nich to proxy premium. Premium proxy są takie same jak dedykowane proxy centrów danych. Funkcjonalność pozostaje taka sama. Główną różnicą jest dostępność. W przypadku proxy premium lista proxy (lista zawierająca proxy) jest udostępniana każdemu użytkownikowi w sieci ProxyScrape. Dlatego też proxy premium kosztują mniej niż dedykowane proxy centrów danych.
Jakie jest więc najlepsze możliwe rozwiązanie dla najlepszego serwera proxy HTTP do skrobania stron internetowych? Odpowiedzią byłoby "rezydencjalne proxy". Powód jest prosty. Jak wspomniano powyżej, domowy serwer proxy jest obrotowym serwerem proxy, co oznacza, że adres IP użytkownika będzie dynamicznie zmieniany przez pewien okres czasu, co może być pomocne w oszukiwaniu serwera poprzez wysyłanie wielu żądań w krótkim czasie bez blokowania adresu IP.
Następnie najlepiej byłoby zmienić serwer proxy na podstawie kraju. Wystarczy dodać kraj ISO_CODE na końcu uwierzytelniania IP lub uwierzytelniania nazwy użytkownika i hasła.
Sugerowane lektury:
Web scraping jest niezbędnym narzędziem dla każdego analityka danych. Dzięki niemu analitycy danych mogą uzyskać lepszy wgląd w dane i zapewnić lepsze rozwiązanie problemów współczesnego świata. Jeśli zajmujesz się SEO/digital marketingiem, to narzędzia do web scrapingu w Pythonie są koniecznością. Narzędzia do web scrapingu w Pythonie pomagają zaoszczędzić mnóstwo czasu i łatwo zebrać potrzebne dane bez żadnych trudności. Niniejszy artykuł ma na celu dostarczenie wystarczających informacji na temat "8 najlepszych narzędzi do skrobania stron internetowych w Pythonie".
ZASTRZEŻENIE: Ten artykuł służy wyłącznie do celów edukacyjnych. Wykonywanie skrobania stron internetowych bez przestrzegania odpowiednich wytycznych może być nielegalne. Ten artykuł nie wspiera nielegalnego skrobania stron internetowych w żadnym kształcie ani formie.