Стоит ли учиться парсить веб-страницы? Если вы хотите сэкономить сотни часов работы, то вам стоит это сделать. Кроме того, это крутой навык для программиста.
Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных с веб-сайтов, а поскольку данные доступны повсюду, вы можете получить их и эффективно обработать, освоив базовые и продвинутые методы.
Мы подготовили руководство для начинающих, включающее в себя все необходимое: от понимания структуры веб-сайта и изучения базовых методов до продвинутых концепций веб-скрапинга, чтобы вы могли стать профессионалом.
Понимание структуры веб-сайта
Прежде чем приступить к парсингу, вам необходимо понять, как устроены веб-сайты.
Во-первых, веб-сайты создаются с использованием кода. Наиболее распространенными являются HTML (язык гипертекстовой разметки), CSS (каскадная таблица стилей) и JavaScript.
HTML является наиболее популярным, поскольку он прост в использовании. Он определяет структуру и содержание веб-страниц с помощью элементов, которые представлены тегами.
Например,
- <h1> для заголовков,
- <p> для абзацев,
вот лишь некоторые из них (а их МНОГО).
Вот пример того, как будет выглядеть HTML-код:
<html>
<head>
<title>Example Website</title>
</head>
<body>
<h1>Welcome to my website!</h1>
<p>This is a paragraph of text.</p>
<ul>
<li>Item 1</li>
<li>Item 2</li>
<li>Item 3</li>
</ul>
</body>
</html>
</body>
</html>Наконец, CSS определяет стиль элементов HTML, а JavaScript отвечает за динамическое поведение веб-сайтов.
Инструмент для парсинга, который мы будем использовать, будет перемещаться по странице, используя ее структуру, и определять контент для извлечения. Сайты с более организованной и описательной структурой, как правило, легче парсить. И как новичок, вы, конечно, это цените, не так ли?
Настройка среды разработки
Итак, теперь, когда у вас есть представление о структуре веб-сайта, вы можете приступить к настройке среды разработки.
Во-первых, вам нужно выбрать язык программирования, так как не все они подходят для этой задачи. Python — самый популярный выбор для скрапинга, поскольку он высокоуровневый, простой в использовании, а также имеет отличные библиотеки, фреймворки и встроенные инструменты.
Они позволяют решать конкретную задачу, связанную со скрапингом, например:
- Requests: упрощает генерацию HTTP-запросов к целевому веб-сайту.
- BeautifulSoup: эта библиотека используется для разбора HTML и XML документов. Но, подождите секунду, что такое разбор? Это процесс анализа и интерпретации структурированных данных.
- Selenium: автоматизировать веб-браузеры для выполнения задач, имитирующих человеческое взаимодействие.
- Scrapy: эта комплексная структура может использоваться для различных задач, таких как веб-сканирование (поиск URL-адресов для извлечения данных), интеллектуальный анализ данных и автоматизированное тестирование.
С чего начать?
- Настройка среды: загрузите последнюю версию Python и установите ее. Все просто.
- Настройте виртуальную среду: Создайте виртуальную среду, чтобы изолировать зависимости вашего проекта. Откройте терминал и выполните следующие команды:
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat # For Windows3. Установите библиотеки и инструменты: Я рекомендую вам установить Requests, Selenium, BeautifulSoup и Scrapy для начала. Вы можете установить их с помощью «pip install» просто откройте терминал и выполните следующее:
pip install requests beautifulsoup4 scrapy seleniumВеб-скрапинг 101: этика и передовой опыт
Подождите. Прежде чем углубляться в технические аспекты, давайте рассмотрим этические аспекты и передовой опыт веб-скрейпинга.
Каждый скрапер в какой-то степени это знает, но новичкам необходимо понимать следующие правила, чтобы оставаться в рамках ограничений:
- Уважайте Robots.txt: Первое правило парсинга — вы должны уважать Robots.txt. Это текстовый файл, который есть на каждом сайте, где он сообщает всем, что можно парсить, а что нет.
- Соблюдайте условия обслуживания сайта: проверьте условия обслуживания сайта, чтобы узнать, разрешен ли веб-скрапинг.
- Ограничьте частоту скрапинга и влияние на серверы: Избегайте слишком большого количества запросов за короткий период. Также избегайте перегрузки сервера путем внедрения задержек между запросами.
- Используйте API (если доступно): перед тем, как делать скрапинг, проверьте, предоставляет ли сайт API для доступа к данным. Позвольте мне рассказать вам о случаях, когда я работал над скрапером, только чтобы узнать, что API доступно, но я не удосужился проверить. Использовать API намного проще (поверьте мне), поскольку он предоставляет структурированные данные.
- Юридические соображения: проверьте законы, чтобы убедиться, что вы не нарушаете никаких прав интеллектуальной собственности или правил. Если вы не уверены, лучше сначала проконсультируйтесь с юристом.
Начало работы с веб-скрапингом: основные приемы
Хорошо, мы закончили с теорией и концепциями, давайте приступим к работе. Первое, что вы узнаете, это как отправлять HTTP-запросы.
Отправка HTTP-запросов (GET, POST) с помощью библиотеки запросов Python
Здесь мы будем использовать библиотеку Requests в Python. Давайте рассмотрим пример:
import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.textЗдесь вы указываете URL страницы, которую хотите скопировать. requests.get () мы отправляем GET-запрос, и HTML-содержимое страницы сохраняется в переменной html_content.
Анализ HTML с помощью BeautifulSoup
Получив HTML-контент, вы можете проанализировать его с помощью библиотеки BeautifulSoup, чтобы извлечь определенные данные. Вот пример:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')В этом коде мы создаем объект BeautifulSoup, передавая HTML-содержимое и указывая парсер (в данном случае «html.parser'). Затем мы можем использовать такие методы, как find() и find_all() для поиска определенных элементов на основе их тегов или атрибутов.
Извлечение данных с использованием селекторов CSS и методов, таких как find() и find_all()
Селекторы CSS предоставляют мощный способ нахождения элементов на веб-странице. BeautifulSoup позволяет использовать селекторы CSS для извлечения данных.
Вот пример:
links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")В этом коде мы используем select() метод для поиска всех тегов с классом «external-link“. Затем мы можем перебрать выбранные элементы и извлечь нужные атрибуты или текст.
Сохранение извлеченных данных в файлы
После извлечения нужных данных вы можете сохранить их в файл для дальнейшего анализа или обработки. Вот пример сохранения данных в CSV-файл:
import csv
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)В этом коде мы определяем список строк данных, открываем файл с именем «output.csv» в режиме записи создайте объект записи CSV и запишите строки данных в файл.
Это основные методы, которые вам нужно практиковать. По мере продвижения вы увидите, что есть некоторые случаи, в которых парсинг становится сложным, например, динамические веб-сайты или пагинация.
Не волнуйтесь, (почти) любой сайт можно спарсить, если знать правильные методы и иметь подходящие инструменты.
Обработка пагинации и нескольких страниц
Термин "пагинация» относится к сайтам, которые делят свой контент на несколько страниц. Если вы хотите извлечь данные со всех страниц, вам нужно определить шаблон пагинации. Таким образом, вы можете изменить цикл извлечения и получить результаты.
Проверьте следующие методы:
- Определение шаблонов пагинации в URL-адресах: Ищите шаблоны в структуре URL-адресов, которые указывают на номер страницы. Например, URL-адреса типа https://example.com/page/1, https://example.com/page/2и т. д., следуйте четкой схеме нумерации страниц.
- Изменение цикла скрейпинга: Настройте цикл скрейпинга для итерации по диапазону номеров страниц. Например:
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each pageВ этом коде мы перебираем номера страниц от 1 до 10 и динамически создаем URL-адрес для каждой страницы.
3. Обнаружение наличия «Next» баттона: Некоторые веб-сайты используют кнопку «Next” вместо явных номеров страниц. В таких случаях вы можете проверить наличие кнопки «Next» и продолжайте очистку, пока она не исчезнет.
Работа с динамическими веб-сайтами и рендеринг JavaScript
Как скрапер, вы наверняка столкнетесь с веб-сайтами, которые являются высокоинтерактивными и сложными, и это с целью улучшения пользовательского опыта. Такие типы сайтов в значительной степени полагаются на JavaScript и обычно называются веб-сайтами с динамическим контентом.
Но что за шумиха вокруг этого? Проблема в том, что на этих сайтах исходный код может не содержать нужных данных, и они представляют собой проблему для парсинга.
Вот тут-то вам и пригодятся такие инструменты, как Selenium.
Selenium — мощный инструмент для автоматизации веб-браузеров. Он позволяет взаимодействовать с веб-страницами, заполнять формы, нажимать кнопки и извлекать данные из динамически отображаемого контента.
Настройка Selenium
Если вы уже установили Selenium, то следующее, что вам нужно сделать, это установить веб-драйвер для вашего любимого браузера. Например, ChromeDriver для Google Chrome.
Вот пример того, как это использовать:
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome() # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')
# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text
driver.quit()В этом коде мы создаем экземпляр веб-драйвера Chrome, переходим по определенному URL-адресу с помощью driver.get(), а затем выполнять действия и извлекать данные, используя такие методы Selenium, как find_element_by_tag_name().
Ожидание загрузки элементов
На динамических сайтах контент часто не загружается одновременно. Поэтому некоторые элементы могут быть недоступны сразу после загрузки страницы. С этим можно справиться с помощью явных и неявных ожиданий Selenium.
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))В этом коде мы создаем объект WebDriverWait с таймаутом 10 секунд. Затем мы используем метод until() для ожидания наличия элемента с определенным идентификатором.
Альтернативы селену
Хотя многие пользователи считают, что Selenium — лучший вариант для динамических сайтов, вам следует изучить альтернативные варианты, чтобы выбрать тот, который подходит вам лучше всего.
Scrapy-Splash может быть вариантом. Это интеграция headless-браузера с фреймворком Scrapy. Он позволяет извлекать данные более эффективно благодаря неблокируемой сетевой инфраструктуре Scrapy и расширенным функциям Splash для быстрого рендеринга динамических веб-страниц.
Еще одной альтернативой является Requests-html, поскольку он расширяет функциональность библиотеки запросов, добавляя поддержку рендеринга JavaScript и взаимодействия с веб-страницами.
Расширенные методы веб-скрапинга
По мере продвижения вы увидите, что справляетесь с некоторыми сценариями парсинга, но также сталкиваетесь и со сложными, требующими более продвинутых методов.
Обработка аутентификации и файлов cookie
Некоторые веб-сайты требуют аутентификации или используют файлы cookie для управления сеансами пользователей. Вы можете управлять аутентификацией, отправляя учетные данные для входа в запросы и управлять файлами cookie с помощью библиотек, таких как requests или http.cookiejar.
Как избежать обнаружения и запретов
Веб-сайты могут использовать меры для обнаружения и блокировки веб-скрейпинга. Чтобы избежать обнаружения, можно использовать такие методы, как ротация пользовательских агентов, использование прокси-серверов и введение случайных задержек между запросами.
Хранение данных в базах данных
Вместо сохранения скопированных данных в файлы, вы можете хранить их в базах данных для более эффективного хранения и извлечения. Популярные варианты включают базы данных SQL, такие как MySQL и PostgreSQL, и базы данных NoSQL, такие как MongoDB.
API-интерфейсы для сбора данных и обработка данных JSON
Эй! Вы нашли API. Но он в формате JSON. Что вы можете сделать? Вы можете использовать библиотеки, такие как requests для выполнения API-запросов и анализа JSON-ответов с использованием модуля json в Python.
Параллельный и асинхронный скрапинг
Чтобы ускорить процесс скрапинга, вы можете использовать методы параллельной обработки и асинхронного программирования. Такие библиотеки, как multiprocessing, threading и asyncio в Python, могут помочь вам в этом.
Собираем все вместе: реальные проекты по веб-скрапингу
Будучи новичком, когда я начал свое обучение скрапингу, я чувствовал, что полностью знаю, что мне нужно делать, пока мне не пришлось это сделать. Нет смысла просто читать, вы должны проверить свои навыки на практике.
И какой способ сделать это лучше, чем работа над реальными проектами?
Давайте рассмотрим несколько примеров с пошаговым процессом:
Пример 1: Сбор новостных статей и анализ настроений
- Планирование процесса очистки:
- Определите новостной сайт для парсинга
- Определите структуру статей (название, содержание, дату и т. д.)
- Планирование формата хранения данных (например, CSV, база данных)
- Реализация скрейпера:
- Используйте запросы для извлечения HTML-контента новостного сайта
- Проведите анализ HTML с помощью BeautifulSoup для извлечения информации о статье
- Управление пагинацией и навигация по нескольким страницам
- Сохраните извлеченные данные в выбранном формате.
- Анализ и визуализация полученных данных:
- Выполняйте анализ настроений в содержании статьи, используя библиотеки, такие как NLTK или TextBlob.
- Визуализируйте оценки настроений с помощью таких библиотек, как Matplotlib или Plotly.
- Определите тенденции и закономерности в настроениях в новостях с течением времени
Пример 2: Создание инструмента мониторинга цен
- Сбор информации о товарах с сайтов электронной коммерции:
- Определите веб-сайты электронной коммерции для парсинга
- Определить структуру информации о товаре (наименование, цена, наличие и т. д.)
- Используйте методы веб-скрапинга для извлечения данных о продуктах с нескольких веб-сайтов
- Настройка оповещений и уведомлений:
- Определите пороговые значения цен или критерии доступности для каждого продукта.
- Реализовать механизм сравнения полученных цен с заданными пороговыми значениями.
- Настройте уведомления по электронной почте или SMS, чтобы оповещать пользователей о снижении цен или появлении новых товаров.
- Развертывание скрапера в облаке:
- Выберите облачную платформу (например, AWS, Google Cloud, Heroku)
- Настройте необходимую среду и зависимости
- Запланируйте запуск скребка через регулярные промежутки времени
- Сохраните собранные данные в облачной базе данных для легкого доступа и мониторинга.
Фреймворки и инструменты для веб-скрапинга
Я знаю, что термины «фреймворк» и «библиотека» используются взаимозаменяемо, но они означают разные вещи и используются для разных целей.
С такими библиотеками, как Request или BeautifulSoup, вы можете создавать веб-скрейперы с нуля. Однако с фреймворками вы можете упростить процесс, поскольку они представляют собой набор инструментов и библиотек.
Давайте посмотрим на это таким образом: библиотеки — это как автомобили с ручным управлением, дающие вам полный контроль, но требующие больше усилий и навыков для управления. В то время как фреймворки — это как автоматические автомобили; они предлагают более плавный и эффективный опыт, упрощая многие из утомительных аспектов скрапинга.
Некоторые из самых популярных вариантов:
Scrapy
Scrapy — это фреймворк для Python с полной экосистемой для создания масштабируемых и эффективных веб-скрейперов. Его основные функции:
- Быстро по замыслу.
- Нет необходимости добавлять код для генерации CSV, JSON и других файлов.
- Поддержка селекторов XPath и CSS.
- Отличная экосистема расширений, например поддержка промежуточного программного обеспечения.
- Интеграция с конвейерами элементов для обработки и хранения данных
PySpider
PySpider также является фреймворком для Python, но в отличие от Scrapy он совместим с JavaScript, что является его сильной стороной. Он также отлично подходит для новичков. Его основные функции включают:
- Поддержка рендеринга JavaScript с использованием PhantomJS или Puppeteer
- Встроенная очередь задач и планировщик
- Интеграция с базами данных и очередями сообщений
- Поддерживает параллелизм
Инструменты и услуги веб-скрейпинга
Помимо фреймворков, есть некоторые инструменты и сервисы, которые помогут вам сделать скрапинг проще. Лучше всего то, что они требуют минимального кодирования. Вот некоторые варианты:
- Octoparse: Облачный инструмент для веб-скрапинга с интерфейсом «укажи и щелкни» для извлечения данных с веб-сайтов.
- ParseHub: Настольное приложение, позволяющее создавать веб-скраперы путем визуального выбора элементов на веб-странице.
- Import.io: веб-платформа, предоставляющая инструменты для извлечения данных с веб-сайтов и API.
Подводя итоги основ веб-скрапинга
В этом руководстве мы в общих чертах рассмотрели основы веб-скрапинга, такие как понимание структуры веб-сайта, этические аспекты, базовые и продвинутые методы, а также дополнительные инструменты и фреймворки.
Вы готовы начать, но рассмотрите возможность расширения своих знаний, прочитав дополнительные ресурсы, такие как официальная документация библиотек и фреймворков, а также руководства по веб-скрапингу.
Также, попробуйте обратиться за советом к опытным скраперам в сообществах и форумах по скрапингу. Не изолируйтесь, так как мы нужны друг другу.
Мы все когда-то были новичками, поэтому будьте снисходительны к себе, начинайте с малого и регулярно практикуйтесь. При достаточной практике и самоотдаче вы увидите, как сможете браться за более сложные проекты по мере продвижения.
