5 Must-Try web scraping tools. What is web scraping?

5 Must-Try web scraping tools. What is web scraping?

Web scraping is an automated method of obtaining large amounts of data from websites. Most of this data is unstructured data in HTML format, which is then converted into structured data in a spreadsheet or database so that it can be used in various applications. there are many ways to perform web scraping to get data from websites.

These include using online services, special APIs, or even creating code for web scraping from scratch. Many large websites, such as Google, Twitter, Facebook, StackOverflow, etc. have APIs that allow you to access your data in a structured format.

This is the best option, but there are other sites that do not allow users to access large amounts of data in a structured form or are simply not technologically advanced. In this situation, it is best to use tape scraping to scrape the website for the data.

This is the best option, but there are other sites that do not allow users to access large amounts of data in a structured format or are simply not technologically advanced enough. In that case, it’s best to scrape the website for data using Web Scraping.

Web scraping necessitates the use of two components: the crawler and the scraper. The crawler is an artificial intelligence algorithm that searches the web for specific data by following links across the internet.

A scraper, on the other hand, is a tool designed to extract data from a website. The scraper’s design can vary greatly depending on the complexity and scope of the project in order to extract data quickly and accurately.

Web scraping python. Scrape and Parse Text From Websites

Collecting data from websites using an automated process is known as web scraping. Some websites explicitly forbid users from scraping their data with automated tools like the ones that you’ll create in this tutorial. Websites do this for two possible reasons:

1. The site has a good reason to protect its data. For instance, Google Maps doesn’t let you request too many results too quickly.
2. Making many repeated requests to a website’s server may use up bandwidth, slowing down the website for other users and potentially overloading the server such that the website stops responding entirely.

Before using your Python skills for web scraping, you should always check your target website’s acceptable use policy to see if accessing the website with automated tools is a violation of its terms of use. Legally, web scraping against the wishes of a website is very much a gray area.

Important: Please be aware that the following techniqueswhen used on websites that prohibit web scraping.

For this tutorial, you’ll use a page that’s hosted on Real Python’s server. The page that you’ll access has been set up for use with this tutorial.

Now that you’ve read the disclaimer, you can get to the fun stuff. In the next section, you’ll start grabbing all the HTML code from a single web page.

Build Your First Web Scraper

One useful package for web scraping that you can find in Python’s standard library isurllib, which contains tools for working with URLs. In particular, the urllib.request module contains a function calledurlopen()that you can use to open a URL within a program.

In IDLE’s interactive window, type the following to importurlopen():

The web page that you’ll open is at the following URL:

To open the web page, passurltourlopen():

urlopen()returns anHTTPResponseobject:

To extract the HTML from the page, first use theHTTPResponseobject’s.read()method, which returns a sequence of bytes. Then use.decode()to decode the bytes to a string using:

Now you can print the HTML to see the contents of the web page:

The output that you’re seeing is the HTML code of the website, which your browser renders when you visithttp://olympus.realpython.org/profiles/aphrodite:

Withurllib, you accessed the website similarly to how you would in your browser. However, instead of rendering the content visually, you grabbed the source code as text. Now that you have the HTML as text, you can extract information from it in a couple of different ways.

Octoparse. The Approaches

There are different approaches for scraping data from multiple URLs.

• Programming Language (With Coding)

If you do have a technical background and good programming knowledge, you can take advantage of  BeautifulSoup , Scrapy, and Selenium-like packages available in Python to build your own multi-URL Scraper. In another word, i f you are proficient in programming languages, you can accomplish it by writing codes.  Writing codes gives your more flexibility and can handle more complicated situations.  But scripting can be intimidating for non-coders and also be a heavy workload even for developers when dealing with many different web pages. 

• Web Scraping tool (Without Coding)

If you are not proficient with coding or have no experience with programming at all, you can still get web scraping done easily with the use of no-code web scraping tools. There are many similar tools in the market like Mozenda, Octoparse, Web Harvy, Parsehub, etc. While they are all generally non-coder-friendly, the actual packages, features, and prices can still be quite different. To see which one best fits your business and budget, check out the top 30 web scraping tools in this post. 

Out of the many web scraping tools in the market, we personally recommend Octoparse  –  a free and powerful web scraper that can extract data from any website. Octoparse  is specifically designed for scalable data extraction of various data types. It can scrape URLs, phones , email addresses, product pricing, and reviews, as well as meta tag information, and body text. On top of that, Octoparse offers free pre-built scraping templates, unlimited crawls, API integration, cloud-based extraction, and more. Now, let’s take a closer look at how it works for scraping from multiple URLs.

Web scraping open source. Scrapy

Scrapy is an open source web scraping framework in Python used to build web scrapers. It gives you all the tools you need to efficiently extract data from websites, process them as you want, and store them in your preferred structure and format. One of its main advantages is that it’s built on top of a Twisted asynchronous networking framework. If you have a large web scraping project and want to make it as efficient as possible with a lot of flexibility then you should definitely use Scrapy. 

Scrapy has a couple of handy built-in export formats such as JSON, XML, and CSV. Its built for extracting specific information from websites and allows you to focus on the data extraction using CSS selectors and choosing XPath expressions. Scraping web pages using Scrapy is much faster than other open source tools so its ideal for extensive large-scale scaping. It can also be used for a wide range of purposes, from data mining to monitoring and automated testing.  What stands out about Scrapy is its ease of use and  . If you are familiar with Python you’ll be up and running in just a couple of minutes.  It runs on Linux, Mac OS, and Windows systems.

Scrapy is under BSD license.

Web Scraping with Scrapy: A Powerful Open-Source Framework

Scrapy is an open-source web scraping framework in Python designed to help you build efficient and flexible web scrapers. With Scrapy, you can extract data from websites, process it as needed, and store it in your preferred structure and format.

One of the key advantages of Scrapy is its built-in support for asynchronous networking, thanks to its foundation on the Twisted framework. This allows you to take full advantage of your system's resources, making it an ideal choice for large-scale web scraping projects.

Scrapy is released under the permissive BSD license, making it free and open-source. This means you can use, modify, and distribute the framework as you see fit, without worrying about restrictive licensing terms.

Whether you're a developer, data scientist, or researcher, Scrapy is an excellent choice for building web scrapers that can help you extract and analyze data from the web. Its flexibility, efficiency, and scalability make it an ideal tool for a wide range of applications, from data journalism to market research and beyond.

Scrapy. Introducing Scrapy

A framework is a reusable, “semi-complete” application that can be specialized to produce custom applications. (Source: Johnson & Foote, 1988 )

In other words, the Scrapy framework provides a set of Python scripts that contain most of the code required to use Python for web scraping. We need only to add the last bit of code required to tell Python what pages to visit, what information to extract from those pages, and what to do with it. Scrapy also comes with a set of scripts to setup a new project and to control the scrapers that we will create.

It also means that Scrapy doesn’t work on its own. It requires a working Python installation (Python 2.7 and higher or 3.4 and higher - it should work in both Python 2 and 3), and a series of libraries to work. If you haven’t installed Python or Scrapy on your machine, you can refer to the setup instructions . If you install Scrapy as suggested there, it should take care to install all required libraries as well.

scrapy version

in a shell. If all is good, you should get the following back (as of February 2017):

Scrapy 2.1.0

If you have a newer version, you should be fine as well.

To introduce the use of Scrapy, we will reuse the same example we used in the previous section. We will start by scraping a list of URLs from the list of faculty of the Psychological & Brain Sciences and then visit those URLs to scrape detailed information about those faculty members.

Data scraping. Лучшие сервисы для веб скрапинга данных: топ-7

Рассказываем, что такое веб скрапинг, как применяют данные полученные этим способом, и какие сервисы для веб скрапинга существуют на рынке.

В октябре 2020 года Facebook подал жалобу в федеральный суд США против двух компаний, обвиняемых в использовании двух вредоносных расширений для браузера Chrome. Эти расширения позволяют выполнять скрапинг данных без авторизации в Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, YouTube и Amazon.

Оба расширения собирали публичные и непубличные данные пользователей. Компании продавали эти данные, которые затем использовались для маркетинговой разведки.

В этой статье мы разберемся, как выполнять скрапинг данных легально, и расскажем про семь сервисов для веб скрапинга, которые не требуют написания кода. Если вы хотите выполнять скрапинг самостоятельно, прочитайтеинструментов и библиотек для скрапинга.

Что такое скрапинг данных?

Скрапинг данных или веб скрапинг – это способ извлечения информации с сайта или приложения (в понятном человеку виде) и сохранение её в таблицу или файл.

Это не нелегальная техника, однако способы использования этих данных могут быть незаконными. В следующем

Как используют эти данные

Веб скрапинг имеет широкий спектр применений. Например, маркетологи пользуются им для оптимизации процессов.

1. Отслеживание цен

Собирая информацию о товарах и их ценах на Amazon и других платформах, вы можете следить за вашими конкурентами и адаптировать свою ценовую политику.

2. Рыночная и конкурентная разведка

Если вы хотите проникнуть на новый рынок и хотите оценить возможности, анализ данных поможет вам сделать взвешенное и адекватное решение.

3. Мониторинг соцсетей

YouScan, Brand Analytics и другие платформы для мониторинга соцсетей используют скрапинг.

4. Машинное обучение

С одной стороны, машинное обучение и AI используются для увеличения производительности скрапинга. С другой стороны, данные, полученные с его помощью, используют в машинном обучении.

Интернет — это важный источник данных для алгоритмов машинного обучения.

5. Модернизация сайтов

Компании переносят устаревшие сайты на современные платформы. Для того чтобы быстро и легко экспортировать данные, они могут использовать скрапинг.

6. Мониторинг новостей

Скрапинг данных из новостных сайтов и блогов позволяет отслеживать интересующие вас темы и экономит время.

7. Анализ эффективности контента

Блоггеры или создатели контента могут использовать скрапинг для извлечения данных о постах, видео, твитах и т. д. в таблицу, например, как на видео выше.

Данные в таком формате:

• легко сортируются и редактируются;
• просто добавить в БД;
• доступны для повторного использования;
• можно преобразовать в графики.

Сервисы для веб скрапинга

Скрапинг требует правильного парсинга исходного кода страницы, рендеринга JavaScript, преобразования данных в читаемый вид и, по необходимости, фильтрации. Поэтому существует множество готовых сервисов для выполнения скрапинга.

Вот топ-7 инструментов для скрапинга, которые хорошо справляются с этой задачей.

1. Octoparse

Octoparse — это простой в использовании скрапер для программистов и не только. У него есть бесплатный тарифный план и платная подписка.

Особенности:

• работает на всех сайтах: с бесконечным скроллом, пагинацией, авторизацией, выпадающими меню, AJAX и т.д.
• сохраняет данные в Excel, CSV, JSON, API или БД.
• данные хранятся в облаке.
• скрапинг по расписанию или в реальном времени.
• автоматическая смена IP для обхода блокировок.
• блокировка рекламы для ускорения загрузки и уменьшения количества HTTP запросов.
• можно использовать XPath и регулярные выражения.
• поддержка Windows и macOS.
• бесплатен для простых проектов, 75$/месяц — стандартный, 209$/месяц — профессиональный и т. д.

2. ScrapingBee

ScrapingBee Api использует «безголовый браузер» и смену прокси. Также имеет API для скрапинга результатов поиска Google.

Особенности:

• рендеринг JS;
• ротация прокси;
• можно использовать с Google Sheets и браузером Chrome;
• бесплатен до 1000 вызовов API, 29$/месяц — для фрилансеров, 99$/месяц — для бизнеса и т.д.

3. ScrapingBot

ScrapingBot предоставляет несколько API: API для сырого HTML, API для сайтов розничной торговли, API для скрапинга сайтов недвижимости.

Особенности:

• рендеринг JS (безголовый Chrome);
• качественный прокси;
• до 20 одновременных запросов;

4. scrapestack

Scrapestack — это REST API для веб скрапинга в реальном времени. Он позволяет собирать данные с сайтов за миллисекунды, используя миллионы прокси и обходя капчу.