Лучшие открытые веб-скраппинг-фреймворки для сборки данных

Лучшие открытые веб-скраппинг-фреймворки для сборки данных

Python — это язык общего назначения, который преуспевает во многих областях. Его фреймворки широко используются для создания сайтов, автоматизации сложных задач, работы над проектами ИИ и МО, а также, как вы могли уже предположить, для анализа данных и веб-скрапинга. Популярность Python заключается в его простом синтаксисе, который облегчает изучение и использование, а также процветающем сообществе и универсальности.

Гибкость
 

Python универсален по своей природе. Трудно представить себе проект или приложение, где он не может быть использован. Поэтому типично видеть Python в серверных фреймворках, таких, как Django. Кроме того, благодаря компиляторам Python-to-JavaScript (Pyjamas) Python можно легко использовать на стороне клиента. Именно эта адаптивность делает Python хорошим вариантом для проектов парсинга. Некоторые даже могут утверждать, что по общей гибкости он почти не уступает JavaScript

Производительность
 

Поддержка многопоточности и многопроцессорности в Python позволяет ему обрабатывать и манипулировать большими объемами данных. Это делает его идеальным выбором для парсинга.

Кроме того, в Python есть множество библиотек, предназначенных исключительно для парсинга. Это обеспечивает высокую производительность приложений для извлечения и анализа данных.

Кривая обучаемости
 

Одним из наиболее привлекательных аспектов Python является его удобство для начинающих. Простой и интуитивно понятный синтаксис языка делает его доступным для разработчиков любого уровня подготовки. Эта плавная кривая обучаемости дополнительно поддерживается документацией Python , которая содержит четкие рекомендации и инструкции, позволяющие новичкам быстро освоить фундаментальные концепции языка и приступить к созданию собственных проектов по веб-скрапингу.

Поддержка сообщества
 

Сообщество Python известно своей обширной поддержкой. Оно предлагает разработчикам множество ресурсов и знаний для помощи в реализации их проектов. Эта благоприятная среда способствует сотрудничеству, обеспечивая разработчикам Python постоянный доступ к передовым методам и решениям. Более того, стремление сообщества Python содействовать росту и развитию языка способствовало его стабильно высокому рейтингу среди лучших языков программирования во всем мире.

Библиотеки веб-скрапинга
 

Python предлагает широкий выбор библиотек для веб-скрапинга, что позволяет разработчикам создавать индивидуальные решения, отвечающие их конкретным потребностям. Некоторые из библиотек для парсинга включают Beautiful Soup , lxml , Scrapy , Requests и Selenium . Эти библиотеки предоставляют широкий спектр функций, от простого разбора HTML до расширенного извлечения веб-контента и управления им. Это еще больше повышает привлекательность Python как языка для веб-скрапинга.
 

Пример парсинга с использованием библиотек Beautiful Soup и Requests. Как и ранее, этот фрагмент кода извлекает заголовок веб-страницы:

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") title = soup.title.string print("Webpage title:", title)

В этом случае библиотека Requests используется для извлечения содержимого веб-страницы, а затем Beautiful Soup анализирует его. После Beautiful Soup извлекает и печатает заголовок веб-страницы.

Как видите, Python предлагает практически те же преимущества, что и JavaScript. Это универсальный язык, который прост в освоении, имеет обширную поддержку сообщества и широкий выбор библиотек для веб-скрапинга. Кроме того, он обеспечивает хороший уровень производительности для приложений парсинга, возможно, немного лучше, чем JavaScript. Однако, несмотря на простоту использования Python, вам может понадобиться язык, который позволит быстро создать прототип проекта парсинга. В этом случае Ruby – это то, что вы ищете.

Чтобы узнать больше о парсинге с помощью Python, изучите наше руководство веб-скрапингу с помощью Python .

Связанные вопросы и ответы:

Что такое веб-скраппинг

Один из наиболее распространённых способов использования веб-скрапинга заключается в сборе с различных сайтов информации о ценах товаров. Есть люди, которые создают скраперов, запускающихся ежедневно и собирающих цены на конкретный товар. Когда цена на товар упадёт до определённого уровня, программа автоматически покупает товар, стремясь сделать это до того, как этот товар окажется распроданным. Затем, так как спрос на товар будет выше предложения, тот, кто до этого купил товар по низкой цене, перепродаёт его по более высокой цене и получает прибыль. Это — пример лишь одной из тактик перепродажи товаров, купленных по низким ценам, которой пользуются создатели веб-скраперов.Ещё одна схема, пример которой я сейчас продемонстрирую, может помочь вам хорошо сэкономить или достойно заработать.В каждом интернет-магазине бывают всяческие спецпредложения и распродажи. В карточках соответствующих товаров обычно показывают исходную цену и цену со скидкой. Правда, обычно разницу между новой и старой ценой, выраженную в процентах, не показывают. Например, если часы обычно стоят $350, а на распродаже — $300, то можно подумать, что $50 — это отличная скидка. Но это, на самом деле, скидка всего в 14,2%. А вот, например, майка, которая обычно стоит $50, а на распродаже её предлагают за $40. Вроде бы $10 — это не так уж и много, но это — скидка в 20%, то есть — более высокая, чем скидка на часы. Эти сведения позволяют экономить или зарабатывать, находя товары с самыми высокими скидками, выраженными в процентах.Применим эти рассуждения к анализу цен на товары в универсальном интернет-магазине. У них постоянно бывают распродажи товаров самых разных марок. Мы, пользуясь технологиями веб-скрапинга, собираемся найти товары с самыми высокими скидками.После обработки сайта скрапер выдал более 900 товаров, и, как можно заметить, среди них есть всего один, скидка на который превышает 50%. Это — товар Perry Ellis Solid Non-Iron Dress Shirt.Это — предложение, ограниченное по времени, поэтому цена на рубашку, в итоге, скоро вернётся к своему обычному уровню примерно в $90. Поэтому, если бы я купил эту рубашку за $40 и потом продал бы её на $30 дешевле её обычной цены, то есть, за $60, я заработал бы $20.Этот метод, если найти подходящую нишу, способен помочь в заработке серьёзных денег.

Какие задачи решают веб-скраппинг-фреймворки

В мире сбора данных существует два основных подхода: Web Scraping и использование API . Выбор между этими методами зависит от ряда ⁤факторов, включая доступность‍ API, необходимость в ⁤специфических данных и⁣ уровень технических навыков. Рассмотрим ситуации, когда предпочтительнее использовать веб-скрапинг:

• Отсутствие ​официального API или его ограничения по функционалу и количеству запросов.
• Необходимость извлечения данных из визуальных элементов, таких⁣ как изображения или сложно структурированные⁣ веб-страницы.
• Сбор информации с нескольких сайтов ‌для агрегации данных в ‍единую базу.

Важно также учитывать юридические аспекты и политику конфиденциальности сайтов, ​с⁢ которых производится сбор данных. Ниже представлена таблица, демонстрирующая ключевые различия между использованием веб-скрапинга ⁢и API для конкретных задач:

Задача	Web Scraping	API
Анализ цен	Подходит для ‌сравнения цен на разных сайтах	Подходит, если ‌API ⁤предоставляет актуальные ​данные ⁢о ценах
Мониторинг отзывов	Идеален для⁣ сбора отзывов с различных платформ	Подходит,⁢ если платформа⁣ имеет ⁣API​ для доступа⁢ к ‍отзывам
Сбор ‌новостей	Эффективен для агрегации новостей с разнообразных источников	Подходит, если⁤ источник предлагает API‍ с широким спектром новостных категорий

Выбор⁣ метода ⁤сбора‍ данных должен основываться на конкретных целях ​и⁢ задачах проекта, ⁢а также на технических возможностях и ​юридических рамках использования информации ‍с целевых ресурсов.

Какие из 17 открытых веб-скраппинг-фреймворков наиболее популярны среди веб-разработчиков

В мире веб-скрапинга ​**BeautifulSoup** является ‍одним из самых популярных​ инструментов для начинающих программистов на Python. Эта библиотека предоставляет удобные ‌средства для извлечения данных из HTML и XML ‌файлов. С ‍её помощью можно ​легко находить необходимые теги, атрибуты и тексты,⁣ что делает ⁣её идеальным выбором для тех, кто‌ только начинает своё погружение в мир сбора данных ⁢с веб-страниц.

• Поиск элементов: BeautifulSoup позволяет выполнять​ поиск⁤ по тегам, классам, идентификаторам и другим атрибутам,‍ что ⁢делает процесс выборки ‍данных ​гибким и точным.
• Навигация по дереву: С помощью методов.parent,.children,.next_siblingи.previous_sibling​можно легко перемещаться по DOM-дереву документа.
• Изменение и ⁣модификация:​ Если вам нужно не только извлечь данные, ​но и изменить HTML-код, BeautifulSoup предоставляет функции для редактирования‍ и удаления тегов.
• Кодировка: Автоматическое преобразование документа в удобную для‍ работы ‍кодировку ⁤UTF-8.

Кроме того, использование ⁢**BeautifulSoup** в сочетании ‌с библиотекой **requests**⁤ для отправки HTTP-запросов делает процесс ‍веб-скрапинга почти тривиальным.⁤ Ниже представлена таблица с примерами методов, которые ⁣часто используются при ​работе с BeautifulSoup:

Метод	Описание
find()	Поиск первого элемента с заданными параметрами
find_all()	Поиск всех ‍элементов, соответствующих заданным параметрам
get_text()	Извлечение‌ текста ⁣из элемента
select()	Поиск элементов, ⁣соответствующих CSS-селектору

Эти возможности делают​ **BeautifulSoup** отличным стартовым инструментом⁣ для тех, кто хочет освоить веб-скрапинг на ⁤Python,⁤ не вдаваясь в сложности более ⁣продвинутых ​библиотек.

Какие из 17 открытых веб-скраппинг-фреймворков наиболее удобны в использовании

Давайте разберёмся, как можно использовать API, которые веб-сайты применяют для загрузки данных. Я буду скрапить обзоры продукта на Amazon и покажу, как вам сделать то же самое. Если вы повторите описанный мной процесс, то удивитесь, насколько просто его подготовить.Наша задача — извлечь все обзоры конкретного продукта. Чтобы повторять за туториалом,или найдите любой другой продукт. Скриншот продукта . Наша задача — извлечь как можно больше информации. Помните, когда занимаетесь скрапингом данных, жадность наказуема. Если не извлечь какую-то информацию, то придётся выполнять весь процесс заново, просто чтобы добавить ещё немного данных. И поскольку самой тяжёлой частью скрапинга являются HTTP-запросы, обработка не должна занимать много времени, однако необходимо постараться минимизировать количество запросов.Перейдя на страницу продукта и нажав на «ratings», а затем выбрав «See all reviews», мы увидим следующее: Страница обзоров продукта Это отдельные обзоры. Наша задача — извлечь информацию с этой страницы без использования безголового браузера для рендеринга страницы.Процесс прост — для него потребуются браузерные инструменты разработчика. Нужно заставить сайт обновить обзоры, чтобы найти возвращающий их запрос. Большинство браузеров после открытия инструментов разработчика отслеживает сетевые запросы, поэтому откройте их перед выполнением обновления.В данном случае я изменил сортировку с «Top Reviews» на «Most Recent». Взглянув на вкладку Network, я вижу только один новый запрос, то есть обзоры получаются из этого запроса.Поскольку на страницах выполняется отслеживание и аналитика, иногда при каждом нажатии мышью будет создаваться несколько событий, но если просмотреть их, то вы сможете найти запрос, получающий нужную информацию.Следующим шагом будет переход на вкладку Response, чтобы понять, в каком формате принимаются обзоры.Часто запросы бывают в читаемом формате JSON, который можно легко преобразовывать и хранить.В других случаях, например, в нашем, всё чуть сложнее, но задача всё равно решаема.Этот формат непохож на HTML, JavaScript или JSON, но обладает очень понятным шаблоном. Позже я покажу, как мы можем использовать код на Python для его парсинга, несмотря на странность этого формата.После первоначальной подготовки настала пора перейти к коду. Вы можете запросто писать код для запросов на любимом языке программирования.Для экономии времени я люблю использовать удобный конвертер cURL. Сначала я копирую запрос как cURL, дважды щёлкнув на него и выбрав «Copy as cURL» (см. скриншот выше). Затем я вставляю его в, чтобы получить код на Python. Примечание 1: Существует множество способов выполнения этого процесса, я просто считаю данный способ наиболее простым. Если вы просто создаёте запрос с использованными заголовками и атрибутами, то это вполне нормально. Примечание 2: Когда я хочу поэкспериментировать с запросами, я импортирую команду cURL внутрь Postman, чтобы можно было поиграться с запросами и понять, как работает конечная точка. Но в этом руководстве я буду выполнять всё в коде.

Какие из 17 открытых веб-скраппинг-фреймворков наиболее эффективны в сборе данных

Smartproxy считается хорошим инструментом для веб-скрепинга по разным причинам, особенно для пользователей, которым нужны надежные и эффективные возможности сбора данных. Вот некоторые ключевые преимущества Smartproxy:

Обширный пул прокси : Smartproxy предлагает доступ к огромному пулу из более чем 40 миллионов прокси-серверов. Эта обширная сеть прокси-серверов позволяет пользователям направлять запросы на сбор данных через различные IP-адреса, что повышает анонимность и предотвращает блокировку IP-адресов.

Интеграция с веб-скрапингом : Smartproxy предоставляет инструмент для веб-скрапинга, который легко интегрируется с прокси-сервисом. Эта интеграция гарантирует, что пользователи смогут эффективно и без помех скрести веб-сайты, используя предоставленные прокси.

Бесплатная пробная версия: Smartproxy предлагает бесплатную пробную версию, позволяющую пользователям протестировать сервис и его возможности, прежде чем перейти на платный тарифный план. Этот пробный период позволяет пользователям оценить, насколько инструмент подходит для их конкретных потребностей в веб-скрапинге.

Сбор данных в режиме реального времени : Инструмент поддерживает сбор данных в режиме реального времени, что позволяет пользователям получать самую свежую информацию с веб-сайтов. Это очень важно для приложений, требующих постоянно обновляемых данных.

Универсальная совместимость с веб-сайтами : Smartproxy позволяет осуществлять скраппинг практически на любом сайте. Пользователи могут отправлять API-запросы инструменту, который запоминает запрашиваемый сайт и продолжает распространять информацию о нем до тех пор, пока не будет получено иное указание.

Экспорт сырого HTML : Извлеченные данные предоставляются в формате HTML, что делает их легкодоступными и готовыми к дальнейшему анализу или обработке.

Автоматизация Captcha : Smartproxy включает в себя функции автоматизации Captcha, которые эффективно работают, предотвращая потенциальные прерывания или ошибки, вызванные проблемами с Captcha на целевых сайтах.

Интеграция с прокси : Инструмент предлагает бесшовную интеграцию с прокси, гарантируя, что конфигурации, связанные с прокси, будут простыми и не потребуют обширных технических знаний.

Высокий коэффициент успешности : Smartproxy может похвастаться высоким коэффициентом успешности, заявленным на уровне 100%. Даже если фактический коэффициент успеха немного ниже (например, 99%), это все равно свидетельствует о надежности сервиса.

Доступные цены : Smartproxy предлагает ряд тарифных планов, которые позволяют удовлетворить различные потребности и бюджеты. План Lite, стоимостью от 50 долларов в месяц, является экономически выгодным вариантом для пользователей с умеренными требованиями.

Варианты для предприятий : Пользователи с большими или индивидуальными потребностями могут создать корпоративные тарифные планы с переменной ценой, обеспечивающие возможность масштабирования службы в соответствии с конкретными требованиями.