Парсим мемы в питоне. Наш первый запрос

Парсим мемы в питоне. Наш первый запрос

Доступ к веб-станицам позволяет получать модульrequests. Подгрузим его. За компанию подгрузим ещё парочку дельных пакетов.

import requests # Библиотека для отправки запросов import numpy as np # Библиотека для матриц, векторов и линала import pandas as pd # Библиотека для табличек import time # Библиотека для тайм-менеджмента

Для наших благородных исследовательских целей нужно собрать данные по каждому мему с соответствующей ему страницы. Но для начала нужно получить адреса этих страниц. Поэтому открываем основную страницу со всеми выложенными мемами. Выглядит она следующим образом:

Отсюда мы и будем тащить ссылки на каждый из перечисленных мемов. Сохраним в переменнуюpage_linkадрес основной страницы и откроем её при помощи библиотекиrequests.

page_link = 'http://knowyourmeme.com/memes/all/page/1' response = requests.get(page_link) response

Out: >

А вот и первая проблема! Обращаемся к главному источнику знаний и выясняем, что 403-я ошибка выдается сервером, если он доступен и способен обрабатывать запросы, но по некоторым личным причинам отказывается это делать.

Попробуем выяснить, почему. Для этого проверим, как выглядел финальный запрос, отправленный нами на сервер, а конкретнее — как выглядел наш User-Agent в глазах сервера.

Скрапинг Python. Regular Expressions

Regular expressions (or also regex) are an extremely versatile tool for handling, parsing, and validating arbitrary text. A regular expression is essentially a string that defines a search pattern using a standard syntax. For example, you could quickly identify all phone numbers on a web page.

Combined with classic search and replace , regular expressions also allow you to perform string substitution on dynamic strings in a relatively straightforward fashion. The easiest example, in a web scraping context, may be to replace uppercase tags in a poorly formatted HTML document with the proper lowercase counterparts.

You may be now wondering why it is important to understand regular expressions when doing web scraping in Python. That's a fair question, and after all, there are many different Python modules to parse HTML with XPath and CSS selectors.

In an ideal semantic world, data is easily machine-readable, and the information is embedded inside relevant HTML elements with meaningful attributes. But the real world is messy. You will often find huge amounts of text inside aelement. For example, if you want to extract specific data inside a large text (a price, a date, a name…), you will have to use regular expressions.

Note: Here is a great website to test your regex: https://regex101.com/ . Also, here is an awesome blog to learn more about them. This post will only cover a small fraction of what you can do with regex.

Regular expressions can be useful when you have this kind of data:

Price : 19.99$ p >

We could select this text node with an XPath expression and then use this kind of regex to extract the price:

^Price\s*:\s*(\d+\.\d{2})\$

If you only have the HTML, it is a bit trickier, but not all that much more after all. You can simply specify in your expression the tag as well and then use a capturing group for the text.

As you can see, manually sending the HTTP request with a socket and parsing the response with regular expression can be done, but it's complicated and there are higher-level API that can make this task easier.

Python HTML Parse. Use the BeautifulSoup Module to Parse HTML Data in Python

Python offers theBeautifulSoupmodule to parse and pull essential data from the HTML and XML files.

TheBeautifulSoupmodule accepts the HTML data/file or a web page URL as an input and returns the requested data using customized functions available within the module.

Let us look at some of the functions served byBeautifulSoupthrough the below example. We will be parsing the below HTML file (example.html) to extract some data.

Heading 1111 title > head > Body b > p > Introduction Amazing info!! a > Stay tuned!! p > body > html >

To use the functions available in theBeautifulSoupmodule, we need to install it using the below command.

pip install beautifulsoup4

Once done, we then pass the HTML file (example.html

BeautifulSoup()function creates an object/pointer that points to the HTML file through theHTML.parsernavigator. We can now use the pointerdata(as seen in the above code) to traverse the website or the HTML file.

Let us understand the HTML tag component breakup through the below diagram.

We useobject.html_outer_tag.html_inner_tagto extract the data within a specific HTML tag from the entire script or web page. With theBeautifulSoupmodule, we can even fetch data against individual HTML tags such as title, div, p, etc.

Let us try to extract the data against different HTML tags shown below in a complete code format.

We tried to extract the data enclosed within thetag wrapped around theas the outer tag with the above code. Thus, we point theBeautifulSoupobject to that tag.

We can also extract the text associated with the BeautifulSoupobject to its text section.

Output:

Heading 1111 Amazing info!!

Let us consider the below example to understand the parsing of HTML tags such as

Парсинг интернет-магазина Python. Учимся парсить веб-сайты на Python + BeautifulSoup

Интернет, пожалуй, самый большой источник информации (и дезинформации) на планете. Самостоятельно обработать множество ресурсов крайне сложно и затратно по времени, но есть способы автоматизации этого процесса. Речь идут о процессе скрейпинга страницы и последующего анализа данных. При помощи этих инструментов можно автоматизировать сбор огромного количества данных. А сообщество Python создало несколько мощных инструментов для этого. Интересно? Тогда погнали!

И да. Хотя многие сайты ничего против парсеров не имеют, но есть и те, кто не одобряет сбор данных с их сайта подобным образом. Стоит это учитывать, особенно если вы планируете какой-то крупный проект на базе собираемых данных.

С сегодня я предлагаю попробовать себя в этой интересной сфере при помощи классного инструмента под названием(Красивый суп?). Название начинает иметь смысл если вы хоть раз видели HTML кашу загруженной странички.

В этом примере мы попробуем стянуть данные сначала из специального сайта для обучения парсингу. А в следующий раз я покажу как я собираю некоторые блоки данных с сайта Minecraft Wiki, где структура сайта куда менее дружелюбная.

Этот гайд я написал под вдохновением и впечатлением от подобного на сайте, так что многие моменты и примеры совпадают, но содержимое и определённые части были изменены или написаны иначе, т.к. это не перевод. Оригинал:.

Этот сайт прост и понятен. Там есть список данных, которые нам и нужно будет вытащить из загруженной странички.

Понятное дело, что обработать так можно любой сайт. Буквально все из тех, которые вы можете открыть в своём браузере. Но для разных сайтов нужен будет свой скрипт, сложность которого будет напрямую зависеть от сложности самого сайта.

Главным инструментом в браузере для вас станет Инспектор страниц. В браузерах на базе хромиума его можно запустить вот так:

Он отображает полный код загруженной странички. Из него же мы будем извлекать интересующие нас данные. Если вы выделите блоки html кода, то при помощи подсветки легко сможете понять, что за что отвечает.

Ладно, на сайт посмотрели. Теперь перейдём в редактор.

Пишем код парсера для Fake Python

Для работы нам нужно будет несколько библиотек: requests и beautifulsoup4 . Их устанавливаем через терминал при помощи команд:

и

После чего пишем следующий код:

import requests from bs4 import BeautifulSoup URL = "https://realpython.github.io/fake-jobs/" page = requests.get(URL) soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")

Тут мы импортируем новые библиотеки. URL это строка, она содержит ссылку на сайт. При помощи requests.get мы совершаем запрос к веб страничке. Сама функция возвращает ответ от сервера (200, 404 и т.д.), а page.content предоставляет нам полный код загруженной страницы. Тот же код, который мы видели в инспекторе.

Как парсить несколько страниц Python. Scrapy vs. Beautiful Soup

В этом разделе будет дан обзор одного из самых популярных инструментов для парсинга, BeautifulSoup, и проведено его сравнение со Scrapy.

Scrapy — это Python-фреймворк, предлагающий полноценный набор инструментов и позволяющий разработчикам не думать о настройке кода.

BeautifulSoup также широко используется для веб-скрапинга. Это пакет Python для парсинга документов в форматах HTML и XML и извлечения данных из них. Он доступен для Python 2.6+ и Python 3.

Вот основные отличия между ними:

Scrapy	BeautifulSoup
Функциональность
Scrapy — это самый полный набор инструментов для загрузки веб-страниц, их обработки и сохранения в файлы и базы данных	BeautifulSoup — это в принципе просто парсер HTML и XML, требующий дополнительных библиотек, таких как requests и urlib2 для открытия ссылок и сохранения результатов.
Кривая обучения
Scrapy — это движущая сила веб-сканирования, предлагающая массу способов парсинга страниц. Обучение тому, как он работает, требует много времени, но после освоения процесс сканирования превращается в одну строку кода. Потребуется время, чтобы стать экспертом в Scrapy и изучить все его особенности	BeautifulSoup относительно прост для понимания новичкам в программировании и позволяет решать маленькие задачи за короткий срок.
Скорость и нагрузка
Scrapy с легкостью выполняет крупную по объему работу. Он может сканировать несколько ссылок одновременно менее чем за минуту в зависимости от общего количества. Это происходит плавно благодаря Twister, который работает асинхронно (без блокировки)	BeautifulSoup используется для простого и эффективного парсинга. Он работает медленнее Scrapy, если не использоватьmultiprocessing.
Расширяемость
Scrapy предоставляет функциональностьItem pipelines, с помощью которой можно писать функции для веб-сканера. Они будут включать инструкции о том, как робот должен проверять, удалять и сохранять данные в базу данных.Spider Contractsиспользуются для проверки парсеров, благодаря чему можно создавать как базовые, так и глубокие парсеры. Он же позволяет настраивать множество переменных: повторные попытки, перенаправление и т. д.	Если проект не предполагает большого количества логики, BeautifulSoup отлично для этого подходит, но если нужна настраиваемость, например прокси, управление куки и распределение данных, то Scrapy справляется лучше.

Python парсинг сайтов с авторизацией. Установка прокси, куки и заголовки

С этими тремя параметрами связаны следующие трудности

• Установить прокси для FF возможно стандартными средствами, однако в таком случае не будет поддержки прокси с авторизацией по логину и паролю. Так как selenium не поддерживает окна для ввода паролей, а FF не поддерживает установку этих параметров в настройках.
• Куки же установить можно только для той страницы, которая на данный момент открыта. Т.е. чтобы поставить куку для сайта его сначала нужно загрузить, потом установить куку и перезагрузить.
• Настройка заголовков не поддерживается вовсе.

Я решил эти проблемы через написание своего аддона, именно поэтому в настройках профиля отключено подтверждение перехода на страницу настроек. Вот ссылка чтобы скачать его https://addons.mozilla.org/ru/firefox/addon/selenium-helper/ .

Аддон настраивается через страницу конфигурации, потому что иного способа передать настройки я не нашел. Нужно сделать следующее

• Установить дополнение
• Перейти на страницу настроек
• Заполнить поля и нажать на кнопку

Со вторым пунктом требуется потрудиться, так как для открытия страницы настроек дополнения необходимо знать внутренний UUID дополнения, который браузер присваивает дополнению после установки.

Для получения внутреннего UUID опишем функцию парсинга настроек из ‘about:config’

from functools import lru_cache
from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
class Client(Firefox): …
@lru_cache()
def _get_preference(self, name):
def get_search_box_with_wait_about_config_approved(_attemps=1):
try :
search_box = self.find_element_by_id( "about-config-search" )
except NoSuchElementException:
if _attemps > 1:
raise
input( "Approve warning message and press Enter to continue…" )
return get_search_box_with_wait_about_config_approved(_attemps + 1)
else :
return search_box
self.get( "about:config" )
search_box = get_search_box_with_wait_about_config_approved()
search_box.clear()
search_box.send_keys(name)
search_box.send_keys(Keys.ENTER)
search_result = self.find_elements_by_xpath( )
search_result.text

Добавляем метод для получения установленных дополнений

import json
def get_installed_addons(self):
return json.loads(self._get_preference( "extensions.webextensions.uuids" ))

И дописываем init

class Client(Firefox):
def __init__(self, proxy= None , cookies= None , headers= None ):
profile = Profile()
super().__init__(firefox_profile=profile,
firefox_binary=BASEDIR.joinpath( "bin" , "firefox" , "firefox-bin" ),
executable_path=BASEDIR.joinpath( "bin" , ))
uuid = self.install_addon( )
internal_uuid = self.get_installed_addons()self.get( internal_uuid )

Итак, если при инициализации класса нам передали proxy и/или куки и/или заголовки, то установим аддон, получим его внутренний uuid и откроем страницу с настройками.

С прокси все достаточно просто, принимать будем строку в формате ‘type://username:password@host:port’ (у этого формата есть название, но я его не помню). А вот для кук есть условия: должен быть список словарей — это раз, у каждого элемента должен быть ключ url — это два.

Поэтому напишем метод, который будет проверять, что у всех элементов списка есть ключ url.

Вот такой глупый метод у нас будет. Не следует использовать этот код, да и вообще любой мой код, в реальных задачах.

Из прокси нужно тоже сделать словарь

Ну и теперь отправляем все эти словари в метод ‘saveOptionsEx’ который доступен на странице настроек.

Парсинг всех страниц сайта. Автоматизированный парсинг сайтов

• 10 минут
• Мануал

SEO-инструменты

230

180

29

21

В работе специалистов сферы информационных технологий часто возникает задача собрать какую-либо информацию с сайтов, например необходимо провести парсинг товаров с сайта конкурента. И она априори не может быть лёгкой.

Поэтому для автоматизированного и упрощённого извлечения и группировки данных был придуман парсинг.

В этом посте я собрала информацию о том, что это, как работает и для чего нужно, а также поделюсь методами и инструментами, с которыми парсинг станет для вас не такой сложной задачей.

1. Что такое парсинг сайтов

Процесс парсинга — это автоматическое извлечение большого массива данных с веб-ресурсов, которое выполняется с помощью специальных скриптов в несколько этапов:

1. Построение запроса для получения первоначальной информации.
2. Извлечение информации согласно прописанному алгоритму.
3. Формирование и структурирование информации.
4. Сохранение полученных данных.

Чтоб извлекались только определённые данные, в программе задаётся специальный язык поиска, который описывает шаблоны строк — регулярное выражение. Регулярное выражение основано на использовании набора определённых символов, которые описывают информацию, нужную для поиска. Подробнее о работе с регулярными выражениями вы можете узнать на посвящённом им сайте .

Инструменты для парсинга называются парсерами — это боты, запрограммированные на отсеивание баз данных и извлечение информации.

Чаще всего парсеры настраиваются для:

• распознавания уникального HTML;
• извлечения и преобразования контента;
• хранения очищенных данных;
• извлечения из API.

2. Зачем и когда используют парсинг

Зачастую парсинг используется для таких целей:

1. Поиск контактной информации. Парсинг помогает собирать почту, номера телефонов с разных сайтов и соцсетей.
2. Проверка текстов на уникальность.
3. Отслеживание цен и ассортимент товаров-конкурентов.
4. Проведение маркетинговых исследований, например, для мониторинга цен конкурентов для работы с ценообразованием своих товаров.
5. Превращение сайтов в API. Это удобно, когда нужно работать с данными сайтов без API и требуется создать его для них.
6. Мониторинг информации с целью поддержания её актуальности. Часто используется в областях, где быстро меняется информация (прогноз погоды, курсы валют).
7. Копирование материалов с других сайтов и размещение его на своём (часто используется на сайтах-сателлитах).

Выше перечислены самые распространённые примеры использования парсинга. На самом деле их может быть столько, сколько хватит вашей фантазии.

3. Как парсить данные с помощью различных сервисов и инструментов

Способов парсить данные сайтов, к счастью, создано великое множество: платных и бесплатных, сложных и простых.

Предлагаю ознакомиться с представителями разных типов и разобрать, как работает каждый.

Google Spreadsheet

С помощью функций в таблицах Google можно парсить метаданные, заголовки, наименования товаров, цены, почту и многое другое.

Рассмотрим самые популярные и полезные функции и их применение.

Функция importHTML

Настраивает импорт таблиц и списков на страницах сайта. Прописывается следующим образом:

=IMPORTHTML(«ссылка на страницу»; запрос «table» или «list»; порядковый номер таблицы/списка)

Пример использования

Нужно выгрузить табличные данные со страницы сайта.

Для этого в формулу помещаем URL страницы, добавляем тег «table» и порядковый номер — 1.

Вот что получается:

=IMPORTHTML(«https://www.segodnya.ua/sport/football/onlayn-tablica-transferov-chempionata-ukrainy-1288750.html»;»table»;1)

Вставляем формулу в таблицу и смотрим результат:

Функция importXML

Импортирует данные из документов в форматах HTML, XML, CSV, CSV, TSV, RSS, ATOM XML.

Функция имеет более широкий спектр опций, чем предыдущая. С её помощью со страниц и документов можно собирать информацию практически любого вида.

Работа с этой функцией предусматривает использование языка запросов XPath.