Cómo desechar datos a través de Python

Hay varias formas de extraer información de la web. El uso de API es probablemente la mejor manera de extraer datos de un sitio web. Casi todos los sitios web grandes como Twitter, Facebook, Google, Twitter, StackOverflow proporcionan API para acceder a sus datos de una manera más estructurada. Si puede obtener lo que necesita a través de una API, casi siempre se prefiere el enfoque sobre el desguace web. Esto se debe a que si obtiene acceso a datos estructurados del proveedor, ¿por qué querría crear un motor para extraer la misma información?

Como sabemos, python es un lenguaje de programación de código abierto. Puede encontrar muchas bibliotecas para realizar una función. Por lo tanto, es necesario encontrar la mejor biblioteca para usar. Prefiero BeautifulSoup o Scrapy (biblioteca de Python), ya que es fácil e intuitivo para trabajar.

• Urllib2 : es un módulo de Python que se puede utilizar para recuperar URL. Define funciones y clases para ayudar con las acciones de URL (autenticación básica y de resumen, redirecciones, cookies, etc.). Para más detalles, consulte la página de documentación. o solicitudes – Solicitudes: HTTP para humanos
• BeautifulSoup: es una herramienta increíble para extraer información de una página web. Puede usarlo para extraer tablas, listas, párrafos y también puede poner filtros para extraer información de las páginas web. En este artículo, utilizaremos la última versión de BeautifulSoup 4. Puede consultar las instrucciones de instalación en su página de documentación.
• Scrapy :
  Un marco de código abierto y colaborativo para extraer los datos que necesita de los sitios web de una manera rápida, simple y extensible.
• mecanizar
• Biblioteca fácil de raspado de Python

Scrapy Ejemplo:

importación scrapy

clase BlogSpider (scrapy.Spider):
nombre = ‘blogspider’
start_urls = [‘ https: //blog.scrapinghub.com’%5D

def parse (auto, respuesta):
para el título en response.css (‘h2.entry-title’):
yield {‘title’: title.css (‘a :: text’). extract_first ()}

next_page = response.css (‘div.prev-post> a :: attr (href)’). extract_first ()
si next_page:
rendimiento scrapy.Request (response.urljoin (next_page), callback = self.parse)

bs4 (beautifulSoup):

desde bs4 import BeautifulSoup
importar urllib2

redditFile = urllib2.urlopen (” http: //www.reddit.com&quot 😉
redditHtml = redditFile.read ()
redditFile.close ()

sopa = BeautifulSoup (redditHtml)
redditAll = soup.find_all (“a”)
para enlaces en soup.find_all (‘a’):
print (links.get (‘href’))

marca de raspado:

importar rascado

print scrapemark.scrape (“” ”
{*

*}
“” “,
url = ‘ http://digg.com/&#039 😉

¡Selenium también es increíble, que se está volviendo más famoso últimamente!

Selenio con Python

La forma más sencilla de desguace es mediante el uso de urllib2, sopa hermosa (BS4) y módulo Re.
URLLIB2 : se utiliza para realizar solicitudes a una URL particular.
Beautiful Soup : BeautifulSoup es una biblioteca de Python para extraer datos de archivos HTML y XML. Funciona con su analizador favorito para proporcionar formas idiomáticas de navegar, buscar y modificar el árbol de análisis.
Re Módulo : Con este módulo podemos encontrar las etiquetas requeridas del árbol de análisis. Tiene muchas funciones incorporadas que se utilizan para formatear el árbol de análisis.
Módulo CSV: si desea importar o exportar hojas de cálculo y bases de datos para usar en el intérprete de Python, debe confiar en el módulo CSV. Tiene funciones incorporadas como:

• csv.reader
• csv.writer
• csv.register_dialect
• csv.unregister_dialect
• csv.get_dialect
• csv.list_dialects
• csv.field_size_limit
  Al usar estas funciones, podemos formatear un archivo csv. Espero que esta respuesta ayude. Puede consultar la documentación de estos módulos para ver ejemplos e información relacionada. Gracias.

El raspado web es una técnica de software para extraer información de sitios web. Esta técnica se centra principalmente en la transformación de datos no estructurados (formato HTML) en la web en datos estructurados (base de datos u hoja de cálculo).

Puede realizar el desguace web de varias maneras, incluido el uso de Google Docs en casi todos los lenguajes de programación. Recurriría a Python por su facilidad y su rico ecosistema. Tiene una biblioteca conocida como ‘Beautiful Soup’ que ayuda a esta tarea. En este artículo, le mostraré la forma más fácil de aprender el raspado web utilizando la programación en python.

Bibliotecas necesarias para el raspado web

Como sabemos, python es un lenguaje de programación de código abierto. Puede encontrar muchas bibliotecas para realizar una función. Por lo tanto, es necesario encontrar la mejor biblioteca para usar. Prefiero Beautiful Soup (biblioteca de Python), ya que es fácil e intuitivo para trabajar. Precisamente, usaré dos módulos de Python para raspar datos:

• Urllib2 : es un módulo de Python que se puede utilizar para recuperar URL. Define funciones y clases para ayudar con las acciones de URL (autenticación básica y de resumen, redirecciones, cookies, etc.).
• Beautiful Soup: es una herramienta increíble para extraer información de una página web. Puede usarlo para extraer tablas, listas, párrafos y también puede poner filtros para extraer información de las páginas web. En este artículo, utilizaremos la última versión de Beautiful Soup.

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Si. Es posible raspar datos completos de un sitio web.

En el desguace web, desechar datos de un sitio no es la parte difícil, sino desechar datos sin ser bloqueado por el sitio o el robot de Google. Como la cantidad de datos que necesita para raspar el sitio aumenta, las posibilidades de ser bloqueado son altas. En mi opinión, deberías usar scrapy y si tienes algún evento click o jquery para disparar desde tu lado, entonces puedes integrar selenio junto con scrapy.

Si ya conoce scrapy y desea eliminar el sitio de manera eficiente , le recomendaría que consulte Cómo evitar que se lo incluya en la lista negra mientras raspa

Para obtener más información sobre scrapy: un marco rápido y potente de raspado y rastreo web

Para detalles sobre scrapy: Selenium con Python

Un buen programador es alguien que mira a ambos lados antes de cruzar una calle de sentido único.

Esperamos que te sea útil !!!

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Es un marco de Python. lo hemos usado rastreando para sitios de big data