L'estrazione dei dati, nota anche come web scraping, è il processo di estrazione programmatica dei dati dai siti web. Ciò consente di raccogliere grandi quantità di dati dal Web e archiviarli in un formato strutturato come CSV o JSON per ulteriori analisi e utilizzo in altre applicazioni.
In questa guida completa, tratteremo tutto ciò che devi sapere sull'estrazione dei dati e sul web scraping con Python, tra cui:
- Cos'è l'estrazione dei dati e perché è utile?
- Come funziona il web scraping?
- Metodi e strumenti di web scraping per Python
- Costruire passo dopo passo uno scraper web Python
- Suggerimenti per evitare blocchi e gestire errori
- Considerazioni legali ed etiche
Cominciamo dall'inizio: cos'è l'estrazione dei dati e perché vorresti raschiare i siti Web?
Che cos'è l'estrazione dei dati?
Estrazione dati, web scraping, web Harvesting: questi termini si riferiscono tutti allo stesso processo di raccolta automatica dei dati dai siti web.
Internet contiene un'enorme quantità di dati: miliardi di pagine Web piene di contenuti strutturati e non strutturati. L'estrazione manuale dei dati dai siti Web è noiosa e richiede tempo. Gli strumenti di estrazione dei dati automatizzano questo processo recuperando a livello di codice i dati dalle pagine Web e convertendoli in un formato strutturato come JSON o CSV per ulteriori analisi e utilizzi.
Ecco alcuni esempi di cosa puoi fare con i dati web scraped:
- Aggrega i dati di prodotto dai siti Web di e-commerce per il monitoraggio dei prezzi o ricerche di mercato.
- Raccogli articoli di notizie da siti di notizie per addestrare modelli di intelligenza artificiale.
- Compilare i dettagli di contatto dell'azienda per la generazione di lead.
- Raccogli dati per la ricerca accademica da fonti online.
- Popola contenuti per motori di ricerca o database.
- Monitorare i prezzi e i livelli delle scorte dei prodotti per opportunità di arbitraggio.
Il web scraping consente di estrarre grandi volumi di dati che sarebbe impossibile raccogliere manualmente. Gli usi dei dati raschiati sono praticamente infiniti.
Come funziona il web scraping?
Ad alto livello, ecco il processo di web scraping:
Il raschietto individua gli URL da visitare. Potrebbe trattarsi di un elenco predefinito di URL oppure lo scraper può seguire ricorsivamente i collegamenti sulle pagine per attraversare un intero sito Web.
Lo scraper scarica il contenuto HTML da ciascun URL utilizzando una richiesta HTTP.
Il software di analisi estrae i dati richiesti dall'HTML. Il raschietto identifica i dati utili cercando elementi HTML come righe di tabella, titoli, collegamenti o paragrafi.
I dati estratti vengono salvati in un database o in un file di output in un formato strutturato come JSON o CSV.
Per riassumere, i web scraper automatizzano la visita delle pagine web, il recupero dell'HTML, l'analisi dell'HTML per identificare dati utili e il salvataggio dei dati strutturati da utilizzare altrove.
Ora diamo un'occhiata ad alcuni metodi e librerie comuni utilizzati per ogni fase del processo di web scraping in Python.
Metodi e strumenti di web scraping per Python
Python è un linguaggio popolare per il web scraping grazie alla sua vasta raccolta di librerie e strumenti di scraping. Ecco alcuni dei principali metodi e librerie Python utilizzate:
Invio di richieste HTTP
Per scaricare pagine HTML, gli scraper Python utilizzano librerie di richieste HTTP come:
Richieste – Una libreria HTTP facile da usare senza dipendenze al di fuori della libreria standard Python.
urllib – Libreria di richieste HTTP integrata di Python.
httpx – Un client HTTP completo con supporto per HTTP/2 e richieste asincrone.
Analisi ed estrazione dei dati
Dopo aver scaricato le pagine HTML, devi analizzare l'HTML per estrarre i dati necessari. Gli approcci comuni includono:
Espressioni regolari – I modelli Regex possono essere utilizzati per estrarre il testo corrispondente. Utile per estrazioni semplici.
bellazuppa – Una popolare libreria Python per l'analisi di HTML e XML. Semplifica l'estrazione dei dati utilizzando selettori o condizioni CSS.
lxml – Una libreria di parsing XML ad alte prestazioni. Può analizzare HTML danneggiato. Si integra con BeautifulSoup.
PyQuery – Modellata su jQuery, questa libreria analizza HTML e consente la selezione e la manipolazione degli elementi DOM.
Automazione del browser
Alcuni siti utilizzano JavaScript per caricare dinamicamente i contenuti. Per raschiare queste pagine, gli scraper Python possono automatizzare un browser utilizzando:
Selenio – Avvia e controlla un vero browser come Chrome. Può gestire siti complessi con JS.
Drammaturgo – Una nuova alternativa a Selenium per l'automazione del browser.
framework completi di web scraping
Esistono anche framework completi che forniscono una soluzione di scraping completa:
Scrapy – Un popolare framework di scraping con concorrenza asincrona incorporata, classi spider e integrazione con altre librerie Python.
pispide – Un sistema di scraping open source con interfaccia utente web e integrazione con i browser.
Queste librerie possono essere combinate insieme secondo necessità per creare un web scraper su misura in Python. Successivamente, esamineremo un esempio utilizzando alcuni di questi strumenti.
Costruire un web scraper Python passo dopo passo
Vediamo come possiamo costruire un semplice web scraper in Python per estrarre dati da un sito.
Raccoglieremo i dati dei libri allo scoperto books.toscrape.com sito utilizzando Requests e BeautifulSoup. I passaggi che tratteremo sono:
1. Identificare i dati da eliminare
Innanzitutto, ispezioniamo il sito in un browser e identifichiamo i dati che vogliamo estrarre. Decidiamo di selezionare la categoria di prodotto, il titolo del libro, il prezzo e l'immagine per ogni libro.
2. Esaminare la struttura della pagina
Successivamente, esaminiamo la struttura HTML sottostante delle pagine utilizzando lo strumento di ispezione del browser. Vediamo il titolo del libro, il prezzo e l'immagine dal vivo all'interno <li> tag con una classe "product_pod". La categoria si trova nel percorso URL della pagina.
3. Installa le librerie Python
Ora possiamo installare le librerie Python di cui avremo bisogno – Richieste per scaricare le pagine, Beautiful Soup per analizzare ed estrarre dati dall'HTML:
pip install requests bs44. Importa librerie
Nel nostro script Python importiamo Requests e BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup5. Definisci gli URL da raschiare
Inizieremo raschiando la prima pagina della categoria "Mistero":
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/mystery_3/index.html‘6. Scarica la pagina HTML
Utilizzando Requests, possiamo scaricare la pagina HTML:
response = requests.get(url)
html = response.text7. Analizza con BeautifulSoup
Creiamo un oggetto BeautifulSoup dall'HTML:
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)8. Estrarre i dati del prodotto
Dentro for loop, utilizziamo BeautifulSoup per estrarre e stampare i dati del prodotto dalla pagina HTML:
# Extract product category from the URL
category = url.split(‘/‘)[-2]
# Extract all products in the page
products = soup.find_all(‘li‘, {‘class‘: ‘product_pod‘})
for product in products:
# Extract title
title = product.find(‘a‘).text
# Extract price
price = product.find(‘p‘, {‘class‘: ‘price_color‘}).text
# Extract image url
img_url = product.find(‘img‘)[‘src‘]
print(category, title, price, img_url)9. Ripetere per ogni pagina
Per estrarre i dati da tutte le pagine, eseguiamo il loop degli URL delle pagine incrementando il numero di pagina e ripetiamo il processo di scraping per ogni pagina.
E questo è tutto! Con solo poche righe di codice Python utilizzando Requests e BeautifulSoup, possiamo raccogliere ed estrarre i dati di prodotto da un sito web.
Questo esempio copre i concetti fondamentali come effettuare richieste, analizzare HTML e utilizzare selettori per estrarre dati. Con questi elementi costitutivi, puoi iniziare a raschiare molti tipi di siti e dati.
Successivamente esaminiamo alcuni suggerimenti per creare raschiatori robusti e di livello produttivo.
Suggerimenti per un efficace web scraping
Ecco alcune migliori pratiche da seguire quando si costruiscono i raschiatori:
Gestire errori e tentativi
I siti Web possono presentare guasti da timeout a 500 errori. Implementare la logica di gestione degli errori come ritentare le richieste non riuscite. IL requests.Session L'oggetto semplifica la gestione dei tentativi di richiesta.
Utilizzare proxy e rotazione
I siti Web possono bloccare gli scraper in base agli indirizzi IP. L'uso dei proxy e la loro rotazione aiuta a distribuire le richieste su più IP per evitare di essere bloccati. Librerie Python come requests semplificare l'invio di richieste tramite un proxy.
Aggiungi limitazioni, pause e randomizzazione
Effettua lo scraping a velocità ragionevoli per evitare di sovraccaricare i server. Aggiungi pause temporali casuali tra le richieste e randomizza l'ordine per apparire più umano.
Agenti utente e intestazioni
Imposta l'intestazione dello user-agent per imitare un vero browser web in modo da non apparire come un bot automatizzato.
Memorizza nella cache e archivia in modo incrementale
Salva i dati raschiati in modo incrementale in modo che i progressi non vadano persi in caso di errori. La memorizzazione nella cache accelera lo scraping evitando di scaricare nuovamente il contenuto della pagina che non è cambiato.
Raschiamento asincrono
Raccogli più pagine contemporaneamente per aumentare la velocità sfruttando librerie asincrone come httpx e asyncio.
Una solida gestione degli errori, concorrenza, proxy e memorizzazione nella cache garantiranno che il tuo scraper raccolga dati in modo rapido e affidabile senza essere bloccato.
Considerazioni legali ed etiche
Sebbene la maggior parte dei dati pubblici sul Web possano essere recuperati, ci sono alcuni aspetti legali da considerare:
Termini di servizio – Evitare lo scraping di siti che lo vietano espressamente nei loro termini di servizio.
Leggi sulla protezione dei dati – Non raccogliere dati personali senza consenso come richiesto da normative come il GDPR.
Copyright – Non copiare o ripubblicare direttamente grandi porzioni di contenuti protetti da copyright. Piccoli campioni per l'analisi sono generalmente consentiti in condizioni di fair use.
Limiti tariffari – Rispettare i limiti tariffari e le restrizioni dei siti Web impostati sui loro server.
È anche una buona pratica etica essere trasparente nelle tue attività di scraping invece di nascondere le tue intenzioni. Quando possibile, è preferibile utilizzare le API ufficiali rispetto allo scraping.
Solitamente è consentito prelevare modeste quantità di dati da siti Web pubblici per scopi non commerciali, ma rispettando sempre le politiche esplicite del sito.
Riepilogo delle migliori pratiche di scraping
- Utilizza librerie robuste come Requests, BeautifulSoup e Selenium per lo scraping di siti dinamici
- Implementare la gestione degli errori e riprovare a gestire la rottura dei raschiatori
- Ruota proxy e user-agent per distribuire le richieste ed evitare blocchi
- Aggiungi limitazioni, ritardi, memorizzazione nella cache e asincronizzazione per eseguire operazioni di scraping efficienti su larga scala
- Evita violazioni dei termini di servizio, violazioni del copyright e overscraping
- Quando possibile, utilizza le API ufficiali anziché lo scraping
Il web scraping è un potente strumento per sfruttare la grande quantità di dati presenti sul web. Seguendo le migliori pratiche e API di scraping quando disponibili, puoi raccogliere dati utili in modo sicuro ed efficace.
Python, con la sua ampia scelta di librerie di scraping mature, è un linguaggio ideale per costruire robuste pipeline di estrazione dei dati.
Spero che questa guida fornisca una panoramica completa del web scraping utilizzando Python. Le possibilità per realizzare progetti di scraping sono infinite: vai avanti ed estrai conoscenze utili dal web!
