перейти к содержанию

Полное руководство по автоматизации парсинга веб-страниц с помощью Python AutoScraper

Веб-скрапинг позволяет автоматически извлекать огромные объемы данных с веб-сайтов. Это обеспечивает интересные варианты использования, такие как мониторинг цен, исследования рынка, привлечение потенциальных клиентов и многое другое. Python стал излюбленным языком для парсинга веб-страниц благодаря своей универсальности и библиотекам парсинга, таким как AutoScraper.

В этом подробном руководстве, состоящем из более чем 4,000 слов, вы узнаете, как использовать AutoScraper для создания полностью автоматизированных рабочих процессов парсинга веб-страниц на Python.

Растущая важность парсинга веб-страниц

Популярность и использование веб-скрапинга растет в геометрической прогрессии в различных отраслях:

  • Соскребание видело Рост отрасли на 35% г/г от растущих потребностей в данных для бизнес-аналитики и машинного обучения.
  • 90% современных успешных компаний полагаются на сбор данных для конкурентная разведка и исследование рынка.
  • Более 65% крупных предприятий в настоящее время используют парсинг веб-страниц. для дополнения внутренних данных.

Рост индустрии веб-скрапинга (источник: Data Mining Research)

Веб-скрапинг обеспечивает доступ к огромному количеству структурированных общедоступных данных, доступных в Интернете. Некоторые примеры использования очищенных данных:

  • Мониторинг цен – Отслеживайте цены на продукты, авиабилеты, проживание и т. д. для бизнес-аналитики.
  • Лидогенерация – Составляйте списки потенциальных клиентов для маркетинга и продаж на основе бизнес-каталогов.
  • Исследование рынка – Анализировать продукцию конкурентов, цены, отзывы клиентов.
  • Мониторинг новостей – Отслеживайте упоминания и настроения в отношении брендов, акций и политиков.
  • Research – Сбор данных для научных исследований в различных областях. Социальные науки, здравоохранение и многое другое.

Давайте узнаем, как Python и AutoScraper предоставляют надежную платформу для автоматизации веб-скрапинга.

Зачем использовать Python для парсинга веб-страниц?

Вот несколько ключевых причин, по которым Python стал лучшим выбором для парсинга:

  • Огромный выбор специализированные библиотеки парсинга: Scrapy, BeautifulSoup, Selenium, AutoScraper и т. д.
  • Высоко читаемый код для очистки рабочих процессов. Легко поддерживать и улучшать.
  • Гибкость для парсинга веб-сайтов, API, баз данных, облачных сервисов и многого другого.
  • производительность с обширной экосистемой Python библиотек анализа данных, таких как NumPy, Pandas, Matplotlib.
  • Масштабируемость для распределения парсинга по многопоточности, асинхронному вводу-выводу, кластерам/облаку.

Далее давайте рассмотрим AutoScraper и то, почему он выделяется автоматизацией парсинга.

AutoScraper — мощная библиотека веб-скрапинга для Python

AutoScraper — это интеллектуальная библиотека Python, созданная специально для автоматизации веб-скрапинга. Некоторые выдающиеся особенности:

  • Интуитивное парсинг на примере – просто предоставьте образцы полей данных для извлечения.
  • Небольшой вес и удобный для пользователя. Методы, удобные для начинающих.
  • Высокие эксплуатационные характеристики – использует асинхронные запросы для быстрого парсинга.
  • без селена – Чистое извлечение Python без браузеров.
  • Независимая платформа – работает на Windows, Linux, macOS.

AutoScraper имеет небольшой и специализированный API, предназначенный для автоматизированных рабочих процессов извлечения данных. Давайте теперь углубимся в практические примеры его использования.

Установка библиотеки AutoScraper

AutoScraper можно легко установить с помощью диспетчера пакетов Python:

pip install autoscraper

Он не имеет внешних зависимостей за пределами стандартной библиотеки Python.

Чтобы импортировать AutoScraper в свой код:

from autoscraper import AutoScraper

Пора начать царапать!

Парсинг одной страницы с помощью AutoScraper

Давайте рассмотрим простой пример использования AutoScraper для сбора данных о продукте с одной страницы.

Мы извлечем название и цену со страницы книжного продукта на Books.toscrape.com:

# URL to scrape
url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/its-only-the-himalayas_981/index.html‘  

# Sample target data
wanted_list = [‘It\‘s Only the Himalayas‘, ‘£45.17‘]   

# Initialize scraper & train it
scraper = AutoScraper()  
scraper.build(url, wanted_list=wanted_list)

Мы предоставляем URL-адрес для парсинга вместе с образцами полей, соответствующих данным, которые мы хотим извлечь — названию книги и цене.

AutoScraper анализирует структуру страницы и изучает шаблон для поиска и извлечения этих данных.

Давайте теперь воспользуемся нашим обученным парсером для извлечения контента с новой страницы:

book_url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/full-moon-over-noahs-ark_811/index.html‘

result = scraper.get_result_exact(book_url)
print(result)

# [‘Full Moon over Noah‘s Ark‘, ‘£49.43‘]

Мы получаем точное название и цену для другой книги. AutoScraper автоматически идентифицирует соответствующие части каждой страницы на основе первоначального обучения.

Это демонстрирует интуитивно понятный подход AutoScraper «очистка на примере». Далее давайте посмотрим, как можно масштабировать парсинг целых веб-сайтов.

Парсинг данных с полных веб-сайтов с помощью AutoScraper

Хотя AutoScraper может парсить отдельные страницы, его истинная ценность заключается в простом сборе данных со всех сайтов с минимальным использованием кода.

Давайте соберем названия и цены для всех книг категории «Путешествия» (11 книг):

import pandas as pd

# Scraper to extract book URLs 
category_url = ‘http://books.toscrape.com/catalogue/category/books/travel_2/index.html‘

book_url_scraper = AutoScraper()  
book_url_scraper.build(category_url, wanted_list=[# sample URL])

book_urls = book_url_scraper.get_result_similar(category_url)

# Scraper to extract title, price from each book page
book_info_scraper = AutoScraper()
book_info_scraper.build(sample_book_url, wanted_list=[# title, price])

all_data = []

for url in book_urls:
    book_data = book_info_scraper.get_result_exact(url)
    all_data.append(book_data)

df = pd.DataFrame(all_data, columns = [‘Title‘, ‘Price‘])
print(df)

Это демонстрирует эффективный шаблон парсинга полных сайтов:

  1. Создайте парсер для страницы списка для извлечения URL-адресов элементов.
  2. Создайте парсер для страниц элементов для извлечения необходимых полей.
  3. Прокрутите список URL-адресов, применяя очиститель данных к каждому.

AutoScraper автоматически управляет навигацией по сайту и нумерацией страниц! Он также имеет такие функции, как интеллектуальное обнаружение шаблонов URL-адресов для ускорения сбора данных.

С помощью нескольких строк кода мы создали парсер для извлечения структурированных данных с нескольких страниц всего сайта. Далее давайте посмотрим на интеграцию прокси.

Безопасное парсинг в масштабе с помощью прокси

Сайты не любят, когда боты массово очищают их данные. Поэтому они применяют контрмеры:

  • IP-блоки – Доступ запрещен с повторяющихся IP-адресов.
  • CAPTCHAs - Ручной вызов, чтобы доказать, что вы человек.
  • Обнаружение парсинга – Анализ шаблонов запросов для выявления парсеров.

Использование прокси необходимо для крупномасштабного парсинга, чтобы избежать этих блоков:

  • Ротация IP-адресов – Каждый запрос использует другой IP-адрес прокси-сервера, что позволяет избежать повторения IP-адресов.
  • Обход географических блоков – Прокси расположены в необходимой географии.
  • Скрыть активность парсинга – Запросы распределяются по нескольким IP-адресам, а не по одному.

Вот как использовать прокси с AutoScraper:

from autoscraper import AutoScraper

proxy = {‘http‘: ‘http://1234.abcd.com:8080‘,  
         ‘https‘: ‘http://1234.abcd.com:8080‘}

scraper = AutoScraper()
scraper.build(url, wanted_list, request_args={‘proxies‘: proxy})

Мы проходим proxies параметр AutoScraper, содержащий URL-адреса прокси. Все запросы теперь будут маршрутизироваться через определенный IP-адрес прокси.

Это обеспечивает устойчивую очистку без блокировки. Прокси имеют решающее значение для парсинга веб-страниц в промышленных масштабах.

Сравнение AutoScraper с другими библиотеками веб-скрапинга Python

AutoScraper — одна из нескольких библиотек веб-скрапинга, доступных для Python. Давайте сравним его с некоторыми популярными альтернативами:

БиблиотекаГлавные преимущества
АвтоскребокИнтуитивное парсинг на примере. Быстрый асинхронный парсинг. Чистый и легкий API.
КрасивыйСупАнализ и обход DOM. Лучше всего подходит для простых задач очистки.
ScrapyПолнофункциональный фреймворк. Идеально подходит для сложных проектов по очистке.
СеленАвтоматизация браузера для динамических сайтов. Добавляет поддержку JS.

AutoScraper обеспечивает отличный баланс между простотой и мощностью:

  • Он более удобен для новичков по сравнению со Scrapy.
  • В отличие от BeautifulSoup, он обеспечивает простую автоматизацию.
  • Это быстрее, чем Selenium, поскольку не использует браузеры.

Выбор зависит от вашего конкретного случая использования и технического уровня. AutoScraper трудно превзойти в плане простой автоматизации парсинга!

Хранение очищенных данных

Теперь, когда вы можете извлекать данные в большом масштабе, вам нужно где-то их хранить для дальнейшей обработки и анализа.

Вот несколько вариантов хранения очищенных данных:

  • CSV – Простой формат открытого текста, который можно использовать в Excel и других инструментах.
  • JSON – Упрощенный формат для представления структурированных данных.
  • Базы данных SQL – При необходимости сохраняйте и запрашивайте данные с помощью SQL.
  • Базы данных NoSQL – Хранилища документов, такие как MongoDB, для неструктурированных данных.
  • Озера данных – Распределенное хранилище, такое как S3, для анализа больших данных.

Для нашего парсера книг мы могли бы хранить очищенный CSV-файл на диске. Затем данные можно импортировать в Excel, Pandas, базы данных и другие среды для анализа.

Планирование работы веб-скребков

Последний этап автоматизации — регулярное планирование запуска парсинговых скриптов.

Популярные варианты включают в себя:

Модуль расписания Python

Позволяет запланировать запуск функций Python в определенное время или интервалы:

import schedule
import time

def scrape_books():
  print(‘Scraping books...‘)
  # scraping code

schedule.every().day.at("09:00").do(scrape_books)

while True:
  schedule.run_pending()
  time.sleep(1) 

Работа в Крон

Доступно в системах на базе Unix для планирования сценариев и команд:

# Scrape daily at 9:30AM
30 9 * * * /usr/bin/python3 /home/user/book_scraper.py

Планировщик задач Windows

Предоставляет графический интерфейс для планирования задач в Windows:

Это позволяет запускать парсеры по фиксированному графику — ежечасно, ежедневно, еженедельно и т. д. Собранные данные могут обрабатываться и анализироваться автоматически.

Вот и все – от добычи до автоматизации! Давайте подведем итоги некоторыми ключевыми выводами.

Заключение и основные выводы

Мы рассмотрели комплексные методы автоматического парсинга веб-страниц с помощью библиотеки Python AutoScraper:

  • Автоскребок предоставляет простой, но мощный API для автоматического извлечения данных.
  • Он отлично справляется с очисткой целых сайтов/страниц с минимальным количеством кода.
  • Доверенные необходимы для предотвращения блоков и очистки от накипи.
  • Календарное Планирование завершает процесс автоматизации регулярного сбора данных.
  • Собранные данные могут способствовать интересным сценариям использования, таким как мониторинг цен, исследования и многое другое!

Это руководство — от простых примеров до надежной автоматизации — дает вам навыки создания эффективных парсеров веб-страниц на Python.

AutoScraper — это легкая, но функциональная библиотека для вашего набора инструментов для парсинга. Надеюсь, вы нашли это руководство полезным. Приятного скрежетания!

Присоединяйтесь к беседе

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены * *