Er zijn verschillende Python-bibliotheken en frameworks om gegevens van internet te halen. Iedereen begint met een bepaald gereedschap totdat ze zich realiseren dat het misschien niet het beste past bij hun volgende project. Hoewel het hoogst onwaarschijnlijk is dat u alle Python-tools in één project zult gebruiken, moet u weten welke u bij de hand moet houden in uw webscraping-toolbox.
Hier zijn de beste Python-bibliotheken, frameworks en andere tools waarmee u moeiteloos gegevens van internet kunt schrapen.
1. Mooie Soep
Beginnend met de lijst met de beste webscraping-bibliotheek voor beginners: Beautiful Soup. Het is in wezen een tool die gegevens extraheert uit geparseerde HTML- en XML-bestanden door het document om te zetten in een Python-object.
De "schoonheid" van Beautiful Soup ligt in de eenvoud. Het is eenvoudig in te stellen en dat kan ga aan de slag met uw eerste webscrapingproject
binnen enkele minuten. Beautiful Soup gebruikt een hiërarchische benadering om gegevens uit een HTML-document te extraheren. U kunt elementen extraheren met behulp van tags, klassen, ID's, namen en andere HTML-attributen.Meer verwachten van Beautiful Soup zou echter te ver gaan. Er is geen ingebouwde ondersteuning voor middlewares en andere geavanceerde functionaliteiten zoals proxyrotatie of multi-threading. Met Beautiful Soup hebt u bibliotheken nodig om HTTP-verzoeken te verzenden, het gedownloade document te ontleden en de geschraapte informatie naar een uitvoerbestand te exporteren.
2. aanvragen
requests is ongetwijfeld de meest gebruikte Python-bibliotheek voor het afhandelen van HTTP-verzoeken. De tool doet zijn slogan eer aan: HTTP for Humans™. Het ondersteunt meerdere typen HTTP-verzoeken, variërend van GET en POST tot PATCH en DELETE. Niet alleen dit, u kunt bijna elk aspect van een verzoek beheren, inclusief headers en antwoorden.
Als dat gemakkelijk klinkt, wees gerust, want verzoeken zijn ook geschikt voor geavanceerde gebruikers met zijn veelheid aan functies. Je kunt spelen met een verzoek en de headers ervan aanpassen, een bestand uploaden naar een server met behulp van POST, en onder andere time-outs, omleidingen en sessies afhandelen.
verzoeken worden meestal geassocieerd met Beautiful Soup als het gaat om webschrapen, aangezien andere Python-frameworks ingebouwde ondersteuning hebben voor het afhandelen van HTTP-verzoeken. Om de HTML voor een webpagina te krijgen, zou je verzoeken gebruiken om een GET-verzoek naar de server te sturen, vervolgens de tekstgegevens uit het antwoord halen en doorgeven aan Beautiful Soup.
3. Schraperig
Zoals de naam al doet vermoeden, is Scrapy een Python-framework voor het ontwikkelen van grootschalige webschrapers. Het is het Zwitserse zakmes om gegevens van internet te halen. Scrapy handelt alles af, van het verzenden van verzoeken en het implementeren van proxy's tot het extraheren en exporteren van gegevens.
In tegenstelling tot Beautiful Soup is de ware kracht van Scrapy het geavanceerde mechanisme. Maar laat je niet afschrikken door die complexiteit. Scrapy is het meest efficiënte webscraping-framework op deze lijst, in termen van snelheid, efficiëntie en functies. Het wordt geleverd met selectors waarmee u gegevens uit een HTML-document kunt selecteren met behulp van XPath- of CSS-elementen.
Een bijkomend voordeel is de snelheid waarmee Scrapy verzoeken verzendt en de gegevens extraheert. Het verzendt en verwerkt aanvragen asynchroon, en dit onderscheidt het van andere webscraping-tools.
Afgezien van de basisfuncties, krijg je ook ondersteuning voor middlewares, een raamwerk van hooks dat extra functionaliteit toevoegt aan het standaard Scrapy-mechanisme. U kunt JavaScript-gestuurde websites niet uit de doos schrapen met Scrapy, maar u kunt middleware gebruiken zoals scrapy-selenium, scrapy-splash en scrapy-scrapingbee om die functionaliteit in uw project te implementeren.
Als u klaar bent met het extraheren van de gegevens, kunt u deze ten slotte in verschillende bestandsindelingen exporteren; CSV, JSON en XML, om er maar een paar te noemen.
Scrapy is een van de vele redenen waarom Python de beste programmeertaal is voor iedereen die van webscraping houdt. Je eerste Scrapy-project opzetten kan enige tijd duren, vooral als je geen ervaring hebt met Python-klassen en -frameworks. De workflow van Scrapy is gescheiden in meerdere bestanden en voor beginners kan dat overkomen als ongevraagde complexiteit.
4. Selenium
Als u dynamische, door JavaScript gegenereerde inhoud wilt schrapen, dan is Selenium wat u nodig heeft. Als een platformonafhankelijk webtestframework helpt Selenium u HTML, CSS en JavaScript weer te geven en te extraheren wat nodig is. Je kunt ook echte gebruikersinteracties nabootsen door toetsenbord- en muisacties hard te coderen, wat een complete game-wisselaar is.
Selenium spawnt een browserinstantie met behulp van de webdriver en laadt de pagina. Enkele populaire browsers die door Selenium worden ondersteund, zijn Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari en Internet Explorer. Het maakt gebruik van CSS- en XPath-locators, vergelijkbaar met Scrapy-selectors, om inhoud van HTML-elementen op de pagina te vinden en te extraheren.
Als je geen ervaring hebt met Python maar andere programmeertalen kent, kun je Selenium gebruiken met C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby en Java.
De enige beperking is dat aangezien Selenium een webbrowser op de achtergrond start, de middelen die nodig zijn om de scraper uit te voeren aanzienlijk toenemen, in vergelijking met Scrapy of Beautiful Soup. Maar gezien de extra functies die Selenium met zich meebrengt, is het volkomen gerechtvaardigd.
5. urllib
De Python urllib-bibliotheek is een eenvoudige maar essentiële tool om in uw webscraping-arsenaal te hebben. Hiermee kunt u URL's in uw Python-scripts verwerken en verwerken.
Een geschikte praktische toepassing van urllib is URL-modificatie. Stel dat u een website met meerdere pagina's aan het scrapen bent en een deel van de URL moet wijzigen om naar de volgende pagina te gaan.
urllib kan u helpen de URL te ontleden en op te splitsen in meerdere delen, die u vervolgens kunt wijzigen en ontleden om een nieuwe URL te maken. Hoewel het gebruik van een bibliotheek om strings te ontleden misschien overdreven lijkt, is urllib een redder in nood voor mensen die webschrapers voor de lol coderen en niet in de kern van datastructuren willen komen.
Ook als u het robots.txt-bestand van een website wilt onderzoeken, een tekstbestand met toegangsregels voor de Google-crawler en andere scrapers, kan urllib u daarbij helpen. Het wordt aanbevolen om het robots.txt-bestand van een website te volgen en alleen de pagina's te schrapen die zijn toegestaan.
6. JSON-, CSV- en XML-bibliotheken
Omdat Beautiful Soup of Selenium geen ingebouwde functies hebben om de gegevens te exporteren, heb je een Python-bibliotheek nodig om exporteer de gegevens naar een JSON, CSV- of XML-bestand. Gelukkig is er een overvloed aan bibliotheken die je kunt gebruiken om dit te bereiken, en de meest elementaire worden aanbevolen, namelijk json, csv en xml voor respectievelijk JSON-, CSV- en XML-bestanden.
Met dergelijke bibliotheken kunt u een bestand maken, er gegevens aan toevoegen en het bestand ten slotte exporteren naar uw lokale opslag of externe server.
7. Mechanische Soep
Mechanische Soep? Is dit een goedkope afzetterij van Beautiful Soup? Nee. Geïnspireerd door Mechaniseren en op basis van Python-verzoeken en Beautiful Soup helpt MechanicalSoup u bij het automatiseren van menselijk gedrag en het extraheren van gegevens van een webpagina. Je kunt het beschouwen als het midden tussen Beautiful Soup en Selenium. De enige vangst? Het kan geen JavaScript aan.
Hoewel de namen vergelijkbaar zijn, zijn de syntaxis en workflow van MechanicalSoup buitengewoon verschillend. U maakt een browsersessie met MechanicalSoup en wanneer de pagina wordt gedownload, gebruikt u de methodes van Beautiful Soup zoals vinden() En vind alle() om gegevens uit het HTML-document te extraheren.
Een ander indrukwekkend kenmerk van MechanicalSoup is dat je formulieren kunt invullen met behulp van een script. Dit is vooral handig wanneer u iets in een veld moet invoeren (bijvoorbeeld een zoekbalk) om naar de pagina te gaan die u wilt schrapen. De afhandeling van verzoeken door MechanicalSoup is geweldig omdat het automatisch omleidingen kan verwerken en links op een pagina kan volgen, waardoor u de moeite bespaart om een sectie handmatig te coderen om dat te doen.
Omdat het is gebaseerd op Beautiful Soup, is er een aanzienlijke overlap in de nadelen van beide bibliotheken. Er is bijvoorbeeld geen ingebouwde methode om gegevensuitvoer, proxyrotatie en JavaScript-rendering te verwerken. Het enige Beautiful Soup-probleem dat MechanicalSoup heeft verholpen, is ondersteuning voor het afhandelen van verzoeken, wat is opgelost door een wrapper te coderen voor de Python-verzoekenbibliotheek.
Webschrapen in Python gemakkelijker gemaakt
Python is ongetwijfeld een krachtige programmeertaal om het web te schrapen, maar de gebruikte tools zijn slechts een deel van het probleem. Het meest prominente probleem waarmee mensen worden geconfronteerd bij het coderen van een scraper, is het leren van de HTML-documenthiërarchie.
De structuur van een webpagina begrijpen en weten hoe u een element snel kunt vinden, is een must als u geavanceerde webschrapers wilt ontwikkelen.
