Esistono diverse librerie e framework Python per estrarre dati dal web. Tutti iniziano con uno strumento particolare fino a quando non si rendono conto che potrebbe non essere la soluzione migliore per il loro prossimo progetto. Sebbene sia altamente improbabile che utilizzerai tutti gli strumenti Python in un singolo progetto, dovresti sapere quali tenere a portata di mano nella tua casella degli strumenti di web scraping.
Ecco le migliori librerie, framework e altri strumenti Python che ti aiuteranno a raccogliere dati dal Web, senza sforzo.
1. Bella zuppa
A partire dalla lista con la migliore libreria di web scraping per principianti: Beautiful Soup. È essenzialmente uno strumento che estrae dati da file HTML e XML analizzati trasformando il documento in un oggetto Python.
La "bellezza" di Beautiful Soup sta nella sua semplicità. È facile da configurare e puoi farlo
inizia con il tuo primo progetto di web scraping entro pochi minuti. Beautiful Soup utilizza un approccio gerarchico per estrarre i dati da un documento HTML. Puoi estrarre elementi utilizzando tag, classi, ID, nomi e altri attributi HTML.Tuttavia, aspettarsi di più da Beautiful Soup sarebbe esagerato. Non c'è supporto integrato per middleware e altre funzionalità avanzate come la rotazione proxy o il multi-threading. Con Beautiful Soup, hai bisogno delle librerie per inviare richieste HTTP, analizzare il documento scaricato ed esportare le informazioni raschiate in un file di output.
2. richieste
request è senza dubbio la libreria Python più utilizzata per la gestione delle richieste HTTP. Lo strumento è all'altezza del suo slogan: HTTP for Humans™. Supporta più tipi di richiesta HTTP, che vanno da GET e POST a PATCH e DELETE. Non solo, puoi controllare quasi ogni aspetto di una richiesta, comprese le intestazioni e le risposte.
Se sembra facile, stai tranquillo perché le richieste si rivolgono anche agli utenti avanzati con la sua moltitudine di funzionalità. Puoi giocare con una richiesta e personalizzarne le intestazioni, caricare un file su un server utilizzando POST e gestire timeout, reindirizzamenti e sessioni, tra le altre cose.
request è solitamente associato a Beautiful Soup quando si tratta di web scraping poiché altri framework Python hanno il supporto integrato per la gestione delle richieste HTTP. Per ottenere l'HTML per una pagina Web, dovresti utilizzare le richieste per inviare una richiesta GET al server, quindi estrarre i dati di testo dalla risposta e passarli a Beautiful Soup.
3. Raschiante
Come suggerisce il nome, Scrapy è un framework Python per lo sviluppo di web scraper su larga scala. È il coltellino svizzero per estrarre dati dal web. Scrapy gestisce tutto, dall'invio di richieste e dall'implementazione di proxy all'estrazione e all'esportazione dei dati.
A differenza di Beautiful Soup, il vero potere di Scrapy è il suo sofisticato meccanismo. Ma non lasciare che quella complessità ti intimidisca. Scrapy è il framework di web scraping più efficiente in questo elenco, in termini di velocità, efficienza e funzionalità. Viene fornito con selettori che consentono di selezionare i dati da un documento HTML utilizzando elementi XPath o CSS.
Un ulteriore vantaggio è la velocità con cui Scrapy invia richieste ed estrae i dati. Invia ed elabora le richieste in modo asincrono, e questo è ciò che lo distingue dagli altri strumenti di web scraping.
Oltre alle funzionalità di base, ottieni anche il supporto per i middleware, che è un framework di hook che inietta funzionalità aggiuntive al meccanismo predefinito di Scrapy. Non puoi eseguire lo scraping di siti Web basati su JavaScript con Scrapy, ma puoi utilizzare middleware come scrapy-selenium, scrapy-splash e scrapy-scrapingbee per implementare tale funzionalità nel tuo progetto.
Infine, quando hai finito di estrarre i dati, puoi esportarli in vari formati di file; CSV, JSON e XML, solo per citarne alcuni.
Scrapy è uno dei tanti motivi per cui Python è il miglior linguaggio di programmazione per chiunque ami il web scraping. Impostare il tuo primo progetto Scrapy può richiedere del tempo, soprattutto se non si ha esperienza con classi e framework Python. Il flusso di lavoro di Scrapy è suddiviso in più file e per i principianti, ciò potrebbe risultare come una complessità non richiesta.
4. Selenio
Se stai cercando di raschiare contenuti dinamici con rendering JavaScript, Selenium è ciò di cui hai bisogno. Come framework di test web multipiattaforma, Selenium ti aiuta a eseguire il rendering di HTML, CSS e JavaScript ed estrarre ciò che è richiesto. Puoi anche imitare le interazioni dell'utente reale codificando le azioni della tastiera e del mouse, il che è un punto di svolta completo.
Selenium genera un'istanza del browser utilizzando il driver Web e carica la pagina. Alcuni browser popolari supportati da Selenium sono Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari e Internet Explorer. Utilizza i localizzatori CSS e XPath, simili ai selettori Scrapy, per trovare ed estrarre contenuto dagli elementi HTML nella pagina.
Se non hai esperienza con Python ma conosci altri linguaggi di programmazione, puoi usare Selenium con C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby e Java.
L'unica limitazione è che poiché Selenium avvia un browser Web in background, le risorse necessarie per eseguire lo scraper aumentano in modo significativo, rispetto a Scrapy o Beautiful Soup. Ma date le funzionalità aggiuntive che Selenium offre, è completamente giustificato.
5. urllib
La libreria Python urllib è uno strumento semplice ma essenziale da avere nel tuo arsenale di web scraping. Ti consente di gestire ed elaborare gli URL nei tuoi script Python.
Un'applicazione pratica adatta di urllib è la modifica dell'URL. Considera che stai eseguendo lo scraping di un sito Web con più pagine e devi modificare una parte dell'URL per passare alla pagina successiva.
urllib può aiutarti ad analizzare l'URL e dividerlo in più parti, che puoi quindi modificare e annullare l'analisi per creare un nuovo URL. Sebbene l'utilizzo di una libreria per analizzare le stringhe possa sembrare eccessivo, urllib è un vero toccasana per le persone che codificano web scraper per divertimento e non vogliono entrare nel nocciolo delle strutture di dati.
Inoltre, se vuoi esaminare il robots.txt di un sito web, che è un file di testo contenente le regole di accesso per il crawler di Google e altri scraper, urllib può aiutarti anche in questo. Si consiglia di seguire il file robots.txt di un sito Web e di eseguire lo scraping solo delle pagine consentite.
6. Librerie JSON, CSV e XML
Poiché Beautiful Soup o Selenium non hanno funzioni integrate per esportare i dati, avresti bisogno di una libreria Python per esportare i dati in un JSON, CSV o XML. Fortunatamente, ci sono una miriade di librerie che puoi fare per raggiungere questo obiettivo, e le più basilari sono consigliate, vale a dire json, csv e xml per i file JSON, CSV e XML, rispettivamente.
Tali librerie consentono di creare un file, aggiungervi dati e, infine, esportare il file nella memoria locale o nel server remoto.
7. Zuppa Meccanica
Zuppa Meccanica? È una fregatura economica di Beautiful Soup? No. Ispirato da Meccanizzare e basato su richieste Python e Beautiful Soup, MechanicalSoup ti aiuta ad automatizzare il comportamento umano ed estrarre dati da una pagina web. Puoi considerarlo a metà strada tra Beautiful Soup e Selenium. L'unico problema? Non gestisce JavaScript.
Sebbene i nomi siano simili, la sintassi e il flusso di lavoro di MechanicalSoup sono estremamente diversi. Crei una sessione del browser utilizzando MechanicalSoup e quando la pagina viene scaricata, utilizzi i metodi di Beautiful Soup come Trovare() E trova tutto() per estrarre i dati dal documento HTML.
Un'altra caratteristica impressionante di MechanicalSoup è che ti consente di compilare moduli utilizzando uno script. Ciò è particolarmente utile quando devi inserire qualcosa in un campo (una barra di ricerca, ad esempio) per accedere alla pagina che desideri raschiare. La gestione delle richieste di MechanicalSoup è magnifica in quanto può gestire automaticamente i reindirizzamenti e seguire i collegamenti su una pagina, risparmiandoti lo sforzo di codificare manualmente una sezione per farlo.
Dal momento che è basato su Beautiful Soup, c'è una significativa sovrapposizione negli svantaggi di entrambe queste librerie. Ad esempio, nessun metodo integrato per gestire l'output dei dati, la rotazione proxy e il rendering JavaScript. L'unico problema di Beautiful Soup risolto da MechanicalSoup è il supporto per la gestione delle richieste, che è stato risolto codificando un wrapper per la libreria delle richieste Python.
Il web scraping in Python è diventato più semplice
Python è un potente linguaggio di programmazione per raschiare il web, senza dubbio, ma gli strumenti utilizzati sono solo una parte del problema. Il problema più importante che le persone devono affrontare durante la codifica di uno scraper è l'apprendimento della gerarchia dei documenti HTML.
Comprendere la struttura di una pagina Web e sapere come individuare rapidamente un elemento è un must se si desidera sviluppare web scraper avanzati.