Họ đạt được điều này bằng cách sử dụng bot, được gọi là trình thu thập dữ liệu web. Nó lướt internet, thu thập các liên kết có liên quan và lưu trữ chúng. Điều này đặc biệt hữu ích trong các công cụ tìm kiếm và thậm chí cả việc quét web. Có thể tự viết mã trình thu thập dữ liệu web này. Tất cả những gì bạn cần là biết một số điều kiện tiên quyết cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python
Nếu bạn đang tìm kiếm các giải pháp thay thế không yêu cầu mã hóa, đừng lo lắng, chúng tôi đã bảo vệ bạn. Bài viết này nhằm mục đích khám phá cả phương pháp mã hóa và không mã hóa để tạo trình thu thập dữ liệu web
Mục lục
Thay thế Python. Tạo trình thu thập thông tin web mà không cần mã hóa
Bạn có thể tạo trình thu thập dữ liệu web bằng python Scrapy, mặc dù nó yêu cầu một số kiến thức về mã hóa. Có các lựa chọn thay thế Python để tạo trình thu thập dữ liệu web không? . Cái tốt nhất là Octoparse
Octoparse là một công cụ cạo web thân thiện với người dùng. Đây là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất để trích xuất dữ liệu hàng loạt từ nhiều trang web. Nó hỗ trợ tới 10.000 liên kết trong một lần. Một số tính năng hấp dẫn nhất của Octopude được liệt kê bên dưới
- Nó rất dễ sử dụng ngay cả khi bạn không biết gì về mã hóa
- Chức năng tự động phát hiện giúp bạn thu thập thông tin dễ dàng hơn nhiều
- Xuất dữ liệu được trích xuất ở nhiều định dạng tệp và cơ sở dữ liệu
- Các mẫu đặt trước cho các trang web hấp dẫn để thu thập dữ liệu bằng các lần nhấp
- Các tác vụ cạo có thể được lên lịch bất cứ lúc nào - hàng giờ, hàng ngày hoặc hàng tuần
- Cơ chế xoay IP giúp IP của bạn không bị chặn
Cách tạo Trình thu thập dữ liệu web bằng Python từ đầu
Python cung cấp nhiều thư viện và khung để tạo trình thu thập dữ liệu web một cách dễ dàng. Hai phương pháp chính được sử dụng rộng rãi để quét web là
- Trình thu thập dữ liệu web sử dụng thư viện Python BeautifulSoup
- Trình thu thập dữ liệu web sử dụng Python Scrapy framework
Trước khi vào phần mã hóa, chúng ta hãy thảo luận về một số ưu và nhược điểm của từng phương pháp
Ưu điểm của phế liệu
- Nó là một khung quét web chứ không phải thư viện python
- Nó là mã nguồn mở
- Hiệu suất nhanh hơn so với các phương pháp quét web khác
- Cộng đồng phát triển của Scrapy rộng lớn và mạnh mẽ so với các cộng đồng cạo web khác
Nhược điểm của phế liệu
- Nó phức tạp hơn một chút so với các phương pháp quét web khác
- Nó chứa mã nặng hơn không phù hợp với các dự án quy mô nhỏ
- Tài liệu không dễ hiểu đối với người mới bắt đầu
Ưu điểm của BeautifulSoup
- BeautifulSoup rất dễ sử dụng và thân thiện với người mới bắt đầu
- Hoàn hảo cho các dự án nhỏ vì nó nhẹ và ít phức tạp hơn
- Tài liệu dễ hiểu cho người mới bắt đầu
Nhược điểm của BeautifulSoup
- Nó chậm hơn so với các phương pháp quét web khác
- Nó không thể được nâng cấp lên các dự án quan trọng hơn
- Nó có một phụ thuộc python bên ngoài
Xây dựng trình thu thập dữ liệu web với Python BeautifulSoup
Trong phương pháp này, chúng tôi sẽ cố gắng tải xuống dữ liệu thống kê về tác động của coronavirus từ trang web Worldometers. Đây là một loại ứng dụng rất thú vị có thể hữu ích cho việc khai thác và lưu trữ dữ liệu bằng cách quét web
Mã để tham khảo
- # nhập mô-đun
- yêu cầu nhập khẩu
- từ bs4 nhập BeautifulSoup
- nhập gấu trúc dưới dạng pd
- # URL để loại bỏ dữ liệu
- url = 'https. //www. máy đo thế giới. thông tin/coronavirus/các quốc gia-nơi-virus-corona-đã-lây lan/'
- # lấy URL html
- trang = yêu cầu. lấy [url]
- súp = BeautifulSoup[trang. văn bản, 'html. trình phân tích cú pháp']
- dữ liệu = []
- # Súp. find_all['td'] sẽ cạo mọi
- # phần tử trong bảng của url là
- # td trong HTML là 'dữ liệu bảng'
- data_iterator = iter[súp. find_all['td']]
- # data_iterator là iterator của bảng
- # Vòng lặp này sẽ tiếp tục lặp lại cho đến khi có
- # dữ liệu có sẵn trong iterator
- trong khi đúng
- cố gắng
- quốc gia = tiếp theo [data_iterator]. chữ
- đã xác nhận = tiếp theo [data_iterator]. chữ
- cái chết = tiếp theo [data_iterator]. chữ
- lục địa = tiếp theo [data_iterator]. chữ
- dữ liệu. nối thêm [[
- quốc gia,
- đã xác nhận,
- cái chết,
- Châu lục
- ]]
- # Ngoại lệ StopIteration được nâng lên khi
- # không còn phần tử nào nữa
- # lặp đi lặp lại
- ngoại trừ StopIteration
- nghỉ
- # Sắp xếp dữ liệu theo số trường hợp được xác nhận
- dữ liệu. sắp xếp [khóa = hàng lambda. hàng [1], đảo ngược = True]
- df = pd. DataFrame[dữ liệu, cột = ['Quốc gia', 'Đã xác nhận','Cái chết','Lục địa']]
- in[df[1. 100]]
Tạo trình thu thập dữ liệu web bằng Python Scrapy
Trong ví dụ đơn giản này, chúng tôi đang cố gắng thu thập dữ liệu từ amazon. Vì scrapy cung cấp một khung của riêng nó nên chúng tôi không cần tạo tệp mã. Chúng ta có thể đạt được kết quả mong muốn bằng cách nhập các lệnh đơn giản trong giao diện vỏ phế liệu
1. Thiết lập Phế liệu
- Mở lời nhắc cmd của bạn
- Chạy lệnh
- " pip cài đặt phế liệu "
- Sau khi phế liệu được cài đặt, hãy gõ lệnh
- “vỏ vụn”
- Điều này sẽ bắt đầu giao diện dòng lệnh phế liệu trong dấu nhắc cmd
2. Tìm nạp trang web
- Sử dụng lệnh tìm nạp để lấy trang web đích làm đối tượng phản hồi.
- tìm nạp ['https. //www. amazon. in/s?k=tai nghe&ref=nb_sb_noss’]
- Bạn sẽ nhận thấy rằng dòng lệnh sẽ trả về True
- Bây giờ hãy mở trang web đã truy xuất bằng lệnh
- xem [phản hồi]
- Thao tác này sẽ mở trang web trong trình duyệt mặc định
3. Trích xuất dữ liệu từ trang web
- Nhấp chuột phải vào tiêu đề sản phẩm đầu tiên trên trang và chọn kiểm tra phần tử
- Bạn sẽ nhận thấy nó có nhiều lớp CSS được liên kết với nó
- Sao chép một trong số chúng vào clipboard của bạn
- Chạy lệnh trên vỏ phế liệu.
- phản ứng. css[‘tên_lớp. chữ']. giải nén_first[]
- Bạn sẽ nhận thấy rằng lệnh trả về tên của sản phẩm đầu tiên có trên trang
- Nếu điều này thành công, hãy tiến hành trích xuất tất cả các tên của sản phẩm
- phản ứng. css[‘tên_lớp. chữ']. trích xuất[]
- Bạn sẽ nhận thấy danh sách các sản phẩm trên trang được hiển thị trong giao diện vỏ phế liệu
Quét web là một phương pháp hữu ích khi thu thập thông tin miễn phí từ cơ sở dữ liệu có thể truy cập công khai. Nó giảm bớt lao động thủ công khi tải xuống dữ liệu số lượng lớn. Nếu được đào tạo đúng cách, nó có thể chứng tỏ là một kỹ năng rất hữu ích cho các mục đích thương mại và nghề nghiệp
Có rất nhiều phương pháp trong việc quét web trong đó có hai phương pháp được giải thích trong bài viết này. Mỗi phương pháp đều có ưu và nhược điểm, mức độ dễ dàng và phức tạp của ứng dụng. Phương pháp nên được sử dụng cho một dự án cụ thể thay đổi theo các tham số của dự án. Do đó, nhà phát triển có thể cần phải học nhiều phương pháp để quét web. Tôi hy vọng bài viết này củng cố sự hiểu biết của bạn về quét web và truyền cảm hứng cho bạn trong hành trình quét web của mình