Сайты содержат много разной информации. Она может быть полезна в определенных случаях. Чтобы эффективно использовать такие данные, придумали парсинг веб-страниц – Python для таких целей подходит лучше других языков программирования. Разбираемся, как спарсить информацию с помощью Пайтон.
Для чего нужен парсинг?
Парсинг сайтов – это процесс извлечения данных с веб-страниц с целью анализа, обработки и дальнейшего использования. Это может быть текст, изображения, ссылки, метаданные и многое другое.
Парсинг данных используется для разных целей:
- мониторинг цен, рейтингов, курсов валют и других числовых показателей;
- анализ социальных сетей;
- веб-майнинг;
- создание и перевод карточек товаров онлайн-магазина;
- сбор отзывов и комментариев;
- аудит ссылок и многое другое.
Для этих задач используется парсер. Что это? Это сам инструмент, который выполняет парсинг. Чаще всего, это сторонняя программа, HTML-парсер, утилита или браузерный плагин, которые собирают информацию с помощью простых запросов.
Написание парсера: выбор библиотеки Python
Создать приложение для web-парсинга на Python не так и сложно. Алгоритм по тому, как создать парсер для одной веб-страницы, такой:
- Выбор подходящих библиотек, их инсталляция и импорт.
- Загрузка веб-страницы и получение ее HTML-кода.
- Парсинг HTML-кода.
- Поиск и извлечение данных.
- Сохранение данных в удобном формате.
Для создания парсера сайтов (Python) нужно выбрать подходящую библиотеку. От этого зависит эффективность, удобство и скорость разработки. Учитывайте, что при использовании парсеров не нужно забывать про правила использования сайтов и этические моменты. Поэтому нужно заранее проверять, разрешен ли парсинг на данном веб-ресурсе.
Чтобы узнать больше про парсинг и нюансы написания парсеров, записывайтесь на Python продвинутый курс. В Компьютерной школе Hillel работают опытные менторы, которые смогут рассказать обо всех нюансах Пайтона. Студенты узнают про распараллеливание задач, юнит тесты, базы данных и, конечно же, парсинг сайтов.
py request, Selenium+Python, библиотека BeautifulSoup
Это самый простой, эффективный и популярный набор инструментов для парсинга на Python. Работу с сайтами для извлечения данных можно организовать через такие библиотеки:
- requests – для выполнения HTTP-запросов (также для этого можно использовать библиотеки ScraPy и PySpider). Учитывайте, что в программной реализации micropython requests не работает;
- Selenium – подходит для эмуляции работы браузера. Например, с помощью данной библиотеки можно написать на Python парсинг сайтов с авторизацией;
- BeautifulSoup – мощная библиотека для поиска, навигации и извлечения из дерева HTML- и XML-документов.
Парсеры также необходимо тестировать, как и любую другую программу. И если это вас интересует, автоматизация тестирования на Python курсы тоже есть в Hillel.
По материалам: https://ithillel.ua/ru
