Was ist die Daten an der Daten im Web -Scraping? (Analyse von Beispielen + Codes enthalten) Daten Parsen in Web Scraping erläutert

Das Analyse von Daten ist ein kritischer Schritt bei der Webkratze und wirkt sich direkt auf die Qualität der extrahierten Webdaten aus. Durch das Verständnis der Nuancen der Datenanalyse können Sie die am besten geeigneten Web -Scraping -Tools und -Perzierungssprachen auswählen, um Ihre Web -Scraping -Ziele zu erreichen.

In diesem Leitfaden befassen wir uns mit den Feinheiten der Datenanalyse für die Webdatenextraktion. Wir werden praktische Beispiele für die Analyse von Daten in verschiedenen Parsing-Bibliotheken untersuchen und Ihnen helfen, zu entscheiden, ob ein benutzerdefinierter Parser erstellt oder eine vorgefertigte Lösung verwendet werden soll.

Was ist Daten an die Analyse?

Die Analyse von Daten ist der Prozess der Umwandlung einer Sequenz (unstrukturierte Daten) in einen Baum oder einen analysierten Baum (strukturierte Daten), der leichter zu lesen, zu verstehen und zu verwenden ist. Dieser Prozess kann weiter in zwei Schritte oder Komponenten unterteilt werden: 1) lexikalische Analyse und 2) syntaktische Analyse.

Die lexikalische Analyse enthält eine Folge von Zeichen (unstrukturierte Daten) und verwandelt sie in eine Reihe von Token. Mit anderen Worten, der Parser verwendet einen Lexer, um „die bedeutungslose Zeichenfolge in eine flache Liste von Dingen wie„ Zahlenliteral “,„ String Literal “,„ Identifier “oder„ Operator “zu verwandeln und Dinge wie das Erkennen von reservierten Kennungen („ Keywords “) und das Verwerfen von Whitespace zu tun.“

Schließlich nimmt ein Parser diese Token in der syntaktischen Analyse und arrangiert sie in einen Parse -Baum, wodurch Elemente (Knoten) und Zweige (die Beziehung zwischen ihnen) festgelegt werden.

Um den Datenanalyseprozess zu erleichtern, werden wir untersuchen, wie die Analyse von Daten zusammen mit Web -Scraping funktioniert, um die von uns benötigten Informationen zu extrahieren.

Die Rolle des Datenanalysens beim Abkratzen von Webdaten

Beim Schreiben eines Webschabers, egal in welcher Sprache, müssen wir als erstes Zugriff auf die Informationen einer Website erhalten, indem wir eine Anfrage an den Server senden und die RAW -HTML -Datei herunterladen. Diese HTML -Daten sind ziemlich unlesbar.

Um diese Daten zu verwenden, müssen wir die HTML analysieren und in einen Parsebaum umwandeln. Wir können dann navigieren, um die spezifischen Informationen zu finden, die für unser Geschäft oder unsere Ziele relevant sind.

Wie Sie sehen können, repräsentiert jeder Knoten ein relevantes HTML -Element und seinen Inhalt, und die Zweige sind die Beziehungen zwischen ihnen.

Mit anderen Worten, der Parser reinigt die Daten und arrangiert sie in einem strukturierten Format, das nur das enthält, was wir brauchen, und kann jetzt in JSON, CSV oder einem anderen von uns definierten Format exportiert werden.

Das Beste daran ist, dass ein Großteil des schweren Hebens bereits für uns getan wird. Es stehen mehrere Parser und Werkzeuge zur Verfügung. In den meisten Fällen bringen sie wertvolle Funktionen wie das Navigieren des Parsendokuments mit CSS- oder XPath -Selektoren entsprechend ihrer Position im Baum.

Beste Parsing -Bibliotheken für Web -Scraping

Die meisten Daten, mit denen wir in Web Scraping arbeiten, werden in HTML erhältlich sein. Aus diesem Grund stehen für fast jede Sprache, die Sie sich vorstellen können, viele HTML-Parsen-Bibliotheken mit Open-Source-Parsen zur Verfügung.

Hier sind einige der beliebtesten Parsing -Bibliotheken, die Sie in Ihren Projekten verwenden können:

Schakerapi

Scraperapi ist, wie Sie vielleicht vermutet haben, eine Web -Scraping -API, die Ihnen dabei hilft, IP -Blöcke zu vermeiden, indem Sie viele Komplexität des Web -Scrapings für Sie bearbeiten. Dinge wie IP -Rotation, JavaScript -Rendering und Captcha -Handhabung werden für Sie automatisiert, indem Sie Ihre Anfragen über die Server von Scraperapi senden.

Etwas, das weniger bekannt ist, ist jedoch, dass Scraperapi auch eine autoparische Funktionalität hat. Wenn Sie autoparse = true in den Parametern der Anforderung festlegen, analysiert die API die RAW -HTML und gibt die Daten im JSON -Format zurück.

Um es visueller zu machen, hier ist ein Snippet, den Sie sofort verwenden können:

curl "http://api.scraperapi.com/?api_key=APIKEY&url=https://www.amazon.com/dp/B07V1PHM66&autoparse=true"

Derzeit funktioniert diese Funktionalität mit Amazon, Google Search und Google Shopping.

Um 5000 kostenlose API -Credits und Ihre eigene API -Schlüssel zu erhalten, melden Sie sich für ein kostenloses Scraperapi -Konto an.

Cheerio und Puppenspieler

Für diejenigen, die in JavaScript kompetent sind, ist Cheerio eine lodernde Schnellknoten-JS-Bibliothek, mit der fast jede HTML- und XML-Datei analysiert werden kann, und „eine API zum Durchqueren/Manipulieren der resultierenden Datenstruktur“.

Hier ist ein Beispielausschnitt aus unserem Node.js Web Scraper Tutorial:

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio')
	const url = 'https://www.turmerry.com/collections/organic-cotton-sheet-sets/products/percale-natural-color-organic-sheet-sets';
	axios(url)
		.then(response => {
			const html = response.data;
			const $ = cheerio.load(html)
			const salePrice = $('.sale-price').text()
			console.log(salePrice);
		})
		.catch(console.error);

Wenn Sie jedoch Screenshots aufnehmen oder JavaScript ausführen müssen, möchten Sie möglicherweise Puppeteer, ein Browser -Automatisierungs -Tool, verwenden, da Cheerio keine CSS anwendet, externe Ressourcen laden oder JS ausführen.

Schöne Suppe

Python ist möglicherweise eine der am häufigsten verwendeten Sprachen in der Data Science, und so viele großartige Bibliotheken und Frameworks sind dafür verfügbar. Für das Web -Scraping ist eine schöne Suppe ein ausgezeichneter Parser für Web -Scraping, der so ziemlich jede HTHML -Datei in einen Parsebaum verwandeln kann.

Das Beste daran ist, dass es die Codierung für Sie behandelt und „eingehende Dokumente in Unicode und ausgehende Dokumente in UTF-8 umwandelt“. Das Exportieren von Daten in neue Formate noch einfacher.

Hier ist ein Beispiel für die Einleitung einer schönen Suppe:

import csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.indeed.com/jobs?q=web+developer&l=New+York'
page = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
results = soup.find(id='resultsCol')

Snippet aus unserem Leitfaden zum Erstellen von Webschaber mit wunderschöner Suppe

Für komplexere Projekte erleichtert Scrapy, ein Open-Source-Framework in Python, das ausdrücklich für Web-Scraping entwickelt wurde, die Implementierung eines Crawlers oder der Navigation von Pagination.

Mit Scrapy können Sie komplexe Spinnen schreiben, die strukturierte Daten von fast jeder Website kriechen und extrahieren.

Der beste Teil dieses Frameworks ist, dass sie mit einer Schale (als Scrapy -Shell bezeichnet) ausgestattet ist, um XPath- und CSS -Ausdrücke sicher zu testen, ohne Ihre Spinnen jedes Mal auszuführen.

Hier ist ein Beispiel für die Behandlung von Pagination mit Scrapy, die Sie überprüfen können.

RVest

Inspiriert von Bibliotheken wie Beautiful Suppe ist RVEST ein Paket, das Web-Scraping-Aufgaben für R vereinfacht hat. Es verwendet Magrittr, um einfach zu lesende Ausdrücke zu schreiben (>), um die Entwicklung und die Debugging-Zeit zu beschleunigen.

Um Ihrem Skript noch funktionaler hinzuzufügen, können Sie DPLYR implementieren, um einen konsistenten Satz von Verben für die Datenmanipulation wie select (), filter () und summieren () zu verwenden.

Hier finden Sie einen kurzen Beispielcode aus unserem Tutorial von RVest Data Scraping:

link = "https://www.imdb.com/search/title/?title_type=feature&num_votes=25000&genres=adventure"
page = read_html(link)
titles = page > html_nodes(".lister-item-header a") > html_text()

In nur drei Codezeilen haben wir bereits alle Titel von einer IMDB -Seite abgekratzt, sodass Sie sich so vorstellen können, dass das Potenzial dieses Pakets für Ihre Web -Scraping -Anforderungen hat.

Nokogiri

Mit über 300 Millionen Downloads ist Nokogiri eines der am häufigsten verwendeten Edelsteine ​​in Ruby Web Scraping. vor allem bei der Parsen von HTML- und XML -Dateien. Dank Rubys Popularität und aktiver Community hat Nokogiri viel Unterstützung und Tutorials, was es für Neuankömmlinge wirklich zugänglich macht.

Wie bei anderen Bibliotheken in dieser Liste können Sie beim Web -Scraping mit Ruby CSS- und XPath -Selektoren verwenden, um den Parse -Baum zu navigieren und auf die von Ihnen benötigten Daten zuzugreifen. Das Abkratzen mehrerer Seiten ist mit diesem Juwel recht einfach, solange Sie verstehen, wie HTML serviert wird.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Nokogiri für Anfänger -Leitfaden, um eine kurze Einführung in das Edelstein zu erhalten. In der Zwischenzeit finden Sie hier ein Ausschnitt, um eine E -Commerce -Produktlistenseite zu analysieren:

require 'httparty'
require 'nokogiri'
require 'byebug'
def scraper
	url = "https://www.newchic.com/hoodies-c-12200/?newhead=0&mg_id=2&from=nav&country=223&NA=0"
	unparsed_html = HTTParty.get(url)
	page = Nokogiri::HTML(unparsed_html)
	products = Array.new
	product_listings = page.css('div.mb-lg-32')

HtmlagilityPack

Für C# -entwickler ist HTMLAGilityPack der Anlaufpunkt HTML und XML-Parser. Es ist schnell und verfügt über alle Funktionen, die Sie für Ihre Projekte benötigen. Vielleicht möchten Sie es jedoch über Scrapysharp verwenden.

ScrapySharp ist eine Open-Source-Bibliothek, die in C-Sharp für Web-Scraping geschrieben wurde. Es enthält einen Web -Client, um einen Browser nachzuahmen, und eine HTMLAGilityPack -Erweiterung, um CSS -Selektoren zum Durchqueren des Knotenbaums zu verwenden.

Nach dem Einrichten Ihrer Datei können Sie Ihre Ziel -URL mit diesen beiden Codezeilen analysieren:

HtmlWeb web = new HtmlWeb();
HtmlDocument doc = web.Load("https://blog.hubspot.com/topic-learning-path/customer-retention");

Für den vollständigen Code finden Sie unser Tutorial zum CSHARP -Web -Scraping.

Die Vor- und Nachteile des Aufbaus Ihres eigenen Datenparsers

Wir haben viele Scraping -Projekte mit den oben aufgeführten Tools gesehen und sie aus erster Hand verwendet, sodass wir garantieren können, dass Sie so ziemlich alles mit den verfügbaren Bibliotheken erreichen können.

Wir wissen jedoch auch, dass es manchmal (und für bestimmte Branchen) es wichtig ist, eine interne Option zu berücksichtigen. Wenn Sie in Betracht ziehen, einen eigenen Datenparser zu erstellen, denken Sie an die folgenden Vor- und Nachteile, um eine fundierte Entscheidung zu treffen:

In den meisten Fällen werden Sie nur die vorhandenen Daten Parsing -Technologien verwenden. Wenn es jedoch für den Aufbau Ihres eigenen Datenparsers sinnvoll ist, ist es möglicherweise eine gute Idee, hier zu beginnen. Dieser Datenspeicherhandbuch ist perfekt für Anfänger -Web -Scabing -Enthusiasten.

Nahtlose Daten Parsing führen zu qualitativ hochwertiger Kratzdaten

Das Analysieren der Daten ist für das Web -Scraping von entscheidender Bedeutung, da wir nicht an Rohdaten arbeiten können – zumindest nicht effektiv und effizient.

Trotzdem ist es noch wichtiger, ein Ziel im Sinn zu haben und die Website zu verstehen, die wir kratzen wollen. Jede Website ist unterschiedlich erstellt. Daher müssen wir recherchieren, bevor wir Code schreiben oder unsere Tools auswählen.

JavaScript-hochwertige Standorte erfordern einen anderen Ansatz als statische Seiten, und nicht jedes Werkzeug kann die Paginierung leicht verarbeiten.

Denken Sie daran, dass es bei Web -Scraping die Struktur einer Website ermittelt hat, um die Daten zu extrahieren, die wir benötigen. Es geht um Problemlösungen und nicht nur um Tech-Stack.

Um mehr über das Web -Scraping zu erfahren, finden Sie in unserem Blog für Web -Scraping -Tutorials und Cheat -Laken und sehen Sie sich unsere Dokumentation an, um zu erfahren, wie Scraperapi Ihnen dabei helfen kann, in wenigen Minuten nicht nachweisbare Schaber aufzubauen.

Bis zum nächsten Mal, glücklich zu kratzen!