Парсинг веб-страниц с помощью Python в 2024 году

Интернет — огромный источник данных, если вы знаете, как их извлечь. Таким образом, спрос на парсинг веб-страниц в последние годы вырос в геометрической прогрессии, и Python стал самым популярным языком программирования для этой цели.

В этом пошаговом руководстве вы узнаете, как получать информацию с помощью популярных библиотек, таких как Requests и Beautiful Soup .

Давайте окунемся в мир парсинга веб-страниц с помощью Python!

Что такое парсинг веб-страниц в Python

Парсинг веб-страниц — это процесс получения данных из Интернета. Даже копирование и вставка контента со страницы является формой парсинга! Тем не менее, этот термин обычно относится к задаче, выполняемой автоматизированным программным обеспечением, по сути, сценарием (также называемым ботом, сканером или пауком), который посещает веб-сайт и извлекает интересующие данные с его страниц. В нашем случае мы используем Python.

Вы должны знать, что многие сайты применяют методы защиты от парсинга по разным причинам. Но не волнуйтесь, мы рассмотрим, как их обойти!

Если вы ответственно относитесь к парсингу, вы вряд ли столкнетесь с юридическими проблемами. Просто убедитесь, что вы не нарушаете Условия обслуживания и не извлекаете конфиденциальную информацию, особенно перед созданием крупномасштабного проекта.

Что нужно изучить

Парсинг — это пошаговый процесс, включающий в себя четыре основные задачи . Это:

1. Осмотрите целевой сайт : получите общее представление о том, какую информацию вы можете извлечь. Чтобы выполнить эту задачу:
   • Посетите целевой веб-сайт, чтобы ознакомиться с его содержанием и структурой.
   • Изучите, как элементы HTML располагаются на страницах.
   • Узнайте, где находятся наиболее важные данные и в каком формате.
2. Получить HTML-код страницы . Получите доступ к HTML-содержимому, загрузив документы страницы. Для этого:
   • Используйте клиентскую библиотеку HTTP, например Requests, для подключения к целевому веб-сайту.
   • Выполните HTTP-запросы GET к серверу с URL-адресами страниц для очистки.
   • Убедитесь, что сервер успешно вернул HTML-документ.
3. Извлеките данные из HTML-документа . Получите нужную информацию, обычно это конкретный фрагмент данных или список элементов. Для достижения этой цели:
   • Анализируйте содержимое HTML с помощью библиотеки анализа данных, например Beautiful Soup.
   • Выберите интересующий HTML-контент с помощью той же библиотеки.
   • Напишите логику очистки для извлечения информации из этих элементов.
   • Если сайт состоит из множества страниц и вы хотите парсить их все:
   • Извлеките ссылки для перехода с текущей страницы и добавьте их в очередь.
   • Перейдите по первой ссылке и возвращайтесь назад, пока очередь не опустеет.
4. Сохраните извлеченные данные : после извлечения преобразуйте и сохраните их в формате, который упростит их использование. Чтобы достичь этого:
   • Преобразуйте извлеченный контент в CSV, JSON или аналогичные форматы и экспортируйте их в файл.
   • Запишите это в базу данных.

Сценарии использования парсинга

Парсинг веб-страниц в Python может пригодиться в самых разных обстоятельствах. Некоторые из наиболее актуальных вариантов использования включают в себя:

• Анализ конкурентов . Собирайте данные с сайтов ваших конкурентов об их продуктах/услугах, функциях и маркетинговых подходах, чтобы отслеживать их и получать конкурентные преимущества.
• Сравнение цен . Соберите цены с нескольких платформ электронной коммерции, чтобы сравнить их и найти лучшие предложения.
• Генерация потенциальных клиентов : извлекайте контактную информацию с веб-сайтов, такую ​​как имена, адреса электронной почты и номера телефонов, для создания целевых маркетинговых списков для бизнеса. Но помните о своих национальных законах, когда речь идет о личной информации.
• Анализ настроений : Извлекайте новости и публикации из социальных сетей, чтобы отслеживать общественное мнение о теме или бренде.
• Аналитика социальных сетей : восстанавливайте данные из социальных платформ, таких как Twitter, Instagram, Facebook и Reddit, чтобы отслеживать популярность и вовлеченность определенных хэштегов, ключевых слов или влиятельных лиц.

Проблемы парсинга веб-страниц

Любой, у кого есть доступ в Интернет, имеет возможность создать сайт, который превратил Интернет в хаотичную среду, характеризующуюся постоянно меняющимися технологиями и стилями . В связи с этим вам придется столкнуться с некоторыми проблемами при очистке:

• Разнообразие : разнообразие макетов, стилей, контента и структур данных, доступных в Интернете, делает невозможным написать один-единственный паук, чтобы очистить все это. Каждый сайт уникален. Таким образом, каждый сценарий веб-сканирования должен быть специально создан для конкретной цели.
• Долговечность : парсинг предполагает извлечение данных из HTML-элементов веб-сайта. Таким образом, его логика зависит от структуры сайта. Но веб-страницы могут изменять свою структуру и содержание без предварительного уведомления! Это приводит к тому, что парсеры перестают работать и заставляют вас соответствующим образом адаптировать логику получения данных.
• Масштабируемость : по мере увеличения объема собираемых данных производительность вашего паука становится проблемой. Однако существует несколько решений, которые сделают процесс парсинга Python более масштабируемым: вы можете использовать распределенные системы, внедрить параллельный парсинг или оптимизировать производительность кода.
• Кроме того, есть еще одна категория проблем, которую следует рассмотреть: технологии борьбы с ботами . Это меры, которые сайты принимают для защиты от вредоносных или нежелательных ботов и по умолчанию включают парсеры.

Альтернативы веб-скрапингу: API и наборы данных

Некоторые сайты предоставляют вам официальный интерфейс прикладного программирования ( API ) для запроса и получения данных. Этот подход более стабилен, поскольку эти механизмы не меняются так часто, и нет никакой защиты. В то же время данные, к которым вы можете получить доступ через них, ограничены, и лишь небольшая часть интернет-сайтов разработала API.

Другой вариант — покупка готовых к использованию наборов данных в Интернете, но вы можете не найти на рынке тот, который соответствует вашим конкретным потребностям.

Вот почему парсинг веб-страниц в большинстве случаев остается выигрышным подходом.

Как парсить сайт на Python

Готовы начать? Вы создадите настоящего паука, который будет получать данные из ScrapeMe , электронной коммерции Pokémon, созданной для изучения веб-скрапинга.

В конце этого пошагового руководства вы получите веб-парсер Python, который:

• Загружает некоторые целевые страницы из ScrapeMe с помощью запросов.
• Выбирает элементы HTML, содержащие интересующие данные.
• Соскребает нужную информацию с помощью Beautiful Soup.
• Экспортирует информацию в файл.

То, что вы увидите, — это всего лишь пример, позволяющий понять, как работает парсинг веб-страниц в Python. Однако имейте в виду, что вы можете применить то, что узнаете здесь, к любому другому веб-сайту. Процесс может быть более сложным, но ключевые концепции, которым необходимо следовать, всегда одни и те же .

Инициализировать проект Python

Запустите PyCharm и выберите File > New Project…опцию в строке меню.