Um guia completo para web scraping com python

Um guia completo para web scraping com python

Com o advento da tecnologia, as pessoas estão procurando várias maneiras de inovar e construir produtos por meio de inovação e análise. Um exemplo importante é o Web Scraping com Python, que ajuda na extração de dados relevantes da web.

UMA base para a geração de dados, é amplamente utilizado para diferentes soluções. Python é uma das linguagens mais fáceis e convenientes para codificar.

Com ruído comparativamente maior do que outras linguagens, ele executa várias aplicações, desde análise de dados até Web Scraping.

Com a ferramenta Python chamada BeautifulSoup, coletamos e baixamos informações que são compartilhadas publicamente de forma ética e legal.

A maioria dos sites não possui API Web para extração de seus dados, o que pode auxiliar na coleta de dados éticos, legais e fáceis de estruturar. No entanto, usar essa biblioteca pode provar que o processo é ideal e fácil.

A maioria dos sites tem um arquivo chamado robots.txt, que é uma indicação se a remoção é permitida. Este é mais um conjunto de recomendações; portanto, não trata dessa atividade de forma ética ou legal. No entanto, a maioria das informações na internet já é considerada para uso público.

O que é Web Scraping?

Web Scraping ou Data Scraping é a extração automatizada de dados estruturados da web em formato bruto. Ele fornece acesso a sites públicos que não possuem uma API ou não fornecem acesso completo aos seus dados. Este artigo o ajudará a ter experiência prática com essa tecnologia, implementada usando python.

O Web Scraping é geralmente usado por empresas e indivíduos que procuram tomar decisões analíticas inteligentes com base na vasta quantidade de dados públicos disponíveis na Internet.

Copiar e colar dados pela Internet é apenas um processo microscópico de Web Scraping.

As pessoas hoje em dia usam tecnologias mais inteligentes para fornecer uma maneira consistente e automatizada de extrair dados de suas páginas da web desejadas. Aqui, identificamos o processo de extração de dados automaticamente usando python e suas bibliotecas.

Neste tutorial, veremos os seguintes conceitos:

  • Aprenda a usar Python para extrair dados de uma página da web
  • Use BeautifulSoup para analisar o código-fonte HTML.
  • Aprenda sobre o Selenium como um método poderoso para interagir com a página da web
  • Extraia atributos significativos do código-fonte
  • Solicite dados de páginas da web
  • Interaja com o elemento individual usando manipulação DOM e edite-os conforme a necessidade
  • Converta os dados extraídos em um arquivo de formato CSV estruturado e significativo

Descobrir como extrair o conteúdo “exato”

O processo de extração pode consistir em várias etapas que podem se tornar frustrantes se o processo não for seguido corretamente. Uma boa maneira de abordar o scraping seria, para começar, aumentar a escala procurando primeiro o código-fonte da página. Alguns métodos podem ser empregados para visualizar o código-fonte da página da web desejada.

Usando python, o comando .prettify pode ser executado na sopa selecionada para imprimir o código da página. No entanto, isso pode imprimir uma grande quantidade de código, mesmo no caso de páginas de “Erro 404”. No entanto, uma abordagem melhor seria o uso de uma opção chamada “Exibir código-fonte da página”. Esta é uma maneira mais confiável de analisar o código-fonte da página. Aqui, os seletores de conteúdo de destino podem ser encontrados usando a técnica de pesquisa simples (CTRL + F).

Usando Regex para identificar e raspar conteúdo

Esses padrões podem ser usados ​​para pesquisar texto em uma determinada entrada textual e podem ser implementados em python usando o módulo re integrado. O método de pesquisa pode ser usado com nossa expressão regular designada para encontrar o conteúdo relevante. Isso é útil, especialmente porque o código-fonte enfrenta uma mudança constante. Portanto, ao identificar nossos dados de destino, as expressões regulares podem ajudar na coleta de dados pela web.

Carregando e importando “solicitação”.

Este módulo ajuda no envio de solicitações HTTP com a ajuda de python. Ao chamar a solicitação HTTP, obtemos um Objeto de resposta em retorno, um que contém os dados de resposta na forma de status, codificação, conteúdo, etc. O seguinte é um exemplo do mesmo:

Usando BeatifulSoup para a extração de título

Neste projeto, faremos um scraping popular em python, chamado BeautifulSoup. Com o mínimo de código, um usuário pode facilmente usar métodos simples e expressões idiomáticas para modificar, pesquisar e navegar em uma árvore DOM. Pode-se buscar flexibilidade no topo da velocidade ou ir para várias estratégias de análise por meio de analisadores como html5lib e lxml. Uma vez que o conteúdo da página é alimentado para o BeautifulSoup, é fácil trabalhar com a árvore DOM analisada com a ajuda do python.

Usando BeatifulSoup para a extração do corpo e da cabeça

Na última etapa, extraímos o título. Aqui, extraímos outras seções da página. Imprimir o conteúdo sem o uso de .text retornará a marcação completa. Além disso, o corpo e a cabeça são impressos como fios. O código a seguir mostra como diferentes elementos da página são selecionados com BeautifulSoup.

Seleção de elementos específicos com BeautifulSoup

Assim que tivermos explorado alguns princípios básicos do BeautifulSoup, passaremos agora a selecionar elementos específicos com a ajuda do CSS. Primeiro usamos o elemento sopa para o conteúdo da página; em seguida, usamos o .select em uma forma de Seletor CSS. Quando usado, este elemento retorna todos os elementos na forma de uma lista Python. Portanto, o primeiro elemento é acessado aqui com um índice de [0].

Um exemplo de remoção de elementos específicos da página

Este exemplo extrai conteúdo do site “https://codedamn-classrooms.github.io/webscraper-python-codedamn-classroom-website/”. A tarefa é raspar os principais itens desta página. O objetivo é criar um novo dicionário composto por título e revisão para os diferentes produtos disponíveis. A função .select pode ser usada para extrair títulos e contagem de revisão por meio do uso de várias propriedades DOM.

As etapas a serem seguidas são as seguintes. Primeiro, você precisa obter a lista de todos os produtos individuais usando div.thumbnail para a sopa. Com a ajuda de select, você pode iterar para diferentes produtos e usá-lo várias vezes para obter o título. O 0º elemento da lista é selecionado para a extração do texto. No final, todos os espaços em branco serão retirados do conteúdo e adicionados à lista.

Extração de Links

Agora, extraímos atributos obtendo links de nossa página. Aqui, o atributo href pode ser extraído junto com o texto e armazenado no dicionário para extração. O processo é executado de forma semelhante usando a própria função get.

Aqui, também é verificado se o atributo href é Nenhum. Se for None, é definido como espaço em branco, senão sem espaços em branco no final.

Geração de CSV a partir dos dados extraídos

CSV (Comma Separated Values) é um formato de arquivo usado para armazenar dados estruturados em um formato tabular. Cada linha deste arquivo corresponde a um registro de dados individual, onde cada registro pode consistir em um ou mais campos, todos separados por vírgulas. Nesse formato, uma vírgula é usada como separador de arquivo para diferentes campos.

Depois que os dados são extraídos da página da web, podemos gerar o CSV para os mesmos, cada um com seu próprio conjunto de títulos. O conteúdo da página está presente no seletor div.thumbnail. Conforme visto abaixo, iteramos sobre os diferentes cabeçalhos de título neste seletor e geramos suas colunas correspondentes no arquivo CSV. Isso é precedido por lidar com os elementos None e remover os espaços em branco sempre que necessário.

Um resumo sobre Selenium e Data Scraping

Selenium é uma ferramenta essencial para interagir automaticamente com a página da web. No código-fonte, alguns plug-ins atuam como modificadores, que devem estar acessíveis depois que a página da web for carregada no navegador. Isso não é possível com a ajuda de pedidos, apenas através do uso de Selenium.

O Selenium recupera o conteúdo com a ajuda de um driver da web. O conteúdo da página é coletado depois de abrir o próprio navegador da web. Existem várias maneiras poderosas (consulte a documentação para mais informações) com as quais o Selenium pode interagir com o conteúdo carregado no navegador.

Uso do Dataframe Pandas para os dados

O Pandas pode tornar possível a organização adequada dos nossos dados com a aplicação de várias regras para eliminar dados desnecessários do conjunto de dados gerado. Existem várias operações que podem ser executadas, como eliminar colunas desnecessárias.

Empacotando!

Esta foi uma introdução passo a passo básica do Web Scraping, desde a extração de diferentes elementos individuais com a ajuda da seleção, filtragem e edição de DOM, até o armazenamento desses dados no arquivo CSV.

Além disso, existem outras ferramentas no PyPI que podem ser utilizadas para um processo de extração mais simples. Apenas para pensar, é essencial que você verifique os termos de um site antes de prosseguir com a coleta.

Além disso, tome cuidado para cronometrar as solicitações da web de modo que o servidor não seja inundado com tráfego em um instante.

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