Piękna zupa - przegląd
W dzisiejszym świecie mamy mnóstwo nieustrukturyzowanych danych / informacji (głównie danych internetowych) dostępnych bezpłatnie. Czasami swobodnie dostępne dane są łatwe do odczytania, a czasami nie. Bez względu na to, w jaki sposób są dostępne Twoje dane, skrobanie z sieci jest bardzo przydatnym narzędziem do przekształcania danych nieustrukturyzowanych w dane strukturalne, które są łatwiejsze do odczytania i analizy. Innymi słowy, jednym ze sposobów gromadzenia, organizowania i analizowania tej ogromnej ilości danych jest skrobanie sieci. Więc najpierw zrozummy, czym jest skrobanie sieci.
Co to jest skrobanie sieci?
Skrobanie to po prostu proces wyodrębniania (różnymi sposobami), kopiowania i przeglądania danych.
Kiedy dokonujemy skrobania lub wyodrębniania danych lub kanałów z sieci (np. Ze stron internetowych lub witryn internetowych), określa się to jako skrobanie sieci.
Tak więc skrobanie sieci, znane również jako wyodrębnianie danych z sieci lub zbieranie danych z sieci, to wyodrębnianie danych z sieci. Krótko mówiąc, przeglądanie stron internetowych umożliwia programistom gromadzenie i analizowanie danych z Internetu.
Dlaczego skrobanie w sieci?
Web-scraping to jedno z doskonałych narzędzi do automatyzacji większości czynności wykonywanych przez człowieka podczas przeglądania. Skrobanie stron internetowych jest wykorzystywane w przedsiębiorstwie na wiele sposobów -
Dane do badań
Inteligentny analityk (np. Badacz lub dziennikarz) korzysta z narzędzia do zbierania danych, zamiast ręcznie zbierać i czyścić dane ze stron.
Ceny produktów i porównanie popularności
Obecnie istnieje kilka usług, które używają skrobaczek internetowych do zbierania danych z wielu witryn internetowych i porównywania ich popularności z cenami.
Monitorowanie SEO
Istnieje wiele narzędzi SEO, takich jak Ahrefs, Seobility, SEMrush itp., Które służą do analizy konkurencji i do pobierania danych ze stron internetowych Twojego klienta.
Wyszukiwarki
Istnieje kilka dużych firm IT, których działalność opiera się wyłącznie na skrobaniu sieci.
Sprzedaż i marketing
Dane zebrane w ramach skrobania sieci mogą być wykorzystywane przez marketerów do analizy różnych nisz i konkurentów lub przez specjalistę ds. Sprzedaży do sprzedaży usług content marketingowych lub promocji w mediach społecznościowych.
Dlaczego Python do skrobania sieci?
Python jest jednym z najpopularniejszych języków do skrobania stron internetowych, ponieważ bardzo łatwo radzi sobie z większością zadań związanych z przeszukiwaniem sieci.
Poniżej znajduje się kilka wskazówek, dlaczego warto wybrać Pythona do skrobania stron internetowych:
Łatwość użycia
Ponieważ większość programistów zgadza się, że Python jest bardzo łatwy do kodowania. Nie musimy używać nawiasów klamrowych „{}” ani średników „;” w dowolnym miejscu, co czyni go bardziej czytelnym i łatwym w użyciu podczas tworzenia skrobaków internetowych.
Ogromna obsługa bibliotek
Python zapewnia ogromny zestaw bibliotek dla różnych wymagań, więc jest odpowiedni do skrobania stron internetowych, a także do wizualizacji danych, uczenia maszynowego itp.
Łatwo wyjaśniona składnia
Python to bardzo czytelny język programowania, ponieważ składnia Pythona jest łatwa do zrozumienia. Python jest bardzo wyrazisty, a wcięcia kodu pomagają użytkownikom rozróżniać różne bloki lub zakresy w kodzie.
Język dynamicznie wpisywany
Python jest językiem z typami dynamicznymi, co oznacza, że dane przypisane do zmiennej mówią, jaki to jest typ zmiennej. Oszczędza dużo czasu i przyspiesza pracę.
Ogromna społeczność
Społeczność Pythona jest ogromna, która pomaga Ci wszędzie tam, gdzie utknąłeś podczas pisania kodu.
Wprowadzenie do pięknej zupy
The Beautiful Soup to biblioteka Pythona, której nazwa pochodzi od wiersza Lewisa Carrolla o tej samej nazwie z „Alicji w Krainie Czarów”. Beautiful Soup to pakiet w Pythonie, który, jak sama nazwa wskazuje, analizuje niechciane dane i pomaga organizować i formatować niechciane dane internetowe, naprawiając zły HTML i przedstawiając nam łatwo dostępne struktury XML.
Krótko mówiąc, Beautiful Soup to pakiet Pythona, który pozwala nam wyciągać dane z dokumentów HTML i XML.