Парсинг на python что это
Перейти к содержимому

Парсинг на python что это

  • автор:

Как написать парсер сайта на Python

В этой статье мы рассмотрим, как создать базовый парсер сайта на Python, используя библиотеки BeautifulSoup и requests. Он сможет спарсить информацию со страниц сайта и сохранять ее для последующего анализа.

Что такое веб-парсинг?

Парсинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц. Эти данные могут включать любую информацию, доступную на веб-странице: текст, ссылки, изображения, метаданные и т.д. Веб-парсеры используются для различных задач, включая мониторинг цен, анализ социальных медиа, веб-майнинг, веб-аналитику и т.д.

Необходимые инструменты

Для начала, нам необходимо установить две библиотеки Python: requests и beautifulsoup4 . Это можно сделать при помощи pip :

 pip install requests beautifulsoup4 

Requests — это библиотека Python, что позволяет нам выполнять HTTP-запросы, а BeautifulSoup — мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов.

Начало работы

Для демонстрации мы напишем простой веб-парсер, который соберет заголовки статей с главной страницы блога на условном домене example.com. Первым шагом будет получение HTML-кода страницы. Мы воспользуемся для этого библиотекой requests :

 import requests url = 'https://example.com/blog/' response = requests.get(url) 

Если все прошло гладко, response.text теперь содержит HTML-код главной страницы блога.

Парсинг HTML

Теперь, когда у нас есть HTML-код страницы, мы можем воспользоваться BeautifulSoup для его парсинга:

 from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 

BeautifulSoup преобразует HTML-строку в объект, с которым легко работать, предоставляя различные методы для навигации и поиска в HTML-структуре.

Поиск данных

С помощью BeautifulSoup мы можем использовать CSS-селекторы для поиска элементов на странице. Например, давайте найдем все заголовки статей на странице. Просмотрев код страницы, мы видим, что заголовки находятся в тегах , которые имеют класс blog-title .

 titles = soup.select('h2.blog-title') 

select возвращает список всех найденных элементов. Если нам нужен только первый найденный элемент, мы можем использовать метод select_one .

Извлечение данных

Теперь, когда мы нашли наши заголовки, мы можем вытянуть из них текст:

 for title in titles: print(title.get_text()) 

Используя метод get_text() , мы можем получить весь текст, который находится внутри элемента, включая все его дочерние элементы.

Сохранение данных

Последний шаг — это сохранение собранных данных. Мы можем сохранить их в файл, базу данных или любое другое место в зависимости от наших потребностей. Для простоты давайте сохраним их в текстовый файл:

 with open('titles.txt', 'w') as f: for title in titles: f.write(title.get_text() + '\n') 

Теперь у нас есть простой парсер, который собирает заголовки с сайта и сохраняет их в текстовый файл.

Итоги

В этой статье мы рассмотрели основы написания веб-парсера на Python с использованием библиотек requests и BeautifulSoup . Это базовый пример, но принципы, которые мы здесь использовали, могут быть применены для написания намного более сложных веб-парсеров. Благодаря Python и его прекрасным библиотекам, парсинг становится простым и доступным инструментом для сбора данных из Интернета.

Если вы хотите расширить свои знания и навыки в написании парсеров на Python, вот несколько рекомендаций:

  1. Изучить больше о CSS селекторах и их использовании в BeautifulSoup для поиска нужных элементов.
  2. Ознакомиться с различными методами для навигации по DOM-структуре, такими как .parent, .children, .next_sibling и другие.
  3. Рассмотреть использование других библиотек Python для веб-парсинга, таких как lxml, html5lib или PyQuery.
  4. Исследовать возможности использования веб-парсеров для автоматического заполнения форм, работы с авторизацией на сайтах и обхода защиты от парсинга (например, CAPTCHA).

Кроме того, при написании веб-парсеров важно учитывать этические аспекты и соблюдать правила использования веб-сайтов. Проверяйте, разрешен ли парсинг и уважайте ограничения на частоту запросов.

С опытом и соблюдением лучших практик, написание парсеров на Python станет неотъемлемой частью вашего набора навыков, которая поможет вам собирать и анализировать данные из Интернета для различных целей.

Освоить профессию python разработчика вы можете на нашем курсе Python с трудоустройством.

Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python

image

Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.

Перейдем к этапам парсинга.

  • Поиск данных
  • Извлечение информации
  • Сохранение данных

И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.

Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.

pip install beautifulsoup4

Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).

pip install requests
pip install pandas

Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.

Второй этап парсинга — Извлечение информации.

Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.

import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd 

И сделаем наш первый get-запрос.

URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2" r = requests.get(URL_TEMPLATE) print(r.status_code) 

Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.

print(r.text) 

Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.

Комірник

У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.

soup = bs(r.text, "html.parser") vacancies_names = soup.find_all('h2', class_='add-bottom-sm') for name in vacancies_names: print(name.a['title']) 

Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.

Some information about vacancy.

Получаем такой код.

vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow') for name in vacancies_names: print('https://www.work.ua'+name.a['href']) for info in vacancies_info: print(info.text) 

И последний этап парсинга — Сохранение данных.

Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.

import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs import pandas as pd URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2" FILE_NAME = "test.csv" def parse(url = URL_TEMPLATE): result_list = r = requests.get(url) soup = bs(r.text, "html.parser") vacancies_names = soup.find_all('h2', class_='add-bottom-sm') vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow') for name in vacancies_names: result_list['href'].append('https://www.work.ua'+name.a['href']) result_list['title'].append(name.a['title']) for info in vacancies_info: result_list['about'].append(info.text) return result_list df = pd.DataFrame(data=parse()) df.to_csv(FILE_NAME) 

После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.

Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium

Бывают ситуации, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников. Например, если хочется мониторить курс рубля в режиме реального времени. Для решения подобных задач применяют парсинг.

В этой статье кратко рассказываем, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте статью в закладки и задавайте вопросы в комментариях. Подробности под катом!

Дисклеймер: в статье рассмотрена только основная теория. На практике встречаются нюансы, когда нужно, например, декодировать спаршенные данные, настроить работу программы через xPath или даже задействовать компьютерное зрение. Обо всем этом — в следующих статьях, если тема окажется интересной.

Что такое парсинг?

Парсинг — это процесс сбора, обработки и анализа данных. В качестве их источника может выступать веб-сайт.

Парсить веб-сайты можно несколькими способами — с помощью простых запросов сторонней программы и полноценной эмуляции работы браузера. Рассмотрим первый метод подробнее.

Парсинг с помощью HTTP-запросов

Суть метода в том, чтобы отправить запрос на нужный ресурс и получить в ответ веб-страницу. Ресурсом может быть как простой лендинг, так и полноценная, например, социальная сеть. В общем, все то, что умеет «отдавать» веб-сервер в ответ на HTTP-запросы.

Чтобы сымитировать запрос от реального пользователя, вместе с ним нужно отправить на веб-сервер специальные заголовки — User-Agent, Accept, Accept-Encoding, Accept-Language, Cache-Control и Connection. Их вы можете увидеть, если откроете веб-инспектор своего браузера.

Наиболее подробно о HTTP-запросах, заголовках и их классификации мы рассказали в отдельной статье.

Подготовка заголовков

На самом деле, необязательно отправлять с запросом все заголовки. В большинстве случаев достаточно User-Agent и Accept. Первый заголовок поможет сымитировать, что мы реальный пользователь, который работает из браузера. Второй — укажет, что мы хотим получить от веб-сервера гипертекстовую разметку.

st_accept = "text/html" # говорим веб-серверу, # что хотим получить html # имитируем подключение через браузер Mozilla на macOS st_useragent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 12_3_1) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.4 Safari/605.1.15" # формируем хеш заголовков headers =

После формирования заголовков нужно отправить запрос и сохранить страницу из ответа веб-сервера. Это можно сделать с помощью нескольких библиотек: Requests, ScraPy или PySpider.

Requests: получаем страницу по запросу

Для начала работы будет достаточно Requests — он удобнее и проще, чем привычный модуль urllib.

Requests — это библиотека на базе встроенного пакета urllib, которая позволяет легко отправлять различные веб-запросы, а также управлять кукисами и сессиями, авторизацией и автоматической организацией пула соединений.

Для примера попробуем спарсить страницу с курсами в Академии Selectel — это можно сделать за несколько действий:

# импортируем модуль import requests … # отправляем запрос с заголовками по нужному адресу req = requests.get("https://selectel.ru/blog/courses/", headers) # считываем текст HTML-документа src = req.text print(src) 

Пример: парсинг страницы с курсами в Академии Selectel.

Сервер вернет html-страницу, который можно прочитать с помощью атрибута text.

Курсы - Блог компании Селектел 

Супер — гипертекстовую разметку страницы с курсами получили. Но что делать дальше и как извлечь из этого многообразия полезные данные? Для этого нужно применить некий «парсер для выборки данных».

Beautiful Soup: извлекаем данные из HTML

Извлечь полезные данные из полученной html-страницы можно с помощью библиотеки Beautiful Soup.

Beautiful Soup — это, по сути, анализатор и конвертер содержимого html- и xml-документов. С помощью него полученную гипертекстовую разметку можно преобразовать в полноценные объекты, атрибуты которых — теги в html.

# импортируем модуль from bs4 import BeautifulSoup … # инициализируем html-код страницы soup = BeautifulSoup(src, 'lxml') # считываем заголовок страницы title = soup.title.string print(title) # Программа выведет: Курсы - Блог компании Селектел 

Готово. У нас получилось спарсить и напечатать заголовок страницы. Где это можно применить — решать только вам. Например, мы в Selecte на базе Requests и Beautiful Soup разработали парсер данных с Хабра. Он помогает собирать и анализировать статистику по выбранным хабраблогам. Подробнее о решении можно почитать в предыдущей статье.

Проблема парсинга с помощью HTTP-запросов

Бывают ситуации, когда с помощью простых веб-запросов не получается спарсить все данные со страницы. Например, если часть контента подгружается с помощью API и JavaScript. Тогда сайт можно спарсить только через эмуляцию работы браузера.

Интересен Python? Мы собрали самые интересные и популярные запросы разработчиков в одном файле! По ссылке — материалы по геймдеву, машинному обучению, программированию микроконтроллеров и графических интерфейсов.

Парсинг с помощью эмулятора

Для эмуляции работы браузера необходимо написать программу, которая будет как человек открывать нужные веб-страницы, взаимодействовать с элементами с помощью курсора, искать и записывать ценные данные. Такой алгоритм можно организовать с помощью библиотеки Selenium.

Настройка рабочего окружения

1. Установите ChromeDriver — именно с ним будет взаимодействовать Selenium. Если вы хотите, чтобы актуальная версия ChromeDriver подтягивалась автоматически, воспользуйтесь webdriver-manager. Далее импортируйте Selenium и необходимые зависимости.

pip3 install selenium 
from selenium import webdriver as wd 

2. Инициализируйте ChromeDriver. В качестве executable_path укажите путь до установленного драйвера.

browser = wd.Chrome("/usr/bin/chromedriver/") 

Теперь попробуем решить задачу: найдем в Академии Selectel статьи о Git.

Задача: работа с динамическим поиском

При переходе на страницу Академии встречает общая лента, в которой собраны материалы для технических специалистов. Они помогают прокачивать навыки и быть в курсе новинок из мира IT.

Но материалов много, а у нас задача — найти все статьи, связанные с Git. Подойдем к парсингу системно и разобьем его на два этапа.

Шаг 1. Планирование

Для начала нужно продумать, с какими элементами должна взаимодействовать наша программа, чтобы найти статьи. Но здесь все просто: в рамках задачи Selenium должен кликнуть на кнопку поиска, ввести поисковый запрос и отобрать полезные статьи.

Теперь скопируем названия классов html-элементов и напишем скрипт!

Шаг 2. Работа с полем ввода

Работа с html-элементами сводится к нескольким пунктам: регистрации объектов и запуску действий, которые будет имитировать Selenium.

. # регистрируем кнопку "Поиск" и имитируем нажатие open_search = browser.find_element_by_class_name("header_search") open_search.click() # регистрируем текстовое поле и имитируем ввод строки "Git" search = browser.find_element_by_class_name("search-modal_input") search.send_keys("Git") 

Осталось запустить скрипт и проверить, как он отрабатывает:

Скрипт работает корректно — осталось вывести результат.

Шаг 3. Чтение ссылок и результат

Вне зависимости от того, какая у вас задача, если вы работаете с Requests и Selenium, Beautiful Soup станет серебряной пулей в обоих случаях. С помощью этой библиотеки мы извлечем полезные данные из полученной гипертекстовой разметки.

from bs4 import BeautifulSoup . # ставим на паузу, чтобы страница прогрузилась time.sleep(3) # загружаем страницу и извлекаем ссылки через атрибут rel soup = BeautifulSoup(browser.page_source, 'lxml') all_publications = \ soup.find_all('a', )[1:5] # форматируем результат for article in all_publications: print(article['href']) 

Готово — программа работает и выводит ссылки на статьи о Git. При клике по ссылкам открываются соответветствующие страницы в Академии Selectel.

Что такое парсинг Python и где его используют

Моё мнение про Python

Самые популярные библиотеки Python

Сергей Немчинский: Что выбрать в 2023 году: C# или Python?

Что нужно знать о чат-ботах на Python

Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

Парсинг (или разбор) в программировании — это анализ структуры данных с целью извлечения необходимой информации. В веб-разработке и автоматизации задач парсинг используется для извлечения данных из различных источников, таких как веб-страницы, файлы JSON или XML, базы данных и других форматов данных.

Рассмотрим, как происходит парсинг, где и для чего его применяют, и какие нюансы надо учитывать при его использовании.

Введение в парсинг

Представьте, что вы имеете веб-страницу или файл с данными, и вам нужно извлечь определенные части информации из них. Например, веб-страница может содержать заголовки новостей, ссылки, цены товаров или описания продуктов. С помощью парсинга вы можете написать код на Python, который сможет автоматически прочитать и проанализировать эти данные, извлекая только нужную информацию.

В процессе парсинга вы можете указать, какие именно элементы данных вас интересуют, используя различные методы и фильтры. Например, вам нужно извлечь все заголовки новостей или все ссылки из веб-страницы. После того, как данные будут извлечены, вы можете использовать их для анализа, сохранения в базу данных, создания отчетов или других действий.

Парсинг данных в Python очень полезен для автоматизации задач, извлечения информации и анализа больших объемов данных.

�� Развивайте свою IT-карьеру в FoxmindEd на курсе Python! ��

�� Почему мы уникальны?

100% Практики: Забудьте о скучных лекциях.

Опытные Менторы: профи с опытом работы более 2 лет в IT.

Тестовый Период 7 дней: Убедитесь, что наш курс для вас.

�� Скорость обучения зависит от вас — чем быстрее учитесь, тем меньше платите!

�� Варианты курсов:

�� Online Менторинг: $150/месяц.

�� Online Менторинг+: $300/месяц.

��‍�� Если у вас еще недостаточно знаний для успешного обучения на формате менторинга, то наш курс Python Start поможет вам изучить основы этого языка!

Для чего нужен парсинг на Python

Парсинг данных может быть использован для решения различных бизнес-задач в различных отраслях.

Мониторинг конкурентов

Парсинг отслеживает активности конкурентов: цены на продукты или услуги, изменения в их веб-страницах или выход новых продуктов. Это помогает бизнесу быть в курсе текущей ситуации на рынке и принимать соответствующие стратегические решения.

Анализ рынка и трендов

Парсинг собирает информацию о рынке: цены, продажи, отзывы и тенденции. Анализ этих данных помогает понять текущую ситуацию на рынке, идентифицировать новые возможности и принимать обоснованные решения.

Генерация лидов и поиск потенциальных клиентов

Парсинг автоматически собирает информацию о потенциальных клиентах, контактные данные или предпочтения. Это позволяет бизнесу создавать базы данных лидов и настраивать целевые маркетинговые кампании.

Мониторинг новостей и социальных медиа

Парсинг отслеживает новости, публикации в социальных сетях или обсуждения о бренде или продукте. Это помогает бизнесу быть в курсе общественного мнения, реагировать на негативные комментарии и принимать меры для поддержания репутации.

Для чего нужен парсинг на Python

Похожие материалы

IDE и редакторы кода для Python

Моё мнение про Python

Самые популярные библиотеки Python

Сергей Немчинский: Что выбрать в 2023 году: C# или Python?

Что нужно знать о чат-ботах на Python

Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу

Сергей Немчинский: Что пишут на Python? ПЛЮСЫ и МИНУСЫ Python

Почему Python так популярен для веб-парсинга?

Благодаря множеству мощных библиотек и простоте синтаксиса, Python стал одним из наиболее предпочтительных языков для парсинга веб-страниц.

Какие библиотеки Python рекомендуются для начинающих в веб-парсинге?

Для начинающих я рекомендую BeautifulSoup и requests. Они просты в использовании и подходят для большинства задач.

Что такое «Scrapy» и в чем его преимущества?

Scrapy — это мощный фреймворк для парсинга веб-страниц. Он предлагает расширенный функционал, например, для параллельной загрузки страниц или работы с крупными проектами.

Как я могу обходить ограничения сайтов и блокировки от ботов при парсинге?

Используйте вращение пользовательских агентов, задержки между запросами и, при необходимости, прокси-серверы. Но помните о юридической и этичной стороне вопроса.

Могут ли меня заблокировать на сайте за парсинг?

Да, некоторые сайты активно противостоят парсингу и могут временно или навсегда заблокировать ваш IP. Всегда учитывайте robots.txt сайта и избегайте агрессивного парсинга.

Как мне сохранить данные после парсинга?

Данные после парсинга можно сохранить в различных форматах: CSV, JSON

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *