Scraper как пользоваться

Инструкция к Web Scraper

Web Scraper – это расширение для браузера Chrome, устанавливается по этой ссылке.

UPD 18.09.2018: с недавнего времени доступно и для Firefox.

После установки оно появится в меню “Дополнительные инструменты” -> “Инструменты разработчика” -> закладка “Web Scraper” или по горячим клавишам Ctrl+Shift+I или F12. Описание сайта (парсера), в терминологии Web Scraper – sitemap – представляет собой простой текст в формате json.

Установка:

Скачать нужный вам парсер и разархивировать
Открыть файл *.webscraper любым текстовым просмотрщиком или редактором. Подойдёт блокнот или сам Chrome
Выделить и скопировать весь текст (Ctrl+A, Ctrl+C)
В Chrome открыть Web Scraper (F12), это можно сделать на любой закладке
Перейти Create new sitemap -> Import sitemap
Вставить текст в поле Sitemap JSON
Нажать внизу кнопку Import Sitemap. Если парсер с таким именем уже есть, то удалить его с главной вкладки Sitemaps или задать другое имя

webscraper_import

Запуск:

В Chrome открыть Web Scraper (F12), это можно сделать на любой закладке
На закладке Sitemaps выбрать (левый клик) нужный парсер
- Адрес страницы/страниц для парсинга задаются в меню Sitemap (имя_парсера) -> Edit metadata
Выгрузка результата:
- После окончания работы парсера или если результат уже есть от предыдущих запусков, в меню Sitemap (имя_парсера) выбрать Export data as CSV
- Нажать Download now! и сохранить файл
Особенностью работы Web Scraper является то, что если он не находит нужное поле на странице, то в результат будет записано значение «null». Учитывайте это при дальнейшей работе с данными. В Excel, например, это легко убрать через «Поиск и замена». Найти «null» -> Заменить на «пусто» -> Заменить все.

Поделиться ссылкой:
- Нажмите, чтобы поделиться на Twitter (Открывается в новом окне)
- Нажмите, чтобы открыть на Facebook (Открывается в новом окне)
Понравилось это:

Нравится Загрузка.

Похожее

Posted in Парсинг, Практика. Отмечено web scraper.
Уведомление: Результаты скачек с timeform.com — Bet Plan 4 U
Уведомление: Скачки. Карты забегов с timeform.com — Bet Plan 4 U

Привет!
Помогите с парсингом тенниса с софаскор.
У меня не получается правильно создать список ссылок на эвенты(((
Скрепер берет ссылки из списка a.cell.js-event-status-finished, но обращается к последней игре между этими игроками. Например игра между Antchandie H. — Bourcet T. со страницы sofascore.com/ru/tennis/2016-01-09, при парсинге бот переходит на страничку с игрой от 17.09.16 Нравится Нравится

Приветствую! Если я правильно понимаю, вы хотите спарсить части страницы, которые взаимосвязаны по дате. Такие задачи часто встречаются, но вот, что надо понимать: задача WebScraper — лишь собрать информацию со страницы. У него нет логики в поведении, он не выполняет никакой обработки забираемой инфы (разве что применить к строке регулярное выражение). Поэтому, если нужный блок не выделен отдельной разметкой страницы, то фокус не пройдёт. Такая вот обратная сторона простоты его философии. В этих случаях могу посоветовать забирать все блоки, а потом уже каким-то образом обрабатывать и фильтровать выгрузку. Если используется БД CouchDB, то можно возложить эту роль на неё, она умеет внутренние скрипты и сформирует выдачу как угодно. Наконец, WebScraper далеко не единственный парсер. Например, iMacros может зарядить сколь угодно сложную логику, но это опять программирование. Нравится Нравится

спасибо, я писал про другое)
решил проблему обращением к нужным ссылкам через Elementclick.
Ранее перечислял эти ссылки через link, и это работало не правильно
парсинг это новое для меня, поэтому терминологию всем понятную не знаю) Нравится Нравится

Привет!
Есть просьба. Не могли бы Вы написать парсер бет365 на теннис? Матчи только до-инплей, можно без парных встреч.
Данные для выгрузки: Дата начала игры, время, игрок 1, игрок 2, кэф на победу 1, кэф на победу 2.
Если возможно, еще как-то разделить мужчин/женщин. Нравится Нравится

Scraper как пользоваться

Какие инструменты
Скрапинг
для гуманитариев

Очередная чумовая инструкция
от Ирины Шамаевой
(в нашем переводе)

Инструменты для веб-скрапинга (будем называть его так, пожалуй — » выскабливание » звучит не айс) набирают популярность среди рекрутеров с нереальной скоростью. Скажем так, в багаже каждого сорсера они должны бы быть.

К примерам!

Зачем они нужны? Приведем пример. Предположим, перед вами страница вроде этой, с некоторым количеством необходимой информации >> ссылка (прости, Яндекс!). А может ведь быть в десятки раз больше — с адресами, телефонами, часами работы и имейлами.

Подобные списки можно копипастить «до посинения». Для работы не удобно — так какие есть варианты автоматизации?

Как пользоваться скраперами?

Возьмите скрапер по типу Instant Data Scraper и через несколько мгновений сможете получить выгруженную Таблицу со всей этой и нформацией.

Очевидно, что с такой базой работать куда удобнее. Можно искать, сортировать и фильтровать колонки, добавлять дополнительные данные, менять и комбинировать содержимое — все, что душа пожелает. Применение у инструмента огромное, взять хотя бы возможность скрапить списки спикеров с профильных конференций (не благодарите!).

Скажем, если у вас есть Linkedin Recruiter аккаунт, вы можете выгрузить файл, используя Talent Pipeline. Собранная информация скобинируется с инфо Linkedin ‘а , и вы сможете искать среди добытых LIR’ом данных. Так что amazing news! Берите демо-доступ на месяц в Linkedin Recruiter и создавайте себе листы кандидатов, сохраняя до лучших времен.

В то время как некоторые техники скрапинга требуют навыков кодирования, для подавляющего большинства ваших задач сильно запариваться не нужно. Инструменты вроде Phantombuster, Instant Data Scraper, Data Miner собирают информацию в один клик мышкой. Outwit Hub — штука немного более замороченная, но зато наверняка «знает» как извлечь контактные данные.

Скрапинг веб-сайтов на Python — пошаговое руководство

Научитесь парсить веб-страницы с помощью Python, чтобы быстро собирать данные с нескольких сайтов с экономией времени и усилий.

3 min read
Antonello Zanini

Узнайте, как выполнять веб-скрапинг с помощью Python, чтобы быстро собирать данные с различных сайтов, экономя время и силы.

Веб-скрапинг — извлечение данных с сайтов в интернете. В частности, парсер —инструмент, позволяющий осуществлять веб-скрапинг. Python является одним из самых простых языков программирования и содержит большое количество библиотек для веб-скрапинга. Это делает его идеальным вариантом для парсинга сайтов. Скрипт для веб-скрапинга на Python требует относительно небольшого количества кода!

В этом пошаговом руководстве вы узнаете, как создать простой парсер на языке Python. Это приложение будет обходить весь сайт, извлекать данные с каждой его страницы и экспортировать их в CSV-файл. Данное руководство поможет вам понять, какие библиотеки для сбора данных на языке Python являются лучшими, какие из них следует взять на вооружение и как именно их использовать. Следуйте этому пошаговому руководству и узнайте, как создать Python-скрипт для веб-скрапинга.

Требования

Чтобы создать парсер Python, вам необходимы:

Обратите внимание, что pip по умолчанию включен в состав Python версии 3.4 и выше. Поэтому устанавливать его вручную не требуется. Если на вашем компьютере нет Python, следуйте приведенному ниже руководству для вашей операционной системы

macOS

Раньше компьютеры Mac поставлялись с предустановленным Python 2.7, но теперь это уже не так, поскольку эта версия устарела.

Если вам нужна последняя версия Python, ее необходимо установить вручную. Для этого загрузите программу установки, дважды щелкните по ней, чтобы запустить, и следуйте указаниям мастера установки.

Windows

Загрузите программу установки Python и запустите ее. Во время работы мастера установки убедитесь, что отмечен флажок «Добавить python.exe в PATH», как показано ниже:

Таким образом, Windows будет автоматически распознавать команды python и pip в терминале. Напомним, что pip — менеджер пакетов для Python.

Linux

В большинстве дистрибутивов Linux Python уже предустановлен, однако речь может идти не о самой последней версии. Команда для установки или обновления Python в Linux зависит от менеджера пакетов. В дистрибутивах Linux на базе Debian выполните команду:
```
 sudo apt-get install python3
```
Независимо от используемой ОС, откройте терминал и убедитесь, что Python успешно установлен:
```
 python --version
```
В результате должно получиться что-то вроде этого:
```
 Python 3.11.0
```
Теперь все готово для создания вашего первого парсера Python. Но сначала вам нужна библиотека веб-скрапинга Python!

Лучшие библиотеки веб-скрапинга Python

Можно создать скрипт веб-парсера с нуля с помощью ванильного Python, но это не идеальное решение. В конце концов, Python известен своим обширным выбором пакетов и, в частности, есть масса библиотек для веб-скрапинга. Пришло время рассмотреть наиболее важные из них!

Requests

Библиотека Requests позволяет выполнять HTTP-запросы на языке Python. Она упрощает отправку HTTP-запросов, особенно по сравнению со стандартной библиотекой Python HTTP. Requests играет ключевую роль в проекте для веб-скрапинга на Python. Это связано с тем, что для сбора данных, содержащихся на странице, необходимо сначала получить их с помощью HTTP-запроса GET. Кроме того, возможно, придется выполнить и другие HTTP-запросы к серверу целевого сайта.

Установить Requests можно с помощью следующей команды pip:
```
pip install requests
```
Beautiful Soup

Python-библиотека Beautiful Soup упрощает сбор информации со страниц. В частности, Beautiful Soup работает с любым HTML- или XML-парсером и предоставляет все необходимое для итерации, поиска и модификации абстрактного синтаксического дерева. Обратите внимание, что Beautiful Soup можно использовать вместе с html.parser — парсером, входящим в стандартную библиотеку Python и позволяющим парсить текстовые HTM-файлы. В частности, Beautiful Soup помогает обходить DOM и извлекать из него нужные данные.

Установить Beautiful Soup с помощью программы pip можно следующим образом:
```
pip install beautifulsoup4
```
Selenium

Selenium — современная система автоматизированного тестирования с открытым исходным кодом, позволяющая выполнять операции на странице в браузере. Другими словами, с его помощью можно поручить браузеру выполнение определенных задач. Обратите внимание, что Selenium также можно использовать в качестве библиотеки для веб-скрапинга благодаря его возможностям «безголового» браузера. Если вы не знакомы с этим понятием, то речь идет о веб-браузере, работающем без графического интерфейса пользователя (GUI). Если Selenium настроен в безголовом режиме, он будет запускать управляемый браузер, образно говоря «закулисно».

Интернет-страницы, посещаемые в Selenium, отображаются в реальном браузере. Таким образом, Selenium поддерживает веб-парсинг страниц, которые используют JavaScript для рендеринга или получения данных. Selenium предоставляет все необходимое для создания парсера, не требуя использования других библиотек. Установить его можно с помощью следующей команды pip:
```
pip install selenium
```
Создание парсера на Python

Теперь давайте узнаем, как создать веб-парсер на языке Python. Вот как выглядит целевой сайт:

Это сайт Quotes to Scrape — «песочница» для веб-скрапинга, содержащая постраничный список цитат.

Цель этого урока — научиться извлекать из него данные: текст, автора и список тегов для каждой цитаты. Затем полученная информация будет преобразована в CSV-формат.

Как видите, Quotes to Scrape — это не что иное, как песочница для парсинга веб-страниц. Сайт содержит разбитый на страницы список цитат. Парсер Python, который вы собираетесь создать, извлечет все цитаты на каждой странице, и предоставит их в виде данных CSV.

Шаг 1: Выбор правильных библиотек для веб-скрапинга на языке Python

Прежде всего, необходимо понять, какие библиотеки для веб-скрапинга на языке Python лучше всего подходят для достижения поставленной цели. Для этого посетите целевой сайт в браузере. Щелкните правой кнопкой мыши по странице и выберите «Просмотреть код». Откроется окно браузера DevTools. Перейдите на вкладку «Сеть» и перезагрузите страницу.

Как вы заметили, целевой сайт не выполняет никаких Fetch/XHR-запросов.

Это означает, что Quotes to Scrape не использует JavaScript для динамического извлечения данных. Другими словами, страницы, возвращаемые сервером, уже содержат интересующие данные. Именно так происходит на сайтах со статическим контентом.

Поскольку целевой сайт не использует JavaScript для вывода страницы или получения данных, Selenium для его сканирования не нужен. Вы можете использовать его, но это не обязательно. Причина в том, что Selenium открывает страницы в браузере. Поскольку это требует времени и ресурсов, Selenium снижает производительность. Этого можно избежать, используя Beautiful Soup вместе с Requests.

Теперь, когда вы поняли, какие библиотеки для веб-скрапинга на Python следует использовать, узнайте, как создать простой парсер с помощью Beautiful Soup!

Шаг 2: Инициализация проекта Python

Прежде чем написать первую строку кода, необходимо настроить проект для веб-скрапинга на языке Python. Технически для этого достаточно одного файла .py. Однако использование продвинутой IDE (Integrated Development Environment) облегчит вам работу c кодом. Здесь мы рассмотрим настройку Python-проекта в PyCharm, но подойдет и любая другая IDE для Python.

Откройте PyCharm и выберите «File > New Project… ». Во всплывающем окне «Новый проект» выберите «Чистый Python» и создайте новый проект.

Например, вы можете назвать свой проект python-web-scraper. Нажмите кнопку «Создать», и вы получите доступ к своему пустому Python-проекту. По умолчанию PyCharm инициализирует файл main.py. Для наглядности переименуйте его в scraper.py. Вот как теперь будет выглядеть ваш проект:

PyCharm автоматически инициализирует Python-файл со стандартным кодом. Удалите его, чтобы начать писать код с нуля.

Далее необходимо установить зависимости проекта. Установить Requests и Beautiful Soup можно, выполнив в терминале следующую команду:
```
pip install requests beautifulsoup4
```
Это приведет к одновременной установке двух библиотек. Дождитесь завершения процесса установки. Теперь вы готовы использовать Beautiful Soup и Requests для создания веб-краулера и парсера на Python. Убедитесь в импорте двух библиотек, добавив следующие строки в верхнюю часть файла сценария scraper.py:
```
import requests from bs4 import BeautifulSoup
```
PyCharm подсветит эти две строки серым цветом, потому что библиотеки не используются в коде. Если он подчеркнет их красным цветом, значит, что-то пошло не так в процессе установки. В этом случае попробуйте установить их снова.

Теперь вы готовы приступить к написанию логики веб-скрапинга на языке Python.

Шаг 2: Подключение к целевому URL

Первое, что необходимо сделать в веб-парсере — подключиться к целевому сайту. Для этого необходимо получить полный URL-адрес страницы из браузера. Обязательно скопируйте также секцию http:// или https:// HTTP-протокола. В данном случае это полный URL целевого сайта:
```
https://quotes.toscrape.com
```
Теперь вы можете использовать запросы для загрузки страницы с помощью следующей строки кода:
```
page = requests.get('https://quotes.toscrape.com')
```
Эта строка просто присваивает результат работы метода request.get() переменной page. Закулисно request.get() выполняет GET-запрос с использованием URL, переданного в качестве параметра. Затем он возвращает объект Response, содержащий ответ сервера на HTTP-запрос.

Если HTTP-запрос выполнен успешно, page.status_code будет содержать статус 200. Код ответа HTTP 200 OK означает, что HTTP-запрос был выполнен успешно. Статус HTTP 4xx или 5xx означает ошибку. Она может произойти по целому ряду причин, но следует помнить, что большинство сайтов блокируют запросы, не содержащие корректного User-Agent. Этот специальный заголовок представляет собой строку, характеризующую версию приложения и операционной системы, с которой поступил запрос. Подробнее о User-Agent для веб-скрапинга.

Задать допустимый заголовок User-Agent в запросах можно следующим образом:
```
 headers = < 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36' >page = requests.get('https://quotes.toscrape.com', headers=headers
```
Requests теперь будет выполнять HTTP-запрос с заголовками, переданными в качестве параметра.

На что следует обратить внимание, так это на свойство page.text . В нем будет содержаться HTML-документ, возвращенный сервером в строковом формате. Передайте свойство text в программу Beautiful Soup, чтобы извлечь данные со страницы. Давайте узнаем, как это сделать.

На что следует обратить внимание, так это на свойство page.text. В нем будет содержаться HTML-документ, возвращенный сервером в строковом формате. Передайте свойство text в программу Beautiful Soup для парсинга страницы. Как это сделать, узнаем на следующем шаге!

Шаг 3: Парсинг содержимого HTML-документа

Чтобы выполнить парсинг HTML-документа, возвращенного сервером после GET-запроса, передайте конструктору BeautifulSoup() файл page.text:
```
soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser')
```
Второй параметр задает парсер, который будет использовать Beautiful Soup.

Теперь переменная soup содержит объект BeautifulSoup. Это древовидная структура, созданная в результате разбора HTML-документа, содержащегося в page.text, с помощью встроенного в Python парсера html.parser.

Теперь вы можете использовать его для выбора нужного HTML-элемента на странице. Смотрите, как!

Шаг 4: Выделение HTML-элементов с помощью Beautiful Soup

Beautiful Soup предлагает несколько подходов к выбору элементов в DOM. Отправными точками являются:
- find(): Возвращает первый HTML-элемент, соответствующий введенному селектору, если таковой вообще имеется.
- find_all(): Возвращает список HTML-элементов, удовлетворяющих условию селектора, переданному в качестве параметра.
В зависимости от параметров, передаваемых этим двум методам, они будут искать элементы на странице по-разному. В частности, можно выбрать элементы HTML:
```
 # get all elements # on the page h1_elements = soup.find_all('h1') 
```
```
 # get the element with main_title_element = soup.find(id='main-title')
```
```
 # find the footer element # based on the text it contains footer_element = soup.find(text=)
```
```
 # find the email input element # through its "name" attribute email_element = soup.find(attrs=)
```
```
 # find all the centered elements # on the page centered_element = soup.find_all(class_='text-center') 
```
Объединение этих методов позволяет извлекать данные из любого HTML-элемента на странице. Обратите внимание на приведенный ниже пример:
```
 # get all "li" elements # in the ".navbar" element soup.find(class_='navbar').find_all('li')
```
Чтобы упростить работу, в Beautiful Soup можно также использовать метод select(). Он позволяет применять CSS-селектор напрямую:
```
 # get all "li" elements # in the ".navbar" element soup.select('.navbar > li')
```
Обратите внимание, что на момент написания статьи селекторы XPath не поддерживаются.

Важно усвоить, что для извлечения данных с интернет-страницы необходимо сначала определить интересующие вас HTML-элементы. В частности, важно определить стратегию выбора тех, которые содержат требующие извлечения данные.

Для этого можно воспользоваться предлагаемыми браузером инструментами для разработчиков. В браузере Chrome щелкните правой кнопкой мыши на интересующем вас HTML-элементе и выберите опцию «Просмотреть код». В данном случае это нужно сделать на элементе цитаты.
1. Текст цитаты в HTML-элементе
2. Автор цитаты в HTML-элементе
3. Список тегов в элементе , каждый из которых содержится в HTML-элементе .
В частности, вы можете извлечь эти данные, используя следующие селекторы CSS в .quote:

Шаг 5: Извлечение данных из элементов

Во-первых, необходима структура данных, в которой будет храниться полученная благодаря парсингу информация. Для этого инициализируем переменную массива.
```
quotes = []
```
Затем с помощью Soup извлекаем из DOM элементы цитаты, применив определенный ранее CSS-селектор .quote:
```
quote_elements = soup.find_all('div', class_='quote')
```
Метод find_all() вернет список всех HTML-элементов

, идентифицированных классом quote. Итерация по списку цитат для получения данных о них приведена ниже:
```
 for quote_element in quote_elements: # extract the text of the quote text = quote_element.find('span', class_='text').text # extract the author of the quote author = quote_element.find('small', class_='author').text # extract the tag HTML elements related to the quote tag_elements = quote_element.select('.tags .tag') # store the list of tag strings in a list tags = [] for tag_element in tag_elements: tags.append(tag_element.text)
```
Метод Beautiful Soup find() получит единственный интересующий элемент HTML. Поскольку строк тегов, которые связанны с цитатой, несколько, их следует хранить в списке.

Затем можно преобразовать полученные данные в словарь и добавить его в список цитат следующим образом:
```
 quotes.append( < 'text': text, 'author': author, 'tags': ', '.join(tags) # merge the tags into a "A, B, . Z" string >)
```
Хранение данных в структурированном словаре облегчает доступ к ним и их понимание.

Отлично! Вы только что увидели, как извлечь все данные с одной страницы! Однако не забывайте, что у целевого сайта их гораздо больше. Пришло время научиться обходить весь сайт!

Шаг 6: Реализация логики поиска данных

Переходя по ссылке, содержащейся в этом HTML-элементе, можно легко перемещаться по всему сайту. Итак, начните с главной страницы и посмотрите, как перейти на каждую страницу, из которых состоит целевой сайт. Для этого достаточно найти HTML-элемент .next и извлечь из него относительную ссылку на следующую страницу.

Реализовать логику по обходу всего сайта можно следующим образом:
```
# the URL of the home page of the target website base_url = 'https://quotes.toscrape.com' # retrieve the page and initializing soup. # get the "Next →" HTML element next_li_element = soup.find('li', class_='next') # if there is a next page to scrape while next_li_element is not None: next_page_relative_url = next_li_element.find('a', href=True)['href'] # get the new page page = requests.get(base_url + next_page_relative_url, headers=headers) # parse the new page soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser') # scraping logic. # look for the "Next →" HTML element in the new page next_li_element = soup.find('li', class_='next')
```
Цикл where выполняет итерацию по каждой странице до тех пор, пока не окажется на последней странице. Он извлекает относительный URL следующей страницы и использует его для создания полноценного URL-адреса для дальнейшего парсинга. Новая страница загружается, выполняется ее веб-скрапинг и та же логика повторяется снова.

Теперь вы знаете, как парсить многостраничный сайт. Осталось научиться преобразовывать извлеченные данные в более удобный формат, например CSV.

Шаг 7: Извлечение полученных данных в CSV-файл

Рассмотрим, как экспортировать список словарей, содержащих извлеченные данные, в CSV-файл. Для этого понадобится следующий код:
```
import csv # scraping logic. # reading the "quotes.csv" file and creating it # if not present csv_file = open('quotes.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') # initializing the writer object to insert data # in the CSV file writer = csv.writer(csv_file) # writing the header of the CSV file writer.writerow(['Text', 'Author', 'Tags']) # writing each row of the CSV for quote in quotes: writer.writerow(quote.values()) # terminating the operation and releasing the resources csv_file.close()
```
Этот фрагмент записывает данные о цитатах, содержащиеся в списке словарей, в файл quotes.csv . Обратите внимание, что csv является частью стандартной библиотеки Python. Поэтому его можно импортировать и использовать без установки каких-либо дополнительных зависимостей.

По сути, необходимо просто создать CSV-файл с помощью функции open(). Затем заполнить его функцией writerow() из объекта Writer библиотеки csv. В результате каждый словарь цитат будет записан в виде строки в CSV-формате.

Вы перешли от необработанных данных, содержащихся на сайте, к полуструктурированным данным, хранящимся в CSV-файле. Процесс извлечения данных завершен, и теперь вы можете взглянуть на свой полноценный Python-парсер.

Шаг 8: Собираем все вместе

Вот как выглядит готовый скрипт на Python для сбора данных:
```
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv def scrape_page(soup, quotes): # retrieving all the quote HTML element on the page quote_elements = soup.find_all('div', class_='quote') # iterating over the list of quote elements # to extract the data of interest and store it # in quotes for quote_element in quote_elements: # extracting the text of the quote text = quote_element.find('span', class_='text').text # extracting the author of the quote author = quote_element.find('small', class_='author').text # extracting the tag HTML elements related to the quote tag_elements = quote_element.find('div', class_='tags').find_all('a', class_='tag') # storing the list of tag strings in a list tags = [] for tag_element in tag_elements: tags.append(tag_element.text) # appending a dictionary containing the quote data # in a new format in the quote list quotes.append( < 'text': text, 'author': author, 'tags': ', '.join(tags) # merging the tags into a "A, B, . Z" string >) # the url of the home page of the target website base_url = 'https://quotes.toscrape.com' # defining the User-Agent header to use in the GET request below headers = < 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36' ># retrieving the target web page page = requests.get(base_url, headers=headers) # parsing the target web page with Beautiful Soup soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser') # initializing the variable that will contain # the list of all quote data quotes = [] # scraping the home page scrape_page(soup, quotes) # getting the "Next →" HTML element next_li_element = soup.find('li', class_='next') # if there is a next page to scrape while next_li_element is not None: next_page_relative_url = next_li_element.find('a', href=True)['href'] # getting the new page page = requests.get(base_url + next_page_relative_url, headers=headers) # parsing the new page soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser') # scraping the new page scrape_page(soup, quotes) # looking for the "Next →" HTML element in the new page next_li_element = soup.find('li', class_='next') # reading the "quotes.csv" file and creating it # if not present csv_file = open('quotes.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') # initializing the writer object to insert data # in the CSV file writer = csv.writer(csv_file) # writing the header of the CSV file writer.writerow(['Text', 'Author', 'Tags']) # writing each row of the CSV for quote in quotes: writer.writerow(quote.values()) # terminating the operation and releasing the resources csv_file.close()
```
Как здесь показано, веб-парсер можно создать менее чем за 100 строк кода. Этот скрипт Python способен обойти весь сайт, автоматически извлечь его данные и экспортировать их в CSV-файл.

Поздравляем! Вы только что узнали, как создать веб-парсер на Python с помощью Requests и Beautiful Soup!

Шаг 9: Запуск скрипта для веб-скрапинга на языке Python

Если вы являетесь пользователем PyCharm, запустите скрипт, нажав кнопку ниже:

Или запустите следующую команду Python в терминале внутри каталога проекта:
```
python scraper.py
```
Дождитесь окончания процесса, и вы получите доступ к файлу quotes.csv. Откройте его. Он должен содержать следующие данные:

Теперь у вас есть все 100 цитат, содержащихся на целевом сайте, в одном файле и в удобном для чтения формате!

Вывод

Из этого руководства вы узнали, как выполнять веб-скрапинг с помощью Python, что в этом случае необходимо для начала работы и какие библиотеки Python для парсинга являются лучшими. Затем на реальном примере мы показали, как использовать Beautiful Soup и Requests для создания приложения для веб-скрапинга. Как вы могли убедиться, для создания скрипта для парсинга на языке Python нужно не так уж и много кода.

Однако веб-скрапинг сопряжен с целым рядом проблем. В частности, все большую популярность приобретают технологии защиты от ботов и парсинга. Именно поэтому вам необходим современный инструмент для веб-скрапинга, который предлагает компания Bright Data.

Чтобы избежать проблем с блокировками, мы также рекомендуем выбрать прокси с учетом ваших потребностей из большого ассортимента прокси-сервисов Bright Data.

FAQ

Является ли Python подходящим языком для веб-скрапинга? Python не только отлично подходит для веб-скрапинга, но и считается одним из лучших для этого языков. Это объясняется его удобочитаемостью и относительной простотой. Кроме того, он имеет одно из самых больших сообществ в мире IT и предлагает широкий выбор библиотек и инструментов, предназначенных для парсинга. Является ли веб-скрапинг и краулинг частью науки о данных? Да, веб-скрапинг и краулинг являются частью большой области науки о данных. Скрапинг/кроулинг служит основой для всех других побочных продуктов, которые могут быть получены из структурированных и неструктурированных данных. К ним относятся аналитика, алгоритмические модели/результаты, инсайты и «применимые знания». Как с помощью Python получить с сайта конкретные данные? Веб-скрапинг данных с сайта с помощью Python подразумевает изучение страницы целевого URL, определение данных, которые необходимо извлечь, написание и выполнение кода извлечения данных, а также сохранение полученной информации в нужном формате. Как создать веб-парсер на Python? Первым шагом в создании веб-парсера с помощью Python является использование строковых методов для анализа сайта, затем сбор данных с него с использованием HTML-парсера и, наконец, взаимодействие с необходимыми формами и компонентами интернет-ресурса.

Бесплатный парсер сайтов Web Scraper: установка и настройка

Привет друзья! В этой статье я расскажу вам про бесплатный парсер сайтов «Web Scraper». Так же я покажу, как им пользоваться, то есть как его установить, настроить и затем экспортировать получаемые данные в exel .

Браузерное расширение «Web Scraper» это абсолютно бесплатный парсер сайтов. Он представляет собой простой в использовании инструмент извлечения данных с любых веб-сайтов, в том числе с множественным уровнем навигации. Он работает с категориями и подкатегориями, меню и субменю, пагинацией, страницами продуктов. Расширение использует модульную структуру, состоящую из селекторов, таких как: text, link, image, table, html, pagination, element и т.д, которые показывают парсеру, по каким элементам страниц ему перемещаться и какие данные ему извлекать. Принцип его работы – это «наведи и кликни». Чтобы начать парсинг сайтов, вам не нужен опыт в программировании, достаточно понять, как происходит настройка расширения web scraping, чему мы и уделим внимание в этом руководстве.

Установка браузерного расширения — парсера Web Scraper

Вам не нужно скачивать какие-либо файлы на компьютер, а просто зайдите в магазин расширений в браузере google chrome, установите и активируйте данное расширение. Вот ссылка https://chrome.google.com/webstore/detail/web-scraper-free-web-scra/jnhgnonknehpejjnehehllkliplmbmhn. Также такое расширение есть и для браузера файерфокс.

После установки, вы увидите его значок, в левом верхнем углу. Активируйте его. Чтобы приступить к настройке парсера нажмите на кнопку F12 и откроется web developer tools. Здесь на последней вкладке вы увидите его название «Web Scraper».

Настройка бесплатного парсера сайтов Web Scraper

Создание карты сайта

Самое первое, что нужно сделать, это создать карту сайта. Для этого скопируйте url, который вы хотите парсить и вставьте в поле «Start Url». Это будет начальный url с которого начнется парсинг. Также не забудьте назвать карту сайта, записав ее имя в поле «Sitemap name». Для примера, я возьму ссылку с сайта супермаркета comfy, со страницы категории Конвектор, с типом установки напольный. И если я хочу парсить, не одну страницу, а несколько, то нужно выяснить какая по счету будет страница последней. Для этого смотрим на пагинацию внизу страницы. В этой категории всего 3 страницы, столько же, сколько и кнопок пагинации. Копируем ссылку https://comfy.ua/heater/tip_obogrevatel__konvektor__tip_ustanov_obogrev__napolnyj/?p=3

И переделываем ее так, чтобы парсер прошелся по всем трем страницам. Если нам нужно получить данные только с одной страницы, то переделывать ничего не нужно.
https://comfy.ua/heater/tip_obogrevatel__konvektor__tip_ustanov_obogrev__napolnyj/?p=[0-3]
Сначала он пройдет по ссылкам всех продуктов на первой странице, затем, второй и потом третьей.

Теперь карта сайта готова, и можно перейти к настройке селекторов.

Настройка селекторов

Селектор «Link»

Селектор типа Link используется для выбора ссылок и навигации по сайту. Данный тип селектора выбирается в поле Type. Поскольку нам нужно чтобы парсер заходил на каждый продукт показанный на странице категории, следует настроить переход на страницу продукта по ссылке на него. Активируем множественный выбор multiple и с помощью кнопки Select выделяем все нужные ссылки на странице. Каждый селектор должен иметь свой уникальный идентификатор. Селектору Link я назначил идентификатор, назвав его product-link.

Таким образом, все выбранные ссылки попадут в карту сайта. Далее переходим внутрь селектора product-link (чтобы соблюсти вложенность селекторов) и также заходим на саму страницу продукта. Здесь нам нужно собрать такие поля: название продукта, цена, характеристики и ссылки на фотографии.

Селектор «Text»

Из самого его названия видно, что он собирает данные типа Text. Селектор текста извлечет простой текст из выбранного элемента и из всех его дочерних элементов. Весь HTML будет удален, и будет возвращен только текст. Теги
новой строки будут заменены символами новой строки.

В данном случае получим название продукта. Его id будет product-name. Таким же способом создадим текстовый селектор, чтобы получить цену продукта. Сделаем селектор типа text с id product-price.

Селектор «Table»

Если вы хотите получить данные с таблицы, например характеристики товара (это не одна строка), то вам нужен селектор типа Table. Настройки этого селектора включают три настраиваемые селектора, это html теги table, thead, tr. Table это открывающий тег таблицы, ее обертка, thead предназначен для группировки содержимого верхнего колонтитула, а tr это строка таблицы.

С помощью кнопки «Select» выберите нужные элементы таблицы. Чтобы понять правильные ли данные парсер нашел, кликните по кнопке «Element preview». В противном случае, вы можете попытаться вручную вставить в строки нужные селекторы. Поскольку это характеристики товара, я назвал идентификатор product-specifications.

Селектор «Image»

Селектор изображений может извлекать src атрибут (URL) картинок. Если нужно выбрать все картинки с одинаковым селектором, то активируйте чекбокс multiple. Выберите главное изображение товара кнопкой «Select», а с помощью кнопки «Data preview» убедитесь, что вы получаете ссылку на нужное изображение. В противном случае, отредактируйте его вручную, прописав нужное значение.

Таким образом, на странице продукта мы создали 4 селектора для сбора нужной нам информации. Чтобы провести инспекцию карты сайта перед его парсингом нужно посмотреть на панель «Selector Graph». Здесь мы увидим дерево селекторов и если все сделано правильно, то можно начать парсинг.

Начало парсинга

Чтобы бесплатный парсер сайтов начал собирать данные с веб-страницы нужно нажать на кнопку «Scrape». В процессе парсинга, вы можете нажать на кнопку «Refresh», чтобы убедиться, что мы получаем нудные данные правильно. Чтобы экспортировать данные в exel или csv формат жмите на кнопку «Export Data».

Заключение

Друзья, в этой статье я показал только лишь малую часть того, что может делать бесплатный парсер сайтов Web Scraper. У этого браузерного расширения есть премиум сервис Web Scraper Cloud. Он предоставляет функции автоматизации, планировщик заданий, API и другие возможности, с которыми вы можете ознакомиться на странице его документации. Если вам что-то непонятно, вы можете посмотреть небольшой видео туториал на youtube канале разработчиков данного инструмента.

Оставляйте свои комментарии, задавайте вопросы и поделитесь этим материалом в соцсетях, может кому пригодится :-). Пока!
Похожие публикации: