Modernes Webkratzer mit wunderschöner Suppe und Selen
Web -Scraping: Effizientes Extrahieren von Daten aus Webseiten
In diesem Tutorial wird erläutert, wie Webseiteninhalte gerendert werden und wie man es mit Python, Anfragen, wunderschönen Suppen und Selen kratzt. Wir konzentrieren uns auf das Kratzen dynamischer Inhalte, insbesondere Kommentare.
Wann ist Web -Scraping erforderlich?
Web -Scraping ruft automatisch Informationen aus Webseiten ab, oft für die menschliche Interaktion. Es ist ein letzter Ausweg, wenn APIs nicht verfügbar sind. Betrachten Sie diese Nachteile:
- Fragilität: Webseiten ändern sich häufig, brechen Schaber.
- Einschränkungen: Viele Websites verbieten das Scraping.
- Leistung: Umfang großes Datenvolumina kann langsam und teuer sein.
moderne Webseiten verstehen
untersuchen wir die Struktur typischer Webanwendungen. Wir werden den Artikel "Einführung in den Vagranten" als Beispiel verwenden. Um Inhalte zu kratzen, müssen wir zunächst die relevanten HTML -Elemente suchen.
Seitenquelle ansehen
Browser ermöglichen das Anzeigen der HTML -Quelle. Die Quelle "Einführung in die Vagrant" zeigt einen bedeutenden Teil des Minimified JavaScript, der nicht mit dem Artikelinhalt selbst zu tun hat. Ein kleiner Auszug ist unten gezeigt:
Hier ist ein Beispiel des tatsächlichen HTML:
statisches und dynamisches Schaber
statisches Scraping Ignoriert JavaScript und holt das RAW-serverseitige HTML ab. Dies funktioniert, wenn sich der Zielinhalt direkt in der Quelle befindet. Für Inhalte, die von JavaScript (dynamischer Inhalt) generiert werden, schlägt diese Methode jedoch fehl. dynamisches Schaber verwendet Tools wie Selen, um mit der Seite als Browser zu interagieren, das JavaScript zu rendern und den dynamischen Inhalt verfügbar zu machen.
kratzende dynamische Kommentare mit Selen
abkratzenkratzen wir Kommentare von einer Website ab (Beispiel: Codecanyon -Kommentare). Wir werden Selen verwenden, um zu den Kommentaren zu navigieren URL:
from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://codecanyon.net/item/whatshelp-whatsapp-help-and-support-plugin-for-javascript/42202303/comments')
Das Auffinden des Kommentarelements erfordert die Überprüfung der Seite (klicken Sie mit der rechten Maustaste, "inspizieren"). Seleniums WebDriverWait
hilft mit asynchronem Laden:
from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC driver = webdriver.Chrome() url = 'http://www.c2.com/loading-page' driver.get(url) element = WebDriverWait(driver, 5).until( EC.presence_of_element_located((By.ID, "loaded_element")) )
Schlussfolgerung
Web -Scraping ist wertvoll, wenn die erforderlichen Daten nicht ohne weiteres über APIs verfügbar sind. Während sich mit modernen Webanwendungen herausfordert, vereinfachen Tools wie Anfragen, schöne Suppen und Selen den Prozess.
Dieses Tutorial enthält Beiträge von Esther Vaati, einem Softwareentwickler und Autor für Envato -Tuts.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonModernes Webkratzer mit wunderschöner Suppe und Selen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
