Python es un lenguaje de programación popular de propósito general para crear aplicaciones de escritorio, juegos y aplicaciones móviles. También es la opción principal para muchos ingenieros y científicos de datos por su capacidad de secuencias de comandos y su amplia colección de bibliotecas, herramientas y marcos de código abierto.
En resumen, es un lenguaje de programación inmensamente poderoso que sobresale en muchos dominios, incluido el web scraping. Con Python, puedes automatizar sin esfuerzo el proceso de extracción de datos de sitios web. En este borrador, profundizaremos en Python para el web scraping.
¿Por qué utilizar Python para el web scraping?
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Python es un lenguaje popular para web scraping debido a su simplicidad, flexibilidad y disponibilidad de bibliotecas. Python tiene varias bibliotecas que son útiles para el web scraping, incluidas Beautiful Soup, Scrapy y Requests.
Configurando su entorno
Antes de comenzar a web scraping con Python, debe configurar su entorno. Necesita instalar Python y las bibliotecas necesarias. Puede instalar Python desde el sitio web oficial y luego instalar las bibliotecas usando pip.
Web scraping básico con Python (Biblioteca de solicitudes)
Para extraer datos de un sitio web usando Python, debe enviar una solicitud al servidor del sitio web y luego analizar el contenido HTML de la respuesta. Puede usar la biblioteca de Solicitudes para enviar una solicitud y luego usar Beautiful Soup para analizar el contenido HTML.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url="<https://example.com>"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
El código anterior envía una solicitud GET al sitio web en la URL especificada y luego analiza el contenido HTML usando Beautiful Soup.
Bibliotecas de desguace web de Python
En esta publicación le ofrecemos las mejores bibliotecas de desguace web de Python de código abierto.
1- rasposo
Scrapy es un marco de web scraping potente y flexible escrito en Python. Se utiliza para extraer datos de sitios web y procesarlos automáticamente. Scrapy proporciona una forma integrada de manejar solicitudes y respuestas, analizar páginas HTML y XML y almacenar los datos extraídos en varios formatos, como CSV, JSON o XML.
Para comenzar a usar Scrapy, primero debes instalarlo. Scrapy se puede instalar usando pip, un administrador de paquetes para Python. Abra la terminal y escriba el siguiente comando para instalar Scrapy:
pip install scrapy
Una vez que se completa la instalación, puede crear un nuevo proyecto Scrapy usando el siguiente comando:
scrapy startproject {project_name}
Esto creará un nuevo directorio con el nombre de su proyecto y la siguiente estructura:
Web scraping avanzado con Python (Scrapy)
Puede realizar tareas avanzadas de web scraping con Python usando Scrapy. Scrapy es una biblioteca de Python que se utiliza para el rastreo y el raspado web. Proporciona un marco para crear arañas web que pueden extraer datos de sitios web.
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name="example"
start_urls = ['<https://example.com>']
def parse(self, response):
# Extract data from the response
pass
El código anterior define una araña Scrapy que comienza en la URL especificada y luego extrae datos de la respuesta utilizando el parse método.
2- Autorascador
Si está buscando una alternativa a Scrapy, es posible que desee consultar raspador automático, una biblioteca de Python para web scraping que le permite extraer fácilmente datos estructurados de sitios web utilizando una API sencilla e intuitiva. AutoScraper utiliza algoritmos de aprendizaje automático para determinar automáticamente la mejor manera de extraer datos de un sitio web y puede manejar sitios web complejos con contenido dinámico. Puedes instalar AutoScraper usando pip:
pip install autoscraper
Una vez que haya instalado AutoScraper, puede crear un nuevo raspador definiendo la URL del sitio web que desea raspar y la estructura de los datos que desea extraer. Por ejemplo, el siguiente código crea un raspador para extraer el título y la URL de todos los artículos en la portada del New York Times:
from autoscraper import AutoScraper
url="<https://www.nytimes.com/>"
wanted_list = ['<title>', '<a href>']
scraper = AutoScraper()
result = scraper.build(url, wanted_list)
print(result)
Esto generará una lista de diccionarios, donde cada diccionario contiene el título y la URL de un artículo en la portada del New York Times.
AutoScraper es una excelente opción para tareas simples de web scraping que no requieren toda la potencia y flexibilidad de Scrapy. Sin embargo, para tareas más complejas o para extraer grandes volúmenes de datos, Scrapy puede ser una mejor opción debido a su rendimiento y escalabilidad.
3- Sopa Hermosa
Beautiful Soup es una biblioteca de Python que se utiliza con fines de raspado web para extraer datos de archivos HTML y XML. Crea un árbol de análisis para analizar documentos HTML y XML. Beautiful Soup convierte automáticamente los documentos entrantes a Unicode y los documentos salientes a UTF-8. Puedes instalar Beautiful Soup usando pip:
pip install beautifulsoup4
Una vez que haya instalado Beautiful Soup, podrá comenzar a usarlo para extraer datos de páginas web. Por ejemplo, el siguiente código extrae el título y la URL de todas las páginas de un sitio web:
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url="<http://www.example.com>"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for link in soup.find_all('a'):
print(link.get('href'), link.string)
Esto imprimirá el título y la URL de todas las páginas del sitio web. http://www.example.com.
Beautiful Soup es una excelente opción para tareas simples de web scraping que no requieren toda la potencia y flexibilidad de Scrapy. Sin embargo, para tareas más complejas o para extraer grandes volúmenes de datos, Scrapy puede ser una mejor opción debido a su rendimiento y escalabilidad.
4- lxml
lxml es una biblioteca de Python que proporciona una forma rápida y eficaz de analizar documentos XML y HTML. Está construido sobre las bibliotecas libxml2 y libxslt y proporciona una API Pythonic para trabajar con datos XML y HTML.
Para comenzar a usar lxml, primero debe instalarlo. Puedes instalar lxml usando pip:
pip install lxml
Una vez que haya instalado lxml, puede comenzar a usarlo para analizar documentos XML y HTML. Por ejemplo, el siguiente código extrae el título y la URL de todas las páginas de un sitio web:
from lxml import html
import requests
url="<http://www.example.com>"
response = requests.get(url)
tree = html.fromstring(response.content)
for link in tree.xpath('//a'):
print(link.get('href'), link.text)
Esto imprimirá el título y la URL de todas las páginas del sitio web. http://www.example.com.
lxml es una excelente opción para analizar documentos XML y HTML que tienen estructuras complejas o que requieren un estricto cumplimiento de los estándares XML y HTML. Sin embargo, para tareas de web scraping que requieren funciones más avanzadas, como manejo de formularios, cookies y sesiones, o para scraping de grandes volúmenes de datos, Scrapy puede ser una mejor opción debido a su rendimiento y escalabilidad.
5- GDOM
GDOM es la próxima generación de análisis web, impulsado por GraphQL sintaxis y la Marco de grafeno.
Uso
Puedes hacerlo gdom --test para iniciar un servidor de prueba para consultas de prueba o
pip install gdom
gdom QUERY_FILE
Este comando escribirá en la salida estándar (u otra salida si se especifica mediante --output) el JSON resultante.
Su QUERY_FILE podría verse similar a esto:
{ page(url:"http://news.ycombinator.com") { items: query(selector:"tr.athing") { rank: text(selector:"td span.rank") title: text(selector:"td.title a") sitebit: text(selector:"span.comhead a") url: attr(selector:"td.title a", name:"href") attrs: next { score: text(selector:"span.score") user: text(selector:"a:eq(0)") comments: text(selector:"a:eq(2)") } } } }
6- Biblioteca de solicitudes de Python
Python Requests es una biblioteca popular para realizar solicitudes HTTP en Python. Proporciona una API sencilla e intuitiva para realizar solicitudes, gestionar respuestas y trabajar con cookies y encabezados HTTP.
Para comenzar a usar Python Requests, primero debe instalarlo. Puede instalar Solicitudes usando pip:
pip install requests
Una vez que haya instalado Solicitudes, puede comenzar a usarlo para realizar solicitudes HTTP. Por ejemplo, el siguiente código realiza una solicitud GET a la URL http://www.example.com e imprime el contenido de la respuesta:
import requests
url="<http://www.example.com>"
response = requests.get(url)
print(response.content)
Esto imprimirá el contenido de la respuesta, que es el código HTML de la página. http://www.example.com.
Python Requests es una excelente opción para realizar solicitudes HTTP simples y manejar respuestas. Sin embargo, para tareas más complejas, como manejar formularios, cookies y sesiones, o para extraer datos de sitios web, Scrapy puede ser una mejor opción debido a su rendimiento y escalabilidad.
7- Sopa Mecánica
MechanicalSoup es una biblioteca de Python que proporciona una API sencilla e intuitiva para trabajar con formularios HTML en sitios web. Le permite automatizar el proceso de completar y enviar formularios, y puede manejar formularios complejos con múltiples entradas y contenido dinámico.
Para comenzar a usar MechanicalSoup, primero debe instalarlo. Puedes instalar MechanicalSoup usando pip:
pip install MechanicalSoup
Una vez que haya instalado MechanicalSoup, puede comenzar a usarlo para automatizar el proceso de completar y enviar formularios. Por ejemplo, el siguiente código completa y envía un formulario de inicio de sesión en un sitio web:
import mechanicalsoup
url="<https://www.example.com/login>"
browser = mechanicalsoup.Browser()
login_page = browser.get(url)
login_form = login_page.soup.select('form')[0]
login_form.select('input[name="username"]')[0]['value'] = 'myusername'
login_form.select('input[name="password"]')[0]['value'] = 'mypassword'
response = browser.submit(login_form, login_page.url)
Esto completará los campos de entrada con los nombres. username y password y enviar el formulario. La respuesta de la solicitud se almacenará en el response variable.
MechanicalSoup es una excelente opción para automatizar el proceso de completar y enviar formularios en sitios web. Sin embargo, para tareas de web scraping más complejas, como manejar JavaScript, cookies y sesiones, o para extraer grandes volúmenes de datos, Scrapy puede ser una mejor opción debido a su rendimiento y escalabilidad.
8- Memorable
memorious es un conjunto de herramientas de web scraping liviano. Admite raspadores que recopilan datos estructurados o no estructurados. Esto incluye los siguientes casos de uso:
- Haga que los rastreadores sean modulares y tareas simples reutilizables
- Proporciona funciones de utilidad para realizar tareas comunes como almacenamiento de datos y gestión de sesiones HTTP.
- Integre rastreadores con el ecosistema Aleph y FollowTheMoney
- Apártate de tu camino tanto como sea posible.
9- Crawley
Crawley es un marco de raspado/rastreo pitónico destinado a facilitar la forma en que se extraen datos de páginas web en un almacenamiento estructurado, como bases de datos.
- WebCrawler de alta velocidad construido sobre Eventlet.
- Soporta motores de bases de datos como PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQLite.
- Herramientas de línea de comando.
- Extrae datos usando tu herramienta favorita. XPath o Pyquery (una biblioteca similar a Jquery para Python).
- Manipuladores de cookies.
- Muy fácil de usar.
10- ruia
Ruia es un micromarco de raspado web Async Python 3.6+ de código abierto y gratuito basado en las bibliotecas asyncio y aiohttp.
Características de Ruia
- Fácil: Programación declarativa
- Rápido: Desarrollado por asyncio
- Extensible: Middlewares y complementos
- Poderoso: soporte de JavaScript
11-urllib3
urllib3 es un cliente HTTP potente y fácil de usar para Python. Gran parte del ecosistema Python ya utiliza urllib3 y tú también deberías hacerlo.
urllib3 trae muchas características críticas que faltan en las bibliotecas estándar de Python:
- Seguridad del hilo.
- Agrupación de conexiones.
- Verificación TLS/SSL del lado del cliente.
- Carga de archivos con codificación multiparte.
- Ayudantes para reintentar solicitudes y lidiar con redirecciones HTTP.
- Soporte para codificación gzip, deflate, brotli y zstd.
- Soporte de proxy para HTTP y SOCKS.
- Cobertura de prueba del 100%.
Conclusión
Python es un lenguaje poderoso para web scraping y puede usarse para tareas básicas y avanzadas. Con las herramientas y técnicas adecuadas, puede extraer datos valiosos de los sitios web y utilizarlos para diversos fines.
Además de estos beneficios, Python también permite una fácil integración con otras herramientas y tecnologías, lo que lo convierte en una opción popular para los científicos y analistas de datos. Con Python, puede recopilar y analizar fácilmente datos de sitios web para obtener información y tomar decisiones informadas.
Además, Python es un lenguaje versátil que se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones más allá del web scraping. Su popularidad y su gran comunidad también significan que hay muchos recursos disponibles para aprender y solucionar problemas.
En general, Python es una excelente opción para el web scraping, ya seas un principiante o un desarrollador experimentado. Su simplicidad, flexibilidad y disponibilidad de bibliotecas lo convierten en una herramienta poderosa para extraer datos de sitios web y utilizarlos para diversos fines.
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