Веб-скрапинг с использованием Python.

Очистка веб-страниц – это процесс извлечения фрагментов информации или данных с веб-страниц с помощью письменных компьютерных программ. Благодаря новейшим технологиям стало возможным размещать в Интернете большое количество информации, которую можно использовать для дополнения исследований, проведения исследований или даже анализа.

Web Scraping позволяет извлекать данные и затем преобразовывать их в формат, в котором пользователь хочет свои данные.

Бенефициары веб-скрейпинга

Любой может быть бенефициаром веб-скрейпинга, если вы можете собирать любые данные, которые вы хотите, хотя основными бенефициарами, как правило, являются люди, которые используют большие объемы данных по определенным причинам, т. е. специалисты по данным, инженеры данных и даже аналитики данных .

Применения парсинга веб-страниц.

Сбор информации о потенциальных кандидатах с определенными навыками на таких сайтах, как LinkedIn.
Создание списка популярных тем на странице в социальной сети, т. е. актуальных тем Github или твитов с использованием хэштегов.
Сбор рейтингов продуктов, т. е. рейтингов фильмов/телешоу с киносайтов.
Маркетинг лидогенерации
Цены на акции
Популярные блоги

Помимо всех преимуществ парсинга веб-страниц, вы, вероятно, должны помнить, что Интернет — это динамичное место, и ваши программы парсинга необходимо регулярно обслуживать.

Процедуры парсинга веб-страниц

Определите область внимания.

Определите тему, на которой вы хотите сосредоточить свое исследование. Просмотрите в Интернете, чтобы сравнить доступные материалы по той же теме.

Темой нашего исследования будет Последние темы исследований, подготовленные и опубликованные компанией Fraym.

Веб-страница — https://fraym.io/analysis/

Определите информацию, которую вы хотите получить с этих страниц.

-Название темы

- Дата публикации

- URL-адрес темы

- Описание

Создайте черновик информации в файле Excel. Это не должно быть подробным; четырех-пяти записей достаточно.
Обобщите свои шаги на рабочем месте, например, в Google Colab.

Импортировать необходимые библиотеки.

Панды

Pandas помогает с манипулированием и анализом данных.

Запросы

Это HTTP-библиотека для Python, используемая для отправки HTTP-запросов. Он определяет веб-страницу и URL-адреса, которые необходимо получить.

С библиотекой запросов вы можете загружать и иметь веб-страницы локально.

Чтобы подтвердить успешность запроса, проверьте код состояния.

Информационные ответы (100–199)

Успешные ответы (200–299)

Редирект (300–399)

Клиентские ошибки (400–499)

Ошибки сервера (500–599)

Также проверьте длину содержимого страницы, чтобы убедиться, что это разумное число.

Мы будем называть содержимое этой страницы page content.

Вы также можете просмотреть содержимое страницы.

Сохраните веб-контент в html-файл.

Красивый суп

BeautifulSoup используется для получения информации из файлов HTML; это называется синтаксическим анализом или извлечением информации.

Затем мы анализируем содержимое нашей веб-страницы с помощью BeautifulSoup.

Извлеките необходимую информацию с веб-страницы.

Щелкните правой кнопкой мыши по названию темы и выберите «Проверить». Это позволит вам увидеть все теги в левой части страницы, которые использовались для создания страницы.