Raspando sites com Python e BeautifulSoup - Semalt Advice

Há informações mais do que suficientes na internet sobre como raspar sites e blogs corretamente. O que precisamos não é apenas o acesso a esses dados, mas as formas escaláveis de coletar, analisar e organizar. Python e BeautifulSoup são duas ferramentas maravilhosas para raspar sites e extrair dados. Na raspagem da Web, os dados podem ser facilmente extraídos e apresentados no formato que você precisa. Se você é um investidor ávido que valoriza seu tempo e dinheiro, definitivamente precisa acelerar o processo de raspagem da Web e torná-lo o mais otimizado possível.

Começando

Vamos usar o Python e o BeautifulSoup como a principal linguagem de raspagem.

  • 1. Para usuários de Mac, o Python é pré-instalado no OS X. Eles apenas precisam abrir o Terminal e digitar python –version . Dessa forma, eles poderão ver a versão Python 2.7.
  • 2. Para os usuários do Windows, recomendamos instalar o Python através do site oficial.
  • 3. Em seguida, você deve acessar a biblioteca BeautifulSoup com a ajuda do pip. Essa ferramenta de gerenciamento de pacotes foi criada especialmente para Python.

No terminal, você deve inserir o seguinte código:

easy_install pip

pip instalar BeautifulSoup4

Regras de raspagem:

As principais regras de raspagem que você deve cuidar são:

  • 1. Você deve verificar as Regras e Regulamentos do site antes de começar sua raspagem. Portanto, tenha muito cuidado!
  • 2. Você não deve solicitar os dados dos sites de forma muito agressiva. Verifique se a ferramenta que você usa se comporta razoavelmente. Caso contrário, você pode quebrar o site.
  • 3. Uma solicitação por segundo é a prática correta.
  • 4. O layout do blog ou site pode ser alterado a qualquer momento, e você pode precisar revisitar o site e reescrever seu próprio código sempre que necessário.

Inspecionar a página

Passe o cursor na página Preço para entender o que deve ser feito. Leia o texto relacionado ao HTML e Python e, a partir dos resultados, verá os preços nas tags HTML.

Exportar para Excel CSV

Depois de extrair os dados, o próximo passo é salvá-los offline. O formato separado por vírgula do Excel é a melhor opção nesse sentido, e você pode abri-lo facilmente na sua planilha do Excel. Mas primeiro, você teria que importar os módulos CSV do Python e os módulos de data e hora para registrar seus dados corretamente. O seguinte código pode ser inserido na seção de importação:

csv de importação

da importação de data e hora para data e hora

Técnicas avançadas de raspagem

BeautifulSoup é uma das ferramentas mais simples e abrangentes para raspagem na web. No entanto, se você precisar coletar grandes volumes de dados, considere algumas outras alternativas:

  • 1. Scrapy é uma estrutura de raspagem de python poderosa e incrível.
  • 2. Você também pode integrar o código a uma API pública. A eficiência dos seus dados será importante. Por exemplo, você pode tentar a API do Facebook Graph, que ajuda a ocultar os dados e não os mostra nas páginas do Facebook.
  • 3. Além disso, você pode usar os programas de back-end como o MySQL e armazenar os dados em uma grande quantidade com grande precisão.
  • 4. DRY significa "Não se repita" e você pode tentar automatizar as tarefas regulares usando esta técnica.

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