L'ampio ecosistema di Python ha una miriade di librerie che rendono il web scraping un compito semplice e lxml è sicuramente una delle scelte principali. Questo tutorial mira a fornire una guida esaustiva sul motivo per cui lxml è una scelta eccellente per il web scraping, i passaggi per creare un robusto scraper lxml ed esempi pratici per iniziare. Il tutorial incorpora anche informazioni preziose per garantire il numero massimo di richieste riuscite durante il web scraping.
Introduzione al Web Scraping con lxml in Python
Il Web scraping utilizzando lxml di Python comporta l'estrazione e la strutturazione dei dati dal codice HTML o XML scaricato. A differenza di alcune librerie che gestiscono sia il download che l'analisi, lxml è specializzata nell'analisi. Per scaricare pagine Web, in genere utilizzeresti un client HTTP come Requests. Una volta scaricati i dati HTML o XML, lxml può quindi analizzare questi dati, consentendoti di accedere in modo efficace a elementi e attributi specifici.
Perché scegliere lxml di Python per il Web Scraping?
La scelta di lxml per i tuoi progetti di web scraping comporta numerosi vantaggi:
Vantaggi:
- Estensibilità: Costruito sulle librerie C libxml2 e libxslt, lxml è altamente estensibile e offre i vantaggi in termini di velocità di una libreria C nativa insieme alla semplicità di Python.
- Struttura XML: Supporta tre linguaggi di schema per specificare la struttura XML e implementa completamente XPath, rendendolo incredibilmente potente per la navigazione tra gli elementi nei documenti XML.
- Attraversamento dei dati: in grado di attraversare varie strutture XML e HTML, consentendo la navigazione attraverso figli, fratelli e altri elementi. Questa funzionalità gli conferisce un vantaggio rispetto ad altri parser come BeautifulSoup.
- L'efficienza delle risorse: consuma meno memoria rispetto ad altre librerie, rendendola altamente efficiente per l'analisi di set di dati di grandi dimensioni.
Tuttavia, lxml non è sempre la scelta migliore per l'analisi di HTML scritto male o danneggiato. In questi casi, puoi ricorrere a BeautifulSoup come opzione di fallback.
Passaggi per creare un robusto parser lxml in Python
Passaggio 1: scegli gli strumenti appropriati
Prima di iniziare a raschiare, dovrai scegliere il giusto set di strumenti. Per i client HTTP, Python offre librerie come Requests, HTTPX, E aiohttp. Se il tuo target è un sito Web dinamico che si basa su JavaScript, potresti aver bisogno anche di un browser headless come Selenium.
Passaggio 2: identifica la pagina Web di destinazione
Dopo aver impostato i tuoi strumenti, identifica la pagina web che desideri raschiare. Assicurati di leggere il sito web robots.txt per conoscere le regole per il web scraping su quel sito.
Passaggio 3: comprendere le linee guida per il web scraping
Comprendere le migliori pratiche di web scraping e i potenziali ostacoli come CAPTCHA o divieti IP è fondamentale. Nei casi in cui si prevedono tali problemi, l'utilizzo di un server proxy rotante può essere utile.
Passaggio 4: impostazione delle intestazioni
Le intestazioni HTTP aiutano a imitare il comportamento effettivo dell'utente. Impostarli correttamente per garantire che il raschietto non venga bloccato.
Web Scraping con lxml di Python: un tutorial passo dopo passo
Prerequisiti
Prima di iniziare, avrai bisogno di quanto segue:
- Python 3.x: assicurati che Python 3.x sia installato sul tuo sistema. Puoi scaricarlo da Il sito ufficiale di Python.
- Editore di codice: va bene qualsiasi editor di testo che supporti Python, sebbene gli IDE avanzati come Visual Studio Code, Notepad++ o PyCharm possano offrire più funzionalità come debug, evidenziazione della sintassi e completamento automatico.
- Richieste e librerie lxml: si tratta di librerie Python di terze parti utilizzate rispettivamente per le richieste HTTP e l'analisi HTML. Per installare, apri il terminale ed esegui:
pip install requests lxml1. Configurazione dell'ambiente di sviluppo
Spiegazione:
In questo passaggio prepari l'ambiente di codifica per lo sviluppo. Scegli una posizione sul tuo computer in cui desideri salvare lo script.
- Creazione del file Python: apri l'editor di codice e crea un nuovo file Python denominato
imdb_scraper.py.
2. Recupero del contenuto della pagina Web
Codice:
import requests
url = "https://www.imdb.com/chart/moviemeter/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
page_content = response.text
else:
print("Failed to retrieve the page")Spiegazione:
In questa sezione, recuperi il contenuto HTML della pagina dei film più popolari di IMDb.
- Importazione
requests: ILrequestsLa libreria viene utilizzata per effettuare richieste HTTP. - Recupero contenuto:
requests.get(url)recupera il contenuto della pagina Web e lo memorizza nel fileresponsevariabile. - Controllo del codice di stato: è buona norma verificare il codice di stato HTTP (200 significa OK). Se non è 200, c'è un problema con il recupero della pagina.
3. Analisi della pagina Web
Codice:
from lxml import html
tree = html.fromstring(page_content)Spiegazione:
Qui converti il contenuto HTML recuperato in una struttura ad albero ricercabile.
- Importazione
lxml.html: Questo modulo aiuta a creare una struttura ad albero dal contenuto HTML. - Creazione della struttura ad albero:
html.fromstring(page_content)analizza il contenuto HTML memorizzato inpage_contente genera una struttura ad albero che memorizzi nella variabiletree.
4. Estrazione dei dati
Codice:
movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')Spiegazione:
Ora che hai una struttura ad albero della pagina web, puoi cercare ed estrarre dati da essa.
- Utilizzando XPath: XPath è un linguaggio di query in grado di navigare attraverso un documento XML. Lo usi qui per specificare gli elementi e gli attributi che vuoi raschiare.
- Estrazione di titoli e valutazioni: raccogli i titoli dei film e le valutazioni di IMDb utilizzando query XPath che individuano le loro posizioni nella struttura HTML.
5. Memorizzazione dei dati
Codice:
for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")Spiegazione:
Infine, ti consigliamo di archiviare o visualizzare i dati raschiati.
- Elenchi compressi: IL
zipla funzione abbina ciascun titolo di film alla valutazione corrispondente. - Stampa dei dati: In questo esempio, stampiamo semplicemente ciascuna coppia. In un'applicazione reale, potresti voler archiviare questi dati in un database o in un file.
Esempio di codice completo
# Importing required libraries
import requests
from lxml import html
# Step 2: Fetch Web Page Content
url = "https://www.imdb.com/chart/moviemeter/"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
page_content = response.text
else:
print("Failed to retrieve the page")
# Step 3: Parse the Web Page
tree = html.fromstring(page_content)
# Step 4: Extract Data
movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')
# Step 5: Store and/or Output Data
for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")Seguendo questo tutorial esteso e dettagliato, dovresti essere in grado di ottenere con sicurezza informazioni sui film più popolari da IMDb. Come sempre, è fondamentale rispettare i termini di servizio di qualsiasi sito web che stai effettuando lo scraping.
Osservazioni finali
Il web scraping può essere un processo complicato, ma la libreria lxml di Python semplifica molte complessità. Con gli strumenti giusti, la conoscenza delle migliori pratiche e una strategia ben definita, puoi rendere le tue attività di web scraping efficienti e di successo. Questo tutorial mirava a coprire questi aspetti in modo completo. Buon raschiamento!
