Scraping sieciowy za pomocą lxml Pythona: kompleksowy samouczek dla początkujących

Rozbudowany ekosystem Pythona zawiera niezliczoną ilość bibliotek, dzięki którym przeglądanie stron internetowych jest prostym zadaniem, a lxml jest z pewnością jednym z najlepszych wyborów. Ten samouczek ma na celu dostarczenie wyczerpującego przewodnika wyjaśniającego, dlaczego lxml jest doskonałym wyborem do skrobania stron internetowych, kroków potrzebnych do zbudowania solidnego skrobaka lxml oraz praktycznych przykładów na początek. Samouczek zawiera również cenne spostrzeżenia, które pozwalają zapewnić maksymalną liczbę pomyślnych żądań podczas skrobania sieci.

Wprowadzenie do skrobania sieci za pomocą lxml w Pythonie

Skrobanie sieci przy użyciu lxml Pythona polega na wyodrębnianiu i strukturyzowaniu danych z pobranego kodu HTML lub XML. W przeciwieństwie do niektórych bibliotek, które obsługują zarówno pobieranie, jak i analizowanie, lxml specjalizuje się w analizowaniu. Aby pobrać strony internetowe, zwykle używasz klienta HTTP, takiego jak Requests. Po pobraniu danych HTML lub XML lxml może je następnie przeanalizować, umożliwiając efektywny dostęp do określonych elementów i atrybutów.

Dlaczego warto wybrać lxml Pythona do skrobania sieci?

Wybór lxml do projektów web scrapingu wiąże się z kilkoma korzyściami:

Zalety:

1. Rozciągliwość: Zbudowany na bazie bibliotek C libxml2 i libxslt, lxml jest wysoce rozszerzalny i oferuje korzyści związane z szybkością natywnej biblioteki C wraz z prostotą Pythona.
2. Struktura XML: Obsługuje trzy języki schematu w celu określenia struktury XML i w pełni implementuje XPath, dzięki czemu jest niezwykle wydajny w nawigowaniu po elementach w dokumentach XML.
3. Przechodzenie danych: Możliwość przechodzenia przez różne struktury XML i HTML, umożliwiając nawigację wśród dzieci, rodzeństwa i innych elementów. Ta funkcja daje mu przewagę nad innymi parserami, takimi jak BeautifulSoup.
4. Efektywność zasobów: Zużywa mniej pamięci w porównaniu do innych bibliotek, dzięki czemu jest bardzo wydajna przy analizowaniu dużych zbiorów danych.

Jednak lxml nie zawsze jest najlepszym wyborem do analizowania źle napisanego lub uszkodzonego kodu HTML. W takich przypadkach możesz skorzystać z BeautifulSoup jako opcji awaryjnej.

Kroki, aby zbudować solidny parser lxml w Pythonie

Krok 1: Wybierz odpowiednie narzędzia

Zanim zaczniesz skrobać, musisz wybrać odpowiedni zestaw narzędzi. Dla klientów HTTP Python oferuje biblioteki takie jak Requests, HTTPX, I aiohttp. Jeśli Twoim celem jest dynamiczna witryna internetowa oparta na JavaScript, możesz potrzebować także przeglądarki bezgłowej, takiej jak Selenium.

Krok 2: Zidentyfikuj docelową stronę internetową

Po skonfigurowaniu narzędzi zidentyfikuj stronę internetową, którą chcesz zeskrobać. Koniecznie przeczytaj stronę internetową robots.txt poznać zasady przeglądania stron internetowych w tej witrynie.

Krok 3: Zapoznaj się z wytycznymi dotyczącymi skrobania sieci

Zrozumienie najlepszych praktyk web scrapingu i potencjalnych przeszkód, takich jak CAPTCHA lub zakazy IP, ma kluczowe znaczenie. W przypadkach, gdy przewidujesz takie problemy, korzystne może być użycie rotacyjnego serwera proxy.

Krok 4: Konfigurowanie nagłówków

Nagłówki HTTP pomagają w naśladowaniu rzeczywistego zachowania użytkownika. Ustaw je prawidłowo, aby mieć pewność, że skrobak nie zostanie zablokowany.

Scraping sieciowy za pomocą lxml Pythona: samouczek krok po kroku

Warunki wstępne

Przed rozpoczęciem będziesz potrzebować:

1. Python 3.x: Upewnij się, że w systemie jest zainstalowany język Python 3.x. Można go pobrać z Oficjalna strona Pythona.
2. Edytor kodu: Każdy edytor tekstu obsługujący Python będzie odpowiedni, chociaż zaawansowane IDE, takie jak Visual Studio Code, Notepad++ lub PyCharm, mogą oferować więcej funkcji, takich jak debugowanie, podświetlanie składni i automatyczne uzupełnianie.
3. Żądania i biblioteki lxml: Są to biblioteki Pythona innych firm używane odpowiednio do żądań HTTP i analizowania HTML. Aby zainstalować, otwórz terminal i uruchom:

pip install requests lxml

1. Konfigurowanie środowiska programistycznego

Wyjaśnienie:

Na tym etapie przygotowujesz środowisko kodowania do programowania. Wybierz lokalizację na swoim komputerze, w której chcesz zapisać swój skrypt.

• Tworzenie pliku Pythona: Otwórz edytor kodu i utwórz nowy plik Pythona o nazwie imdb_scraper.py.

2. Pobieranie zawartości strony internetowej

Kod:

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")

Wyjaśnienie:

W tej sekcji możesz pobrać zawartość HTML najpopularniejszej strony z filmami w IMDb.

• Importowanie requests: requests Biblioteka służy do tworzenia żądań HTTP.
• Pobieranie treści: requests.get(url) pobiera zawartość strony internetowej i przechowuje ją w pliku response zmienny.
• Sprawdzanie kodu stanu: Dobrą praktyką jest sprawdzanie kodu stanu HTTP (200 oznacza OK). Jeśli nie jest to 200, oznacza to problem z pobraniem strony.

3. Analizowanie strony internetowej

Kod:

from lxml import html

tree = html.fromstring(page_content)

Wyjaśnienie:

Tutaj konwertujesz pobraną treść HTML na strukturę drzewa z możliwością przeszukiwania.

• Importowanie lxml.html: Ten moduł pomaga utworzyć strukturę drzewa na podstawie zawartości HTML.
• Tworzenie struktury drzewa: html.fromstring(page_content) analizuje zawartość HTML przechowywaną w page_content i generuje strukturę przypominającą drzewo, którą przechowujesz w zmiennej tree.

4. Wyodrębnianie danych

Kod:

movie_titles = tree.xpath('//td[@class="titleColumn"]/a/text()')
imdb_ratings = tree.xpath('//td[@class="imdbRating"]/strong/text()')

Wyjaśnienie:

Teraz, gdy masz drzewiastą strukturę strony internetowej, możesz wyszukiwać i wydobywać z niej dane.

• Korzystanie z XPath: XPath to język zapytań umożliwiający nawigację po dokumencie XML. Używasz go tutaj, aby określić elementy i atrybuty, które chcesz zeskrobać.
• Wyodrębnianie tytułów i ocen: Zbierasz tytuły filmów i oceny IMDb za pomocą zapytań XPath, które wskazują ich lokalizację w strukturze HTML.

5. Przechowywanie danych

Kod:

for title, rating in zip(movie_titles, imdb_ratings):
    print(f"Movie: {title}, Rating: {rating}")

Wyjaśnienie:

Na koniec będziesz chciał przechowywać lub wyświetlać zeskrobane dane.

• Listy zip: zip Funkcja łączy każdy tytuł filmu z odpowiednią oceną.
• Drukowanie danych: W tym przykładzie po prostu drukujemy każdą parę. W rzeczywistej aplikacji możesz chcieć przechowywać te dane w bazie danych lub pliku.

Pełny przykład kodu

# 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}")

Postępując zgodnie z tym rozszerzonym i szczegółowym samouczkiem, powinieneś być w stanie bez obaw pobierać informacje o najpopularniejszych filmach z IMDb. Jak zawsze, niezwykle ważne jest przestrzeganie warunków korzystania z każdej witryny, którą przeglądasz.

Uwagi końcowe

Skrobanie sieci może być skomplikowanym procesem, ale biblioteka lxml Pythona upraszcza wiele złożoności. Dzięki odpowiednim narzędziom, znajomości najlepszych praktyk i dobrze określonej strategii możesz sprawić, że Twoje działania związane ze skrobaniem sieci będą wydajne i skuteczne. Celem tego samouczka było kompleksowe omówienie tych aspektów. Miłego skrobania!