Веб-скрапінг за допомогою lxml Python: вичерпний посібник для початківців

Розгалужена екосистема Python містить безліч бібліотек, які роблять веб-скрапінг простим завданням, і lxml, безумовно, є одним із найкращих варіантів. Цей підручник має на меті надати вичерпний посібник про те, чому lxml є чудовим вибором для веб-збирання, кроки для створення надійного lxml-збирача та практичні приклади для початку роботи. Підручник також містить цінну інформацію, щоб забезпечити максимальну кількість успішних запитів під час веб-збирання.

Вступ до веб-скрейпінгу за допомогою lxml у Python

Веб-скопіювання за допомогою lxml Python передбачає вилучення та структурування даних із завантаженого коду HTML або XML. На відміну від деяких бібліотек, які обробляють як завантаження, так і аналіз, lxml спеціалізується на аналізі. Щоб завантажити веб-сторінки, ви зазвичай використовуєте HTTP-клієнт, як-от Requests. Після завантаження даних HTML або XML lxml може аналізувати ці дані, дозволяючи вам ефективно отримувати доступ до певних елементів і атрибутів.

Чому варто вибрати lxml Python для веб-збирання?

Вибір lxml для ваших проектів веб-збирання має кілька переваг:

Переваги:

1. Розширюваність: Створений на основі бібліотек C libxml2 і libxslt, lxml має широкі можливості розширення та пропонує переваги швидкості рідної бібліотеки C разом із простотою Python.
2. Структура XML: підтримує три мови схем для визначення структури XML і повністю реалізує XPath, що робить його неймовірно потужним для навігації між елементами в документах XML.
3. Обхід даних: можливість переходу через різні структури XML і HTML, дозволяючи навігацію між дочірніми елементами, братами та іншими елементами. Ця функція дає йому перевагу перед іншими аналізаторами, такими як BeautifulSoup.
4. Ефективність використання ресурсів: споживає менше пам’яті порівняно з іншими бібліотеками, що робить її високоефективною для аналізу великих наборів даних.

Однак lxml не завжди є найкращим вибором для розбору погано написаного або зламаного HTML. У таких випадках ви можете вдатися до BeautifulSoup як запасного варіанту.

Кроки для створення надійного аналізатора lxml на Python

Крок 1: Виберіть відповідні інструменти

Перед тим, як приступити до шабрування, вам потрібно буде вибрати відповідний набір інструментів. Для HTTP-клієнтів Python пропонує такі бібліотеки, як Requests, HTTPX, і aiohttp. Якщо вашою метою є динамічний веб-сайт, який покладається на JavaScript, вам також може знадобитися безголовий браузер, як-от Selenium.

Крок 2: Визначте цільову веб-сторінку

Налаштувавши інструменти, визначте веб-сторінку, яку потрібно скопіювати. Обов’язково прочитайте веб-сайт robots.txt знати правила веб-збирання на цьому сайті.

Крок 3: Ознайомтеся з інструкціями щодо веб-збирання

Розуміння найкращих методів веб-скрейпінгу та потенційних перешкод, таких як CAPTCHA або IP-заборони, є надзвичайно важливим. У випадках, коли ви передбачаєте такі проблеми, використання ротаційного проксі-сервера може бути корисним.

Крок 4: Налаштування заголовків

Заголовки HTTP допомагають імітувати реальну поведінку користувача. Налаштуйте їх належним чином, щоб ваш скребок не заблокувався.

Веб-скрапінг за допомогою lxml Python: покроковий підручник

передумови

Перш ніж почати, вам знадобиться наступне:

1. Python 3.x: переконайтеся, що у вашій системі встановлено Python 3.x. Ви можете завантажити його з Офіційний сайт Python.
2. Редактор коду: підійде будь-який текстовий редактор, який підтримує Python, хоча просунуті IDE, такі як Visual Studio Code, Notepad++ або PyCharm, можуть запропонувати більше функцій, таких як налагодження, підсвічування синтаксису та автозавершення.
3. Запити та бібліотеки lxml: Це сторонні бібліотеки Python, які використовуються для HTTP-запитів і синтаксичного аналізу HTML відповідно. Щоб установити, відкрийте термінал і запустіть:

pip install requests lxml

1. Налаштування середовища розробки

Пояснення:

На цьому кроці ви підготуєте середовище кодування до розробки. Виберіть місце на комп’ютері, де ви хочете зберегти свій сценарій.

• Створення файлу Python: відкрийте редактор коду та створіть новий файл Python під назвою imdb_scraper.py.

2. Отримання вмісту веб-сторінки

код:

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")

Пояснення:

У цьому розділі ви отримуєте HTML-вміст найпопулярнішої сторінки фільмів IMDb.

• Імпорт requests: The requests Бібліотека використовується для створення HTTP-запитів.
• Отримання вмісту: requests.get(url) отримує вміст веб-сторінки та зберігає його в response змінна.
• Перевірка коду статусу: Рекомендується перевіряти код статусу HTTP (200 означає ОК). Якщо не 200, виникла проблема із завантаженням сторінки.

3. Розбір веб-сторінки

код:

from lxml import html

tree = html.fromstring(page_content)

Пояснення:

Тут ви перетворюєте отриманий HTML-вміст у структуру дерева з можливістю пошуку.

• Імпорт lxml.html: Цей модуль допомагає створити структуру дерева з вмісту HTML.
• Створення деревовидної структури: html.fromstring(page_content) аналізує вміст HTML, що зберігається в page_content і створює деревоподібну структуру, яку ви зберігаєте в змінній tree.

4. Вилучення даних

код:

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

Пояснення:

Тепер, коли у вас є деревоподібна структура веб-сторінки, ви можете здійснювати пошук і отримувати з неї дані.

• Використання XPath: XPath — це мова запитів, яка може переміщатися по XML-документу. Ви використовуєте його тут, щоб вказати елементи та атрибути, які ви хочете отримати.
• Отримання назв і рейтингів: ви збираєте назви фільмів і рейтинги IMDb за допомогою запитів XPath, які точно визначають їх розташування в структурі HTML.

5. Зберігання даних

код:

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

Пояснення:

Нарешті, ви захочете зберегти або відобразити зібрані дані.

• Стиснення списків: The zip функція поєднує кожну назву фільму з відповідним рейтингом.
• Друк даних: у цьому прикладі ми просто роздруковуємо кожну пару. У програмі реального світу ви можете зберегти ці дані в базі даних або файлі.

Повний приклад коду

# 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}")

Дотримуючись цього розширеного та детального підручника, ви зможете впевнено отримувати інформацію про найпопулярніші фільми з IMDb. Як завжди, дуже важливо дотримуватися умов обслуговування будь-якого веб-сайту, який ви збираєте.

Заключні зауваження

Веб-скрапінг може бути складним процесом, але бібліотека lxml Python спрощує багато складнощів. Маючи правильні інструменти, знання найкращих практик і чітко визначену стратегію, ви можете зробити ваші пошуки веб-сторінок ефективними та успішними. Цей підручник мав на меті всебічно охопити ці аспекти. Щасливого вишкрібання!