Определение и использование:

Парсинг веб-сайтов - это процесс использования ботов для извлечения контента и данных с веб-сайта. В отличие от скрин-скрапинга, который копирует только пиксели, отображаемые на экране, парсинг веб-сайтов извлекает базовый HTML-код и с ним данные, хранящиеся в базе данных.

Использование:

Поисковые боты, которые обходят сайт, анализируют его содержимое и затем ранжируют его.
Сравнительные сайты цен, использующие ботов для автоматического получения цен и описаний товаров с сайтов продавцов.
Компании по маркетинговым исследованиям, использующие парсеры для извлечения данных из форумов и социальных медиа (например, для анализа настроений).

Что такое парсинг веб-сайтов?

Парсинг веб-сайтов - это автоматизированный метод извлечения больших объемов данных с веб-сайтов. Данные на веб-сайтах являются неструктурированными. Парсинг веб-сайтов помогает собирать эти неструктурированные данные и сохранять их в структурированной форме. Существуют разные способы парсинга веб-сайтов, такие как онлайн-сервисы, API или написание собственного кода.

Как осуществить парсинг веб-сайтов?

Существует множество инструментов, доступных для выполнения парсинга. В основном люди предпочитают использовать Python по многим причинам, в том числе его простоту изучения и наличие множества библиотек с открытым исходным кодом, которые упрощают нашу задачу. Ниже приведен список из 8 лучших инструментов для парсинга веб-сайтов.

Реализация

Шаг I: Поиск URL-адреса, который вы хотите спарсить.

Для этой статьи мы собираемся спарсить Flipkart, чтобы получить цену, название товара и рейтинг мобильных устройств.

Шаг II: Изучение страницы.

Данные обычно находятся вложенными в теги. Поэтому мы изучаем страницу, чтобы увидеть, под каким тегом находятся данные, которые мы хотим спарсить. Чтобы изучить страницу, просто щелкните правой кнопкой мыши на элементе и выберите "Исследовать элемент".

Шаг III: Найти данные и извлечь

Мы извлечем название, цену и рейтинг для этого примера.

Шаг IV: Написание кода

После импорта определите ссылку, с которой вы хотите спарсить.

Теперь создайте список данных, которые вы хотите собрать. Для этого примера мы рассматриваем товар, цену и рейтинг, соответствующие конкретному товару.

Функция find_all извлечет все теги с этим определенным классом, а цикл for будет перебирать и добавлять их в поддерживаемый список.

Теперь мы хотим сохранить это в правильном формате для дальнейшего использования, и здесь на помощь приходит pandas. Мы сохраним этот список, который был динамически создан, в таблице Excel.

Этот фрагмент кода выполнит необходимые действия и сохранит список в столбцовом формате в указанной таблице Excel.

В этом мы узнаем, как получать данные с веб-сайтов с использованием библиотек Python.

Вот ссылка на весь исходный код.