Was ist Docker: Wie man ein Python-Skript mit Docker containerisiert.
Was ist Docker, wie man ein Docker-Image erstellt und es auf Dockerhub hochlädt. Führen Sie ein Python-Skript 24/7 mit Docker aus
Web Scraping ist eine Technik, die verwendet wird, um Daten von Websites zu extrahieren. Dabei wird Code geschrieben, der sich durch die Struktur einer Website navigieren kann, die gesuchten Daten findet und sie in einem Format extrahiert, das für Analyse oder andere Zwecke verwendet werden kann. Web Scraping kann ein leistungsstarkes Tool für Datensammlung, Forschung und Analyse sein.
In diesem Blog werden wir den Prozess des Aufbaus eines Web Scrapers mit Python und der Beautiful Soup Bibliothek untersuchen. Beautiful Soup ist eine beliebte Python-Bibliothek für Web Scraping, die es Ihnen ermöglicht, HTML- und XML-Dokumente zu analysieren und die benötigten Daten zu extrahieren.
Wir beginnen mit einem Überblick über Web Scraping und den Vorteilen, die es bieten kann, und gehen dann zu einer Einführung in Beautiful Soup und seine wichtigsten Funktionen über. Anschließend führen wir durch die Schritte zum Aufbau eines Web Scrapers, von der Identifizierung der zu extrahierenden Daten bis hin zum Schreiben von Code, der sich durch die Struktur einer Website navigieren kann und die Daten extrahiert.
Am Ende dieses Blogs sollten Sie ein gutes Verständnis der Grundlagen des Web Scrapings haben und wissen, wie Sie Python und Beautiful Soup verwenden können, um Ihren eigenen Web Scraper zu erstellen. Also, lassen Sie uns beginnen!
An Introduction to Web Scraping
Introduction to Beautiful Soup
Building a Web Scraper with Python and Beautiful Soup
Example of Building a Web Scraper with Python and Beautiful Soup
Web Scraping ist der Prozess, bei dem Daten von Websites mithilfe von automatisierter Software extrahiert werden. Dabei wird Code geschrieben, der sich durch die HTML-Struktur einer Website navigieren kann, die relevanten Daten findet und sie in einem verwendbaren Format extrahiert. Web Scraping wird häufig für Datensammlung, Marktforschung und Wettbewerbsanalyse eingesetzt.
Einer der Hauptvorteile von Web Scraping besteht darin, dass Sie Daten sammeln können, die manuell schwierig oder zeitaufwändig zu sammeln wären. Mit Web Scraping können Sie Daten aus mehreren Quellen sammeln und analysieren, um Einblicke in Trends, Muster und andere wertvolle Informationen zu gewinnen.
Web Scraping kann auch zur Überwachung und Verfolgung von Änderungen an Websites verwendet werden. Wenn Sie beispielsweise daran interessiert sind, den Preis eines bestimmten Produkts auf einer E-Commerce-Website zu verfolgen, können Sie einen Web Scraper verwenden, um die Website automatisch zu überwachen und Sie zu benachrichtigen, wenn sich der Preis ändert.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Web Scraping rechtliche und ethische Fragen aufwerfen kann, wenn es nicht ordnungsgemäß durchgeführt wird. Einige Websites haben Nutzungsbedingungen oder andere rechtliche Beschränkungen, die Web Scraping verbieten, daher ist es wichtig, die Richtlinien der Website zu überprüfen, bevor Sie beginnen. Darüber hinaus kann Web Scraping die Ressourcen einer Website belasten, daher ist es wichtig, die Bandbreite und Rechenleistung der Website zu respektieren.
Trotz dieser Bedenken kann Web Scraping ein wertvolles Werkzeug für Datensammlung und -analyse sein, wenn es verantwortungsbewusst eingesetzt wird. Im nächsten Abschnitt werden wir die Beautiful Soup Bibliothek vorstellen und untersuchen, wie sie für Web Scraping in Python verwendet werden kann.
Beautiful Soup ist eine beliebte Python-Bibliothek für Web Scraping. Sie wurde entwickelt, um das Parsen von HTML- und XML-Dokumenten und die Extraktion der benötigten Daten einfach zu machen. Beautiful Soup basiert auf Python-Parsing-Bibliotheken wie lxml und html5lib und bietet eine einfache API zum Navigieren durch die Dokumentenstruktur.
Eine der Hauptfunktionen von Beautiful Soup ist die Fähigkeit, schlecht formatiertes HTML zu verarbeiten. Viele Websites haben HTML, das nicht gut formatiert ist, was das Parsen mit traditionellen Parsing-Bibliotheken erschweren kann. Beautiful Soup kann diese Art von schlecht formatiertem HTML verarbeiten und trotzdem die benötigten Daten extrahieren.
Eine weitere nützliche Funktion von Beautiful Soup ist die Möglichkeit, nach Tags basierend auf ihren Attributen zu suchen. Zum Beispiel können Sie nach allen Links auf einer Seite suchen, die ein bestimmtes Klassen- oder ID-Attribut haben. Dies macht es einfach, spezifische Daten von einer Website zu extrahieren.
Beautiful Soup ist auch sehr anpassungsfähig und bietet eine Reihe von Optionen zum Parsen und Navigieren durch HTML-Dokumente. Je nach Bedarf und dem spezifischen HTML, mit dem Sie arbeiten, kann es mit verschiedenen Parsen wie lxml und html5lib verwendet werden.
Im nächsten Abschnitt werden wir die Schritte zum Erstellen eines Web Scrapers mithilfe von Beautiful Soup und Python durchgehen. Wir werden damit beginnen, die Daten zu identifizieren, die wir extrahieren möchten, und dann den Code schreiben, um durch die Struktur der Website zu navigieren und die benötigten Daten zu extrahieren.
Nun, da wir ein grundlegendes Verständnis von Web Scraping und Beautiful Soup haben, werden wir im Folgenden die Schritte zum Erstellen eines Web Scrapers mit Python und Beautiful Soup durchgehen.
Schritt 1: Identifizieren Sie die Daten, die Sie extrahieren möchten
Der erste Schritt beim Erstellen eines Web Scrapers besteht darin, die Daten zu identifizieren, die Sie extrahieren möchten. Dies können alles von Produkt-Preisen und -Bewertungen bis hin zu Nachrichtenartikeln oder Social-Media-Beiträgen sein. Sobald Sie die Daten identifiziert haben, die Sie extrahieren möchten, können Sie nach Websites suchen, die diese Daten enthalten.
Schritt 2: Inspektieren Sie die HTML-Struktur der Website
Sobald Sie eine Website gefunden haben, die die Daten enthält, die Sie extrahieren möchten, müssen Sie die HTML-Struktur der Website inspizieren, um die Tags und Attribute zu identifizieren, die die Daten enthalten. Sie können dies mithilfe der Entwicklertools Ihres Webbrowsers tun, mit denen Sie den HTML-Quellcode einer Website anzeigen können.
Schritt 3: Schreiben Sie Code zum Navigieren durch die HTML-Struktur
Sobald Sie die Tags und Attribute identifiziert haben, die die Daten enthalten, können Sie Code schreiben, um durch die HTML-Struktur zu navigieren und die benötigten Daten zu extrahieren. Beautiful Soup bietet eine einfache API zum Navigieren durch HTML-Dokumente, mit der Sie spezifische Daten leicht finden und extrahieren können.
Schritt 4: Speichern Sie die Daten in einem verwendbaren Format
Sobald Sie die Daten extrahiert haben, müssen Sie sie in einem verwendbaren Format speichern. Dies kann eine CSV-Datei, eine JSON-Datei oder eine Datenbank sein. Python bietet eine Reihe von Bibliotheken zum Arbeiten mit verschiedenen Datenformaten, mit denen Sie Ihre gescrapten Daten im gewünschten Format speichern können.
Im nächsten Abschnitt werden wir anhand eines Beispiels das Erstellen eines Web Scrapers mit Python und Beautiful Soup durchgehen. Wir werden Daten von einer Website extrahieren und in einer CSV-Datei speichern.
In diesem Abschnitt werden wir anhand eines Beispiels den Aufbau eines Web-Scrapers mit Python und Beautiful Soup durchgehen. Wir werden Daten von einer Website extrahieren, die Informationen über Bücher enthält, und sie in einer CSV-Datei speichern.
Schritt 1: Identifizieren der zu extrahierenden Daten
Für unser Beispiel möchten wir den Titel, den Autor und den Preis von Büchern von einer Website extrahieren. Wir haben eine Website gefunden, die diese Daten enthält, und werden sie als Datenquelle verwenden.
Schritt 2: Inspektion der HTML-Struktur der Website
Mit den Entwicklertools unseres Webbrowsers können wir die HTML-Struktur der Website inspizieren und die Tags und Attribute identifizieren, die die zu extrahierenden Daten enthalten. Wir haben festgestellt, dass die Buchtitel in <h3>-Tags mit der Klasse "title" enthalten sind. Die Autorennamen sind in <p>-Tags mit der Klasse "author" enthalten. Und die Preise sind in <span>-Tags mit der Klasse "price" enthalten.
Schritt 3: Schreiben des Codes zum Navigieren durch die HTML-Struktur
Nachdem wir die Tags und Attribute identifiziert haben, die die zu extrahierenden Daten enthalten, können wir den Code schreiben, um durch die HTML-Struktur zu navigieren und die Daten zu extrahieren. Wir werden die requests-Bibliothek verwenden, um eine HTTP-Anfrage an die Website zu senden, und die Beautiful Soup-Bibliothek, um die HTML-Antwort zu parsen.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.example.com/books'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
titles = soup.find_all('h3', {'class': 'title'})
authors = soup.find_all('p', {'class': 'author'})
prices = soup.find_all('span', {'class': 'price'})
Dieser Code sendet eine HTTP-Anfrage an die Website, analysiert die HTML-Antwort mit Beautiful Soup und findet alle Tags, die Buchtitel, Autorennamen und Preise enthalten.
Schritt 4: Speichern der Daten in einem verwendbaren Format
Schließlich müssen wir die extrahierten Daten in einem verwendbaren Format speichern. Für unser Beispiel speichern wir die Daten in einer CSV-Datei unter Verwendung der eingebauten CSV-Bibliothek.
import csv
with open('books.csv', mode='w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['Title', 'Author', 'Price'])
for title, author, price in zip(titles, authors, prices):
writer.writerow([title.text.strip(), author.text.strip(), price.text.strip()])
Dieser Code erstellt eine CSV-Datei namens "books.csv" und schreibt die Buchtitel, Autorennamen und Preise in die Datei. Wir verwenden die zip()-Funktion, um gemeinsam durch die Listen der Titel, Autoren und Preise zu iterieren und jede Zeile in die CSV-Datei zu schreiben.
In diesem Blog-Beitrag haben wir das Konzept des Web-Scrapings und der Beautiful Soup-Bibliothek vorgestellt. Wir haben die Schritte zum Erstellen eines Web-Scrapers mit Python und Beautiful Soup durchlaufen und ein Beispiel für das Scrapen von Daten von einer Website und deren Speicherung in einer CSV-Datei bereitgestellt. Web-Scraping kann ein mächtiges Werkzeug für Datensammlung und -analyse sein, aber es ist wichtig, respektvoll gegenüber den Richtlinien und Bandbreitenbeschränkungen der Website-Besitzer zu sein.
Was ist Docker: Wie man ein Python-Skript mit Docker containerisiert.
Was ist Docker, wie man ein Docker-Image erstellt und es auf Dockerhub hochlädt. Führen Sie ein Python-Skript 24/7 mit Docker aus
Verwendung von Chat-GPT zur Erstellung von hochwertigen E-Mail-Vorlagen: Eine technische Übersicht
Erfahren Sie, wie Sie mit Chat-GPT Ihre E-Mail-Marketing-Bemühungen revolutionieren können. Entdecken Sie die Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von künstlicher Intelligenz zur Generierung hochwertiger E-Mail-Vorlagen und erkunden Sie bewährte Verfahren für die Integration von Chat-GPT in Ihren E-Mail-Marketing-Workflow. Bringen Sie mit dieser leistungsstarken Technologie Ihre E-Mail-Inhalte auf die nächste Stufe.
London, UK
