Experto de Semalt: Python y BeautifulSoup. Raspe los sitios con facilidad

Al realizar análisis de datos o proyectos de aprendizaje automático, es posible que deba raspar sitios web para obtener los datos necesarios y completar su proyecto. El lenguaje de programación Python tiene una poderosa colección de herramientas y módulos que pueden usarse para este propósito. Por ejemplo, puede usar el módulo BeautifulSoup para el análisis HTML.

Aquí, echaremos un vistazo a BeautifulSoup y descubriremos por qué ahora se está utilizando tan ampliamente en el raspado web .

Características de BeautifulSoup

- Proporciona varios métodos para facilitar la navegación, la búsqueda y la modificación de los árboles de análisis, lo que le permite diseccionar fácilmente un documento y extraer todo lo que necesita sin escribir demasiado código.

- Convierte automáticamente los documentos salientes a UTF-8 y los documentos entrantes a Unicode. Esto significa que no tendrá que preocuparse por las codificaciones, siempre que el documento haya especificado una codificación o Beautiful Soup pueda detectarla automáticamente.

- BeautifulSoup se considera superior a otros analizadores Python populares como html5lib y lxml. Permite probar diferentes estrategias de análisis. Sin embargo, una desventaja de este módulo es que proporciona más flexibilidad a expensas de la velocidad.

¿Qué necesitas para raspar el sitio web con BeautifulSoup?

Para comenzar a trabajar con BeautifulSoup, debe tener configurado el entorno de programación Python (ya sea local o basado en el servidor) en su máquina. Python generalmente está preinstalado en OS X, pero si usa Windows, deberá descargar e instalar el idioma desde el sitio web oficial.

Debe tener instalados los módulos BeautifulSoup y Requests.

Por último, estar familiarizado y cómodo trabajando con el etiquetado y la estructura HTML es definitivamente útil, ya que trabajará con datos de origen web.

Importar solicitudes y bibliotecas BeautifulSoup

Con el entorno de programación Python bien configurado, ahora puede crear un nuevo archivo (usando nano, por ejemplo) con el nombre que desee.

La biblioteca de solicitudes le permite utilizar un formulario HTTP legible para humanos dentro de sus programas Python, mientras que BeautifulSoup realiza el raspado a una velocidad más rápida. Puede usar la declaración de importación para obtener ambas bibliotecas.

Cómo recopilar y analizar una página web

Use el método request.get () para recopilar la URL de la página web desde la que desea extraer datos. A continuación, cree un objeto BeautifulSoup o un árbol de análisis. Este objeto toma el documento de Solicitudes como argumentos y luego lo analiza. Con la página recopilada, analizada y configurada como un objeto BeautifulSoup, puede proceder a recopilar los datos que necesita.

Extraer el texto deseado de la página web analizada

Siempre que desee recopilar datos web, debe saber cómo los describe el modelo de objetos de documento (DOM) de la página web. En su navegador web, haga clic con el botón derecho (si usa Windows) o presione CTRL + clic (si usa macOS) en uno de los elementos que forman parte de los datos de interés. Por ejemplo, si desea obtener datos sobre las nacionalidades de los estudiantes, haga clic en uno de los nombres de los estudiantes. Aparece un menú contextual, y dentro de él, verá un elemento de menú similar a Inspect Element (para Firefox) o Inspect (para Chrome). Haga clic en el elemento del menú Inspeccionar correspondiente y las herramientas de desarrollador web aparecerán en su navegador.

BeautifulSoup es una herramienta de análisis HTML simple pero potente que le permite una gran flexibilidad al raspar sitios web . Cuando lo use, no olvide observar las reglas generales de raspado, como verificar los Términos y condiciones del sitio web; volver a visitar el sitio regularmente y actualizar su código según los cambios realizados en el sitio. Teniendo este conocimiento sobre el raspado de sitios web con Python y BeautifulSoup, ahora puede obtener fácilmente los datos web que necesita para su proyecto.

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