使用 Python 进行网页抓取的替代方案

如果您正在阅读本文,您可能需要您的业务、客户或您正在从事的项目的数据。你也很可能正在使用 Python 抓取网页,毕竟这是抓取网站的最简单方法。或者是吗?在这篇文章中,我们将深入探讨使用 Python 进行网页抓取的基本要素,了解其优缺点,并了解一些常用的替代方案,包括无代码抓取解决方案。

AI吧Python

如果您是一名开发人员,熟悉 Python 或者只是比我们其他人更精通代码,请向下滚动以了解使用 Python 进行网络抓取的替代解决方案。

对于其他所有人,让我们开始吧;

什么是网页抓取

开源网络数据可能是目前可用的最有价值的商业资产之一。

公司正在收集有关目标受众和竞争对手行为的数据,包括:

  • 社交媒体情绪
  • 产品评论
  • 动态竞争对手定价模型
  • 搜索引擎趋势
  • 竞争对手的广告活动以及观众参与度

这些信息使企业不仅可以猜测客户想要什么或在他们的行业中成功完成了什么,还可以根据冷硬信息做出战略决策。

网页抓取是加载页面并将目标数据点提取到“数据集”中的行为。此信息可以结构化和格式化为 JSON、CSV、HTML 或 Microsoft Excel 文件,并直接交付给团队或算法进行分析。

有许多编程语言可用于有效地从目标站点抓取数据 – Python 位于此列表的顶部。

为什么是 Python?

Python 是网络抓取的更好选择,因为它是一种简单的编码语言,允许专业人员简化他们的数据收集过程。Python 还支持访问众多库,例如 NumPy、Matlpotlib、Pandas 以及其他库 – 使得访问和数据集操作的范围更大。

如何用 Python 抓取网页数据?

网页抓取的第一步是决定使用哪个框架。该框架定义了支持哪些源代码以执行网络抓取任务。它允许个人轻松快速地抓取网站。

用于网络抓取的一些框架示例是:

  • Requests: requests 模块允许用户使用 Python 发送 HTTP 请求。HTTP 请求返回一个包含所有响应数据(内容、编码、状态等)的响应对象。
  • BeautifulSoup:一个 Python 库,用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。它模仿用户的导航和搜索行为。众所周知,它可以节省程序员数小时或数天的工作时间。
  • Pyquery:也被称为 Python 的小弟,易于使用但不那么发达,非常适合解析网站和获取数据,但仅此而已。
  • Selenium:与 Beautiful Soup 类似,Selenium 自动执行用户活动,这些活动对于浏览网站至关重要,以便查找和导出相关数据

现在我们已经有了我们的框架,让我们深入了解抓取代码本身。

这是一个简单的网络爬虫示例,它提取亚马逊上可用的笔记本电脑列表。

了解爬虫如何工作的最好方法是查看代码。下面的代码将在结果页面上抓取每台笔记本电脑的产品名称和价格。

第一个代码片段导入所有需要的库,第二个代码片段发送页面请求并以 xml 格式返回结果,第三个代码片段分别显示报废页面上的所有价格和笔记本电脑名称。

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url=f"https://www.amazon.co.uk/s?k=laptop"
result = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(result.content,'lxml')

# Display Price of Laptop
print(soup.find_all('span',{'class':'a-price-whole'})[0].contents[0])

# Display Name of Laptop
print(soup.find_all('span',{'class':'a-size-base-plus a-color-base a-text-normal'})[0].contents[0])

网络爬虫行业的先驱 Bright Data 发表了一篇关于使用 BeautifulSoup 使用 Python 进行爬虫的有用文章,他们展示了从下载页面到提取所需元素的完整过程。

开发人员对使用 Python 进行 Web 抓取的看法

就像世界上的其他事物一样,总是有利有弊。以下是我们在询问 Python 开发人员对使用 Python 进行网页抓取的感受时收到的一些反馈。

“自动提取数据可以节省时间,如果不使用 Python,我们就无法实现我们的目标”。

“使用 Python 时,结构是关键,但秘诀在于细节。你定义得越好,你需要提取的数据就越容易扩大规模”。

“Python 很棒,但它是一种易于破解的编码语言。在开始抓取项目之前,请确保您了解 Python 的来龙去脉,并清楚地了解您想要实现的目标。”

网页抓取的替代编码语言

除了 Python 之外,还有许多可用于网络抓取的编码语言。以下是用于网页抓取的两种主要替代编码语言,JS 和 Ruby:

  • JavaScript:JS一般用于网站前端的开发。许多应用程序都可以使用 Node.js 开发,这是一种基于 JS 的编程环境。Puppeteer 是 Node.js 提供的最高效的库之一,它具有与 chrome 和 chromium 浏览器相同的行为功能,允许开发人员像真实用户一样收集数据。
  • Ruby:尽管 Ruby 不像 JavaScript 或 Python 那样流行,但它具有多种功能,有利于 Web 抓取用例,例如抓取静态页面甚至页面的特定部分。它可以提供多种方法来解析 XML 和 HTML 文件。

不是开发商?别担心,在过去的几年里,网络抓取已经变得更加主流。因此,越来越多的自动化解决方案变得可用,最好的部分是,您无需成为开发人员即可使用它们。

网页抓取无代码解决方案

如果您已阅读本文的这一部分,您要么向下滚动到“好的部分”,要么了解了很多关于 Python 和网络抓取所需框架的知识。无论哪种方式,您都将了解公司如何在没有编码甚至 Python 知识的情况下大规模抓取数据。

网络抓取服务知道当今数据的重要性,它为企业提供动力并为他们提供蓬勃发展所需的洞察力。他们缺乏的是知识和时间。Bright Data 凭借其自动化工具一直引领数据收集行业,这些工具为网页抓取提供了无代码解决方案。

借助基于常见用例构建的数百个预定义 Web 抓取模板,所有用户需要做的就是选择他们想要接收的数据、他们想要如何接收数据,然后点击运行。如果您找不到适合您项目的模板,他们会为您创建。如果您热衷于使用 Python 编码、开发框架和编程,您可以编辑模板甚至创建自己的模板。

你应该使用 Python 进行网页抓取吗?

既然您已经了解了所有选项,您可能会问自己,Python 是您进行网络抓取的最佳选择吗?

答案真的取决于你;

如果您是开发人员或对编码感兴趣并且有时间为每个项目开发单独的网络爬虫,或者如果您是对编码充满热情的开发人员或喜欢挑战的人,那么 Python 可能是您的最佳解决方案。

如果您是企业主、经理、营销人员,甚至是需要数据的研究人员,最好将网络抓取留给专业人士。无论您选择聘请开发人员还是使用无代码服务,最好专注于您需要的数据,而不是如何抓取它。

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