Bạn đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các thư viện Python tốt nhất để quét web cho dự án khoa học dữ liệu tiếp theo của mình?
Phân đoạn hình ảnh bằng Mặt nạ R-CNN với Tensorflow
Mã giải pháp có thể tải xuống. video giải thích. Hô trợ ky thuật
bắt đầu dự ánTại sao Thư viện Python dành cho Web Scraping lại quan trọng?
Quét web hoặc trích xuất dữ liệu web bao gồm các kỹ thuật quét dữ liệu được sử dụng để thu thập thông tin từ các trang web. Mặc dù người dùng có thể thực hiện quét web theo cách thủ công, nhưng thuật ngữ này thường đề cập đến các tác vụ tự động được hoàn thành với sự trợ giúp của phần mềm quét web. Đó là một kỹ thuật sao chép trong đó dữ liệu web có sẵn công khai được thu thập và sao chép, thường là vào cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính cục bộ trung tâm để dễ dàng truy xuất hoặc phân tích. Sử dụng quét web, các cá nhân và tổ chức có thể tìm hiểu những gì họ có thể thực hiện với một lượng dữ liệu hợp lý. Bạn có thể sử dụng dữ liệu web cho các hoạt động học máy, phân tích dữ liệu và thậm chí cạnh tranh và vượt qua đối thủ cạnh tranh của mình
Trình thu thập dữ liệu web là các ứng dụng web hoặc tập lệnh do nhà phát triển tạo cần thiết để quét web. Các nhà phát triển có thể sử dụng bất kỳ ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ nào để xây dựng trình thu thập dữ liệu web nhằm thu thập dữ liệu từ web một cách hiệu quả. Đây là nơi ngôn ngữ lập trình Python xuất hiện. Python là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phát triển để xây dựng trình quét web vì nó bao gồm các thư viện gốc được thiết kế dành riêng cho việc quét web.
Đây là lý do tại sao Python là lựa chọn lý tưởng để quét web-
Dễ hiểu- Đọc mã Python tương tự như đọc một câu lệnh tiếng Anh, làm cho cú pháp Python trở nên đơn giản để học. Nó rõ ràng và có thể đọc được, và việc sử dụng thụt đầu dòng trong Python làm cho nó thậm chí còn hơn thế nữa
Tốn ít thời gian hơn- Tìm kiếm trên web nhằm mục đích tiết kiệm thời gian, nhưng nếu bạn phải viết nhiều mã hơn thì có ích gì?
Thư viện khổng lồ- Python có một hệ sinh thái thư viện rộng lớn bao gồm các công cụ và dịch vụ cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau, bao gồm Numpy, Matplotlib, Pandas, v.v. Do đó, nó phù hợp để quét web và thao tác thêm dữ liệu web đã truy xuất
Hỗ trợ cộng đồng rộng rãi- Tất cả chúng ta đều tìm kiếm sự trợ giúp tại một số thời điểm khi làm việc với khối lượng dữ liệu lớn. Python đi kèm với một trong những cộng đồng mạnh nhất và lớn nhất, vì vậy bạn không cần phải lo lắng về việc khắc phục sự cố khi phát triển bất kỳ mã nào
Có một số thư viện Python phổ biến có sẵn để thực hiện quét web hiệu quả. Nhưng làm thế nào bạn có thể chọn đúng cho dự án khoa học dữ liệu tiếp theo của mình?
7 thư viện Python tốt nhất để quét web
Dưới đây là bảy thư viện Python phổ biến nhất để quét web mà mọi chuyên gia dữ liệu phải quen thuộc
1. ĐẹpSúp
Với hơn 10.626.990 lượt tải xuống mỗi tuần và 1. 8K sao, BeautifulSoup là một trong những thư viện quét web Python hữu ích nhất để phân tích các tài liệu HTML và XML thành cấu trúc cây để xác định và trích xuất dữ liệu. BeautifulSoup cung cấp giao diện Pythonic và chuyển đổi mã hóa tự động, giúp làm việc với dữ liệu trang web dễ dàng hơn. Bản phát hành mới nhất [BeautifulSoup 4. 11. 1] cung cấp các thành ngữ và phương pháp Pythonic khác nhau để duyệt, khám phá và thay đổi cây phân tích cú pháp. Nó cũng tự động chuyển đổi các tài liệu đến sang Unicode và các tài liệu đi sang UTF-8. Hơn nữa, bạn có thể thiết lập BeautifulSoup để quét toàn bộ trang được phân tích cú pháp, xác định tất cả các lần lặp lại dữ liệu bạn cần [ví dụ: tìm tất cả các liên kết trong tài liệu] hoặc tự động phát hiện mã hóa như ký tự đặc biệt chỉ với một vài dòng mã
Một số trường hợp sử dụng BeautifulSoup trong thế giới thực bao gồm
Trình theo dõi lỗi Python đã được các nhà phát triển Python chuyển từ Sourceforge sang Roundup bằng Beautiful Soup
Trình thu thập thông tin DXY-COVID-19 của Jiabao Lin triển khai Beautiful Soup để thu thập dữ liệu về COVID-19 trên một trang web y tế của Trung Quốc, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng theo dõi sự lây truyền của vi-rút
Nhánh Ứng dụng Dự báo của NOAA sử dụng BeautifulSoup trong tập lệnh TopoGrabber để tải xuống bộ dữ liệu USGS có độ phân giải cao
Đặc điểm của BeautifulSoup
Sự hỗ trợ tuyệt vời của BeautifulSoup để phát hiện mã hóa là một tính năng có giá trị có thể mang lại kết quả đầu ra tốt hơn cho các trang web HTML xác thực không tiết lộ đầy đủ mã hóa của chúng
Beautiful Soup được xây dựng trên các trình phân tích cú pháp Python nổi tiếng như lxml và html5lib, cho phép chúng tôi thử nghiệm các kỹ thuật phân tích cú pháp khác nhau hoặc đánh đổi tốc độ để có được sự linh hoạt
Ưu điểm của BeautifulSoup
Thư viện giúp duy trì tính đơn giản và khả năng thích ứng của mã. Bạn có thể nhanh chóng chọn các tính năng này và thực hiện quét web để đạt được đầu ra trích xuất dữ liệu lý tưởng nếu bạn là người mới bắt đầu
Trong khi làm việc trên thư viện, Beautiful Soup cung cấp một cộng đồng mạnh mẽ để giải quyết tất cả các thách thức về quét web cho cả nhà phát triển mới và có kinh nghiệm
Lợi ích chính của việc sử dụng Beautiful Soup dành cho nhà phát triển là nó cung cấp tài liệu tuyệt vời và kỹ lưỡng
Nhược điểm của BeautifulSoup
Việc sử dụng proxy không đơn giản với BeautifulSoup. Do đó, việc sử dụng BeautifulSoup để tải xuống khối lượng dữ liệu khổng lồ từ cùng một trang web mà không khiến IP của bạn bị đưa vào danh sách đen hoặc bị cấm là điều khó khăn
BeautifulSoup không thể hoạt động độc lập như một trình phân tích cú pháp. Nó yêu cầu bạn cài đặt phụ thuộc trước khi sử dụng nó
2. phế liệu
Với hơn 44 nghìn sao và 18 nghìn truy vấn trên StackOverflow, Scrapy là một trong những thư viện quét web Python phổ biến nhất. Scrapy là một thư viện quét màn hình và thu thập dữ liệu web để thu thập dữ liệu các trang web một cách nhanh chóng và hiệu quả cũng như trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các trang của họ. Bạn có thể sử dụng Scrapy không chỉ là một thư viện, tôi. e. , bạn có thể sử dụng nó cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm giám sát, kiểm tra tự động và khai thác dữ liệu. Thư viện Python này chứa tính năng Bộ chọn tích hợp cho phép xử lý nhanh các yêu cầu và trích xuất dữ liệu không đồng bộ từ các trang web. Scrapy sử dụng phương pháp điều chỉnh tự động để tự động thay đổi tốc độ thu thập thông tin. Nó cũng cung cấp khả năng tiếp cận nhà phát triển. Để mở rộng khả năng của nó, bạn cũng có thể tích hợp Scrapy với thư viện có tên là Splash, một trình duyệt web nhẹ
Một số trường hợp sử dụng Scrapy trong thế giới thực bao gồm
Intoli sử dụng Scrapy để cung cấp các giải pháp quét web chuyên dụng cho khách hàng của mình sử dụng để tạo khách hàng tiềm năng, cung cấp năng lượng cho các sản phẩm cốt lõi của họ và nghiên cứu đối thủ cạnh tranh
Lambert Labs chuyên sử dụng Scrapy để thu thập văn bản, hình ảnh và video, cả có tổ chức và không có cấu trúc, từ toàn bộ internet. Nó tích hợp Scrapy và Selenium để thu thập dữ liệu các trang web động được viết bằng JavaScript liên tục
Alistek sử dụng Scrapy để cập nhật dữ liệu liên quan đến đối tác trong hệ thống hỗ trợ dựa trên OpenERP của họ bằng cách trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu trực tuyến và ngoại tuyến
Đặc điểm của Scrapy
Scrapy cung cấp hỗ trợ tích hợp để xác định và trích xuất dữ liệu từ các tệp XML/HTML bằng cách sử dụng bộ chọn CSS nâng cao, biểu thức XPath và phương thức trợ giúp
Trình thu thập dữ liệu web này cung cấp bảng điều khiển Telnet mà qua đó bạn có thể kết nối với thiết bị đầu cuối Python bên trong quy trình Scrapy của mình để theo dõi và gỡ lỗi trình thu thập thông tin của bạn
Scrapy có hỗ trợ tích hợp để tạo xuất nguồn cấp dữ liệu ở nhiều loại tệp khác nhau [JSON, CSV và XML] và lưu trữ chúng trong nhiều chương trình phụ trợ [FTP, S3, hệ thống tệp cục bộ]
Ưu điểm của phế liệu
Sự hỗ trợ mạnh mẽ của Scrapy cho khả năng mở rộng cho phép bạn thêm các tính năng của mình bằng cách sử dụng tín hiệu và API đơn giản [phần mềm trung gian, tiện ích mở rộng và đường ống]
Scrapy cung cấp một thiết bị đầu cuối shell tương tác nhận biết IPython và cho phép bạn kiểm tra các biểu thức CSS và XPath để cạo dữ liệu khi tạo hoặc gỡ lỗi trình thu thập thông tin của bạn
Scrapy cung cấp hỗ trợ mã hóa mạnh mẽ và tính năng tự động phát hiện để xử lý các khai báo mã hóa nước ngoài, không chuẩn và bị hỏng
Nhược điểm của phế liệu
Scrapy không hoạt động tốt với các trang web dựa trên javaScript
Các hệ điều hành khác nhau có các kỹ thuật cài đặt khác nhau cho Scrapy
Trăn 2. 7+ là cần thiết cho Scrapy
Xem các mẫu dự án khoa học dữ liệu này để tìm hiểu cách các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực hàng ngày
3. selen
Với hơn 50 nghìn khách hàng ở Hoa Kỳ, Selenium là trình điều khiển web nguồn mở và miễn phí cho phép bạn tự động hóa các tác vụ như đăng nhập vào các trang mạng xã hội. Nó hoạt động hiệu quả trên các trang web được hiển thị bằng JavaScript, điều này không bình thường đối với các thư viện Python khác. Trước tiên, bạn phải tạo các trường hợp kiểm tra chức năng bằng trình điều khiển web Selenium trước khi có thể bắt đầu làm việc trên Selenium với Python. Thư viện Selenium hoạt động tốt với mọi trình duyệt, chẳng hạn như Firefox, Chrome, IE, v.v. , để thử nghiệm. Cách tiếp cận phổ biến nhất để tích hợp Selenium với Python là thông qua API, giúp tạo các trường hợp kiểm tra chức năng hoặc chấp nhận với trình điều khiển web Selenium. Gửi biểu mẫu, đăng nhập tự động, thêm/xóa dữ liệu và xử lý cảnh báo là một số trường hợp sử dụng Selenium điển hình để quét web
Đặc điểm của Selenium
Thực thi Javascript là một thành phần quan trọng của quét web. Selenium cung cấp cho bạn quyền truy cập vào trình thông dịch mã Javascript đầy đủ chức năng chạy trong nền và cho phép chúng tôi kiểm soát hoàn toàn tài liệu trang và một phần quan trọng của trình duyệt
Trong quét web, hiển thị hình ảnh là một nhiệm vụ phổ biến nhưng tốn thời gian. Bạn có thể ra lệnh cho trình duyệt Chrome bỏ qua hiển thị hình ảnh thông qua đối số từ khóa chrome_options trong Selenium
Ưu điểm của Selenium
Selenium cung cấp một mô-đun có tên là WebDriver để trích xuất dữ liệu từ các trình duyệt này. Mô-đun này giúp thực hiện nhiều tác vụ như kiểm tra tự động, truy xuất cookie, truy xuất ảnh chụp nhanh, v.v.
Hầu hết các thư viện quét web Python đều sử dụng WebBrowser Control [Internet Explorer]. Tuy nhiên, một số sử dụng trình duyệt web thực tế để thu thập dữ liệu từ nhiều trang web. Tuy nhiên, Selenium WebDriver hỗ trợ nhiều trình duyệt, bao gồm Google Chrome, Firefox, Opera, HtmlUnit, Android và iOS và Internet Explorer
Nhược điểm của Selenium
Một nhược điểm lớn của việc sử dụng Selenium để quét web là các hệ thống theo dõi lưu lượng dựa trên JavaScript [như Google Analytics] sẽ nhanh chóng xác định bạn bằng cách sử dụng Webdriver để duyệt nhiều trang. Chủ sở hữu trang web thậm chí không cần triển khai một hệ thống phát hiện cạo phức tạp
Bạn tải toàn bộ trình duyệt web vào bộ nhớ hệ thống khi sử dụng WebDriver để quét các trang web. Điều này không chỉ gây lãng phí thời gian và sử dụng hết tài nguyên hệ thống mà còn có thể kích hoạt hệ thống con bảo mật của bạn phản hồi.
4. yêu cầu
Với hơn 52.881.567 lượt tải xuống hàng tuần, Yêu cầu là một thư viện Python phổ biến khác giúp tạo nhiều yêu cầu HTTP dễ dàng hơn. Điều này cực kỳ hữu ích cho việc quét web vì bước chính trong bất kỳ quy trình quét web nào là gửi các yêu cầu HTTP đến máy chủ của trang web để trích xuất dữ liệu được hiển thị trên trang web mong muốn. Giai đoạn đầu tiên của quy trình quét web được hưởng lợi từ việc sử dụng thư viện Yêu cầu [truy xuất dữ liệu trang web]. Tuy nhiên, để tạo một trình thu thập thông tin quét web đầy đủ chức năng, bạn phải xây dựng logic lập lịch và song song hóa của mình, đồng thời sử dụng các thư viện quét web Python bổ sung như BeautifulSoup để thực hiện các bước còn lại trong quy trình quét web
Các tính năng của Yêu cầu
Nó hỗ trợ API đầy đủ và các chức năng của nó [PUT, GET, DELETE và POST] và cung cấp tài liệu phong phú
Thư viện Yêu cầu hỗ trợ xử lý lỗi, bao gồm Lỗi kết nối, Hết thời gian, TooManyRedirect, Phản hồi. raise_for_status, v.v.
URL an toàn bao gồm chứng chỉ SSL như một biện pháp bảo mật. Khi bạn sử dụng Yêu cầu, nó sẽ xác thực chứng chỉ SSL cho URL HTTPS. Trong thư viện yêu cầu, Xác minh SSL có mặt theo mặc định;
Ưu điểm của yêu cầu
Thư viện yêu cầu là lựa chọn tốt nhất nếu bạn mới bắt đầu tìm kiếm trên web và có quyền truy cập vào API. Nó rất dễ hiểu và không cần thực hành nhiều để thành thạo
Yêu cầu cũng giảm thiểu nhu cầu bao gồm các chuỗi truy vấn trong URL của bạn theo cách thủ công
Nó hỗ trợ các mô-đun xác thực và xử lý cookie và phiên với độ ổn định tuyệt vời
Nhược điểm của yêu cầu
Bạn không nên gửi dữ liệu nhạy cảm như tên người dùng và mật khẩu qua phương thức GET của thư viện vì chúng hoàn toàn hiển thị trong chuỗi truy vấn URL và có thể tồn tại trong bộ nhớ của trình duyệt máy khách dưới dạng trang đã truy cập
Nó không thể xử lý các trang web động bao gồm phần lớn mã JavaScript hoặc phân tích cú pháp HTML
5. urllib3
Với hơn 165.866.058 lượt tải xuống, Urllib3 là thư viện quét web phổ biến của Python có thể nhanh chóng trích xuất dữ liệu từ các tài liệu HTML hoặc URL, tương tự như thư viện yêu cầu trong Python. Bạn có thể truy xuất các URL với sự trợ giúp của yêu cầu urllib gói Python. Phương thức mở URL cung cấp giao diện người dùng khá đơn giản và điều này có khả năng truy xuất URL thông qua một số giao thức. Ngoài ra, nó cung cấp giao diện người dùng phức tạp hơn để giải quyết các trường hợp như xác thực đơn giản, cookie và proxy. Mặc dù urllib của Python 3 khác với Python 2 nhưng chúng hoạt động tương tự nhau. Bạn có thể thực hiện bất kỳ yêu cầu GET và POST nào mà bạn yêu cầu, phân tích cú pháp dữ liệu và sửa đổi tiêu đề bằng cách sử dụng urllib
Các tính năng của urllib3
Có hai tác vụ bổ sung mà bạn có thể thực hiện với các yêu cầu HTTP. Đầu tiên, bạn có thể gửi dữ liệu trực tiếp đến máy chủ bằng cách chuyển dữ liệu đến nó. Tiếp theo, bạn có thể cung cấp thêm chi tiết yêu cầu trong tiêu đề HTTP mà bạn gửi tới máy chủ
Nó cung cấp urllib. mô-đun lỗi cho urllib. yêu cầu xử lý ngoại lệ. Các lỗi hoặc trường hợp ngoại lệ này là Lỗi HTTP [kích hoạt do lỗi HTTP như 404 và 403] hoặc Lỗi URL [xảy ra khi URL của bạn không chính xác hoặc có sự cố với kết nối internet]
Ưu điểm của urllib3
Một phiên bản PoolManager theo dõi tổng hợp kết nối và độ an toàn của luồng để bạn không cần phải làm vậy khi sử dụng nó để gửi yêu cầu
Các nhà phát triển có thể truy cập và phân tích dữ liệu từ các giao thức như HTTP và FTP bằng Urllib, đây là một lợi ích bổ sung
Nhược điểm của urllib3
Không có nhiều tính năng trong thư viện urllib
Nó có vẻ khó hơn một chút so với thư viện Yêu cầu
6. Lxml
Với hơn 50 triệu lượt tải xuống hàng tháng, LXML là thư viện Python thân thiện với người dùng và giàu tính năng nhất để phân tích cú pháp XML và HTML. Nó là một ràng buộc Pythonic mạnh mẽ cho các thư viện libxml2 và libxslt. API ElementTree cho phép truy cập thuận tiện và an toàn vào các thư viện quét web này. Nó làm phong phú API ElementTree bằng cách thêm hỗ trợ cho XPath, RelaxNG, XML Schema, XSLT, C14N và nhiều ngôn ngữ khác. Nó kết hợp tính dễ sử dụng của Python với tốc độ và sức mạnh của cây phần tử. Nó hoạt động tốt khi bạn cố gắng cạo cơ sở dữ liệu lớn. Quét web thường xuyên sử dụng các yêu cầu và lxml cùng nhau. Sử dụng bộ chọn XPath và CSS, bạn cũng có thể sử dụng nó để trích xuất dữ liệu phi cấu trúc từ HTML
Đặc điểm của LXML
Bạn có thể tạo các phần tử XML/HTML và các phần tử con của chúng bằng cách sử dụng mô-đun etree trong trình quét web LXML, điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn đang cố gắng viết hoặc chỉnh sửa các tài liệu HTML và XML
Ngoài ra, phương thức iselement[] cho phép bạn xác định xem một nút có phải là một phần tử hay không và liệu một phần tử có phần tử con hay không, cả hai đều cần thiết để xử lý các ngoại lệ trong nhiều ứng dụng web
Ưu điểm của LXML
Chuyển đổi dữ liệu sang kiểu dữ liệu Python đơn giản, giúp thao tác trên file nhanh và hiệu quả hơn
LXML cực kỳ nhanh chóng và đơn giản để phân tích các tài liệu lớn hơn và phức tạp
Nhược điểm của LXML
Nó không hoạt động tốt khi phân tích cú pháp các trang HTML không hiệu quả và được thiết kế kém
Tài liệu chính thức của thư viện LXML không thân thiện với người dùng cho người mới bắt đầu
Hãy tự tin để xây dựng các dự án end-to-end
Truy cập vào thư viện được tuyển chọn gồm hơn 250 dự án công nghiệp từ đầu đến cuối với mã giải pháp, video và hỗ trợ kỹ thuật
Yêu cầu bản trình diễn7. Súp cơ khí
Với hơn 3. 8K sao và 217 kho lưu trữ phụ thuộc, MechanicalSoup là một trong những thư viện quét web mới nhất của Python cho phép tương tác trang web tự động. Được xây dựng trên các thư viện Python mạnh mẽ và phổ biến Yêu cầu [cho các phiên HTTP] và BeautifulSoup [để điều hướng tài liệu], MechanicalSoup cung cấp một API tương tự cho hai thư viện quét web mạnh mẽ này. Trình quét web này có thể theo dõi chuyển hướng, tự động gửi cookie, theo liên kết và gửi biểu mẫu.
Tính năng của MechanicalSoup
Thư viện bao gồm một chức năng gọi là "StatefulBrowser" mở rộng Trình duyệt và cung cấp một số chức năng hữu ích để tương tác với các phần tử dữ liệu HTML trong khi lưu trữ trạng thái của trình duyệt.
Lớp Biểu mẫu có sẵn trong thư viện để tạo biểu mẫu hoặc chuẩn bị biểu mẫu HTML để gửi. Nó quản lý các thành phần đầu vào [văn bản, hộp kiểm, radio], lựa chọn và vùng văn bản, trong số các loại khác
Ưu điểm của MechanicalSoup
Trình quét web này lý tưởng nếu bạn yêu cầu một tập lệnh thu thập thông tin đơn giản mà không có khả năng JavaScript, chẳng hạn như kiểm tra các hộp trên một biểu mẫu hoặc đăng nhập vào một trang web
Nó hỗ trợ các bộ chọn CSS & XPath, đồng thời cung cấp tốc độ và hiệu quả tuyệt vời khi phân tích cú pháp các trang web đơn giản
Nhược điểm của MechanicalSoup
JavaScript không tương thích với Mechanical Soup. Không thể sử dụng nó để tương tác với bất kỳ thành phần javascript nào trên trang, chẳng hạn như menu, bản trình chiếu hoặc nút
MechanicalSoup không phải là một trong những thư viện quét web tốt nhất nếu trang web bạn tương tác không bao gồm bất kỳ trang HTML nào
So sánh giữa các công cụ quét web Python
ĐẹpSúp
phế liệu
selen
Màn biểu diễn
Mặc dù BeautifulSoup chậm nhưng đa luồng có thể tăng tốc nó
Scrapy nhanh hơn và hiệu quả hơn nhờ hỗ trợ tích hợp để tạo xuất nguồn cấp dữ liệu ở các định dạng khác nhau và thực thi yêu cầu không đồng bộ
Selenium hiệu quả; . Nó đợi toàn bộ trang tải trong khi các công nghệ phía máy khách như JavaScript tải trước
Dễ sử dụng
Beautiful Soup là nơi lý tưởng để bắt đầu cho người mới bắt đầu lần đầu tiên khám phá công cụ tìm kiếm trên web. Mặc dù đơn giản hơn nhưng Beautiful Soup chỉ có thể tương tác hiệu quả với các trang ít phức tạp hơn. Chỉ với một vài dòng mã, người dùng có thể bắt đầu sử dụng Beautiful Soup để tìm tất cả các liên kết trên một trang web và quét nhiều trang web
Mặc dù Scrapy là một khung quét web phổ biến, nhưng nó phức tạp hơn đáng kể so với BeautifulSoup và Selenium. Nó không thân thiện với người mới bắt đầu và có một đường cong học tập khó khăn
Selenium có thể là một bộ công cụ hoàn chỉnh để tự động hóa web mô phỏng các cú nhấp chuột và nhập liệu từ các biểu mẫu. Do khả năng này, đường cong học tập phức tạp hơn đối với các nhà phát triển
khả năng mở rộng
Khi xử lý các dự án nhỏ với độ phức tạp thấp, BeautifulSoup là thư viện tốt nhất. Điều này là do nó sử dụng các mã đơn giản và có thể mở rộng. BeautifulSoup là thư viện tốt nhất dành cho bạn nếu bạn là người mới bắt đầu và muốn thực hiện quét web một cách hiệu quả
Scrapy có thể thích hợp hơn cho các dự án quy mô lớn, phức tạp hơn vì nó cho phép thêm các tính năng tùy chỉnh và tạo đường ống nhanh chóng và linh hoạt
Selenium cũng khá có lợi, đặc biệt là với các trang web phụ thuộc nhiều vào java cho các chức năng khác nhau. Tuy nhiên, người dùng selen nên giữ khối lượng dữ liệu của họ trong giới hạn
hệ sinh thái
BeautifulSoup có một hệ sinh thái tốt nhưng đi kèm với rất nhiều phụ thuộc vào nó
Bạn có thể sử dụng proxy với Scrapy để tự động hóa các tác vụ quét web của mình và nó có một hệ sinh thái mạnh mẽ. Vì bạn có thể gửi nhiều yêu cầu cùng một lúc nên nó phù hợp hơn để sử dụng khi bạn quản lý các tác vụ phức tạp
Selenium cũng có một hệ sinh thái mạnh mẽ nhưng việc sử dụng proxy không đơn giản
Khám phá các thư viện Python để quét web thông qua các dự án thực hành
Các mô-đun Python có thể hỗ trợ triển khai quy trình quét web. Bạn có thể tích hợp mô-đun yêu cầu thay cho việc sử dụng Selenium với Beautiful Soup hoặc chỉ sử dụng Selenium để thực hiện quét web. Nói tóm lại, mọi thứ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng mà bạn có. Để hiểu các ứng dụng của từng thư viện quét web Python này, bạn phải bắt đầu làm việc với các dự án thực tế.
Kho lưu trữ ProjectPro cung cấp hơn 250 giải pháp dự án toàn diện về Khoa học dữ liệu và Dữ liệu lớn, cùng với các bản xem trước dự án có hướng dẫn và tính năng Live Cloud Labs để bạn thực hành trong khi tìm hiểu. Khám phá thế giới của các công cụ quét web Python bằng cách bắt tay vào các dự án này
Câu hỏi thường gặp về Thư viện Python để quét web
1. Những thư viện nào được sử dụng để quét web bằng Python?
Yêu cầu, BeautifulSoup, Scrapy và Selenium, là một số thư viện phổ biến được sử dụng để quét web bằng Python
2. Python có tốt cho việc quét web không?
Python rất tốt cho việc quét web do hệ thống kiểu động và quản lý bộ nhớ tự động. Python có nhiều framework và thư viện, dễ học là một trong những tính năng nổi bật nhất của nó.
3. Scrapy có phải là thư viện Python không?
Scrapy là một thư viện Python giúp duyệt các trang web đơn giản và trích xuất dữ liệu từ chúng một cách hiệu quả