что такое парсинг в python

Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python

В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.

Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.

Перейдем к этапам парсинга.

И так, рассмотрим первый этап парсинга — Поиск данных.

Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.
Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.

pip install beautifulsoup4

Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).

pip install requests
pip install pandas

Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.

Второй этап парсинга — Извлечение информации.

Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.
Давайте подключим наши новые библиотеки.

И сделаем наш первый get-запрос.

Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.

Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.

У нас есть тег h2 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.

Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.

Получаем такой код.

И последний этап парсинга — Сохранение данных.

Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.

После запуска появится файл test.csv — с результатами поиска.

«Кто владеет информацией, тот владеет миром» (Н. Ротшильд).

Источник

Парсим на Python: Pyparsing для новичков

Парсинг (синтаксический анализ) представляет собой процесс сопоставления последовательности слов или символов — так называемой формальной грамматике. Например, для строчки кода:

имеет место следующая грамматика: сначала идёт ключевое слово import, потом название модуля или цепочка имён модулей, разделённых точкой, потом ключевое слово as, а за ним — наше название импортируемому модулю.

В результате парсинга, например, может быть необходимо прийти к следующему выражению:

Данное выражение представляет собой словарь Python, который имеет два ключа: ‘import’ и ‘as’. Значением для ключа ‘import’ является список, в котором по порядку перечислены названия импортируемых модулей.

Для парсинга как правило используют регулярные выражения. Для этого имеется модуль Python под названием re (regular expression — регулярное выражение). Если вам не доводилось работать с регулярными выражениями, их вид может вас испугать. Например, для строки кода ‘import matplotlib.pyplot as plt’ оно будет иметь вид:

К счастью, есть удобный и гибкий инструмент для парсинга, который называется Pyparsing. Главное его достоинство — он делает код более читаемым, а также позволяет проводить дополнительную обработку анализируемого текста.

В данной статье мы установим Pyparsing и создадим на нём наш первый парсер.

Вначале установим Pyparsing. Если Вы работаете в Linux, в командной строке наберите:

В Windows Вам необходимо в командной строке, запущенной с правами администратора, предварительно зайти в каталог, где лежит файл pip.exe (например, C:\Python27\Scripts\), после чего выполнить:

Другой способ — это зайти на страницу проекта Pyparsing на SourceForge, скачать там инсталлятор для Windows и установить Pyparsing как обычную программу. Полную информацию о всевозможных способах установки Pyparsing можно получить на странице проекта.

Перейдём к парсингу. Пусть s — следующая строка:

В результате парсинга мы хотим получить словарь:

Сначала необходимо импортировать Pyparsing. Запустите например Python IDLE и введите:

Звёздочка * выше означает импорт всех имён из pyparsing. В результате это может нарушить рабочее пространство имён, что приведёт к ошибкам в работе программы. В нашем случае * используется временно, потому что мы пока не знаем, какие классы из Pyparsing мы будем использовать. После того, как мы напишем парсер, мы заменим * на названия использованных нами классов.

При использовании pyparsing, парсер вначале пишется для отдельных ключевых слов, символов, коротких фраз, а потом из отдельных частей получается парсер для всего текста.

Начнём с того, что у нас в строке есть название модуля. Формальная грамматика: в общем случае название модуля — это слово, состоящее из букв и символа нижнего подчёркивания. На pyparsing:

Word — это слово, alphas — буквы. Word(alphas + ‘_’) — слово, состоящее из букв и нижнего подчёркивания. module_name переводится как название модуля. Теперь читаем всё вместе: название модуля — это слово, состоящее из букв и символа нижнего подчёркивания. Таким образом, запись на Pyparsing очень близка к естественному языку.

Полное имя модуля — это название модуля, потом точка, потом название другого модуля, потом снова точка, потом название третьего модуля и так далее, пока по цепочке не дойдём до искомого модуля. Полное имя модуля может состоять из имени одного модуля и не иметь точек. На pyparsing:

ZeroOrMore дословно переводится как «ноль или более», а это означает, что содержимое в скобках может повторяться несколько раз или отсутствовать. В итоге читаем полностью вторую строчку парсера: полное имя модуля — это название модуля, после которого ноль и более раз идут точка и название модуля.

После полного названия модуля идёт необязательная часть ‘as plt’. Она представляет собой ключевое слово ‘as’, после которого идёт имя, которое мы сами дали импортируемому модулю. На pyparsing:

Optional дословно переводится как «необязательный», а это означает, что содержимое в скобках может быть, а может отсутствовать. В сумме получаем: «необязательное выражение, состоящее из слова ‘as’ и названия модуля.

Полная инструкция импорта состоит из ключевого слова import, после которого идёт полное имя модуля, потом необязательная конструкция ‘as plt’. На pyparsing:

В итоге имеем наш первый парсер:

Теперь надо распарсить строку s:

Вывод можно улучшить, преобразовав результат в список:

Теперь будем совершенствовать парсер. Прежде всего, мы бы не хотели видеть в выводе парсера слово import и точку между названиями модулей. Для подавления вывода используется Suppress(). С учётом этого наш парсер выглядит так:

Как видно из двух строчек выше, чтобы дать результату парсинга имя, нужно выражение парсера поставить в скобки, и после этого выражения в скобках дать название результата. Давайте посмотрим, что изменилось. Для этого выполним код:

Теперь мы можем отдельно извлекать цепочку модулей для импорта искомого и наше название для него. Осталось сделать так, чтобы парсер возвращал словарь. Для этого используется так называемое ParseAction — действие в процессе парсинга:

lambda — это анонимная функция в Python, t — аргумент этой функции. Потом идёт двоеточие и выражение словаря Python, в который мы подставляем нужные нам данные. Когда мы вызываем asList(), мы получаем список. Имя модуля после as всегда одно, и список t.import_as.asList() всегда будет содержать только одно значение. Поэтому мы берём единственный элемент списка (он имеет индекс ноль) и пишем asList()[0].

Проверим парсер. Выполним parse_module.parseString(s).asList() и получим:

Мы почти достигли цели. Так как у полученного списка единственный аргумент, добавим [0] в конце строки для парсинга текста: parse_module.parseString(s).asList()[0]

Мы получили то, что хотели.

Достигнув цели, необходимо вернуться к ‘from pyparsing import *’ и поменять звёздочку на те классы, которые нам пригодились:

В итоге наш код имеет следующий вид:

Мы рассмотрели совсем простой пример и лишь небольшую часть возможностей Pyparsing. За бортом — создание рекурсивных выражений, обработка таблиц, поиск по тексту с оптимизацией, резко ускоряющей сам поиск, и многое другое.

В заключение пару слов о себе. Я аспирант и ассистент МГТУ им. Баумана (кафедра МТ-1 „Металлорежущие станки“). Увлекаюсь Python, Linux, HTML, CSS и JS. Моё хобби — автоматизация инженерной деятельности и инженерных расчётов. Считаю, что могу быть полезным Хабру, делясь своими знаниями о работе в Pyparsing, Sage и некоторыми особенностями автоматизации инженерных расчётов. Также знаю среду SageMathCloud, которая является мощной альтернативой Wolfram Alpha. SageMathCloud заточена на проведение расчётов на Python в облаке. При этом Вам доступна консоль (Ubuntu под капотом), Sage, IPython и LaTeX. Есть возможность совместной работы. Помимо кода на Python SageMathCloud поддерживает html, css, js, coffescript, go, fortran, scilab и многое другое. В настоящее время среда бесплатна (достаточно стабильная бета-версия), потом будет будет работать по системе Freemium. На текущий момент времени эта среда не освещена на Хабре, и я хотел бы восполнить этот пробел.

Благодарю Дарью Фролову и Никиту Коновалова за помощь в редактировании статьи.

Источник

Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

Постоянно в Интернете, ничего не успеваете? Парсинг сайта спешит на помощь! Разбираемся, как автоматизировать получение нужной информации.

Чтобы быть в курсе, кто получит кубок мира в 2019 году, или как будет выглядеть будущее страны в ближайшие 5 лет, приходится постоянно зависать в Интернете. Но если вы не хотите тратить много времени на Интернет и жаждете оставаться в курсе всех событий, то эта статья для вас. Итак, не теряя времени, начнём!

Доступ к новейшей информации получаем двумя способами. Первый – с помощью API, который предоставляют медиа-сайты, а второй – с помощью парсинга сайтов (Web Scraping).

Использование API предельно просто, и, вероятно, лучший способ получения обновлённой информации – вызвать соответствующий программный интерфейс. Но, к сожалению, не все сайты предоставляют общедоступные API. Таким образом, остаётся другой путь – парсинг сайтов.

Парсинг сайта

Это метод извлечения информации с веб-сайтов. Эта методика преимущественно фокусируется на преобразовании неструктурированных данных – в формате HTML – в Интернете в структурированные данные: базы данных или электронные таблицы. Парсинг сайта включает в себя доступ к Интернету напрямую через HTTP или через веб-браузер. В этой статье будем использовать Python, чтобы создать бот для получения контента.

Последовательность действий

Эта последовательность помогает пройти по URL-адресу нужной страницы, получить HTML-содержимое и проанализировать необходимые данные. Но иногда требуется сперва войти на сайт, а затем перейти по конкретному адресу, чтобы получить данные. В этом случае добавляется ещё один шаг для входа на сайт.

Пакеты

Для анализа HTML-содержимого и получения необходимых данных используется библиотека Beautiful Soup. Это удивительный пакет Python для парсинга документов формата HTML и XML.

Для входа на веб-сайт, перехода к нужному URL-адресу в рамках одного сеанса и загрузки HTML-содержимого будем использовать библиотеку Selenium. Selenium Python помогает при нажатии на кнопки, вводе контента и других манипуляциях.

Погружение в код

Сначала импортируем библиотеки, которые будем использовать:

Затем укажем драйверу браузера путь к Selenium, чтобы запустить наш веб-браузер (Google Chrome). И если не хотим, чтобы наш бот отображал графический интерфейс браузера, добавим опцию headless в Selenium.

Браузеры без графического интерфейса (headless) предоставляют автоматизированное управление веб-страницей в среде, аналогичной популярным веб-браузерам, но выполняются через интерфейс командной строки или с использованием сетевых коммуникаций.

После настройки среды путём определения браузера и установки библиотек приступаем к HTML. Перейдём на страницу входа и найдём идентификатор, класс или имя полей для ввода адреса электронной почты, пароля и кнопки отправки, чтобы ввести данные в структуру страницы.

Затем отправим учётные данные в эти HTML-теги, нажав кнопку «Отправить», чтобы ввести информацию в структуру страницы.

После успешного входа в систему перейдём на нужную страницу и получим HTML-содержимое страницы.

Когда получили HTML-содержимое, единственное, что остаётся, – парсинг. Распарсим содержимое с помощью библиотек Beautiful Soup и html5lib.

Один раз находим родительский тег, а затем рекурсивно проходим по дочерним элементам и печатаем значения.

Чтобы выполнить указанную программу, установите библиотеки Selenium, Beautiful Soup и html5lib с помощью pip. После установки библиотек команда #python

выведет значения в консоль.

Так парсятся данные с любого сайта.

Если же парсим веб-сайт, который часто обновляет контент, например, результаты спортивных соревнований или текущие результаты выборов, целесообразно создать задание cron для запуска этой программы через конкретные интервалы времени.

Используете парсинг сайта?

Для вывода результатов необязательно ограничиваться консолью, правда?

Источник

Подробно про веб парсинг в Python с примерами

Что такое веб-парсинг в Python?

Парсинг в Python – это метод извлечения большого количества данных с нескольких веб-сайтов. Термин «парсинг» относится к получению информации из другого источника (веб-страницы) и сохранению ее в локальном файле.

Например: предположим, что вы работаете над проектом под названием «Веб-сайт сравнения телефонов», где вам требуются цены на мобильные телефоны, рейтинги и названия моделей для сравнения различных мобильных телефонов. Если вы собираете эти данные вручную, проверяя различные сайты, это займет много времени. В этом случае важную роль играет парсинг веб-страниц, когда, написав несколько строк кода, вы можете получить желаемые результаты.

Web Scrapping извлекает данные с веб-сайтов в неструктурированном формате. Это помогает собрать эти неструктурированные данные и преобразовать их в структурированную форму.

Законен ли веб-скрапинг?

Здесь возникает вопрос, является ли веб-скрапинг законным или нет. Ответ в том, что некоторые сайты разрешают это при легальном использовании. Веб-парсинг – это просто инструмент, который вы можете использовать правильно или неправильно.

Непубличные данные доступны не всем; если вы попытаетесь извлечь такие данные, это будет нарушением закона.

Есть несколько инструментов для парсинга данных с веб-сайтов, например:

Почему и зачем использовать веб-парсинг?

Необработанные данные можно использовать в различных областях. Давайте посмотрим на использование веб-скрапинга:

Широко используется для сбора данных с нескольких интернет-магазинов, сравнения цен на товары и принятия выгодных ценовых решений. Мониторинг цен с использованием данных, переданных через Интернет, дает компаниям возможность узнать о состоянии рынка и способствует динамическому ценообразованию. Это гарантирует компаниям, что они всегда превосходят других.

Web Scrapping идеально подходит для анализа рыночных тенденций. Это понимание конкретного рынка. Крупной организации требуется большой объем данных, и сбор данных обеспечивает данные с гарантированным уровнем надежности и точности.

Многие компании используют личные данные электронной почты для электронного маркетинга. Они могут ориентироваться на конкретную аудиторию для своего маркетинга.

Один новостной цикл может создать выдающийся эффект или создать реальную угрозу для вашего бизнеса. Если ваша компания зависит от анализа новостей организации, он часто появляется в новостях. Таким образом, парсинг веб-страниц обеспечивает оптимальное решение для мониторинга и анализа наиболее важных историй. Новостные статьи и платформа социальных сетей могут напрямую влиять на фондовый рынок.

Web Scrapping играет важную роль в извлечении данных с веб-сайтов социальных сетей, таких как Twitter, Facebook и Instagram, для поиска актуальных тем.

Большой набор данных, таких как общая информация, статистика и температура, удаляется с веб-сайтов, который анализируется и используется для проведения опросов или исследований и разработок.

Зачем использовать именно Python?

Есть и другие популярные языки программирования, но почему мы предпочитаем Python другим языкам программирования для парсинга веб-страниц? Ниже мы описываем список функций Python, которые делают его наиболее полезным языком программирования для сбора данных с веб-страниц.

В Python нам не нужно определять типы данных для переменных; мы можем напрямую использовать переменную там, где это требуется. Это экономит время и ускоряет выполнение задачи. Python определяет свои классы для определения типа данных переменной.

Python поставляется с обширным набором библиотек, таких как NumPy, Matplotlib, Pandas, Scipy и т. д., которые обеспечивают гибкость для работы с различными целями. Он подходит почти для каждой развивающейся области, а также для извлечения данных и выполнения манипуляций.

Целью парсинга веб-страниц является экономия времени. Но что, если вы потратите больше времени на написание кода? Вот почему мы используем Python, поскольку он может выполнять задачу в нескольких строках кода.

Python имеет открытый исходный код, что означает, что он доступен всем бесплатно. У него одно из крупнейших сообществ в мире, где вы можете обратиться за помощью, если застряли где-нибудь в коде Python.

Основы веб-парсинга

Веб-скраппинг состоит из двух частей: веб-сканера и веб-скребка. Проще говоря, веб-сканер – это лошадь, а скребок – колесница. Сканер ведет парсера и извлекает запрошенные данные. Давайте разберемся с этими двумя компонентами веб-парсинга:

Поискового робота обычно называют «пауком». Это технология искусственного интеллекта, которая просматривает Интернет, индексирует и ищет контент по заданным ссылкам. Он ищет соответствующую информацию, запрошенную программистом.

Веб-скрапер – это специальный инструмент, предназначенный для быстрого и эффективного извлечения данных с нескольких веб-сайтов. Веб-скраперы сильно различаются по дизайну и сложности в зависимости от проекта.

Как работает Web Scrapping?

Давайте разберем по шагам, как работает парсинг веб-страниц.

Шаг 1. Найдите URL, который вам нужен.

Во-первых, вы должны понимать требования к данным в соответствии с вашим проектом. Веб-страница или веб-сайт содержит большой объем информации. Вот почему отбрасывайте только актуальную информацию. Проще говоря, разработчик должен быть знаком с требованиями к данным.

Шаг – 2: Проверка страницы

Данные извлекаются в необработанном формате HTML, который необходимо тщательно анализировать и отсеивать мешающие необработанные данные. В некоторых случаях данные могут быть простыми, такими как имя и адрес, или такими же сложными, как многомерные данные о погоде и данные фондового рынка.

Шаг – 3: Напишите код

Напишите код для извлечения информации, предоставления соответствующей информации и запуска кода.

Шаг – 4: Сохраните данные в файле

Сохраните эту информацию в необходимом формате файла csv, xml, JSON.

Начало работы с Web Scrapping

Давайте разберемся с необходимой библиотекой для Python. Библиотека, используемая для разметки веб-страниц.

Примечание. Рекомендуется использовать IDE PyCharm.

BeautifulSoup – это библиотека Python, которая используется для извлечения данных из файлов HTML и XML. Она в основном предназначена для парсинга веб-страниц. Работает с анализатором, обеспечивая естественный способ навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа. Последняя версия BeautifulSoup – 4.8.1.

Давайте подробно разберемся с библиотекой BeautifulSoup.

Установка BeautifulSoup

Вы можете установить BeautifulSoup, введя следующую команду:

BeautifulSoup поддерживает парсер HTML и несколько сторонних парсеров Python. Вы можете установить любой из них в зависимости от ваших предпочтений. Список парсеров BeautifulSoup:

Мы рекомендуем вам установить парсер html5lib, потому что он больше подходит для более новой версии Python, либо вы можете установить парсер lxml.

Введите в терминале следующую команду:

BeautifulSoup используется для преобразования сложного HTML-документа в сложное дерево объектов Python. Но есть несколько основных типов объектов, которые чаще всего используются:

Объект Tag соответствует исходному документу XML или HTML.

Тег содержит множество атрибутов и методов, но наиболее важными особенностями тега являются имя и атрибут.

Тег может иметь любое количество атрибутов. Тег имеет атрибут “id”, значение которого – “boldest”. Мы можем получить доступ к атрибутам тега, рассматривая тег как словарь.

Мы можем добавлять, удалять и изменять атрибуты тега. Это можно сделать, используя тег как словарь.

В HTML5 есть некоторые атрибуты, которые могут иметь несколько значений. Класс (состоит более чем из одного css) – это наиболее распространенный многозначный атрибут. Другие атрибуты: rel, rev, accept-charset, headers и accesskey.

Строка в BeautifulSoup ссылается на текст внутри тега. BeautifulSoup использует класс NavigableString для хранения этих фрагментов текста.

Неизменяемая строка означает, что ее нельзя редактировать. Но ее можно заменить другой строкой с помощью replace_with().

В некоторых случаях, если вы хотите использовать NavigableString вне BeautifulSoup, unicode() помогает ему превратиться в обычную строку Python Unicode.

Объект BeautifulSoup представляет весь проанализированный документ в целом. Во многих случаях мы можем использовать его как объект Tag. Это означает, что он поддерживает большинство методов, описанных для навигации по дереву и поиска в дереве.

Пример парсера

Давайте разберем пример, чтобы понять, что такое парсер на практике, извлекая данные с веб-страницы и проверяя всю страницу.

Для начала откройте свою любимую страницу в Википедии и проверьте всю страницу, перед извлечением данных с веб-страницы вы должны убедиться в своих требованиях. Рассмотрим следующий код:

В следующих строках кода мы извлекаем все заголовки веб-страницы по имени класса. Здесь знания внешнего интерфейса играют важную роль при проверке веб-страницы.

В приведенном выше коде мы импортировали bs4 и запросили библиотеку. В третьей строке мы создали объект res для отправки запроса на веб-страницу. Как видите, мы извлекли весь заголовок с веб-страницы.

Веб-страница Wikipedia Learning

Давайте разберемся с другим примером: мы сделаем GET-запрос к URL-адресу и создадим объект дерева синтаксического анализа (soup) с использованием BeautifulSoup и встроенного в Python парсера “html5lib”.

Здесь мы удалим веб-страницу по указанной ссылке (https://www.javatpoint.com/). Рассмотрим следующий код:

Приведенный выше код отобразит весь html-код домашней страницы javatpoint.

Используя объект BeautifulSoup, то есть soup, мы можем собрать необходимую таблицу данных. Напечатаем интересующую нас информацию с помощью объекта soup:

Выход даст следующий результат:

Выход: это даст следующий результат:

Вывод: он напечатает все ссылки вместе со своими атрибутами. Здесь мы отображаем некоторые из них:

Программа: извлечение данных с веб-сайта Flipkart

В этом примере мы удалим цены, рейтинги и название модели мобильных телефонов из Flipkart, одного из популярных веб-сайтов электронной коммерции. Ниже приведены предварительные условия для выполнения этой задачи:

Шаг – 1: найдите нужный URL.

Первым шагом является поиск URL-адреса, который вы хотите удалить. Здесь мы извлекаем детали мобильного телефона из Flipkart. URL-адрес этой страницы: https://www.flipkart.com/search?q=iphones&otracker=search&otracker1=search&marketplace=FLIPKART&as-show=on&as=off.

Шаг 2: проверка страницы.

Необходимо внимательно изучить страницу, поскольку данные обычно содержатся в тегах. Итак, нам нужно провести осмотр, чтобы выбрать нужный тег. Чтобы проверить страницу, щелкните элемент правой кнопкой мыши и выберите «Проверить».

Шаг – 3: найдите данные для извлечения.

Извлеките цену, имя и рейтинг, которые содержатся в теге «div» соответственно.

Шаг – 4: напишите код.

Мы удалили детали iPhone и сохранили их в файле CSV, как вы можете видеть на выходе. В приведенном выше коде мы добавили комментарий к нескольким строкам кода для тестирования. Вы можете удалить эти комментарии и посмотреть результат.

Источник