Welche Strategien können Sie verwenden, um Daten ohne APIs in Python zu scrapen?

1 HTML-Analyse

Wenn Sie Daten von einer Website extrahieren müssen, ist das HTML-Parsing eine leistungsstarke Technik. Mit Bibliotheken wie Beautiful Soup können Sie durch die Struktur einer Seite navigieren und auf die Inhalte zugreifen, die Sie interessieren. Der Prozess umfasst das Abrufen des HTML-Codes der Webseite mit einer Anfrage und das anschließende Parsen, um die Elemente zu finden, die die Daten enthalten. Es ist, als hätte man einen Stadtplan; Sobald Sie den Grundriss verstanden haben, können Sie die Gebäude, die Sie besuchen möchten, leicht finden.

2 Reguläre Ausdrücke

Reguläre Ausdrücke oder Regex sind ein Werkzeug für den Musterabgleich in Text. Sie können unglaublich nützlich sein , um Daten zu scrapen, wenn Sie die Struktur der Zeichenfolgen kennen, die Sie extrahieren möchten. Wenn Sie beispielsweise nach bestimmten numerischen Mustern oder E-Mail-Adressen auf einer Webseite suchen, kann Regex Ihnen helfen, genau das herauszufiltern, was Sie brauchen. Stellen Sie sich vor, Sie verwenden ein Sieb, um Sand zu sortieren, um Goldnuggets zu finden. Mit Regex können Sie die Größe und Form Ihres Siebs definieren.

3 Web-Automatisierung

Mit Webautomatisierungstools wie Selenium können Sie einen Benutzer simulieren, der auf einer Website navigiert. Dies ist besonders nützlich für dynamische Websites, die eine Interaktion erfordern, wie z. B. das Anklicken von Schaltflächen oder das Ausfüllen von Formularen, bevor auf die Daten zugegriffen werden kann. Mit Selenium können Sie ein Skript schreiben, das Ihren Browser anweist, welche Schritte zu unternehmen sind, und so den Prozess der Datenerfassung effektiv automatisieren. Es ist, als würde man einem Roboter beibringen, seine Lebensmitteleinkäufe auf der Grundlage einer von Ihnen bereitgestellten Liste zu erledigen.

4 Netzwerkverkehr

Die Überprüfung des Netzwerkverkehrs ist eine weitere Strategie, die Daten bei der Übertragung zwischen dem Server und Ihrem Browser aufdecken kann. In Ihren Browser integrierte Tools, wie z. B. die Entwicklertools, können Netzwerkanfragen und -antworten überwachen. Durch die Analyse dieses Datenverkehrs können Sie häufig JSON- oder XML-Daten finden, die dynamisch auf die Seite geladen werden, die Sie dann scrapen können. Es ist vergleichbar mit dem Abhören eines Gesprächs, um Informationen zu sammeln.

5 Datei-Downloads

Manchmal stehen die gesuchten Daten in Formaten wie CSV- oder Excel-Dateien zum Download zur Verfügung. In solchen Fällen können Sie Python-Anfragen verwenden, um den Download-Prozess zu automatisieren. Nach dem Herunterladen können Sie Bibliotheken wie Pandas verwenden, um die Daten zu lesen und zu analysieren . Dieser Ansatz ist einfach, wenn die Daten als herunterladbare Ressource präsentiert werden, ähnlich wie beim Erhalt eines Flyers mit allen benötigten Informationen.

6 JavaScript-Ausführung

Für Websites, die beim Laden von Inhalten stark auf JavaScript angewiesen sind, bieten Tools wie Pyppeteer eine Möglichkeit, JavaScript innerhalb eines Python-Skripts auszuführen. Auf diese Weise können Sie auf Daten zugreifen und diese scrapen, die erst nach der Ausführung clientseitiger Skripts verfügbar sind. Es ist vergleichbar mit einem Schlüssel, um eine Tür zu öffnen, hinter der sich die gesuchten Daten befinden.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

Dies ist ein Ort, an dem Sie Beispiele, Geschichten oder Erkenntnisse austauschen können, die in keinen der vorherigen Abschnitte passen. Was möchten Sie noch hinzufügen?