Semalt提供的屏幕抓取教程

在抓取Web内容时,通常在Internet上搜索屏幕抓取教程。有时候,您只能通过API(应用程序编程语言)访问所需的信息,在某些情况下,您可能希望使用屏幕抓取工具或选择Python库来完成您的任务。

在此屏幕抓取教程中,我们将讨论最好和最著名的Python库,并将了解网页的不同组件。

网页的组成部分:

当您访问网页时,浏览器将向网络服务器发送请求。该请求称为GET请求,服务器将发回文件,这些文件将告诉您的Web浏览器如何为您呈现页面。网页有四个主要组成部分:HTML,CSS,JS和图像。 HTML包含页面的主要内容,而CSS用于将样式添加到页面上,使页面看起来更有吸引力,更富魅力。另一方面,JavaScript或JS文件用于向网页添加交互性,图像用于使网站看起来更专业和更好。最好的图像格式是PNG和JPG –这两种格式都适合网站管理员和图像管理者使用,并允许他们对其Web文档进行交互查看。

用于屏幕抓取的不同Python库:

1.要求

它是最著名的也是最好的Python库之一。请求由Kenneth Reitz编写,用于构建不同的Web应用程序和数据刮板。

2. Scrapy

到目前为止,Scrapy是用于屏幕抓取任务的功能最强大,最有用的Python库。您无需具备使用此库的技术知识,因为Scrapy可以自动执行Web抓取任务并在一定程度上节省您的时间和精力。

3. wxPython

它是Python的GUI工具包,是Scrapy的不错替代品。但是,此Python库不像Scrapy和BeautifulSoup常见。

4.熊猫

Pandas主要是一个Python包,旨在与“关系”和“标记”数据样本一起使用。 Pandas是从Internet上抓取内容的理想方式,并且以其出色的数据处理可视化和聚合功能而闻名。

5. Matplotlib

在此屏幕抓取教程中,您还将了解Matplotlib,它是SciPy Stack的核心软件包和流行的Python库。 Matplotlib专为屏幕抓取任务量身定制,并轻松生成强大的可视化效果。它是Scrapy的不错替代品,可以单独使用,也可以与NumPy,Pandas和SciPy结合使用。但是,Matplotlib是一个低级库,这意味着您必须编写复杂的代码才能达到更高级别的数据提取和可视化。

6.美丽的汤

就像Requests和Scrapy一样,BeautifulSoup是一个流行的Python库,用于解析HTML和XML文档(包括非封闭标签)。它有助于为已解析的页面创建可用于从HTML抓取数据的解析树。

所有这些Python库都用于屏幕抓取任务,并从网页的上述组件中提取有用的数据。

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