Pythonでサイトをこする方法に関するSemaltからの有益なガイド

データ抽出の重要性は無視できません！ Webサイトから情報を抽出するには、さまざまな方法、手法、方法、およびソフトウェアがあります。 APIとPythonはおそらく、 データを収集してこするための最良かつ最も強力な手法です。

PythonでのWebスクレイピング：

Webスクレイピングは、さまざまなWebページからデータを抽出する方法です。この手法は主に、生データまたは非構造化データ（HTML形式）から整理されたデータ（スプレッドシートおよびデータベース）への変換に焦点を当てています。 Pythonベースのライブラリを使用して、さまざまなWebスクレイピングタスクを実行できます。

Pythonは、Guido van Rossumによって作成された高水準プログラミング言語です。自動メモリ管理システムとデータを抽出する動的システムを備えています。 Pythonは、命令型、手続き型、関数型、オブジェクト指向型など、さまざまなプログラミングパラダイムをサポートしています。

データ抽出に必要なライブラリ：

ウェブサイトからデータを簡単に抽出するのに役立つ多数のPythonライブラリを見つけることができます。ただし、Urllib2とBeautifulSoupは、恩恵を受ける2つの異なるライブラリまたはモジュールです。

1. Urllib2：

このPythonライブラリは、さまざまなURLからデータをフェッチするために使用されます。これは、ページの機能とクラスを定義でき、一度にさまざまなWebスクレイピングタスクを実行するのに役立ちます。 Cookie、認証、リダイレクトを使用してWebサイトから情報を抽出すると便利です。

2. BeautifulSoup：

BeautifulSoupは、さまざまなWebサイトやブログからデータを引き出す素晴らしい方法です。プログラマー、開発者、およびプログラマーに適し、テーブル、短い段落、長い段落、リスト、およびグラフからデータを抽出するのに役立ちます。データがスクレイピングされると、BeautifulSoupのフィルターを使用して品質を向上させることができます。 BeautifulSoup 4は、Webドキュメント、HTMLページ、PDFファイルをスクレイピングするのに最適な最新バージョンです。

PythonでHTMLテキストをこする：

BeautifulSoupとUrllib2に加えて、HTMLテキストをこするためのいくつかのオプションがあります。

• スクレイピー
• 機械化
• スクレイプマーク

Webスクレイピングタスクを実行するときは、HTMLタグに慣れることが重要です。 BeautifulSoupとPythonを使用して、HTMLテキストとHTMLタグの両方から情報を取得する方法を学ぶことができます。いくつかの有用なHTMLタグを以下に説明します。

• <a>タグで定義されたHTMLリンク。
• <Table>および<tr>で定義されたHTMLテーブル。行は、さまざまなデータパターンに分割されます。 鬼ごっこ。
• HTMLリストは、<ul>（順序なし）および<ol>（順序付き）タグで始まります。

結論

BeautifulSoupで記述されたコードは、正規表現で記述されたコードよりも堅牢です。したがって、BeautifulSoupコードを実装して、基本的なWebサイトと動的なWebサイトの両方からデータを簡単に取得できます。適切なツールを探しているなら、Scrapyが最適です。このPythonベースのソフトウェアは、数分でデータを収集、スクレイピング、整理するのに役立ちます。