Back to Question Center
0

Semalt: Bruke Python til å skrape nettsteder

1 answers:
Nettskraping, definert som web data-utvinning, er en prosess for å skaffe data fra nettet. og eksportere dataene til brukbare formater. I de fleste tilfeller brukes denne teknikken av webmastere til å trekke ut store mengder verdifulle data fra nettsider, hvor de skrapede dataene er lagret i Microsoft Excel eller lokal fil.

Slik skraver du et nettsted med Python

For nybegynnere er Python et av de brukte programmeringsspråkene som legger stor vekt på kodelesbarhet - sfp port mikrotik routers. For tiden kjører Python som Python 2 og Python 3. Dette programmeringsspråket har automatisert minnehåndtering og dynamisk type system. Nå har Python programmeringsspråk også samfunnsbasert utvikling.

Hvorfor Python?

Å få data fra dynamiske nettsteder som krever pålogging, har vært en betydelig utfordring for mange webansvarlige. I denne skrapte opplæringen lærer du hvordan du skal skrape et nettsted som krever en påloggingsautorisasjon ved hjelp av Python. Her er en trinnvis veiledning som gjør at du kan fullføre skrapeprosessen effektivt.

Trinn 1: Studiere Target-Website

For å trekke ut data fra dynamiske nettsteder som krever en påloggings autorisasjon, må du organisere de nødvendige detaljer.

For å komme i gang, høyreklikk på "Brukernavn" og velg alternativet "Inspiser element". "Brukernavn" vil være nøkkelen.

Høyreklikk på "Passord" -ikonet og velg "Inspiser element".

Søk etter "authentication_token" under sidekilden. La den skjulte input-taggen din være din verdi. Det er imidlertid viktig å merke seg at ulike nettsteder bruker forskjellige skjulte inntagslister.

Noen nettsteder bruker enkelt påloggingsskjema mens andre tar de kompliserte skjemaene. Hvis du jobber med statiske nettsteder som bruker kompliserte strukturer, må du sjekke nettleserens forespørselslogg og markere viktige verdier og nøkler som vil bli brukt til å logge inn på et nettsted.

Trinn 2: Utfør logg på nettstedet ditt

I dette trinnet oppretter du en øktobjekt som lar deg fortsette påloggingssesjonen som i alle dine forespørsler. Den andre tingen å vurdere er å utvinne "csrf token" fra mål-websiden din. Token vil hjelpe deg under innlogging. I dette tilfellet bruker du XPath og lxml for å hente token. Utfør en innloggingsfase ved å sende en forespørsel til innloggingsadressen.

Trinn 3: Skrapdata

Nå kan du trekke ut data fra målet ditt. Bruk XPath til å identifisere målelementet ditt og produsere resultatene. For å validere resultatene dine, sjekk utgangsstatuskoden for hver forespørsel. Bekreftelse av resultatene gir deg imidlertid ikke beskjed om innloggingsfasen var vellykket, men fungerer som en indikator.

For skrapeeksperter er det viktig å merke seg at returverdiene for XPath-evalueringer varierer. Resultatene avhenger av XPath-uttrykket som drives av sluttbrukeren. Kunnskap om bruk av vanlige uttrykk i XPath og generering av XPath-uttrykk vil hjelpe deg med å trekke ut data fra nettsteder som krever innloggingstillatelse.

Med Python trenger du ikke en tilpasset sikkerhetskopieringsplan eller bekymre deg for harddiskkrasj. Python ekstraherer data effektivt fra statiske og dynamiske nettsteder som krever innloggingstillatelse for å få tilgang til innhold. Ta din webskraping erfaring til neste nivå ved å installere Python-versjonen på datamaskinen.

December 22, 2017