Gegevens zijn een van de drijvende krachten in onze wereld. Elk aspect van ons dagelijks leven draait om gegevens. Zonder gegevens is het onmogelijk om de technologische groei te bereiken die we vandaag de dag hebben. Gegevens zijn cruciaal voor elke organisatie, ongeacht de sector. De meest vooraanstaande organisaties hebben hun databanken en data lakes. Zij nemen de gegevens en analyseren ze om een beter inzicht te krijgen. Soms is het nodig om de gegevens van buitenaf te verzamelen, door ze online te verzamelen. In deze situatie komt web scraping beter tot zijn recht. Veel data science communities moedigen ethisch web scraping aan om verschillende vormen van gegevens te verzamelen voor verschillende analyses. We zullen web scraping en de beste python web scraping tools bespreken in de komende secties.
Spring gerust naar een willekeurige sectie om meer te leren over python web scraping tools!
Eenvoudig gezegd is web scraping, ook bekend als screen scraping, het extraheren van een grote hoeveelheid gegevens uit verschillende online bronnen. Het is een geautomatiseerd proces zonder menselijke interactie. De meeste mensen worden vaak misleid over het werkelijke proces van web scraping. Het web scraping proces is het extraheren van gegevens uit een gerichte bron en het organiseren van de gegevens. De gegevens zijn in een ongestructureerd formaat wanneer je schermschrapen uitvoert, wat betekent dat er geen gelabelde gegevens zijn. Het extractieproces van webgegevens omvat ook het beheren van die ongestructureerde gegevens in gestructureerde gegevens met behulp van een gegevensframe.
Hoe werkt web scraping?
Er zijn verschillende manieren om het schrapen van websites uit te voeren, zoals het maken van een geautomatiseerd script vanaf nul of het gebruik van een API-tool voor het schrapen van websites, zoals Twitter, Facebook en Reddit. Sommige websites hebben speciale API's die het mogelijk maken om een beperkte hoeveelheid gegevens te schrapen, en sommige niet. In die scenario's is het uitvoeren van het web scraping proces het beste om de gegevens van die websites te halen.
Web scraping bestaat uit twee delen, een scraper en een crawler. Een scraper is een machine-learning algoritme dat helpt bij het identificeren van de benodigde gegevens door de links te volgen. Een crawler is een hulpmiddel dat wordt gebruikt om gegevens uit het doel te halen. Gebruikers kunnen zowel een scraper als een crawler aanpassen.
Technisch gezien begint het proces van web scraping met het voeden van de seed URL. Deze URL's fungeren als toegangspoort tot de gegevens. De scraper volgt deze URL's totdat hij toegang krijgt tot het HTML-gedeelte van de websites. Zoals gezegd, is de crawler een tool die door de HTML-gegevens en XML-documenten gaat, de gegevens schraapt en het resultaat in een door de gebruiker gedefinieerd formaat uitvoert, meestal in een Excel-spreadsheet of CSV-formaat (door komma's gescheiden bestand). De andere configuratie is het JSON-bestand. Dit JSON-bestand is nuttig om het hele proces te automatiseren in plaats van eenmalig te scrapen.
Verschillende soorten webscrapers:
Op basis van de vereisten kunnen webscrapers worden onderverdeeld in vier types, namelijk:
Zelfgeschreven webscraper.
Pre-scripted web scraper.
Browseruitbreiding.
Cloud-gebaseerde web scraper.
Self-scripted web scraper - Dit type is gebaseerd op het maken van je web scraper met behulp van een programmeertaal naar keuze. De populairste is python. Voor deze aanpak is geavanceerde programmeerkennis vereist.
Pre-scripted web scraper -Dittype gebruikt een reeds gescripte web scraper. Dit kan online worden gedownload om het web scraping-proces te starten. Met een vooraf gebouwde webscraper kun je de optie aanpassen aan je vereisten. Er is weinig tot geen programmeerkennis vereist.
Browseruitbreiding - Sommige web scraping API's zijn beschikbaar als browseruitbreiding (add-on). Je hoeft deze alleen maar in te schakelen met de standaardbrowser en de databaselocatie op te geven voor het opslaan van de geëxtraheerde gegevens, zoals een Excel-spreadsheet of CSV-bestand.
Cloud-gebaseerde web scraper - Er zijn heel weinig cloud-gebaseerde web scrapers. Deze web scrapers draaien op een cloudserver die wordt onderhouden door het bedrijf van wie je de web scraper hebt gekocht. Het belangrijkste voordeel is de rekenkracht. Met een cloud-gebaseerde web scraper is web scrapen een veeleisende bron, zodat je computer zich kan concentreren op andere essentiële taken.
De beste 8 Python-tools voor web scrapen:
Beste 8 Python-tools voor web scrapen
Python wordt algemeen beschouwd als de beste programmeertaal voor beginners vanwege de hoge gebruiksvriendelijkheid, die beginners vaak helpt om hun reis op programmeergebied te beginnen. Om dezelfde reden is Python zeer goed toepasbaar voor web scraping. Er zijn zes python web scraping libraries en tools die wij als de beste beschouwen. OPMERKING: Sommige van deze tools bestaan uit python bibliotheken met een specifieke functie in het web scraping proces
1. VerzoekBibliotheek:
Waarschijnlijk de meest basale en standaard bibliotheek in python wordt voornamelijk gebruikt als een van de beste python web scraping tools. De eerste stap in web scraping is het "aanvragen" van de HTML-gegevens van de server van de doelwebsite om de gegevens op te halen. De verzoeken aan de verzoekbibliotheek zijn GET en POST. De twee belangrijkste nadelen zijn dat de request library niet efficiënt kan worden gebruikt als de doelwebsite uit pure javascript bestaat en niet kan worden gebruikt voor het parsen van HTML.
Hier is de pythoncode om de requests-bibliotheek te installeren:
OPMERKING: Je kunt alleen verzoeken importeren met Juypter notebook of Google Collab. Als je CMD op Windows, Linux of macOS gebruikt, kun je requests installeren met de pip-methode. De pythoncode om requests te installeren is "pip install requests". Het belangrijkste om te onthouden is dat python wordt geleverd met "urllib" en "urllib2". Urllib kan worden gebruikt in plaats van een request, maar het nadeel is dat het soms nodig is om zowel urllib als urllib2 te gebruiken, wat leidt tot een grotere complexiteit van het programmeerscript.
2. LXML-bibliotheek:
Deze bibliotheek is een bijgewerkte versie van de request-bibliotheek. De LXML bibliotheek elimineert het nadeel van de request bibliotheek, die HTML parseert. De LXML-bibliotheek kan een grote hoeveelheid gegevens snel extraheren met hoge prestaties en efficiëntie. Het combineren van zowel requests als LXML is het beste voor het verwijderen van gegevens uit HTML.
3. BeautifulSoup-bibliotheek:
BeautifulSoup is waarschijnlijk de go-to bibliotheek als een van de python web scraping tools omdat het gemakkelijker is voor beginners en experts om mee te werken. Het belangrijkste voordeel van het gebruik van BeautifulSoup is dat je je geen zorgen hoeft te maken over slecht ontworpen HTML. Het combineren van BeautifulSoup en request is ook gebruikelijk in web scraping tools. Het nadeel is dat het langzamer is in vergelijking met LXML. Het wordt aanbevolen om BeautifulSoup samen met de LXML-parser te gebruiken. De pythoncode om BeautifulSoup te installeren is "pip install BeautifulSoup".
4. Scrapy:
We kunnen Scrapy gerust de held van het web scraping noemen. Scrapy is geen pythonbibliotheek maar een volwaardig framework voor web scraping. In de backend bestaat Scrapy uit een bot die tegelijkertijd meerdere HTTP-verzoeken naar de bron kan sturen. Hoewel Scrapy een robuust framework is voor web scraping, kun je plugins toevoegen om de functionaliteit te vergroten. Het grootste nadeel van Scrapy is dat het niet, zoals selenium (dat we in de volgende sectie zullen zien), javascript kan verwerken. Scrapy kan dit nadeel ondervangen door elke bibliotheek te gebruiken die data extractie van een dynamische website ondersteunt.
5. Selenium:
Selenium is gemaakt door Jason Huggins voor het geautomatiseerd testen van webapplicaties. Het nadeel dat Scrapy niet goed overweg kan met Javascript pagina's is waar Selenium het meest uitblinkt. Omdat Selenium dynamische webpagina's kan scrapen, is het ook het beste om data van die webpagina te scrapen. Maar het is aan te raden om Selenium te gebruiken als je aan kleinschalige projecten werkt en als tijd niet van belang is. Omdat Selenium javascript uitvoert op elke pagina van de beoogde bron, is het vaak traag in vergelijking met andere python bibliotheken en frameworks.
6. Importeren.io:
Het is waar dat websites snel veranderen en complexer worden. Webschrapen op grotere schaal wordt moeilijker, zoals het schrapen van gegevens van een e-commerce website.
Maar import.io heeft een oplossing. Met geavanceerde technologie in web scraping kun je meerdere websites tegelijk scrapen zonder vertraging. Het beste aan import.io is dat het een tool is die automatisch gegevens die worden geschraapt kan controleren en op regelmatige tijdstippen QA-audits kan uitvoeren.
Deze functie kan gebruikt worden om te vermijden dat null en dubbele waarden gescrapped worden. Je kunt verschillende gegevenstypes scrapen, zoals productdetails, rankings, beoordelingen, V&A en productbeschikbaarheid.
7. DataStreamer:
Als je een marketeer bent op het gebied van sociale media, is datastreamer de beste tool voor jou om een groot aantal openbare gegevens van sociale media-websites te scrapen. Met datastreamer kun je ongestructureerde gegevens integreren met een enkele API.
Met DataStreamer kun je je datapijplijn voeden met meer dan 56.000 stukken content en 10.000 verrijkingen per seconde. Pas uw gegevens aan door ze te filteren en samen te voegen op basis van de vragen die u wilt beantwoorden.
8. Proxy:
Een proxy is geen echt pythonhulpmiddel, maar is nodig voor web scraping. Zoals hierboven vermeld, moet web scraping voorzichtig worden uitgevoerd omdat sommige websites niet toestaan dat je gegevens van hun webpagina's haalt. Als je dat toch doet, zullen ze waarschijnlijk je lokale IP-adres blokkeren. Om dat te voorkomen, maskeert een proxy je IP-adres en maak je online anoniem.
Beste Proxy server voor web scrapen:
ProxyScrape is een van de populairste en betrouwbaarste proxy providers online. Drie proxy services omvatten dedicated datacenter proxy servers, residentiële proxy servers en premium proxy servers. Dus, wat is de best mogelijke oplossing voor de beste HTTP proxyvoor web scraping? Voordat je die vraag beantwoordt, kun je het beste eerst de functies van elke proxy server bekijken.
Een dedicated datacenter proxy is het meest geschikt voor snelle online taken, zoals het streamen van grote hoeveelheden gegevens (qua grootte) vanaf verschillende servers voor analysedoeleinden. Dit is een van de belangrijkste redenen waarom organisaties kiezen voor dedicated proxies voor het verzenden van grote hoeveelheden gegevens in korte tijd.
Een dedicated datacenter proxy heeft verschillende functies, zoals onbeperkte bandbreedte en gelijktijdige verbindingen, dedicated HTTP proxies voor eenvoudige communicatie en IP-authenticatie voor meer beveiliging. Met 99,9% uptime kunt u er zeker van zijn dat het dedicated datacenter altijd werkt tijdens elke sessie. Last but not least, ProxyScrape biedt een uitstekende klantenservice en zal je helpen om je probleem binnen 24-48 kantooruren op te lossen.
De volgende is een residentiële proxy. residentiële is een go-to proxy voor elke algemene consument. De belangrijkste reden hiervoor is dat het IP-adres van een residentiële proxy lijkt op het IP-adres van de ISP. Dit betekent dat het verkrijgen van toestemming van de doelserver om toegang te krijgen tot zijn gegevens gemakkelijker zal zijn dan normaal.
De andere functie van ProxyScrape's residentiële proxy is een roterende functie. Een roterende proxy helpt je een permanente ban op je account te voorkomen omdat je residentiële proxy dynamisch je IP-adres verandert, waardoor het voor de doelserver moeilijk is om te controleren of je een proxy gebruikt of niet.
Afgezien daarvan zijn de andere kenmerken van een residentiële proxy : onbeperkte bandbreedte, samen met gelijktijdige verbinding, toegewijde HTTP/s proxies, proxies op elk moment sessie vanwege 7 miljoen plus proxies in de proxy pool, gebruikersnaam en wachtwoord authenticatie voor meer veiligheid, en last but not least, de mogelijkheid om de landserver te wijzigen. Je kunt de gewenste server selecteren door de landcode toe te voegen aan de gebruikersnaamauthenticatie.
De laatste is de premium proxy. Premium proxies zijn hetzelfde als dedicated datacenter proxies. De functionaliteit blijft hetzelfde. Het belangrijkste verschil is de toegankelijkheid. In premium proxies wordt de lijst proxy (de lijst die proxies bevat) beschikbaar gemaakt voor elke gebruiker op ProxyScrape's netwerk. Daarom kost premium proxies minder dan dedicated datacenter proxies.
Wat is dan de best mogelijke oplossing voor de beste HTTP proxy voor web scraping? Het antwoord zou zijn "residentiële proxy ." De reden is eenvoudig. Zoals hierboven gezegd, is de residentiële proxy een roterende proxy, wat betekent dat je IP-adres dynamisch zou veranderen over een periode van tijd, wat nuttig kan zijn om de server te misleiden door het verzenden van veel verzoeken binnen een klein tijdsbestek zonder het krijgen van een IP-blokkering.
Vervolgens kun je het beste de proxy server wijzigen op basis van het land. Je hoeft alleen maar de ISO_CODE van het land toe te voegen aan het einde van de IP-authenticatie of de authenticatie met gebruikersnaam en wachtwoord.
Python is het beste voor web scraping omdat het beginnersvriendelijk is en je meerdere websiteverzoeken kunt verwerken om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen.
2. Is it legal to scrape data online?
Het is legaal om alle openbare gegevens te scrapen, maar het is aan te raden om de richtlijnen voor web scraping te volgen voordat je aan scherm scraping doet. Je kunt dit doen door de robot.txt van de beoogde website, het sitemap-bestand en de algemene voorwaarden van de website zelf te controleren.
3. Is HTML required to perform web scraping?
Het is beter om eerst HTML onder de knie te krijgen voordat je aan web scraping doet. Het zal je helpen om de juiste hoeveelheid gegevens te extraheren. Als je op de inspect-optie op de webpagina klikt, krijg je het long tail script van HTML; basiskennis van HTML zal je helpen tijd te besparen bij het vinden van de juiste gegevens.
Conclusie:
Web scraping is een essentieel hulpmiddel voor elke datawetenschapper en analist. Hiermee kunnen datawetenschappers een beter inzicht krijgen in gegevens en een betere oplossing bieden voor de problemen in de wereld van vandaag. Als je een SEO/digital marketeer bent, dan zijn Python web scraping tools een must. Python web scraping tools helpen je om veel tijd te besparen en gemakkelijk je broodnodige gegevens te verzamelen zonder problemen. Dit artikel hoopt voldoende informatie te geven over de "Top 8 beste Python web scraping tools".
DISCLAIMER: Dit artikel is uitsluitend bedoeld als leermiddel. Zonder de juiste richtlijnen te volgen, kan het uitvoeren van web scraping illegaal zijn. Dit artikel ondersteunt het illegaal schrapen van het web in geen enkele vorm.
