Die 7 besten Python-Bibliotheken und Tools für Web Scraping

Es gibt mehrere Python-Bibliotheken und Frameworks, um Daten aus dem Web zu extrahieren. Jeder beginnt mit einem bestimmten Tool, bis er feststellt, dass es für sein nächstes Projekt möglicherweise nicht am besten geeignet ist. Obwohl es sehr unwahrscheinlich ist, dass Sie alle Python-Tools in einem einzigen Projekt verwenden, sollten Sie wissen, welche Sie in Ihrer Web-Scraping-Toolbox griffbereit haben sollten.

Hier sind die besten Python-Bibliotheken, Frameworks und andere Tools, mit denen Sie mühelos Daten aus dem Internet kratzen können.

1. Schöne Suppe

Beginnen Sie die Liste mit der besten Web-Scraping-Bibliothek für Anfänger: Beautiful Soup. Es ist im Wesentlichen ein Tool, das Daten aus geparsten HTML- und XML-Dateien extrahiert, indem es das Dokument in ein Python-Objekt umwandelt.

Die „Schönheit“ von Beautiful Soup liegt in ihrer Einfachheit. Es ist einfach einzurichten und Sie können innerhalb von Minuten mit Ihrem ersten Web-Scraping-Projekt beginnen. Beautiful Soup verwendet einen hierarchischen Ansatz zum Extrahieren von Daten aus einem HTML-Dokument. Sie können Elemente mithilfe von Tags, Klassen, IDs, Namen und anderen HTML-Attributen extrahieren.

Mehr von Beautiful Soup zu erwarten, wäre jedoch zu weit gegriffen. Es gibt keine integrierte Unterstützung für Middleware und andere erweiterte Funktionen wie Proxy-Rotation oder Multi-Threading. Mit Beautiful Soup benötigen Sie Bibliotheken, um HTTP-Anforderungen zu senden, das heruntergeladene Dokument zu parsen und die geschabten Informationen in eine Ausgabedatei zu exportieren.

2. Anfragen

Anfragen ist zweifellos die am häufigsten verwendete Python-Bibliothek für die Verarbeitung von HTTP-Anfragen. Das Tool wird seinem Slogan gerecht: HTTP for Humans™. Es unterstützt mehrere HTTP-Anforderungstypen, von GET und POST bis hin zu PATCH und DELETE. Darüber hinaus können Sie fast jeden Aspekt einer Anfrage steuern, einschließlich Header und Antworten.

Wenn das einfach klingt, seien Sie versichert, dass Requests mit seiner Vielzahl von Funktionen auch fortgeschrittenen Benutzern gerecht wird. Sie können mit einer Anfrage herumspielen und ihre Header anpassen, eine Datei mit POST auf einen Server hochladen und unter anderem Zeitüberschreitungen, Umleitungen und Sitzungen handhaben.

Requests wird normalerweise mit Beautiful Soup in Verbindung gebracht, wenn es um Web Scraping geht, da andere Python-Frameworks über eine integrierte Unterstützung für die Verarbeitung von HTTP-Requests verfügen. Um den HTML-Code für eine Webseite zu erhalten, würden Sie Anfragen verwenden, um eine GET-Anfrage an den Server zu senden, dann die Textdaten aus der Antwort zu extrahieren und an Beautiful Soup weiterzuleiten.

3. Schroff

Wie der Name schon sagt, ist Scrapy ein Python-Framework zur Entwicklung großer Web Scraper. Es ist das Schweizer Taschenmesser, um Daten aus dem Internet zu extrahieren. Scrapy kümmert sich um alles, vom Senden von Anfragen und Implementieren von Proxys bis hin zum Extrahieren und Exportieren von Daten.

Im Gegensatz zu Beautiful Soup liegt die wahre Kraft von Scrapy in seinem ausgeklügelten Mechanismus. Aber lassen Sie sich von dieser Komplexität nicht einschüchtern. Scrapy ist in Bezug auf Geschwindigkeit, Effizienz und Funktionen das effizienteste Web-Scraping-Framework auf dieser Liste. Es enthält Selektoren, mit denen Sie Daten aus einem HTML-Dokument mithilfe von XPath- oder CSS-Elementen auswählen können.

Ein zusätzlicher Vorteil ist die Geschwindigkeit, mit der Scrapy Anfragen sendet und die Daten extrahiert. Es sendet und verarbeitet Anfragen asynchron, und das unterscheidet es von anderen Web-Scraping-Tools.

Abgesehen von den grundlegenden Funktionen erhalten Sie auch Unterstützung für Middlewares, bei denen es sich um ein Framework von Hooks handelt, das dem standardmäßigen Scrapy-Mechanismus zusätzliche Funktionen hinzufügt. Sie können JavaScript-gesteuerte Websites nicht mit Scrapy out of the box schaben, aber Sie können Middlewares wie scrapy-selenium, scrapy-splash und scrapy-scrapingbee verwenden, um diese Funktionalität in Ihr Projekt zu implementieren.

Schließlich, wenn Sie mit dem Extrahieren der Daten fertig sind, können Sie sie in verschiedene Dateiformate exportieren; CSV, JSON und XML, um nur einige zu nennen.

Scrapy ist einer der vielen Gründe, warum Python die beste Programmiersprache für alle ist, die sich mit Web Scraping beschäftigen. Das Einrichten Ihres ersten Scrapy-Projekts kann einige Zeit in Anspruch nehmen, insbesondere wenn Sie keine Erfahrung mit Python-Klassen und -Frameworks haben. Der Workflow von Scrapy ist in mehrere Dateien unterteilt, was für Anfänger als ungewollte Komplexität empfunden werden kann.

4. Selen

Wenn Sie dynamische, mit JavaScript gerenderte Inhalte kratzen möchten, dann ist Selenium genau das, was Sie brauchen. Als plattformübergreifendes Webtest-Framework hilft Ihnen Selenium dabei, HTML, CSS und JavaScript zu rendern und das Erforderliche zu extrahieren. Sie können auch echte Benutzerinteraktionen nachahmen, indem Sie Tastatur- und Mausaktionen fest codieren, was ein kompletter Wendepunkt ist.

Selenium erzeugt mithilfe des Webtreibers eine Browserinstanz und lädt die Seite. Einige beliebte Browser, die von Selenium unterstützt werden, sind Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari und Internet Explorer. Es verwendet CSS- und XPath-Locators, ähnlich wie Scrapy-Selektoren, um Inhalte aus HTML-Elementen auf der Seite zu finden und zu extrahieren.

Wenn Sie keine Erfahrung mit Python haben, aber andere Programmiersprachen kennen, können Sie Selenium mit C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby und Java verwenden.

Die einzige Einschränkung besteht darin, dass Selenium einen Webbrowser im Hintergrund startet, die Ressourcen, die zum Ausführen des Scrapers erforderlich sind, steigen im Vergleich zu Scrapy oder Beautiful Soup erheblich an. Angesichts der zusätzlichen Funktionen, die Selenium auf den Tisch bringt, ist dies jedoch völlig gerechtfertigt.

5. URLB

Die Python-URLIB-Bibliothek ist ein einfaches, aber unverzichtbares Tool, das Sie in Ihrem Web-Scraping-Arsenal haben sollten. Damit können Sie URLs in Ihren Python-Skripten handhaben und verarbeiten.

Eine geeignete praktische Anwendung von urllib ist die URL-Modifikation. Stellen Sie sich vor, Sie kratzen eine Website mit mehreren Seiten und müssen einen Teil der URL ändern, um zur nächsten Seite zu gelangen.

urllib kann Ihnen helfen, die URL zu parsen und in mehrere Teile zu unterteilen, die Sie dann ändern und entparsen können, um eine neue URL zu erstellen. Während die Verwendung einer Bibliothek zum Analysieren von Zeichenfolgen wie ein Overkill erscheinen mag, ist urllib ein Lebensretter für Leute, die zum Spaß Web Scraper programmieren und sich nicht mit den Einzelheiten von Datenstrukturen befassen möchten.

Auch wenn Sie die robots.txt einer Website untersuchen möchten, eine Textdatei mit Zugriffsregeln für den Google-Crawler und andere Scraper, kann Ihnen urllib auch dabei helfen. Es wird empfohlen, der robots.txt einer Website zu folgen und nur die zulässigen Seiten zu scrapen.

6. JSON-, CSV- und XML-Bibliotheken

Da Beautiful Soup oder Selenium keine integrierten Funktionen zum Exportieren der Daten haben, benötigen Sie eine Python-Bibliothek, um die Daten in eine JSON-, CSV- oder XML-Datei zu exportieren. Glücklicherweise gibt es eine Fülle von Bibliotheken, mit denen Sie dies erreichen können, und die grundlegendsten werden empfohlen, nämlich json, csv und xml für JSON-, CSV- bzw. XML-Dateien.

Mit solchen Bibliotheken können Sie eine Datei erstellen, ihr Daten hinzufügen und die Datei schließlich auf Ihren lokalen Speicher oder Remote-Server exportieren.

7. Mechanische Suppe

Mechanische Suppe? Ist das eine billige Abzocke von Beautiful Soup? Nein. Inspiriert von Mechanize und basierend auf Python-Anfragen und Beautiful Soup hilft Ihnen MechanicalSoup dabei, menschliches Verhalten zu automatisieren und Daten von einer Webseite zu extrahieren. Sie können es auf halbem Weg zwischen Beautiful Soup und Selenium betrachten. Der einzige Haken? Es verarbeitet kein JavaScript.

Während die Namen ähnlich sind, sind die Syntax und der Arbeitsablauf von MechanicalSoup sehr unterschiedlich. Sie erstellen eine Browsersitzung mit MechanicalSoup und verwenden beim Herunterladen der Seite die Methoden von Beautiful Soup wie find() und find_all() , um Daten aus dem HTML-Dokument zu extrahieren.

Ein weiteres beeindruckendes Feature von MechanicalSoup ist, dass Sie Formulare mit einem Skript ausfüllen können. Dies ist besonders hilfreich, wenn Sie etwas in ein Feld (z. B. eine Suchleiste) eingeben müssen, um zu der Seite zu gelangen, die Sie scrapen möchten. Die Anfragebearbeitung von MechanicalSoup ist großartig, da sie automatisch Umleitungen verarbeiten und Links auf einer Seite folgen kann, wodurch Sie sich die Mühe ersparen, einen Abschnitt manuell zu codieren, um dies zu tun.

Da es auf Beautiful Soup basiert, überschneiden sich die Nachteile dieser beiden Bibliotheken erheblich. Zum Beispiel keine integrierte Methode zur Verarbeitung von Datenausgabe, Proxy-Rotation und JavaScript-Rendering. Das einzige Beautiful Soup-Problem, das MechanicalSoup behoben hat, ist die Unterstützung für die Bearbeitung von Anforderungen, die durch die Codierung eines Wrappers für die Bibliothek für Python-Anforderungen gelöst wurde.

Web Scraping in Python einfacher gemacht

Python ist zweifellos eine mächtige Programmiersprache zum Scrapen des Webs, aber die verwendeten Tools sind nur ein Teil des Problems. Das auffälligste Problem, mit dem Menschen beim Codieren eines Scrapers konfrontiert sind, ist das Erlernen der HTML-Dokumenthierarchie.

Die Struktur einer Webseite zu verstehen und zu wissen, wie man ein Element schnell findet, ist ein Muss, wenn Sie fortschrittliche Web Scraper entwickeln möchten.