Меню
Блог Гридина Семёна

Робототехника и автоматизация — это наука о будущем

Рубрики блога

Простой парсер HTML страниц на Python

Простой парсер HTML страниц на Python

Для успешного старта сайта, необходимо, чтобы на нем было достаточное количество информации. Конечно, можно заранее этим озаботится, заказать большое количество уникальных статей на бирже, попросить программиста подготовить заранее страницы для будущего контента. Но все не имеет смысла на ранних стадиях развития проекта, когда он еще не приносит никакого дохода. И поэтому в данном случае следует взять на заметку вариант использования парсера Python HTML, который облегчит вам процесс сбора информации, которую впоследствии можно будет переработать и заполнить ею сайт.

Из этой статьи вы узнаете:

Что такое «парсер» и с чем его едят?
Подготовка к работе скрипта парсинга на Python
Примеры работы парсинга сайтов на Python

Приветствую вас, юзернеймы! В данной статье зайдет речь о парсерах, которые значительно облегчат процессы анализа веб-страниц. Здесь собрана информация о библиотеках, парсерах Python, их настройке и работе. Но для начала, надо ответить на важный вопрос – что такое парсер?

Что такое «парсер» и с чем его едят?

Парсер – это скрипт, который совершает синтаксический анализ данных, их отбор и группировку в базу данных или электронную таблицу. Такая программа совершает сопоставление линейной последовательности слов в соответствии с правилами заданного ей языка.

Алгоритм работы такого скрипта включает в себя следующие пункты:

  1. Получение доступа к сети интернет, к API веб-ресурса и последующее его скачивание.
  2. Извлечение, изучение и последующая обработка скачанных данных.
  3. Экспорт извлеченной информации указанным способом

Парсирование может проводится с использованием различных языков, но одним из самых простых будет написание парсера на Python, благодаря его несложному синтаксису.

Как таковое – парсинг данных с сайта на Python или другом языке программирования, может использоваться в самых разнообразных целях, помимо сбора информации для своего сайта, так-то: индексация веб-страниц, получение информации, не подпадающей под интеллектуальную собственность, проверка и многое другое. Однако для того, чтобы парсер полноценно выполнял свою работу, необходима подготовка среды к его использованию, о чем речь пойдет ниже.

Подготовка к работе скрипта парсинга на Python

Подготовку можно заключить на два этапа: подготовку знаний для написания и обработки информации парсер скриптов Python и подготовка необходимых для этого библиотек.

Итак, рассмотрим первую часть – необходимые знания:

  • Знания языков программирования сайтов, так-то: HTML, CSS, PHP, JavaScript. Эти знания необходимы для первичного анализа кода страницы, с которой будет парсинг на питоне. Это требует в связи с тем, что под час иной специалист не сможет разобрать структуру кода сайта, написанного на HTML.
  • Понимание и знание как применять библиотеки парсинга HTML на Python и регулярные выражения. Это поможет разобраться с возможными проблемами, связанными с невалидным HTML-кодом.
  • Хотя бы базовые знания Объективно-ориентированного программирования (ООП).
  • Для обработки выходных значений и их обработки необходимы знания языков баз данных. Это могут быть знания как MySQL, так и любого другого подобного языка. Лично я, на практике, пользуюсь Transact-SQL

Вышеуказанные знания – являются необходимым базисом для написания и последующей работы с HTML-парсингом на Python. Конечно, даже без них, можно по мануалам научиться выполнять такие действия, и знания эти придут уже в процессе, но базис знать крайне желательно. Опционально также было бы неплохо знать такие вещи, как: знания работы с иерархическими структурами, владение навыками работы с файлами, умение работы с XML и JSON.

Перейдем к библиотекам. Основными среди всех библиотек на Python являются такие:

  • LXML – это пакет, который имеет поддержку XPath и XLST, и имеющий богатый функционал по обработке различных API
  • GRAB – данная библиотека является одной из самых распространенных, благодаря тому, что имеет функции работы с DOM, может автозаполнять формы, обрабатывает перенаправление с сайтов.
  • Beautiful Soup – библиотека, осуществляющая структурный разбор сайта. Её большой плюс – в том, что она отлично справляется с обработкой невалидного HTML-кода.

Установка библиотек:

Примеры работы парсинга сайтов на Python

Пример 1: парсинг товаров интернет-магазинов с использованием на Python grab.

Пример 2: парсинг сайта и скачивание изображений на Python lxml.

Что же, мы рассмотрели, что такое парсинг, какие инструменты для этого применяются и узнали примеры, как написать парсер на языке Python. А какими средствами пользуетесь вы? Напишите об этом в комментариях и рассказывайте друзьям.

С уважением, Гридин Семён

Интересен блог? Подпишись и получай новости на почту

Подписка на новости блога

Вам так же может быть интересно

Оставить комментарий

  • ;-)
  • :smile:
  • :sad:
  • :roll:
  • :razz:
  • :oops:
  • :o
  • :lol:
  • :idea:
  • :grin:
  • :cry:
  • :cool:
  • :???: