As melhores bibliotecas e ferramentas Python para extração da Web processam várias solicitações de sites para coletar grandes quantidades de dados
Introdução: Python é amplamente considerada a melhor linguagem de programação para iniciantes por causa de sua alta legibilidade para o usuário, com as melhores bibliotecas e ferramentas de raspagem da Web em Python para raspar uma página da web sem problemas. Portanto, Python é muito útil para web scraping. Web scraping refere-se a técnicas de extração de dados usadas para obter informações de sites.
A raspagem da Web refere-se a tarefas automatizadas concluídas com a ajuda do software de raspagem da web. Os rastreadores da Web são aplicativos da Web ou scripts escritos por desenvolvedores necessários para a raspagem da Web. Eles podem ser incorporados em qualquer linguagem de programação poderosa por desenvolvedores para extrair dados da web com eficiência. É aqui que a linguagem de programação do Python entra em ação. O Python é uma excelente escolha para desenvolvedores de web scraper porque inclui bibliotecas nativas projetadas especificamente para web scraping. As bibliotecas Python incluem ferramentas e serviços para diversos fins, como Numpy, Matplotlib, Pandas e outros. É, portanto, adequado para web scraping e posterior manipulação dos dados da web recuperados.
Aqui estão as 10 melhores bibliotecas e ferramentas de raspagem da Web em Python em 2023:
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ZenRowsName
A API do ZenRows é uma biblioteca de raspagem da web Python que pode evitar alguns dos problemas de raspagem mais comuns, como anti-bots e CAPTCHAs. Proxies rotativos e premium, navegador sem cabeça, segmentação geográfica, antibot e outros recursos estão disponíveis. ZenRows é simples de usar. É capaz de escapar facilmente de CAPTCHAs e antibots. Ele é capaz de raspar páginas renderizadas por JavaScript. Também é compatível com outras bibliotecas.
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Pedir biblioteca
Request é sem dúvida a biblioteca Python mais popular para lidar com solicitações HTTP. O aplicativo faz jus ao seu slogan, HTTP for HumansTM. Ele oferece suporte a uma ampla variedade de tipos de solicitação HTTP, de GET e POST a PATCH e DELETE. Não apenas isso, mas quase todos os aspectos de uma solicitação, incluindo cabeçalhos e respostas, estão sob seu controle. Quando se trata de web scraping, as solicitações geralmente são associadas ao Beautiful Soup porque outras estruturas Python têm suporte integrado para lidar com solicitações HTTP.
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LXML
Esta biblioteca foi atualizada a partir da biblioteca de solicitação. A desvantagem da biblioteca de solicitação de analisar HTML é eliminada pela biblioteca LXML. A biblioteca LXML pode extrair grandes quantidades de dados rapidamente, mantendo alto desempenho e eficiência. A combinação de solicitações e LXML é o método mais eficaz para remover dados de HTML.
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BeautifulSoup
BeautifulSoup é provavelmente a biblioteca ideal para ferramentas de raspagem da web python porque é mais fácil de usar para iniciantes e especialistas. O principal benefício de usar o BeautifulSoup é que você não precisa se preocupar com HTML ruim. BeautifulSoup e request são freqüentemente combinados em ferramentas de web scraping. A desvantagem é que é mais lento que o LXML. BeautifulSoup deve ser usado em conjunto com o analisador LXML. O comando Python para instalar o BeautifulSoup é “pip install BeautifulSoup”.
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Scrapy
Scrapy é uma estrutura colaborativa de código aberto para extrair dados de sites. Scrapy é uma estrutura rápida de rastreamento e raspagem da Web de alto nível escrita em Python. É essencialmente uma estrutura para criar web spiders que rastreiam sites e extraem dados deles. O Scrapy usa Spiders, que são classes definidas pelo usuário, para coletar informações de sites.
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Selênio
Selenium é uma biblioteca popular de raspagem Python que pode raspar conteúdo dinâmico da web. Essa biblioteca permite simular ações dinâmicas do site, como cliques de botão, preenchimento de formulários e muito mais. Ele pode raspar páginas da web dinâmicas. A desvantagem do selênio é que ele é lento. Não é possível obter códigos de status.
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urllib3
urllib3 é uma biblioteca de raspagem da web Python que depende de outras bibliotecas. Ele usa uma instância (classe) PoolManager, que é um objeto de resposta que gerencia o pool de conexões e a segurança do encadeamento. Ele lida com a simultaneidade com PoolManager. Mas sintaxe mais complicada do que outras bibliotecas, como Requests; urllib3 não pode extrair dados dinâmicos.
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io
O melhor recurso do import.io é que ele é uma ferramenta que pode verificar automaticamente os dados extraídos e realizar auditorias de controle de qualidade em intervalos regulares. Esse recurso pode ser usado para evitar a extração de valores nulos ou duplicados. Os tipos de dados que podem ser copiados incluem detalhes do produto, classificações, avaliações, perguntas e respostas e disponibilidade do produto.
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DataStreamer
A melhor ferramenta para extrair uma grande quantidade de dados públicos de sites de mídia social é um streamer de dados. O DataStreamer permite integrar dados não estruturados com uma única API. Ele ajuda a alimentar o pipeline de dados com mais de 56.000 partes de conteúdo e 10.000 enriquecimentos por segundo usando o DataStreamer.
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Servidor proxy
Um proxy não é uma ferramenta Python, mas é necessário para web scraping. Como afirmado anteriormente, a raspagem da web deve ser feita com cautela porque alguns sites não permitem que você extraia dados de suas páginas da web. Se o fizer, seu endereço IP local provavelmente será bloqueado. Um proxy mascara seu endereço IP e o torna anônimo online para evitar isso.
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