Semaltが提供する画面スクレイピングチュートリアル

Webコンテンツのスクレイピングに関しては、インターネットで画面スクレイピングのチュートリアルを検索するのが一般的です。必要な情報にアクセスできるのはAPI(アプリケーションプログラミング言語)のみである場合があります。場合によっては、画面スクレイピングツールを使用したり、Pythonライブラリを選択してタスクを実行したりすることもできます。

この画面スクレイピングチュートリアルでは、最もよく知られている最も有名なPythonライブラリについて説明し、Webページのさまざまなコンポーネントについて学習します。

ウェブページのコンポーネント:

Webページにアクセスすると、ブラウザがWebサーバーにリクエストを送信します。このリクエストはGETリクエストと呼ばれ、サーバーは、Webブラウザーにページのレンダリング方法を指示するファイルを送り返します。 Webページには、HTML、CSS、JS、画像の4つの主要コンポーネントがあります。 HTMLにはページのメインコンテンツが含まれ、CSSを使用してページにスタイルを追加し、魅力的で魅力的で魅力的な外観にします。一方、JavaScriptまたはJSファイルはWebページに対話性を追加するために使用され、画像はサイトを他のWebサイトよりも見栄えよくするために使用されます。最適な画像形式はPNGとJPGです。これらの形式はどちらもウェブマスターや画像キュレーターに適しており、ウェブドキュメントにインタラクティブな外観を与えることができます。

画面スクレイピング用のさまざまなPythonライブラリ:

1.リクエスト

これは最も有名で、最高のPythonライブラリの1つです。リクエストはKenneth Reitzによって作成され、さまざまなWebアプリケーションやデータスクレイパーの構築に使用されます。

2.スクレイピー

Scrapyはこれまでのところ、画面スクレイピングタスクのための最も強力で便利なPythonライブラリです。 ScrapyはWebスクレイピングタスクを自動化し、時間とエネルギーをある程度節約するため、このライブラリを使用するための技術知識は必要ありません。

3. wxPython

これはPython用のGUIツールキットであり、Scrapyに代わる優れたツールです。ただし、このPythonライブラリはScrapyやBeautifulSoupほど一般的ではありません。

4.パンダ

Pandasは主に、「リレーショナル」および「ラベル付き」のデータサンプルで機能するように設計されたPythonパッケージです。パンダはインターネットからコンテンツをこするのに最適な方法であり、その素晴らしいデータ操作の視覚化と集約で知られています。

5. Matplotlib

この画面スクレイピングチュートリアルでは、SciPyスタックコアパッケージであり人気のあるPythonライブラリであるMatplotlibについても学びます。 Matplotlibは画面スクレイピングタスク用に調整されており、強力な視覚化を簡単に生成します。これはScrapyの優れた代替手段であり、個別に、またはNumPy、Pandas、SciPyと組み合わせて使用できます。ただし、Matplotlibは低レベルのライブラリです。つまり、高度なレベルのデータ抽出と視覚化に到達するには、高度なコードを記述する必要があります。

6. BeautifulSoup

RequestsやScrapyと同様に、BeautifulSoupは人気のあるPythonライブラリであり、HTMLとXMLドキュメント(閉じていないタグを含む)の両方を解析するために使用されます。 HTMLからデータを取得するために使用できる解析済みページの解析ツリーを作成するのに役立ちます。

これらすべてのPythonライブラリは、画面スクレイピングタスクに使用され、前述のWebページのコンポーネントから有用なデータを抽出します。

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