Постоянно в Интернете, ничего не успеваете? Парсинг сайта спешит на помощь! Разбираемся, как автоматизировать получение нужной информации.
Чтобы быть в курсе, кто получит кубок мира в 2019 году, или как будет выглядеть будущее страны в ближайшие 5 лет, приходится постоянно зависать в Интернете. Но если вы не хотите тратить много времени на Интернет и жаждете оставаться в курсе всех событий, то эта статья для вас. Итак, не теряя времени, начнём!
Доступ к новейшей информации получаем двумя способами. Первый – с помощью API, который предоставляют медиа-сайты, а второй – с помощью парсинга сайтов (Web Scraping).
Использование API предельно просто, и, вероятно, лучший способ получения обновлённой информации – вызвать соответствующий программный интерфейс. Но, к сожалению, не все сайты предоставляют общедоступные API. Таким образом, остаётся другой путь – парсинг сайтов.
Парсинг сайта
Это метод извлечения информации с веб-сайтов. Эта методика преимущественно фокусируется на преобразовании неструктурированных данных – в формате HTML – в Интернете в структурированные данные: базы данных или электронные таблицы. Парсинг сайта включает в себя доступ к Интернету напрямую через HTTP или через веб-браузер. В этой статье будем использовать Python, чтобы создать бот для получения контента.
Последовательность действий
- Получить URL страницы, с которой хотим извлечь данные.
- Скопировать или загрузить HTML-содержимое страницы.
- Распарсить HTML-содержимое и получить необходимые данные.
Эта последовательность помогает пройти по URL-адресу нужной страницы, получить HTML-содержимое и проанализировать необходимые данные. Но иногда требуется сперва войти на сайт, а затем перейти по конкретному адресу, чтобы получить данные. В этом случае добавляется ещё один шаг для входа на сайт.
Пакеты
Для анализа HTML-содержимого и получения необходимых данных используется библиотека Beautiful Soup. Это удивительный пакет Python для парсинга документов формата HTML и XML.
Для входа на веб-сайт, перехода к нужному URL-адресу в рамках одного сеанса и загрузки HTML-содержимого будем использовать библиотеку Selenium. Selenium Python помогает при нажатии на кнопки, вводе контента и других манипуляциях.
Погружение в код
Сначала импортируем библиотеки, которые будем использовать:
# импорт библиотек from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup
Затем укажем драйверу браузера путь к Selenium, чтобы запустить наш веб-браузер (Google Chrome). И если не хотим, чтобы наш бот отображал графический интерфейс браузера, добавим опцию headless в Selenium.
Браузеры без графического интерфейса (headless) предоставляют автоматизированное управление веб-страницей в среде, аналогичной популярным веб-браузерам, но выполняются через интерфейс командной строки или с использованием сетевых коммуникаций.
# путь к драйверу chrome
chromedriver = '/usr/local/bin/chromedriver'
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('headless') # для открытия headless-браузера
browser = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver, chrome_options=options)
После настройки среды путём определения браузера и установки библиотек приступаем к HTML. Перейдём на страницу входа и найдём идентификатор, класс или имя полей для ввода адреса электронной почты, пароля и кнопки отправки, чтобы ввести данные в структуру страницы.
# Переход на страницу входа
browser.get('http://playsports365.com/default.aspx')
# Поиск тегов по имени
email = browser.find_element_by_name('ctl00$MainContent$ctlLogin$_UserName')
password = browser.find_element_by_name('ctl00$MainContent$ctlLogin$_Password')
login = browser.find_element_by_name('ctl00$MainContent$ctlLogin$BtnSubmit')
Затем отправим учётные данные в эти HTML-теги, нажав кнопку «Отправить», чтобы ввести информацию в структуру страницы.
# добавление учётных данных для входа
email.send_keys('********')
password.send_keys('*******')
# нажатие на кнопку отправки
login.click()
После успешного входа в систему перейдём на нужную страницу и получим HTML-содержимое страницы.
# После успешного входа в систему переходим на страницу «OpenBets»
browser.get('http://playsports365.com/wager/OpenBets.aspx')
# Получение HTML-содержимого
requiredHtml = browser.page_source
Когда получили HTML-содержимое, единственное, что остаётся, – парсинг. Распарсим содержимое с помощью библиотек Beautiful Soup и html5lib.
html5lib – это пакет Python, который реализует алгоритм парсинга HTML5, на который сильно влияют современные браузеры. Как только получили нормализованную структуру содержимого, становится доступным поиск данных в любом дочернем элементе тега html. Искомые данные присутствуют в теге table, поэтому ищем этот тег.
soup = BeautifulSoup(requiredHtml, 'html5lib')
table = soup.findChildren('table')
my_table = table[0]
Один раз находим родительский тег, а затем рекурсивно проходим по дочерним элементам и печатаем значения.
# получение тегов и печать значений
rows = my_table.findChildren(['th', 'tr'])
for row in rows:
cells = row.findChildren('td')
for cell in cells:
value = cell.text
print (value)
Чтобы выполнить указанную программу, установите библиотеки Selenium, Beautiful Soup и html5lib с помощью pip. После установки библиотек команда #python <program name> выведет значения в консоль.
Так парсятся данные с любого сайта.
Если же парсим веб-сайт, который часто обновляет контент, например, результаты спортивных соревнований или текущие результаты выборов, целесообразно создать задание cron для запуска этой программы через конкретные интервалы времени.
Используете парсинг сайта?
Для вывода результатов необязательно ограничиваться консолью, правда?
Как вы предпочитаете отображать данные подобных программ: выводить на панель уведомлений, отправлять на почту или иначе? Делитесь полезными находками :)
Надеемся, вам понравилась статья.
Комментарии