Парсинг html python 3: Примеры парсинга HTML сайта с BeautifulSoup в Python

20.01.202129.09.2020 No Comments

Содержание

Примеры парсинга HTML сайта с BeautifulSoup в Python

Данная инструкция по BeautifulSoup является вводным руководством по использованию библиотеки BeautifulSoup Python. В примерах показано использование тегов, модификация документа и перебор его элементов, а также парсинг веб-страниц.

Содержание статьи

BeautifulSoup на примерах

BeautifulSoup является библиотекой Python для парсинга HTML и XML документов. Часто используется для скрапинга веб-страниц. BeautifulSoup позволяет трансформировать сложный HTML-документ в сложное древо различных объектов Python. Это могут быть теги, навигация или комментарии.

Установка BeautifulSoup в Python

Для установки необходимых модулей используется команда pip3.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Для начала требуется установить lxml модуль, который используется в BeautifulSoup.

BeautifulSoup устанавливается при помощи использования указанной выше команды.

Пример HTML-кода страницы

В последующих примерах будет использован данный HTML-файл:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Header</title>
<meta charset=»utf-8″>
</head>

<body>
<h3>Operating systems</h3>

<ul>
<li>Solaris</li>
<li>FreeBSD</li>
<li>Debian</li>
<li>NetBSD</li>
<li>Windows</li>
</ul>

<p>
FreeBSD is an advanced computer operating system used to
power modern servers, desktops, and embedded platforms.
</p>

<p>
Debian is a Unix-like computer operating system that is
composed entirely of free software.
</p>

</body>
</html>

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

<title>Header</title>

</head>

<body>

<h3>Operating systems</h3>

<ul>

<li>Solaris</li>

<li>FreeBSD</li>

<li>Debian</li>

<li>NetBSD</li>

<li>Windows</li>

</ul>

<p>

FreeBSD is an advanced computer operating system used to

power modern servers, desktops, and embedded platforms.

</p>

<p>

Debian is a Unix-like computer operating system that is

composed entirely of free software.

</p>

</body>

</html>

BeautifulSoup простой пример парсинга HTML

В первом примере будет использован BeautifulSoup модуль для получения трех тегов.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(soup.h3)
print(soup.head)
print(soup.li)

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(soup.h3)

print(soup.head)

print(soup.li)

Код в данном примере позволяет вывести HTML-код трех тегов.

from bs4 import BeautifulSoup

Здесь производится импорт класса BeautifulSoup из модуля bs4. Таким образом, BeautifulSoup является главным рабочим классом.

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

Открывается файл index.html и производится чтение его содержимого при помощи метода read().

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

Создается объект BeautifulSoup. Данные передаются конструктору. Вторая опция уточняет объект парсинга.

print(soup.h3)
print(soup.head)

print(soup.h3)

print(soup.head)

Далее выводится HTML-код следующих двух тегов: h3 и head.

В примере много раз используются элементы li, однако выводится только первый из них.

$ ./simple.py
<h3>Operating systems</h3>
<head>
<title>Header</title>
<meta charset=»utf-8″/>
</head>
<li>Solaris</li>

$ ./simple.py

<h3>Operating systems</h3>

<head>

<title>Header</title>

</head>

<li>Solaris</li>

Это результат вывода.

BeautifulSoup теги, атрибуты name и text

Атрибут name указывает на название тега, а атрибут text указывает на его содержимое.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(«HTML: {0}, name: {1}, text: {2}».format(soup.h3,
soup.h3.name, soup.h3.text))

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(«HTML: {0}, name: {1}, text: {2}».format(soup.h3,

soup.h3.name, soup.h3.text))

Код в примере позволяет вывести HTML-код, название и текст h3 тега.

$ ./tags_names.py
HTML: <h3>Operating systems</h3>, name: h3, text: Operating systems

$ ./tags_names.py

HTML: <h3>Operating systems</h3>, name: h3, text: Operating systems

Это результат вывода.

Метод recursiveChildGenerator() позволяет перебрать содержимое HTML-документа.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

for child in soup.recursiveChildGenerator():

if child.name:

print(child.name)

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

for child in soup.recursiveChildGenerator():

if child.name:

print(child.name)

Данный пример позволяет перебрать содержимое HTML-документа и вывести названия всех его тегов.

$ ./traverse_tree.py
html
head
title
meta
body
h3
ul
li
li
li
li
li
p
p

$ ./traverse_tree.py

html

head

title

BeautifulSoup атрибут children

При помощи атрибута children можно вывести все дочерние теги.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

root = soup.html

root_childs = [e.name for e in root.children if e.name is not None]
print(root_childs)

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

root = soup.html

root_childs = [e.name for e in root.children if e.name is not None]

print(root_childs)

В данном примере извлекаются дочерние элементы html тега, после чего они помещаются в список Python и выводятся в консоль. Так как атрибут children также убирает пробелы между тегами, необходимо добавить условие, которое позволяет выбирать только названия тегов.

$ ./get_children.py
[‘head’, ‘body’]

$ ./get_children.py

[‘head’, ‘body’]

Следовательно, у тегов html есть два дочерних элемента: head и body.

BeautifulSoup атрибут descendants

При помощи атрибута descendants можно получить список всех потомков (дочерних элементов всех уровней) рассматриваемого тега.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

root = soup.body

root_childs = [e.name for e in root.descendants if e.name is not None]
print(root_childs)

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

root = soup.body

root_childs = [e.name for e in root.descendants if e.name is not None]

print(root_childs)

Данный пример позволяет найти всех потомков главного тега body.

$ ./get_descendants.py
[‘h3’, ‘ul’, ‘li’, ‘li’, ‘li’, ‘li’, ‘li’, ‘p’, ‘p’]

$ ./get_descendants.py

[‘h3’, ‘ul’, ‘li’, ‘li’, ‘li’, ‘li’, ‘li’, ‘p’, ‘p’]

Перечисленные выше теги являются потомками главного тега body.

BeautifulSoup и веб-скрапинг HTML

Requests является простой HTTP библиотекой в Python. Она позволяет использовать разнообразные методы для получения доступа к веб-ресурсам при помощи HTTP.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup
import requests as req

resp = req.get(«http://www.something.com»)

soup = BeautifulSoup(resp.text, ‘lxml’)

print(soup.title)
print(soup.title.text)
print(soup.title.parent)

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

import requests as req

resp = req.get(«http://www.something.com»)

soup = BeautifulSoup(resp.text, ‘lxml’)

print(soup.title)

print(soup.title.text)

print(soup.title.parent)

Данный пример извлекает название рассматриваемой веб-страницы. Здесь также выводится имя ее родителя.

resp = req.get(«http://www.something.com»)

soup = BeautifulSoup(resp.text, ‘lxml’)

resp = req.get(«http://www.something.com»)

soup = BeautifulSoup(resp.text, ‘lxml’)

Здесь мы получаем информацию о веб-странице.

print(soup.title)
print(soup.title.text)
print(soup.title.parent)

print(soup.title)

print(soup.title.text)

print(soup.title.parent)

Код выше помогает вывести HTML-код заголовка, его текст, а также HTML-код его родителя.

$ ./scraping.py
<title>Something.</title>
Something.
<head><title>Something.</title></head>

$ ./scraping.py

<title>Something.</title>

Something.

<head><title>Something.</title></head>

Это результат вывода.

BeautifulSoup метод prettify()

При помощи метода prettify() можно добиться того, чтобы HTML-код выглядел аккуратнее.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup
import requests as req

resp = req.get(«http://www.something.com»)

soup = BeautifulSoup(resp.text, ‘lxml’)

print(soup.prettify())

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

import requests as req

resp = req.get(«http://www.something.com»)

soup = BeautifulSoup(resp.text, ‘lxml’)

print(soup.prettify())

Таким образом, мы оптимизируем HTML-код простой веб-страницы.

$ ./prettify.py
<html>
<head>
<title>
Something.
</title>
</head>
<body>
Something.
</body>
</html>

$ ./prettify.py

<html>

<head>

<title>

Something.

</title>

</head>

<body>

Something.

</body>

</html>

Это результат вывода.

BeautifulSoup метод find(), поиск элементов по id

При помощи метода find() можно найти элементы страницы, используя различные опорные параметры, id в том числе.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

#print(soup.find(«ul», attrs={ «id» : «mylist»}))
print(soup.find(«ul»,))

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

#print(soup.find(«ul», attrs={ «id» : «mylist»}))

print(soup.find(«ul»,))

Код в примере находит тег ul, у которого id mylist. Строка в комментарии является альтернативным способом выполнить то же самое задание.

BeautifulSoup метод find_all() поиск всех тегов в HTML

При помощи метода find_all() можно найти все элементы, которые соответствуют заданным критериям.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

for tag in soup.find_all(«li»):
print(«{0}: {1}».format(tag.name, tag.text))

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

for tag in soup.find_all(«li»):

print(«{0}: {1}».format(tag.name, tag.text))

Код в примере позволяет найти и вывести на экран все li теги.

$ ./find_all.py
li: Solaris
li: FreeBSD
li: Debian
li: NetBSD

$ ./find_all.py

li: Solaris

li: FreeBSD

li: Debian

li: NetBSD

Это результат вывода.

Метод find_all() также при поиске использует список из названий тегов.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

tags = soup.find_all([‘h3’, ‘p’])

for tag in tags:
print(» «.join(tag.text.split()))

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

tags = soup.find_all([‘h3’, ‘p’])

for tag in tags:

print(» «.join(tag.text.split()))

В данном примере показано, как найти все h3 и p элементы, после чего вывести их содержимое на экран.

Метод find_all() также может использовать функцию, которая определяет, какие элементы должны быть выведены.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

def myfun(tag):

return tag.is_empty_element

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

tags = soup.find_all(myfun)
print(tags)

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

def myfun(tag):

return tag.is_empty_element

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

tags = soup.find_all(myfun)

print(tags)

Данный пример выводит пустые элементы.

$ ./find_by_fun.py
[<meta charset=»utf-8″/>]

$ ./find_by_fun.py

[<meta charset=»utf-8″/>]

Единственным пустым элементом в документе является meta.

Также можно найти запрашиваемые элементы, используя регулярные выражения.

#!/usr/bin/python3

import re

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

strings = soup.find_all(string=re.compile(‘BSD’))

for txt in strings:

print(» «.join(txt.split()))

#!/usr/bin/python3

import re

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

strings = soup.find_all(string=re.compile(‘BSD’))

for txt in strings:

print(» «.join(txt.split()))

В данном примере выводится содержимое элементов, в которых есть строка с символами ‘BSD’.

$ ./regex.py
FreeBSD
NetBSD
FreeBSD is an advanced computer operating system used to power modern servers, desktops, and embedded platforms.

$ ./regex.py

FreeBSD

NetBSD

FreeBSD is an advanced computer operating system used to power modern servers, desktops, and embedded platforms.

Это результат вывода.

BeautifulSoup методы select() и select_one() CSS селекторы

При помощи методов select() и select_one() для нахождения запрашиваемых элементов можно использовать некоторые CSS селекторы.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(soup.select(«li:nth-of-type(3)»))

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(soup.select(«li:nth-of-type(3)»))

В данном примере используется CSS селектор, который выводит на экран HTML-код третьего по счету элемента li.

$ ./select_nth_tag.py
<li>Debian</li>

$ ./select_nth_tag.py

<li>Debian</li>

Данный элемент li является третьим в списке.

В CSS символ # используется для выбора тегов по их id-атрибутам.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(soup.select_one(«#mylist»))

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

print(soup.select_one(«#mylist»))

В данном примере выводятся элементы, которых есть id под названием mylist.

BeautifulSoup метод append() добавление нового HTML-тега

Метод append() добавляет в рассматриваемый HTML-документ новый тег.

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

newtag = soup.new_tag(‘li’)
newtag.string=’OpenBSD’

ultag = soup.ul

ultag.append(newtag)

print(ultag.prettify())

#!/usr/bin/python3

from bs4 import BeautifulSoup

with open(«index.html», «r») as f:

contents = f.read()

soup = BeautifulSoup(contents, ‘lxml’)

newtag = soup.new_tag(‘li’)

newtag.string=’OpenBSD’

ultag = soup.ul

ultag.append(newtag)

print(ultag.prettify())

В примере выше показано, как в HTML-документ добавить новый тег li.

newtag = soup.new_tag(‘li’)
newtag.string=’OpenBSD’

newtag = soup.new_tag(‘li’)

newtag.string=’OpenBSD’

Для начала, требуется создать новый тег при помощи метода new_tag().

Далее создается сноска на тег ul.

Затем созданный ранее тег li добавляется к тегу ul.

Таким образом, тег ul выводится аккуратно отформатированным.

BeautifulSoup метод insert() вставка HTML-тега

Метод insert() позволяет вставить тег в определенно выбранное место.

Парсер HTML страниц на Python

В практике любого программиста наступает задача скопировать некий материал с сайта. Так как страниц достаточно много не стоит терять время на ручное копирование. Ведь, языки программирования нужны для того чтобы избавится от рутинной работы и автоматизировать разные задачи. В Python есть отличная библиотека для работы с HTML. С ней можно парсить не только сайты но и обычные html документы. Хорошим преимуществом данной библиотеки является персональный алгоритм структурирования HTML кода, что позволяет программисту сэкономить время работы.

Но, проблемы в работе с html документами могут все равно появляться. HTML не имеет строгую структуру кода и некоторые верстальщики дают волю фантазии и изобретают свою структуру кода. Могут возникнуть и проблемы с кодировкой, что создаст новые проблемы для структурирования кода и получения данных.

Мы не будем воровать контент с других сайтов чтобы продемонстрировать библиотеку в работе, примеры будем делать на нашем сайте. Администрация pythonworld, поблагодарит нас за это и пойдем дальше.

Установка библиотеки Beautiful Soup (Linux)

$ apt-get install python-bs4
$ apt-get install python-lxml
$ apt-get install python-html5lib

Библиотека Beautiful Soup предназначена для работы с Python 2, но так же умеет работать с кодом Python 3. После установки и python-html5lib, можно будет парсить и современные документы стандарта HTML5.

После установки нужных модулей, начинаем парсить сайт. В результате выполнения скрипта вы должны получить структурированный код сайта.

# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib2 import urlopen
 
html_doc = urlopen('http://python-3.ru').read()
soup = BeautifulSoup(html_doc)
 
print soup

Примеры работы скрипта

print soup.title # <title>Python 3 - Программирование на Python 3</title>
print soup.title.string # Python 3 - Программирование на Python 3
 
# Содержимое мета полей
for meta in soup.find_all('meta'):
    print(meta.get('content'))
 
# Результат скрипта
"""
None
MaxSite CMS
Python 3 - молодой, но быстро развивающийся язык программирования. Изучить Python 3 онлайн на нашем сайте. Скачать python 3
скачать python 3, программирование на python 3, python для symbian 3, python 3 учебник, django python 3
"""

Самый дешевый и быстрый ресурс — боты в Инстаграм — доступен уже сейчас на сайте doctorsmm. При покупке ботов Вы получаете не только моментальное пополнение счетчика, но и выгодные персональные предложения по приобретению материала. Тестируйте продвижение, увеличивайте массовку на странице — и все это просто за копейки!

Поиск по ссылкам

for link in soup.find_all('a'):
    print link.get('href')
 
# Содержимое ссылок
for link in soup.find_all('a'):
    print link.contents[0]

Парсер DIV блоков

# Содержимое из <div> ... </div>
print soup.find('div', 'content')
 
# Блок: <div> ... </div>
print soup.find('div',)

Ссылки на изображения

for img in soup.find_all('img'):
    print img.get('src')
 
# Получаем
"""
http://python-3.ru/application/maxsite/templates/python/images/date.png
http://python-3.ru/application/maxsite/templates/python/images/user.png
http://python-3.ru/application/maxsite/templates/python/images/category.png
http://python-3.ru/application/maxsite/templates/python/images/tag.png
http://python-3.ru/uploads/for-in-python.png
...
"""

Данная библиотека очень легка и быстра в использовании и изучении. Остальные методы библиотеки можете изучить на официальном сайте. Если будут вопросы по работе данной библиотеки задавайте их в комментариях. Попробуем в месте решить вашу проблему.

Изучайте разные рабочие стратегии игры на preflop.info. Обучитесь уникальным приемами игры и станьте постоянным победителем.

Web Scraping с помощью python / Хабр

Введение

Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.

Задача

Задача будет состоять в том, чтобы выгрузить данные о просмотренных фильмах на КиноПоиске: название фильма (русское, английское), дату и время просмотра, оценку пользователя.
На самом деле, можно разбить работу на 2 этапа:

Этап 1: выгрузить и сохранить html-страницы

Этап 2: распарсить html в удобный для дальнейшего анализа формат (csv, json, pandas dataframe etc.)

Инструменты

Для отправки http-запросов есть немало python-библиотек, наиболее известные urllib/urllib2 и Requests. На мой вкус Requests удобнее и лаконичнее, так что, буду использовать ее.
Также необходимо выбрать библиотеку для парсинга html, небольшой research дает следующие варианты:

re

Регулярные выражения, конечно, нам пригодятся, но использовать только их, на мой взгляд, слишком хардкорный путь, и они немного не для этого. Были придуманы более удобные инструменты для разбора html, так что перейдем к ним.

BeatifulSoup, lxml

Это две наиболее популярные библиотеки для парсинга html и выбор одной из них, скорее, обусловлен личными предпочтениями. Более того, эти библиотеки тесно переплелись: BeautifulSoup стал использовать lxml в качестве внутреннего парсера для ускорения, а в lxml был добавлен модуль soupparser. Подробнее про плюсы и минусы этих библиотек можно почитать в обсуждении. Для сравнения подходов я буду парсить данные с помощью BeautifulSoup и используя XPath селекторы в модуле lxml.html.

scrapy

Это уже не просто библиотека, а целый open-source framework для получения данных с веб-страниц. В нем есть множество полезных функций: асинхронные запросы, возможность использовать XPath и CSS селекторы для обработки данных, удобная работа с кодировками и многое другое (подробнее можно почитать тут). Если бы моя задача была не разовой выгрузкой, а production процессом, то я бы выбрала его. В текущей постановке это overkill.

Загрузка данных

Первая попытка

Приступим к выгрузке данных. Для начала, попробуем просто получить страницу по url и сохранить в локальный файл.

import requests
user_id = 12345
url = 'http://www.kinopoisk.ru/user/%d/votes/list/ord/date/page/2/#list' % (user_id) # url для второй страницы
r = requests.get(url)
with open('test.html', 'w') as output_file:
  output_file.write(r.text.encode('cp1251'))

Открываем полученный файл и видим, что все не так просто: сайт распознал в нас робота и не спешит показывать данные.

Разберемся, как работает браузер

Однако, у браузера отлично получается получать информацию с сайта. Посмотрим, как именно он отправляет запрос. Для этого воспользуемся панелью «Сеть» в «Инструментах разработчика» в браузере (я использую для этого Firebug), обычно нужный нам запрос — самый продолжительный.

Как мы видим, браузер также передает в headers UserAgent, cookie и еще ряд параметров. Для начала попробуем просто передать в header корректный UserAgent.

headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.9; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0'
      }
r = requests.get(url, headers = headers)

На этот раз все получилось, теперь нам отдаются нужные данные. Стоит отметить, что иногда сайт также проверяет корректность cookie, в таком случае помогут sessions в библиотеке Requests.

Скачаем все оценки

Теперь мы умеем сохранять одну страницу с оценками. Но обычно у пользователя достаточно много оценок и нужно проитерироваться по всем страницам. Интересующий нас номер страницы легко передать непосредственно в url. Остается только вопрос: «Как понять сколько всего страниц с оценками?» Я решила эту проблему следующим образом: если указать слишком большой номер страницы, то нам вернется вот такая страница без таблицы с фильмами. Таким образом мы можем итерироваться по страницам до тех, пор пока находится блок с оценками фильмов (<div class = "profileFilmsList">).

Полный код для загрузки данных

import requests
# establishing session
s = requests.Session() 
s.headers.update({
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.9; rv:45.0) Gecko/20100101 Firefox/45.0'
    })

def load_user_data(user_id, page, session):
    url = 'http://www.kinopoisk.ru/user/%d/votes/list/ord/date/page/%d/#list' % (user_id, page)
    request = session.get(url)
    return request.text

def contain_movies_data(text):
    soup = BeautifulSoup(text)
    film_list = soup.find('div', {'class': 'profileFilmsList'})
    return film_list is not None

# loading files
page = 1
while True:
    data = load_user_data(user_id, page, s)
    if contain_movies_data(data):
        with open('./page_%d.html' % (page), 'w') as output_file:
            output_file.write(data.encode('cp1251'))
            page += 1
    else:
            break

Парсинг

Немного про XPath

XPath — это язык запросов к xml и xhtml документов. Мы будем использовать XPath селекторы при работе с библиотекой lxml (документация). Рассмотрим небольшой пример работы с XPath

from lxml import html
test = '''
    <html>
        <body>
            <div>
                <h3 align='center'>one</h3>
                <h3 align='left'>two</h3>
            </div>
            <h3>another tag</h3>
        </body>
    </html>
'''
tree = html.fromstring(test)
tree.xpath('//h3') # все h3 теги
tree.xpath('//h3[@align]') # h3 теги с атрибутом align
tree.xpath('//h3[@align="center"]') # h3 теги с атрибутом align равным "center"

div_node = tree.xpath('//div')[0] # div тег
div_node.xpath('.//h3') # все h3 теги, которые являются дочерними div ноде

Подробнее про синтаксис XPath также можно почитать на W3Schools.

Вернемся к нашей задаче

Теперь перейдем непосредственно к получению данных из html. Проще всего понять как устроена html-страница используя функцию «Инспектировать элемент» в браузере. В данном случае все довольно просто: вся таблица с оценками заключена в теге <div class = "profileFilmsList">. Выделим эту ноду:

from bs4 import BeautifulSoup
from lxml import html

# Beautiful Soup
soup = BeautifulSoup(text)
film_list = soup.find('div', {'class': 'profileFilmsList'})

# lxml 
tree = html.fromstring(text)
film_list_lxml = tree.xpath('//div[@class = "profileFilmsList"]')[0]

Каждый фильм представлен как <div class = "item"> или <div class = "item even">. Рассмотрим, как вытащить русское название фильма и ссылку на страницу фильма (также узнаем, как получить текст и значение атрибута).

# Beatiful Soup
movie_link = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').get('href')
movie_desc = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').text

# lxml
movie_link = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/@href')[0]
movie_desc = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/text()')[0]

Еще небольшой хинт для debug’a: для того, чтобы посмотреть, что внутри выбранной ноды в BeautifulSoup можно просто распечатать ее, а в lxml воспользоваться функцией tostring() модуля etree.

# BeatifulSoup
print item

#lxml
from lxml import etree
print etree.tostring(item_lxml)

Полный код для парсинга html-файлов под катом

def read_file(filename):
    with open(filename) as input_file:
        text = input_file.read()
    return text

def parse_user_datafile_bs(filename):
    results = []
    text = read_file(filename)

    soup = BeautifulSoup(text)
    film_list = film_list = soup.find('div', {'class': 'profileFilmsList'})
    items = film_list.find_all('div', {'class': ['item', 'item even']})
    for item in items:
        # getting movie_id
        movie_link = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').get('href')
        movie_desc = item.find('div', {'class': 'nameRus'}).find('a').text
        movie_id = re.findall('\d+', movie_link)[0]

        # getting english name
        name_eng = item.find('div', {'class': 'nameEng'}).text

        #getting watch time
        watch_datetime = item.find('div', {'class': 'date'}).text
        date_watched, time_watched = re.match('(\d{2}\.\d{2}\.\d{4}), (\d{2}:\d{2})', watch_datetime).groups()

        # getting user rating
        user_rating = item.find('div', {'class': 'vote'}).text
        if user_rating:
            user_rating = int(user_rating)

        results.append({
                'movie_id': movie_id,
                'name_eng': name_eng,
                'date_watched': date_watched,
                'time_watched': time_watched,
                'user_rating': user_rating,
                'movie_desc': movie_desc
            })
    return results

def parse_user_datafile_lxml(filename):
    results = []
    text = read_file(filename)

    tree = html.fromstring(text)

    film_list_lxml = tree.xpath('//div[@class = "profileFilmsList"]')[0]
    items_lxml = film_list_lxml.xpath('//div[@class = "item even" or @class = "item"]')  
    for item_lxml in items_lxml:
        # getting movie id
        movie_link = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/@href')[0]
        movie_desc = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameRus"]/a/text()')[0]
        movie_id = re.findall('\d+', movie_link)[0]

        # getting english name
        name_eng = item_lxml.xpath('.//div[@class = "nameEng"]/text()')[0]

        # getting watch time
        watch_datetime = item_lxml.xpath('.//div[@class = "date"]/text()')[0]
        date_watched, time_watched = re.match('(\d{2}\.\d{2}\.\d{4}), (\d{2}:\d{2})', watch_datetime).groups()

        # getting user rating
        user_rating = item_lxml.xpath('.//div[@class = "vote"]/text()')
        if user_rating:
            user_rating = int(user_rating[0])

        results.append({
                'movie_id': movie_id,
                'name_eng': name_eng,
                'date_watched': date_watched,
                'time_watched': time_watched,
                'user_rating': user_rating,
                'movie_desc': movie_desc
            })
    return results

Резюме

В результате, мы научились парсить web-сайты, познакомились с библиотеками Requests, BeautifulSoup и lxml, а также получили пригодные для дальнейшего анализа данные о просмотренных фильмах на КиноПоиске.

Полный код проекта можно найти на github’e.

UPD

Как отметили в комментариях, в контексте Web Scrapping’a могут оказаться полезны следующие темы:

Аутентификация: зачастую для того, чтобы получить данные с сайта нужно пройти аутентификацию, в простейшем случае это просто HTTP Basic Auth: логин и пароль. Тут нам снова поможет библиотека Requests. Кроме того, широко распространена oauth3: как использовать oauth3 в python можно почитать на stackoverflow. Также в комментариях есть пример от Terras того, как пройти аутентификацию в web-форме.

Контролы: На сайте также могут быть дополнительные web-формы (выпадающие списки, check box’ы итд). Алгоритм работы с ними примерно тот же: смотрим, что посылает браузер и отправляем эти же параметры как data в POST-запрос (Requests, stackoverflow). Также могу порекомендовать посмотреть 2й урок курса «Data Wrangling» на Udacity, где подробно рассмотрен пример scrapping сайта US Department of Transportation и посылка данных web-форм.

Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

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.

Оригинал

Web Parsing. Основы на Python

Рассмотрим еще один практический кейс парсинга сайтов с помощью библиотеки BeautifulSoup: что делать, если на сайте нет готовой выгрузки с данными и нет API для удобной работы, а страниц для ручного копирования очень много?

Недавно мне понадобилось получить данные с одного сайта. Готовой выгрузки с информацией на сайте нет. Данные я вижу, вот они передо мной, но не могу их выгрузить и обработать. Возник вопрос: как их получить? Немного «погуглив», я понял, что придется засучить рукава и самостоятельно парсить страницу (HTML). Какой тогда инструмент выбрать? На каком языке писать, чтобы с ним не возникло проблем? Языков программирования для данной задачи большой набор, выбор пал на Python за его большое разнообразие готовых библиотек.

Примером для разбора основ возьмем сайт с отзывами banki_ru и получим отзывы по какому-нибудь банку.

Задачу можно разбить на три этапа:

Загружаем страницу в память компьютера или в текстовый файл.
Разбираем содержимое (HTML), получаем необходимые данные (сущности).
Сохраняем в необходимый формат, например, Excel.

Для начала нам необходимо отправлять HTTP-запросы на выбранный сайт. У Python для отправки запросов библиотек большое количество, но самые распространённые urllib/urllib2 и Requests. На мой взгляд, Requests — удобнее, примеры буду показывать на ней.

А теперь сам процесс. Были мысли пойти по тяжелому пути и анализировать страницу на предмет объектов, содержащих нужную информацию, проводить ручной поиск и разбирать каждый объект по частям для получения необходимого результата. Но немного походив по просторам интернета, я получил ответ: BeautifulSoup – одна из наиболее популярных библиотек для парсинга. Библиотеки найдены, приступаем к самому интересному: к получению данных.

Загрузка и обработка данных

Попробуем отправить запрос HTTP на сайт, чтобы получить первую страницу с отзывами по какому-нибудь банку и сохранить в файл, для того, чтобы убедиться, получаем ли мы нужную нам информацию.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

bank_id = 1771062 #ID банка на сайте banki.ru

url = ‘https://www.banki.ru/services/questions-answers/?id=%d&p=1’ % (bank_id) # url страницы
r = requests.get(url)
with open(‘test.html’, ‘w’) as output_file:
output_file.write(r.text)

После исполнения данного скрипта получится файл text.html.

Открываем данный файл и видим, что необходимые данные получили без проблем.

Теперь очередь для разбора страницы на нужные фрагменты. Обрабатывать будем последние 10 страниц плюс добавим модуль Pandas для сохранения результата в Excel.

Подгружаем необходимые библиотеки и задаем первоначальные настройки.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

bank_id = 1771062 #ID банка на сайте banki.ru
page=1
max_page=10

url = ‘https://www.banki.ru/services/questions-answers/?id=%d&p=%d’ % (bank_id, page) # url страницы

На данном этапе необходимо понять, где находятся необходимые фрагменты. Изучаем разметку страницы с отзывами и определяем, какие объекты будем вытаскивать из страницы.

Парсинг сайтов на Python. Часть 1

Что такое Парсинг и что это означает ?

Парсинг это синтаксический анализ или разбор (англ. parsing) данных. По факту это означает разбор содержимого страницы на отдельные составляющие, в нашем случае html кода страниц(ы).

В этой статье мы будем автоматически вытаскивать нужную нам информации со страницы веб-сайта и сохранять в формате CSV.

CSV (от англ. Comma—Separated Values — значения, разделённые запятыми) — текстовый формат, предназначенный для представления табличных данных.

Задача номер ноль.

Что бы получить данные с сайта первым делом надо получить код (html) страницы этого сайта. Для решения этой задачи будем использовать библиотеку requests . requests это по сути обертка библиотеке urllib которая упрощает работу с запросами к веб-серверу и т.д. Что очень удобно, получить страницу занимает всего две строчки :

import requests
# pip install requests 

def get_html(url):
    r = requests.get(url)    # Получаем метод Response
    r.encoding = 'utf8'      # У меня были проблемы с кодировкой, я задал в ручную
    return r.text            # Вернем данные объекта text

Мы отправляем GET запрос серверу requests.get(url) . И возвращаем данные которые содержаться в поле text .

Задача номер один.

Собственно теперь у нас есть данные что бы их парсить. В качестве самого парсера мы будем использовать библиотеку BeautifulSoup . Soup переводиться как суп , не поверите. Вот такое забавное название, будем варить суп ) Есть и другие библиотеки в том числе и входящие уже в Питон.

Теперь нам надо придумать откуда мы будем вытаскивать информацию и какую. Для примера возьмем сайт 3dnews.ru и будем собирать все заголовки статей с раздела Новости Hardwear .

Так как структура, верстка и т.д. всех сайтов разная нам надо еще понять где именно хранятся заголовки статей. Есть конечно мощные, универсальные парсеры но это не про нас. Я новичок и сатья рассчитана на таких же новичков. По этому идем в инструмент разработчика и ищем наши заголовки. Тут конечно требуется базовое знание языка html . Но я думаю даже если вы совсем не знакомы быстро разберетесь.

Давайте перейдем к коду парсера и я вам постараюсь все разъяснить:

from bs4 import BeautifulSoup
# pip install beautifulsoup4
# pip install lxml

def get_head(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') #  Создаем сам объект , передаем в него наш код страницы (html)

Создаем сам объект , передаем в него наш код страницы (html) и 'lxml' , в качестве интерпретатора кода. LXML библиотека для обработки XML и HTML .

Теперь с помощью метода find() найдем блок со статьями, <div> . Уже в этом блоке найдем все теги заголовка <h2> методом find_all() в которых собственно и содержится название статьи. Нам вернеться список всех заголовков в этом блоке.

find(name, attrs, recursive, text, **kwargs)
soup.findAll('p', limit=1)
# [<p id=»firstpara» align=»center»>This is paragraph <b>one</b>.</p>]
soup.find('p', limit=1)
# <p id=»firstpara» align=»center»>This is paragraph <b>one</b>.</p>

Тег <div> — это блочный элемент, внутри которого могут находиться другие теги, содержание веб страницы. Своего рода, это контейнер, который можно легко видоизменять и выводить в любом месте веб страницы с помощью CSS.

 head = soup.find('div',).find_all('h2')

Кроме id есть еще class, но слово класс зарезервировано в питон по этому в библиотеке используется class_ = 'что то там'

Наш список все еще является объектом BeautifulSoup и мы можем к нему применять все методы библиотеки. Переберем весь список тегов и вытащим из него текст методом .string .

heads = []
for i in head:
   heads.append(i.string)

Возвращаем уже текстовый список с заголовками статей.

 def get_head(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    head = soup.find('div',).find_all('h2')
    heads = []
    for i in head:
       heads.append(i.string)
    return heads

Но одни заголовки это мало , давайте еще вытащим ссылки на эти статьи. Смотрим внимательно на код страницы. По факу заголовки и есть ссылки , тег <h2> обернут в тег <a >. Мы немного меняем наш код, в блоке мы ищем теперь все теги <a> с .

head = soup.find('div',).find_all('a', class_="entry-header")

Теперь мы в цикле вытаскиваем ссылки и заголовки, не забываете что мы можете применять все методы библиотеки.

for i in head:
    link = 'https://3dnews.ru' + i.get('href') # Методом get() получим ссылку из href 
    heads= i.find('h2').string # Вытащим текс из тега.

Создадим словарь и отправим его на запись в файл:

data = {'head': heads,
        'link': link}
csv_read(data) # Вызов функции записи

Задача номер три.

Теперь создадим функцию записи в файл в формате CSV.

import csv
# Стандартная библиотека, установка не нужна.
def csv_read(data):
    with open("data.csv", 'a') as file:

Открываем\создаем файл , ‘a’ — значит добавить данные в конец файла, если файла нет создать.

   writer = csv.writer(file)
   writer.writerow((data['head'], data['link']))

Для записи нам надо получить объект writer, который возвращается функцией csv.writer(file). В эту функцию передается открытый файл. А собственно запись производится с помощью метода writer.writerows(data) Этот метод принимает набор строк.

Ну и весь код целиком:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# pip install beautifulsoup4
# pip install lxml

def get_html(url):
    r = requests.get(url)    # Получим метод Response
    r.encoding = 'utf8'
    return r.text   # Вернем данные объекта text


def csv_read(data):
    with open("data.csv", 'a') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow((data['head'], data['link']))

def get_link(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    head = soup.find('div',).find_all('a', class_="entry-header")
    for i in head:
        link = 'https://3dnews.ru' + i.get('href')
        heads= i.find('h2').string
        data = {'head': heads,
                 'link': link}
        csv_read(data)


data = get_link(get_html('https://3dnews.ru/news'))
#https://3dnews.ru/news

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Как создать парсер на python c помощью Scrapy. Пошагово ~ PythonRu

Научимся писать парсеры с помощью Scrapy, мощного фреймворка для извлечения, обработки и хранения данных.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать фреймворк Python, Scrapy, с помощью которого можно обрабатывать большие объемы данных. Обучение будет основано на процессе построения скрапера для интернет-магазина Aliexpress.com.

Базовые знания HTML и CSS помогут лучше и быстрее освоить материал.

Обзор Scrapy

Веб-скрапинг (парсинг) стал эффективным путем извлечения информации из сети для последующего принятия решений и анализа. Он является неотъемлемым инструментом в руках специалиста в области data science. Дата сайентисты должны знать, как собирать данные с веб-страниц и хранить их в разных форматах для дальнейшего анализа.

Любую страницу в интернете можно исследовать в поисках информации, а все, что есть на странице — можно извлечь. У каждой страницы есть собственная структура и веб-элементы, из-за чего необходимо писать собственных сканеров для каждой страницы.

Scrapy предоставляет мощный фреймворк для извлечения, обработки и хранения данных.

Scrapy использует Spiders — автономных сканеров с определенным набором инструкций. С помощью фреймворка легко разработать даже крупные проекты для скрапинга, так чтобы и другие разработчики могли использовать этот код.

Scrapy vs. Beautiful Soup

Подписывайтесь на телеграм каналы

В этом разделе будет дан обзор одного из самых популярных инструментов для парсинга, BeautifulSoup, и проведено его сравнение со Scrapy.

Scrapy — это Python-фреймворк, предлагающий полноценный набор инструментов и позволяющий разработчикам не думать о настройке кода.

BeautifulSoup также широко используется для веб-скрапинга. Это пакет Python для парсинга документов в форматах HTML и XML и извлечения данных из них. Он доступен для Python 2.6+ и Python 3.

Вот основные отличия между ними:

Scrapy	BeautifulSoup
Функциональность
Scrapy — это самый полный набор инструментов для загрузки веб-страниц, их обработки и сохранения в файлы и базы данных	BeautifulSoup — это в принципе просто парсер HTML и XML, требующий дополнительных библиотек, таких как requests и urlib2 для открытия ссылок и сохранения результатов.
Кривая обучения
Scrapy — это движущая сила веб-сканирования, предлагающая массу способов парсинга страниц. Обучение тому, как он работает, требует много времени, но после освоения процесс сканирования превращается в одну строку кода. Потребуется время, чтобы стать экспертом в Scrapy и изучить все его особенности	BeautifulSoup относительно прост для понимания новичкам в программировании и позволяет решать маленькие задачи за короткий срок.
Скорость и нагрузка
Scrapy с легкостью выполняет крупную по объему работу. Он может сканировать несколько ссылок одновременно менее чем за минуту в зависимости от общего количества. Это происходит плавно благодаря Twister, который работает асинхронно (без блокировки)	BeautifulSoup используется для простого и эффективного парсинга. Он работает медленнее Scrapy, если не использовать `multiprocessing`.
Расширяемость
Scrapy предоставляет функциональность `Item pipelines`, с помощью которой можно писать функции для веб-сканера. Они будут включать инструкции о том, как робот должен проверять, удалять и сохранять данные в базу данных. `Spider Contracts` используются для проверки парсеров, благодаря чему можно создавать как базовые, так и глубокие парсеры. Он же позволяет настраивать множество переменных: повторные попытки, перенаправление и т. д.	Если проект не предполагает большого количества логики, BeautifulSoup отлично для этого подходит, но если нужна настраиваемость, например прокси, управление куки и распределение данных, то Scrapy справляется лучше.

Синхронность означает, что необходимо ждать, пока процесс завершит работу, прежде чем начинать новый, а асинхронный позволяет переходить к следующему процессу, пока предыдущий еще не завершен.

Установка Scrapy

С установленным Python 3.0 (и новее) при использовании Anaconda можно применить команду conda для установки scrapy. Напишите следующую команду в Anaconda:

conda install -c conda-forge scrapy

Чтобы установить Anaconda, посмотрите эти руководства PythonRu для Mac и Windows.

Также можно использовать установщик пакетов pyhton pip. Это работает в Linux, Mac и Windows:

pip install scrapy

Scrapy Shell

Scrapy предоставляет оболочку веб-сканера Scrapy Shell, которую разработчики могут использовать для проверки своих предположений относительно поведения сайта. Возьмем в качестве примера страницу с планшетами на сайте Aliexpress. С помощью Scrapy можно узнать, из каких элементов она состоит и понять, как это использовать в конкретных целях.

Откройте командную строку и напишите следующую команду:

 scrapy shell

При использовании Anaconda можете написать эту же команду прямо в anaconda prompt. Вывод будет выглядеть приблизительно вот так:

2020-03-14 16:28:16 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 2.0.0 started (bot: scrapybot)
2020-03-14 16:28:16 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.3.2.0, libxml2 2.9.9, cssselect 1.1.0, parsel 1.5.2, w3lib 1.21.0, Twisted 19.10.0, Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 17:13:21) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)], pyOpenSSL 19.0.0 (OpenSSL 1.1.1c  28 May 2019), cryptography 2.6.1, Platform Windows-10-10.0.18362-SP0
....
[s]   fetch(req)                  Fetch a scrapy.Request and update local objects
[s]   shelp()           Shell help (print this help)
[s]   view(response)    View response in a browser

Необходимо запустить парсер на странице с помощью команды fetch в оболочке. Он пройдет по странице, загружая текст и метаданные.
fetch(“https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html”)

Примечание: всегда заключайте ссылку в кавычки, одинарные или двойные

Вывод будет следующий:

2020-03-14 16:39:53 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened
2020-03-14 16:39:53 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://www.aliexpress.com/robots.txt> (referer: None)
2020-03-14 16:39:55 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html> (referer: None)

Парсер возвращает response (ответ), который можно посмотреть с помощью команды view(response). А страница откроется в браузере по умолчанию.
С помощью команды print(response.text) можно посмотреть сырой HTML.

Отобразится скрипт, который генерирует страницу. Это то же самое, что вы видите по нажатию правой кнопкой мыши в пустом месте и выборе «Просмотр кода страница» или «Просмотреть код». Но поскольку нужна конкретная информация, а не целый скрипт, с помощью инструментов разработчика в браузере необходимо определить требуемый элемент. Возьмем следующие элементы:

Название планшета
Цена планшета
Количество заказов
Имя магазина

Нажмите правой кнопкой по элементу и кликните на «Просмотреть код».

Инструменты разработчика сильно помогут при работе с парсингом. Здесь видно, что есть тег <a> с классом item-title, а сам текст включает название продукта:

<a data-p4p="true" href="//aliexpress.ru
/item/32719104234.html?spm=a2g0o.productlist.0.0.248552054LjgSt&
amp;algo_pvid=ff95978b-3cdf-4d85-8ab6-da9c1cf5f78b&amp;
algo_expid=ff95978b-3cdf-4d85-8ab6-da9c1cf5f78b-0&amp;
btsid=0b0a3f8115842002308095415e318f&amp;
ws_ab_test=searchweb0_0,searchweb201602_,searchweb201603_" 
title="Планшет с 10,1-дюймовым дисплеем, восьмиядерным 
процессором 3g 4g LTE, Android 9,0, ОЗУ 8 Гб, ПЗУ 128 ГБ, 10 
дюймов" target="_blank" data-spm-anchor-
id="a2g0o.productlist.0.0">Планшет с 10,1-дюймовым дисплеем, 
восьмиядерным процессором 3g 4g LTE, Android 9,0, ОЗУ 8 Гб, ПЗУ 
128 ГБ, 10 дюймов</a>

Использование CSS-селекторов для извлечения

Извлечь эту информацию можно с помощью атрибутов элементов или CSS-селекторов в виде классов. Напишите следующее в оболочке Scrapy, чтобы получить имя продукта:

response.css(".item-title::text").extract_first()

Вывод:

'Планшет с 10,1-дюймовым дисплеем, восьмиядерным процессором 3g 4g LTE, Android 9,0, ОЗУ 8 Гб, ПЗУ 128 ГБ, 10 дюймов'

extract_first() извлекает первый элемент, соответствующий селектору css. Для извлечения всех названий нужно использовать extract():

response.css(".item-title::text").extract()

Следующий код извлечет ценовой диапазон этих продуктов:

response.css(".price-current::text").extract()

То же можно повторить для количества заказов и имени магазина.

Использование XPath для извлечения

XPath — это язык запросов для выбора узлов в документах типа XML. Ориентироваться по документу можно с помощью XPath. Scrapy использует этот же язык для работы с объектами документа HTML. Использованные выше CSS-селекторы также конвертируются в XPath, но в большинстве случаев CSS очень легко использовать. И тем не менее важно значить, как язык работает в Scrapy.

Откройте оболочку и введите fetch("https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html/") как и раньше. Попробуйте написать следующий код:

response.xpath('/html').extract()

Он покажет весь код в теге <html>. / указывает на прямого потомка узла. Если нужно получить теги <div> в html, то необходимо писать:

response.xpath('/html//div').extract()

Для XPath важно научиться понимать, как используются / и //, чтобы ориентироваться в дочерних узлах.

Если необходимо получить все теги <div>, то нужно написать то же самое, но без /html:

response.xpath("//div").extract()

Можно и дальше фильтровать начальные узлы, чтобы получить нужные узлы с помощью атрибутов и их значений. Это синтаксис использования классов и их значений.

response.xpath("//div[@class='quote'/span[@class='text']").extract()

response.xpath("//div[@class='quote']/span[@class='text']/text()").extract()

Используйте text() для извлечения всего текста в узлах

Создание проекта Scrapy и собственного робота (Spider)

Парсинг хорошо подходит для создания агрегатора, который будет использоваться для сравнения данных. Например, нужно купить планшет, предварительно сравнив несколько продуктов и их цены. Для этого можно исследовать все страницы и сохранить данные в файл Excel. В этом примере продолжим парсить aliexpress.com на предмет информации о планшетах.

Создадим робота (Spider) для страницы. В первую очередь необходимо создать проект Scrapy, где будут храниться код и результаты. Напишите следующее в терминале или anaconda.

scrapy startproject aliexpress

Это создаст скрытую папку в директории с Python или Anaconda по умолчанию. Она будет называться aliexpress, но можно выбрать любое название. Структура директории следующая:

Файл/папка	Назначение
`scrapy.cfg`	Файл настройки развертывания
`aliexpress/`	Модуль Python проекта, отсюда импортируется код
`__init.py__`	Файл инициализации
`items.py`	Python файл с элементами проекта
`pipelines.py`	Файл, который содержит пайплайн проекта
`settings.py`	Файл настроек проекта
`spiders/`	Папка, в которой будут храниться роботы
`__init.py__`	Файл инициализации

После создания проекта нужно перейти в новую папку и написать следующую команду:

scrapy genspider aliexpress_tabletshttps://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html

Это создает файл шаблона с названием aliexpress_tables.py в папке spiders, как и было описано выше. Вот код из этого файла:

import scrapy

class AliexpressTabletsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'aliexpress_tablets'
    allowed_domains = ['aliexpress.com']
    start_urls = ['https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html']


    def parse(self, response):
         pass

В коде можно увидеть name, allowed_domains, start_urls и функцию parse.

name — это имя робота. Удачные и правильно подобранные имена позволят проще отслеживать всех имеющихся роботов. Они должны быть уникальны, ведь именно они используются для запуска командой scrapy crawl name_of_spider.
allowed_domains (опционально) — список разрешенных для парсинга доменов. Запрос к URL, не указанным в этом списке, не будет выполнен. Он должен включать только домен сайта (например, aliexpress.com), а не целый URL, указанный в start_urls, иначе возникнут ошибки.
start_urls — запрос к упомянутым URL. С них робот начнет проводить поиск, если конкретный URL не указан. Первыми загруженными страницами будут те, что указаны здесь. Последующие запросы будут генерироваться последовательно из данных, сохраненных в начальных URL.
parse — эта функция вызывается, когда парсинг URL успешно выполнен. Ее еще называют функцией обратного вызова. Response (используемый в оболочке Scrapy) возвращается как результат парсинга, передается этой функции, а внутри нее находится код для извлечения.

можно использовать функцию parse() из BeautifulSoup в Scrapy для парсинга HTML-документа.

Примечание: извлечь данные можно с помощью css-селекторов, используя как response.css(), так и XPath (XML), что позволит получить доступ к дочерним элементам. Пример response.xpath() будет описан в коде функции pass().

Добавим изменения в файл aliexpress_tablet.py. В start_urls теперь еще один URL. Логику извлечения можно указать в функции pass():

import scrapy


class AliexpressTabletsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'aliexpress_tablets'
    allowed_domains = ['aliexpress.com']
    start_urls = ['https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html',
                 'https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets/2.html?site=glo&g=y&tag=']


    def parse(self, response):

        print("procesing:"+response.url)
        
        product_name=response.css('.item-title::text').extract()
        price_range=response.css('.price-current::text').extract()
        
        orders=response.xpath("//em[@title='Total Orders']/text()").extract()
        company_name=response.xpath("//a[@class='store $p4pLog']/text()").extract()

        row_data=zip(product_name,price_range,orders,company_name)

        
        for item in row_data:
            
            scraped_info = {
                'page': response.url,
                'product_name': item[0],  
                'price_range': item[1],
                'orders': item[2],
                'company_name': item[3],
            }

            
            yield scraped_info

zip() берет n элементов итерации и возвращает список кортежей. Элемент с индексом i в кортеже создается с помощью элемента с индексом i каждого элемента итерации.

yield используется каждый раз при определении функции генератора. Функция генератора — это обычная функция, отличие которой в том, что она использует yield вместо return. yield используется каждый раз, когда вызывающая функция требует значения. Функция с yield сохраняет свое локальное состояние при выполнении и продолжает исполнение с того момента, где остановилась после того, как выдала одно значение. В данном случае yield возвращает Scrapy сгенерированный словарь, который будет обработан и сохранен.

Теперь можно запустить робота и посмотреть результат:

scrapy crawl aliexpress_tablets

Экспорт данных

Данные должны быть представлены в форматах CSV или JSON, чтобы их можно было анализировать. Этот раздел руководства посвящен тому, как получить такой файл из имеющихся данных.

Для сохранения файла CSV откройте settings.py в папке проекта и добавьте следующие строки:

FEED_FORMAT="csv" 
FEED_URI="aliexpress.csv"

После сохранения settings.py снова запустите scrapy crawl aliexpress_tablets в папке проекта. Будет создан файл aliexpress.csv.

Примечание: при каждом запуске паука он будет добавлять файл.

Feed Export также может добавить временную метку в имя файла. Или его можно использовать для выбора папки, куда необходимо сохранить данные.

%(time)s — заменяется на временную метку при создании ленты
%(name)s — заменяется на имя робота

Например:

Сохранить по FTP используя по одной папке на робота:

Изменения для FEED, сделанные в settings.py, будут применены ко всем роботам в проекте. Можно указать и отдельные настройки для конкретного робота, которые перезапишут те, что есть в settings.py.

import scrapy


class AliexpressTabletsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'aliexpress_tablets'
    allowed_domains = ['aliexpress.com']
    start_urls = ['https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html',
                 'https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets/2.html?site=glo&g=y&tag=']

    custom_settings={ 'FEED_URI': "aliexpress_%(time)s.json",
                       'FEED_FORMAT': 'json'}

    def parse(self, response):

        print("procesing:"+response.url)
        
        product_name=response.css('.item-title::text').extract()
        price_range=response.css('.price-current::text').extract()
        
        orders=response.xpath("//em[@title='Total Orders']/text()").extract()
        company_name=response.xpath("//a[@class='store $p4pLog']/text()").extract()

        row_data=zip(product_name,price_range,orders,company_name)

        
        for item in row_data:
            
            scraped_info = {
                'page': response.url,
                'product_name': item[0],  
                'price_range': item[1],
                'orders': item[2],
                'company_name': item[3],
            }

            
            yield scraped_info

response.url вернет URL страницы, с которой был сгенерирован ответ. После запуска парсера с помощью scrapy crawl aliexpress_tables можно просмотреть json-файл в каталоге проекта.

Следующие страницы, пагинация

Вы могли обратить внимание на две ссылки в start_urls. Вторая — это страница №2 результатов поиска планшетов. Добавлять все ссылки непрактично. Робот должен быть способен исследовать все страницы сам, а в start_urls указывается только одна стартовая точка.

Если у страницы есть последующие, в ее конце всегда будут навигационные элементы, которые позволяют перемещаться вперед и назад.

Вот такой код:

<div><div><div><div><button disabled="" aria-label="Previous page, current page 1" type="button" role="button"><i></i>Предыдущая</button><div><button aria-label="Page 1, 7 pages" type="button" role="button">1</button>
...
<button aria-label="Page 7, 7 pages" type="button" role="button">7</button></div><button aria-label="Next page, current page 1" type="button" role="button">След. стр.<i></i></button></div></div><div><span>Всего 24 стр</span><span>Перейти на страницу</span><span><input aria-label="Large" autocomplete="off" value=""></span><span>ОК</span></div></div></div>

Здесь видно, что тег <span> с классом .ui-pagination-active — это текущая страница, а дальше идут теги <a> со ссылками на следующие страницы. Каждый раз нужно будет получать тег <a> после тега <span>. Здесь в дело вступает немного CSS. В этом случае нужно получить соседний, а на дочерний узел, так что потребуется сделать CSS-селектор, который будет искать теги <a> после тега <span> с классом .ui-pagination-active.

Запомните! У каждой веб-страницы собственная структура. Нужно будет изучить ее, чтобы получить желаемый элемент. Всегда экспериментируйте с response.css(SELECTOR) в Scrapy Shell, прежде чем переходить к коду.

Измените aliexpress_tabelts.py следующим образом:

import scrapy


class AliexpressTabletsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'aliexpress_tablets'
    allowed_domains = ['aliexpress.com']
    start_urls = ['https://www.aliexpress.com/category/200216607/tablets.html']

    custom_settings={ 'FEED_URI': "aliexpress_%(time)s.json",
                       'FEED_FORMAT': 'json'}

    def parse(self, response):

        print("procesing:"+response.url)
        
        product_name=response.css('.item-title::text').extract()
        price_range=response.css('.price-current::text').extract()
        
        orders=response.xpath("//em[@title='Total Orders']/text()").extract()
        company_name=response.xpath("//a[@class='store $p4pLog']/text()").extract()

        row_data=zip(product_name,price_range,orders,company_name)

        
        for item in row_data:
            
            scraped_info = {
                'page': response.url,
                'product_name': item[0],  
                'price_range': item[1],
                'orders': item[2],
                'company_name': item[3],
            }

            
            yield scraped_info

	    NEXT_PAGE_SELECTOR = '.ui-pagination-active + a::attr(href)'
            next_page = response.css(NEXT_PAGE_SELECTOR).extract_first()
            if next_page:
                yield scrapy.Request(
                response.urljoin(next_page),
                callback=self.parse)

В этом коде:

Сначала извлекается ссылка следующей страницы с помощью next_page = response.css(NET_PAGE_SELECTOR).extract_first(), а потом, если переменная next_page получает ссылку и она не пустая, запускается тело if.
response.urljoin(next_page) — метод parse() будет использовать этот метод для построения нового URL и получения нового запроса, который будет позже направлен вызову.
После получения нового URL он парсит ссылку, исполняя тело for и снова начинает искать новую страницу. Так будет продолжаться до тех пор, пока страницы не закончатся.

Теперь можно просто расслабиться и смотреть, как робот парсит страницы. Этот извлечет все из последующих страниц. Процесс займет много времени, а размер файла будет 1,1 МБ.

Scrapy сделает для вас все!

Из этого руководства вы узнали о Scrapy, о его отличиях от BeautifulSoup, о Scrapy Shell и о создании собственных проектов. Scrapy перебирает на себя весь процесс написания кода: от создания файлов проекта и папок до обработки дублирующихся URL. Весь процесс парсинга занимает минуты, а Scrapy предоставляет поддержку всех распространенных форматов данных, которые могут быть использованы в других программах.

Теперь вы должны лучше понимать, как работает Scrapy, и как использовать его в собственных целях. Чтобы овладеть Scrapy на высоком уровне, нужно разобраться со всеми его функциями, но вы уже как минимум знаете, как эффективно парсить группы веб-страниц.

html.parser — Простой анализатор HTML и XHTML — документация Python 3.8.6

Исходный код: Lib / html / parser.py

Этот модуль определяет класс HTMLParser , который служит основой для
анализ текстовых файлов, отформатированных в HTML (язык гипертекстовой разметки) и XHTML.

класс html.parser. HTMLParser ( * , convert_charrefs = True )

Создайте экземпляр анализатора, способный анализировать недопустимую разметку.

Если convert_charrefs равно True (по умолчанию), все символы
ссылки (кроме тех, что в скрипте / стиля элементов) являются
автоматически преобразуется в соответствующие символы Unicode.

Экземпляр HTMLParser получает данные HTML и вызывает методы обработчика.
когда начальные теги, конечные теги, текст, комментарии и другие элементы разметки
столкнулся. Пользователь должен создать подкласс HTMLParser и переопределить его
методы для реализации желаемого поведения.

Этот синтаксический анализатор не проверяет соответствие конечных тегов начальным тегам и не вызывает конечный тег.
обработчик для элементов, которые закрываются неявно путем закрытия внешнего элемента.

Изменено в версии 3.4: добавлен аргумент ключевого слова convert_charrefs .

Изменено в версии 3.5: значение по умолчанию для аргумента convert_charrefs теперь True .

Пример приложения парсера HTML

В качестве базового примера ниже приведен простой анализатор HTML, который использует
HTMLParser класс для печати начальных тегов, конечных тегов и данных
по мере их появления:

 из HTML.парсер импорт HTMLParser

класс MyHTMLParser (HTMLParser):
    def handle_starttag (self, tag, attrs):
        print ("Обнаружен начальный тег:", тег)

    def handle_endtag (сам, тег):
        print ("Обнаружен конечный тег:", тег)

    def handle_data (self, data):
        print ("Обнаружены некоторые данные:", данные)

parser = MyHTMLParser ()
parser.feed ('   Test  '
            '  Разбери меня! 
  ')

Тогда на выходе будет:

 Обнаружен начальный тег: html.
Обнаружен начальный тег: голова
Обнаружен начальный тег: title
Обнаружены некоторые данные: Тест
Обнаружен конечный тег: title
Обнаружен конечный тег: голова
Обнаружен начальный тег: body
Обнаружен начальный тег: h2
Обнаружил некоторые данные: Разбери меня!
Обнаружен конечный тег: h2
Обнаружен конечный тег: body
Обнаружен конечный тег: html

Экземпляры HTMLParser имеют следующие методы:

HTMLParser. корм ( данные ): Подать текст синтаксическому анализатору. Он обрабатывается постольку, поскольку состоит из
комплектные элементы; неполные данные буферизуются до тех пор, пока не будет подано больше данных или
Вызывается close () . данные должны быть str .

HTMLParser. закрыть (): Принудительная обработка всех буферизованных данных, как если бы за ними следовал конец файла
отметка. Этот метод может быть переопределен производным классом для определения дополнительных
обработка в конце ввода, но переопределенная версия всегда должна вызывать
метод базового класса HTMLParser close () .

HTMLParser. сброс (): Сбросить экземпляр. Теряет все необработанные данные. Это неявно вызывается в
время создания.

HTMLParser. getpos (): Возвращает текущий номер строки и смещение.

HTMLParser. get_starttag_text (): Вернуть текст последнего открытого начального тега.Обычно это не должно
необходимы для структурированной обработки, но могут быть полезны при работе с HTML «как
развернут »или для повторного создания входных данных с минимальными изменениями (пробел между
атрибуты могут быть сохранены и т. д.).

Следующие методы вызываются при обнаружении элементов данных или разметки
и они предназначены для переопределения в подклассе. Базовый класс
реализации ничего не делают (кроме handle_startendtag () ):

HTMLParser. handle_starttag ( тег , attrs ): Этот метод вызывается для обработки начала тега (например,
).
Тег аргумент — это имя тега, преобразованное в нижний регистр. Атрибуты
аргумент — это список из (имя, значение) пар, содержащих найденные атрибуты
внутри скобок тега <> . Имя будет переведено в нижний регистр,
и кавычки в значении были удалены, а ссылки на символы и сущности
были заменены.
Например, для тега этот метод
будет называться handle_starttag ('a', [('href', 'https://www.cwi.nl/')]) .
Все ссылки на сущности из html.entities заменяются в атрибуте
ценности.

HTMLParser. handle_endtag ( тег ): Этот метод вызывается для обработки конечного тега элемента (например,

Тег аргумент — это имя тега, преобразованное в нижний регистр.

HTMLParser. handle_startendtag ( тег , attrs ): Аналогично handle_starttag () , но вызывается, когда парсер обнаруживает
Пустой тег в стиле XHTML ( ). Этот метод может быть отменен
подклассы, которым требуется именно эта лексическая информация; по умолчанию
реализация просто вызывает handle_starttag () и handle_endtag () .

HTMLParser. handle_data ( данные )

Этот метод вызывается для обработки произвольных данных (например, текстовых узлов и
содержимое и

HTMLParser. handle_entityref ( имя ): Этот метод вызывается для обработки именованной ссылки на символ в форме
& имя; (e.г. & gt; ), где имя — общая ссылка на объект
(например, 'gt' ). Этот метод никогда не вызывается, если convert_charrefs
Правда .

Н

20,2. html.parser — Простой анализатор HTML и XHTML — документация Python 3.4.10

Исходный код: Lib / html / parser.py

Этот модуль определяет класс HTMLParser, который служит основой для
анализ текстовых файлов, отформатированных в HTML (язык гипертекстовой разметки) и XHTML.

класс html.parser.HTMLParser ( strict = False , * , convert_charrefs = False )

Создайте экземпляр анализатора.

Если convert_charrefs имеет значение True (по умолчанию: False), все символы
ссылки (кроме тех, что находятся в элементах скрипта / стиля)
автоматически преобразуется в соответствующие символы Unicode.
Использование convert_charrefs = True приветствуется и станет
значение по умолчанию в Python 3.5.

Если strict False (по умолчанию), синтаксический анализатор примет и проанализирует
недопустимая разметка. Если strict True, синтаксический анализатор вызовет
HTMLParseError, если это не так
умеет разбирать разметку.Использование strict = True не рекомендуется и
аргумент strict устарел.

Экземпляр HTMLParser получает данные HTML и вызывает методы обработчика.
когда начальные теги, конечные теги, текст, комментарии и другие элементы разметки
столкнулся. Пользователь должен создать подкласс HTMLParser и переопределить его
методы для реализации желаемого поведения.

Изменено в версии 3.2: добавлен аргумент strict .

Изменено в версии 3.4: добавлен аргумент ключевого слова convert_charrefs .

Также определено исключение:

исключение html.parser.HTMLParseError

Исключение, вызываемое классом HTMLParser при обнаружении ошибки
при синтаксическом разборе и строгом, — True. Это исключение предусматривает три
атрибуты: msg — краткое сообщение, объясняющее ошибку,
Lineno — это номер строки, на которой была сломана конструкция.
обнаружено, а смещение — это количество символов в строке на
который запускает конструкция.

20.2.1. Пример приложения для синтаксического анализа HTML

В качестве базового примера ниже приведен простой анализатор HTML, который использует
HTMLParser класс для печати начальных тегов, конечных тегов и данных
по мере их появления:

 из html.parser импорт HTMLParser

класс MyHTMLParser (HTMLParser):
    def handle_starttag (self, tag, attrs):
        print ("Обнаружен начальный тег:", тег)
    def handle_endtag (сам, тег):
        print ("Обнаружен конечный тег:", тег)
    def handle_data (self, data):
        print ("Обнаружены некоторые данные:", данные)

parser = MyHTMLParser ()
парсер.feed ('   Тест  '
            '  Разбери меня!   ')

Тогда на выходе будет:

 Обнаружен начальный тег: html.
Обнаружен начальный тег: голова
Обнаружен начальный тег: title
Обнаружены некоторые данные: Тест
Обнаружен конечный тег: title
Обнаружен конечный тег: голова
Обнаружен начальный тег: body
Обнаружен начальный тег: h2
Обнаружил некоторые данные: Разбери меня!
Обнаружен конечный тег: h2
Обнаружен конечный тег: body
Обнаружен конечный тег: html

экземпляров HTMLParser имеют следующие методы:

HTMLParser.канал ( данные ): Подать текст синтаксическому анализатору. Он обрабатывается постольку, поскольку состоит из
комплектные элементы; неполные данные буферизуются до тех пор, пока не будет подано больше данных или
close () вызывается. данные должны быть str.

HTMLParser.close (): Принудительная обработка всех буферизованных данных, как если бы за ними следовал конец файла
отметка. Этот метод может быть переопределен производным классом для определения дополнительных
обработка в конце ввода, но переопределенная версия всегда должна вызывать
метод базового класса HTMLParser close ().

HTMLParser.reset (): Сбросить экземпляр. Теряет все необработанные данные. Это неявно вызывается в
время создания.

HTMLParser.getpos (): Возвращает текущий номер строки и смещение.

HTMLParser.get_starttag_text (): Возвращает текст последнего открытого начального тега. Обычно это не должно
необходимы для структурированной обработки, но могут быть полезны при работе с HTML «как
развернут »или для повторного создания входных данных с минимальными изменениями (пробел между
атрибуты могут быть сохранены и т. д.).

HTMLParser.handle_starttag ( тег , attrs ): Этот метод вызывается для обработки начала тега (например,
).
Тег аргумент — это имя тега, преобразованное в нижний регистр.Атрибуты
аргумент — это список пар (имя, значение), содержащих найденные атрибуты
внутри скобок <> тега. Имя будет переведено в нижний регистр,
и кавычки в значении были удалены, а ссылки на символы и сущности
были заменены.
Например, для тега этот метод
будет называться handle_starttag (‘a’, [(‘href’, ‘http://www.cwi.nl/’)]).
Все ссылки на сущности из html.сущности заменяются в атрибуте
ценности.

HTMLParser.handle_endtag ( тег ): Этот метод вызывается для обработки конечного тега элемента (например,

Тег аргумент — это имя тега, преобразованное в нижний регистр.

HTMLParser.handle_startendtag ( тег , attrs ): Аналогично handle_starttag (), но вызывается, когда синтаксический анализатор обнаруживает
Пустой тег в стиле XHTML (). Этот метод может быть отменен
подклассы, которым требуется именно эта лексическая информация; по умолчанию
реализация просто вызывает handle_starttag () и handle_endtag ().

HTMLParser.handle_data ( данные )

Этот метод вызывается для обработки произвольных данных (например, текстовых узлов и
содержимое и

HTMLParser.

HTMLParser в Python 3.x — AskPython

html.parser.HTMLParser предоставляет кодировщикам очень простой и эффективный способ чтения HTML-кода. Эта библиотека предустановлена в stdlib . Это упрощает наше взаимодействие с библиотекой HTMLParser, поскольку нам не нужно устанавливать дополнительные пакеты из индекса пакетов Python (PyPI) для той же задачи.

Создание вашего HTMLParser

Давайте определим основные функции печати для методов в модуле HTMLParser. В приведенном ниже примере все, что я делаю, это добавляю метод печати при каждом вызове метода.

В последней строке кода мы передаем парсеру данных. Я напрямую загрузил базовый HTML-код, но вы можете сделать то же самое, используя модуль urllib , чтобы также напрямую импортировал веб-сайт в python .

из html.parser импортировать HTMLParser

класс Parse (HTMLParser):
    def __init __ (сам):
    # Начиная с Python 3, нам нужно вызвать функцию __init __ ()
    # родительского класса
        супер () .__ init __ ()
        self.reset ()

    # Определение того, что должны выводить методы при вызове HTMLParser.def handle_starttag (self, tag, attrs):
        print ("Начальный тег:", тег)
        для a в attrs:
            print ("Атрибуты тега:", а)

    def handle_data (self, data):
        print ("Вот данные:", data)

    def handle_endtag (сам, тег):
        print ("Конечный тег:", тег)


testParser = Parse ()
testParser.feed ("   Анализатор тестирования   ")

Вывод HTMLParser

Для чего можно использовать HTMLParser?

Сбор веб-данных.

Это то, для чего большинству людей понадобится модуль HTMLParser. Нельзя сказать, что его нельзя использовать ни для чего другого, но когда вам нужно прочитать множество веб-сайтов и найти конкретную информацию, этот модуль сделает задачу легкой прогулкой для вас.

HTMLParser, пример реального мира

Я собираюсь вытащить каждую ссылку со страницы Python Wikipedia для этого примера.

Можно сделать это вручную, щелкнув ссылку правой кнопкой мыши, скопировав и вставив ее в файл Word, а затем перейдя к следующему.Но это займет часы, если на странице много ссылок, что типично для страниц Википедии.

Но мы потратим 5 минут на код HTMLParser и получим время, необходимое для завершения задачи, от часов до нескольких секунд. Давай сделаем это!

из html.parser импортировать HTMLParser
импорт urllib.request

# Импорт HTML из URL
url = urllib.request.urlopen ("https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)")
html = url.read (). decode ()
url.close ()

класс Parse (HTMLParser):
    def __init __ (сам):
    # Начиная с Python 3, нам нужно вызвать функцию __init __ () родительского класса
        супер().__в этом__()
        self.reset ()
    # Определение того, что должен выводить метод при вызове HTMLParser.
    def handle_starttag (self, tag, attrs):
        # Разбирать только тег привязки.
        если tag == "a":
           для имени ссылка в attrs:
               если name == "href" и link.startswith ("http"):
                   печать (ссылка)

p = Parse ()
p.feed (HTML)

Python HTMLParser Web Scaper

На странице программирования Python в Википедии более 300 ссылок. Я уверен, что мне потребовался бы как минимум час, чтобы убедиться, что у нас все они есть.Но с помощью этого простого скрипта требуется <5 секунд, чтобы вывести каждую ссылку, не пропуская ни одной из них!

Заключение

С этим модулем действительно интересно поиграть. В итоге мы собрали тонны данных из Интернета, используя этот простой модуль в процессе написания этого руководства.

Теперь есть другие модули, такие как BeautifulSoup , которые более известны. Но для быстрых и простых задач HTMLParser отлично справляется!

20,2. html.parser — Простой анализатор HTML и XHTML — документация Python 3.3.7

Исходный код: Lib / html / parser.py

класс html.parser.HTMLParser ( strict = False )

Создайте экземпляр анализатора. Если strict False (по умолчанию), синтаксический анализатор
примет и проанализирует недопустимую разметку.Если strict True, синтаксический анализатор
вместо этого вызовет исключение HTMLParseError, когда
он не может анализировать разметку.
Использование strict = True не рекомендуется, а аргумент strict является
устарело.

Изменено в версии 3.2: добавлено ключевое слово strict .

Также определено исключение:

исключение html.parser.HTMLParseError

Исключение, вызываемое классом HTMLParser при обнаружении ошибки
при синтаксическом разборе и строгом, — True.Это исключение предусматривает три
атрибуты: msg — краткое сообщение, объясняющее ошибку,
Lineno — это номер строки, на которой была сломана конструкция.
обнаружено, а смещение — это количество символов в строке на
который запускает конструкция.

20.2.1. Пример приложения парсера HTML

 из HTML.парсер импорт HTMLParser

класс MyHTMLParser (HTMLParser):
    def handle_starttag (self, tag, attrs):
        print ("Обнаружен начальный тег:", тег)
    def handle_endtag (сам, тег):
        print ("Обнаружен конечный тег:", тег)
    def handle_data (self, data):
        print ("Обнаружены некоторые данные:", данные)

parser = MyHTMLParser (strict = False)
parser.feed ('   Test  '
            '  Разбери меня!   ')

Тогда на выходе будет:

 Обнаружен начальный тег: html.
Обнаружен начальный тег: голова
Обнаружен начальный тег: title
Обнаружены некоторые данные: Тест
Обнаружен конечный тег: title
Обнаружен конечный тег: голова
Обнаружен начальный тег: body
Обнаружен начальный тег: h2
Обнаружил некоторые данные: Разбери меня!
Обнаружен конечный тег: h2
Обнаружен конечный тег: body
Обнаружен конечный тег: html

экземпляров HTMLParser имеют следующие методы:

HTMLParser.подача ( данные ): Подать текст синтаксическому анализатору. Он обрабатывается постольку, поскольку состоит из
комплектные элементы; неполные данные буферизуются до тех пор, пока не будет подано больше данных или
close () вызывается. данные должны быть str.

HTMLParser.close (): Принудительная обработка всех буферизованных данных, как если бы за ними следовал конец файла
отметка. Этот метод может быть переопределен производным классом для определения дополнительных
обработка в конце ввода, но переопределенная версия всегда должна вызывать
метод базового класса HTMLParser close ().

HTMLParser.reset (): Сбросить экземпляр. Теряет все необработанные данные. Это неявно вызывается в
время создания.

HTMLParser.getpos (): Возвращает текущий номер строки и смещение.

HTMLParser.get_starttag_text (): Вернуть текст последнего открытого начального тега. Обычно это не должно
необходимы для структурированной обработки, но могут быть полезны при работе с HTML «как
развернут »или для повторного создания входных данных с минимальными изменениями (пробел между
атрибуты могут быть сохранены и т. д.).

HTMLParser.handle_starttag ( тег , attrs ): Этот метод вызывается для обработки начала тега (например,
).
Тег аргумент — это имя тега, преобразованное в нижний регистр.Атрибуты
аргумент — это список пар (имя, значение), содержащих найденные атрибуты
внутри скобок <> тега. Имя будет переведено в нижний регистр,
и кавычки в значении были удалены, а ссылки на символы и сущности
были заменены.
Например, для тега этот метод
будет называться handle_starttag (‘a’, [(‘href’, ‘http://www.cwi.nl/’)]).
Все ссылки на сущности из html.сущности заменяются в атрибуте
ценности.

HTMLParser.handle_endtag ( тег ): Этот метод вызывается для обработки конечного тега элемента (например,

Декабрь 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
						1
2	3	4	5	6	7	8
9	10	11	12	13	14	15
16	17	18	19	20	21	22
23	24	25	26	27	28	29
30	31

Парсинг html python 3: Примеры парсинга HTML сайта с BeautifulSoup в Python

Примеры парсинга HTML сайта с BeautifulSoup в Python

Содержание статьи

BeautifulSoup на примерах

Установка BeautifulSoup в Python

Пример HTML-кода страницы

BeautifulSoup простой пример парсинга HTML

BeautifulSoup теги, атрибуты name и text

BeautifulSoup атрибут children

BeautifulSoup атрибут descendants

BeautifulSoup и веб-скрапинг HTML

BeautifulSoup метод prettify()

BeautifulSoup метод find(), поиск элементов по id

BeautifulSoup метод find_all() поиск всех тегов в HTML

BeautifulSoup методы select() и select_one() CSS селекторы

BeautifulSoup метод append() добавление нового HTML-тега

BeautifulSoup метод insert() вставка HTML-тега

Парсер HTML страниц на Python

Установка библиотеки Beautiful Soup (Linux)

Примеры работы скрипта

Поиск по ссылкам

Парсер DIV блоков

Ссылки на изображения

Web Scraping с помощью python / Хабр

Введение

Задача

Инструменты

Загрузка данных

Первая попытка

Разберемся, как работает браузер

Скачаем все оценки

Парсинг

Немного про XPath

Вернемся к нашей задаче

Резюме

UPD

Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

Парсинг сайта

Последовательность действий

Пакеты

Погружение в код

Используете парсинг сайта?

Как вы предпочитаете отображать данные подобных программ: выводить на панель уведомлений, отправлять на почту или иначе? Делитесь полезными находками 🙂

Web Parsing. Основы на Python

Парсинг сайтов на Python. Часть 1

Задача номер ноль.

Задача номер один.

Задача номер три.

Как создать парсер на python c помощью Scrapy. Пошагово ~ PythonRu

Обзор Scrapy

Scrapy vs. Beautiful Soup

Подписывайтесь на телеграм каналы

Установка Scrapy

Scrapy Shell

Использование CSS-селекторов для извлечения

Использование XPath для извлечения

Создание проекта Scrapy и собственного робота (Spider)

Экспорт данных

Следующие страницы, пагинация

Scrapy сделает для вас все!

html.parser — Простой анализатор HTML и XHTML — документация Python 3.8.6

Пример приложения парсера HTML

Разбери меня!

Разбери меня!

Создание вашего HTMLParser

Для чего можно использовать HTMLParser?

HTMLParser, пример реального мира

Заключение

20,2. html.parser — Простой анализатор HTML и XHTML — документация Python 3.3.7

20.2.1. Пример приложения парсера HTML

Разбери меня!

Добавить комментарий Отменить ответ