Semalt Expert: Dataskraping - 4 fantastiske Python-applikasjoner

Dataskraping, også kjent som datautvinning og skraping av nett, er teknikken for å trekke ut data fra nettsteder. Hvert nettsted er vert for informasjon i form av HTML eller statiske tekster. Hvis du vil skrape disse tekstene ordentlig, må du bruke et data-skrapeverktøy. Scrapy, for eksempel, er en Python-basert datautvinningsprogramvare som skraper informasjon fra forskjellige nettsteder og konverterer ustrukturerte data til den strukturerte formen. På den annen side er BeautifulSoup Python-biblioteket som er designet for forskjellige nettskraping og data mining-prosjekter. Både Scrapy og BeautifulSoup konverterer automatisk de uorganiserte dataene til et organisert skjema og gir deg lesbar og skalerbar informasjon umiddelbart.

En oversikt over Python:

Python er et programmeringsspråk til generell bruk. Ideen om Python oppsto i 1989 da Guido van Rossum ble konfrontert med manglene ved ABC-språket. Han begynte å utvikle et nytt programmeringsspråk som kunne skrape data fra dynamiske og kompliserte nettsteder. I dag har Python forskjellige implementeringer som Jython, IronPython og PyPy-versjonen.

Programmerere og webutviklere foretrekker Python på grunn av dens allsidige funksjoner og enkle å lære programmeringskoder. Noen av de mest fantastiske bruksområdene til Python har blitt diskutert nedenfor.

1. Tilstedeværelse av tredjepartsmoduler:

BeautifulSoup og Python Package Index (PyPI) inneholder forskjellige tredjepartsmoduler som brukes til å skrape data fra et stort antall nettsteder. En av de største fordelene med Python er at du enkelt og enkelt kan utvikle et stort antall verktøy.

2. Et omfattende utvalg av biblioteker:

Du kan dra nytte av de forskjellige Python-bibliotekene og skrape så mange websider du vil. For eksempel gjør Scrapy det enkelt for deg å skrape data i sanntid. Først av alt vil dette verktøyet navigere gjennom forskjellige nettsteder og samle nyttig informasjon til deg. I neste trinn vil dette Python-baserte verktøyet skrape data i henhold til dine krav. Ulike høyprofilerte datautvinningsoppgaver kan utføres med Python og bibliotekene.

3. Et åpen kildespråk:

Python ble utviklet under OSI-godkjent open source-lisens. Dette språket er egnet for programmerere, kodere, utviklere og bedrifter. Utviklingen av Python er drevet av samfunnet som samarbeider om koder gjennom adresselister og vertskap for konferanser.

4. Python som et produktivt språk:

Python har et omfattende utvalg av rammer, biblioteker og programvare å velge mellom. Det hjelper til med å øke en programmerers produktivitet mens du interagerer med JavaScript, Perl, VB, C, C ++ og C #. Du kan bruke Python til å skrape data fra HTML-filer, PDF-dokumenter, bilder, lyd- og videofiler.

Konklusjon:

Sammenlignet med JDBC og ODBC, er Pythons database funnet å være litt underutviklet og primitiv. Derfor er dette språket bare egnet for nybegynnere og webansvarlige. Hvis du vil bruke Python til å håndtere komplekse nettsteder, er det kanskje ikke det rette språket for deg. I stedet kan du velge PHP eller C ++ og enkelt skrape data fra komplekse nettsteder. Det er sant at Python har et objektorientert design, men PHP og C ++ er langt bedre enn dette språket fordi du ikke trenger å lære for mange koder.