Почему стоит научиться «парсить» сайты, или как написать свой первый парсер на Python / Хабр

В этой статье я постараюсь понятно рассказать о парсинге данных и его нюансах.

Для начала давайте разберемся, что же действительно означает на первый взгляд непонятное слово — парсинг. Прежде всего это процесс сбора данных с последующей их обработкой и анализом. К этому способу прибегают, когда предстоит обработать большой массив информации, с которым сложно справиться вручную. Понятно, что программу, которая занимается парсингом, называют — парсер. С этим вроде бы разобрались.

Перейдем к этапам парсинга.

• Поиск данных
• Извлечение информации
• Сохранение данных

И так, рассмотрим первый этап парсинга —

Поиск данных.

Так как нужно парсить что-то полезное и интересное давайте попробуем спарсить информацию с сайта work.ua.

Для начала работы, установим 3 библиотеки Python.

pip install beautifulsoup4

Без цифры 4 вы ставите старый BS3, который работает только под Python(2.х).

pip install requests

pip install pandas

Теперь с помощью этих трех библиотек Python, можно проанализировать нашу веб-страницу.

Второй этап парсинга —

Извлечение информации.

Попробуем получить структуру html-кода нашего сайта.

Давайте подключим наши новые библиотеки.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd

И сделаем наш первый get-запрос.

URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2"
r = requests.get(URL_TEMPLATE)
print(r.status_code)

Статус 200 состояния HTTP — означает, что мы получили положительный ответ от сервера. Прекрасно, теперь получим код странички.

print(r.text)

Получилось очень много, правда? Давайте попробуем получить названия вакансий на этой страничке. Для этого посмотрим в каком элементе html-кода хранится эта информация.

<h3><a href="/ru/jobs/3682040/" title="Комірник, вакансия от 5 ноября 2019">Комірник</a></h3>

У нас есть тег h3 с классом «add-bottom-sm», внутри которого содержится тег a. Отлично, теперь получим title элемента a.

soup = bs(r.text, "html.parser")
vacancies_names = soup.find_all('h3', class_='add-bottom-sm')
for name in vacancies_names:
    print(name.a['title'])

Хорошо, мы получили названия вакансий. Давайте спарсим теперь каждую ссылку на вакансию и ее описание. Описание находится в теге p с классом overflow. Ссылка находится все в том же элементе a.

<p>Some information about vacancy.</p>

Получаем такой код.

vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow')
for name in vacancies_names:
    print('https://www.work.ua'+name.a['href'])
for info in vacancies_info:
    print(info. text)

И последний этап парсинга —

Сохранение данных.

Давайте соберем всю полученную информацию по страничке и запишем в удобный формат — csv.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd
URL_TEMPLATE = "https://www.work.ua/ru/jobs-odesa/?page=2"
FILE_NAME = "test.csv"
def parse(url = URL_TEMPLATE):
    result_list = {'href': [], 'title': [], 'about': []}
    r = requests.get(url)
    soup = bs(r.text, "html.parser")
    vacancies_names = soup.find_all('h3', class_='add-bottom-sm')
    vacancies_info = soup.find_all('p', class_='overflow')
    for name in vacancies_names:
        result_list['href'].append('https://www.work.ua'+name.a['href'])
        result_list['title'].append(name.a['title'])
    for info in vacancies_info:
        result_list['about'].append(info.text)
    return result_list
df = pd.DataFrame(data=parse())
df.to_csv(FILE_NAME)

После запуска появится файл test. csv — с результатами поиска.

«Кто владеет информацией, тот владеет миром» (Н. Ротшильд).

Бесплатный курс «Python с нуля: пишем парсер данных за 3 дня»

Интенсив завершен, но вы можете посмотреть его в записи

Электронная почта

Заявка не отправлена!
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

За 3 дня вы познакомитесь с основами программирования на языке Python. Напишете парсер сайтов: он будет собирать информацию в сети по вашим запросам и присылать уведомления в Telegram, когда на одном из сайтов появятся нужные данные.

Парсинг данных — это автоматический сбор информации с сайтов. Он нужен для анализа рынка и конкурентов, подбора контента, работы поисковых систем. Парсинг полезен и в повседневной жизни — например, чтобы найти товар по самой выгодной цене или подобрать идеальное предложение по аренде квартиры.

Python-разработчики востребованы на рынке. Более 6 000 компаний ищут специалистов разных уровней.

• от 45 000 ₽
  без опыта
• до 250 000 ₽
  1–3 года опыта
• до 350 000 ₽
  3–6 лет опыта

Сейчас ищут на

Кому подойдёт интенсив

• Новичкам без опыта в программировании

  Познакомитесь с профессией программиста и поймёте, как попасть в IT. Напишете свой первый код и решите, подходит ли вам специальность Python-разработчика.

• Тем, кто хочет изучить Python подробнее

  На практике узнаете, что такое парсинг и скрейпинг. Поймёте, как собирать информацию с сайтов, чтобы сделать свою работу с данными проще и приятнее.

Вы научитесь

Программа

• Урок 1

  Web Scraping: парсим данные веб-сайтов с помощью Python

  • О профессии Python-разработчика: чем занимается и почему так востребован.
  • Как работает парсер и зачем он нужен. Пробуем парсить веб-сайт.
  • Основы Python: пишем простейший парсер.
  • Как работает веб: HTTP + HTML.
  • Разные способы получения данных с веб-сайта.
  • Библиотека Requests.

• Урок 2

  Парсер на Python: добываем данные с помощью Selenium

  • Добываем данные с помощью Selenium.
  • Учимся обращаться с JSON u CSV.
  • Как работать с API в формате JSON.
  • Когда не нужен парсинг: получаем все данные через API.
  • Как устроены динамические веб-сайты.
  • Разбираемся с Beautiful Soup.

• Урок 3

  Парсер на Python за 3 дня: последние штрихи и подведение итогов

  • Парсинг текстовых данных: регулярные выражения.
  • Настраиваем уведомление в Telegram при обнаружении релевантной информации.
  • Подведение итогов.
  • Обзор решений практических заданий.

Инструменты, которые вам понадобятся

Чтобы интенсив прошёл максимально эффективно, установите Pycharm Community и последнюю версию Python. Ссылку на скачивание пришлём в письме после регистрации на интенсив.

Преподаватель

Получить доступ к
записи бесплатного интенсива

Заявка не отправлена!

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Электронная почта

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных
и с правилами пользования Платформой

Спасибо!

Ваша заявка успешно отправлена

Синтаксический анализ в Python

Каждый язык программирования выполняет процесс разбора токенов  в их осмысленную лексическую форму, чтобы компилятор или интерпретатор  мог преобразовать его в осмысленный вывод. В этой статье вы узнаете о парсинге в Python и о том, какой модуль помогает в парсинге.

Синтаксический анализ определяется как процесс преобразования кодов в машинный язык  для анализа правильного синтаксиса кода. Python предоставляет библиотеку, называемую парсером. Например, если приложение берет данные от пользователя, а данные не в нужном формате, в таких случаях можно использовать парсер  преобразует данные в нужный формат для дальнейшей обработки.

Синтаксический анализ может быть выполнен разными способами, такими как использование модуля парсера , синтаксический анализ с помощью регулярного выражения , синтаксический анализ с помощью строковых методов, таких как методы split() и strip() .

Давайте рассмотрим приведенный ниже код, чтобы понять, как модуль синтаксического анализатора   помогает в синтаксическом анализе.

  парсер импорта
print("Входное выражение для модуля парсера")
выражение = "2 + 2"
print("разбор входного выражения")
синтаксический анализ = parser.expr(выражение)
печать (разбор)
print(" Преобразование проанализированного объекта в кодовый объект")
код = синтаксический анализ. компиляция()
распечатать (код)
print(" Результат анализа: ")
res = оценка (код)
печать (разрешение)  

Вывод:

Объяснение:

Сначала мы импортировали модуль синтаксического анализатора, который поможет нам наблюдать за процессом синтаксического анализа . Затем у нас есть функция print() для отображения выходного сообщения. parser.expr() принимает выражение Python для его анализа в объект, а также показывает шестнадцатеричное местоположение памяти . Другая функция print() отобразит сообщение: Преобразование проанализированного объекта в кодовый объект.

В следующей строке мы использовали метод parsing.compile(), который выполняет синтаксический анализ выражения объекта для кодирования объекта. Код имеет согласованный вывод. Затем синтаксический анализатор превращает объект в модуль, который также занимает еще место в памяти  . Чтобы оценить скомпилированный код, мы должны использовать функцию eval(), которую мы сохраним в объекте res и отобразим с помощью функции print().

Здесь строковое выражение не является конкатенацией , но его числа работали как целые числа (в результате 2+2 = 4), потому что это выражение было проанализировано с использованием другого подхода.

Заключение:

Команда тестировщиков программного обеспечения и обеспечения качества использует этот модуль для выполнения различных тестов. В этой статье мы узнали, как происходит синтаксический анализ в Python и как выражение Python преобразуется в данные из одного формата в другой.

Хотя использование отдельного модуля синтаксического анализа выполняет двойной синтаксический анализ программы Python, это будет менее эффективным . Но для команды тестировщиков, находящей ошибку или для исследователей, создающих интерпретатор или компилятор — этот модуль очень полезен.

Синтаксический анализатор Python | Работа Python Parse с различными примерами

В этой статье синтаксический анализ определяется как обработка части программы Python и преобразование этих кодов в машинный язык. В общем, можно сказать, что parse — это команда для разделения заданного программного кода на небольшой кусок кода для анализа правильного синтаксиса. В Python есть встроенный модуль parse, который обеспечивает интерфейс между внутренним парсером Python и компилятором, где этот модуль позволяет программе Python редактировать небольшие фрагменты кода и создавать исполняемую программу из этого отредактированного дерева разбора Python. код. В Python есть еще один модуль, известный как argparse, для анализа параметров командной строки.

Работа Python Parse

В этой статье парсер Python в основном используется для преобразования данных в требуемый формат, этот процесс преобразования известен как синтаксический анализ. Поскольку во многих различных приложениях полученные данные могут иметь разные форматы данных, и эти форматы могут не подходить для конкретного приложения, здесь используется парсер, что означает, что в таких ситуациях необходим синтаксический анализ. Таким образом, синтаксический анализ обычно определяется как преобразование данных из одного формата в какой-либо другой формат, известный как синтаксический анализ. Парсер состоит из двух частей: лексера и парсера, а в некоторых случаях используются только парсеры.

Синтаксический анализ Python выполняется с использованием различных способов, таких как использование модуля синтаксического анализатора, синтаксический анализ с использованием регулярных выражений, синтаксический анализ с использованием некоторых строковых методов, таких как split() и strip(), синтаксический анализ с использованием панд, таких как чтение файла CSV в текст с помощью чтения .csv и т. д. Существует также концепция анализа аргументов, которая означает, что в Python у нас есть модуль с именем argparse, который используется для анализа данных с одним или несколькими аргументами из терминала или командной строки. Существуют и другие различные модули для работы с разбором аргументов, такие как модули getopt, sys и argparse. Теперь давайте рассмотрим демонстрацию парсера Python. В Python синтаксический анализатор также может быть создан с использованием нескольких инструментов, таких как генераторы синтаксических анализаторов, и существует библиотека, известная как комбинаторы синтаксических анализаторов, которые используются для создания синтаксических анализаторов.

Примеры синтаксического анализатора Python

Теперь давайте посмотрим на приведенном ниже примере, как модуль синтаксического анализатора используется для анализа данных выражений.

Пример #1

Код:

 анализатор импорта
print("Программа для демонстрации модуля парсера в Python")
печать("\n")
ехр = "5 + 8"
print("Данное выражение для разбора выглядит следующим образом:")
печать (эксп)
печать("\n")
print("Синтаксический анализ данного выражения приводит к следующему результату: ")
ст = парсер.выражение (выражение)
печать (ст)
печать("\n")
print("Разобранный объект преобразуется в кодовый объект")
код = ст. компиляция()
распечатать (код)
печать("\n")
print("Результат вычисления данного выражения выглядит следующим образом:")
res = оценка (код)
печать (разрешение) 

Вывод:

В приведенной выше программе нам сначала нужно импортировать модуль анализатора, а затем мы объявили выражение для вычисления, и для анализа этого выражения мы должны использовать функцию parser.expr(). Затем мы можем оценить данное выражение, используя функцию eval().

В Python иногда мы получаем данные в формате даты и времени, которые могут быть в формате CSV или в текстовом формате. Таким образом, для анализа таких форматов в надлежащих форматах даты и времени Python предоставляет функцию parse_dates(). Предположим, у нас есть файл CSV, содержащий данные, а сведения о времени данных разделены запятой, что затрудняет чтение, поэтому для таких случаев мы используем parse_dates(), но перед этим мы должны импортировать pandas, поскольку эта функция предоставляется pandas .

В Python мы также можем анализировать параметры и аргументы командной строки, используя модуль argparse, который очень удобен для интерфейса командной строки. Предположим, у нас есть команды Unix для выполнения через интерфейс командной строки Python, такой как ls, в котором перечислены все каталоги на текущем диске, и также потребуется много разных аргументов, поэтому для создания такого интерфейса командной строки мы используем модуль argparse в Python. . Поэтому для создания интерфейса командной строки в Python нам нужно сделать следующее; во-первых, мы должны импортировать модуль argparse, затем мы создаем объект для хранения аргументов, используя ArgumentParser() через модуль argparse, позже мы можем добавить аргументы в объект ArgumentParser(), который будет создан, и мы можем запускать любые команды в команде Python линия. Обратите внимание, что запуск любых команд, кроме команды справки, не является бесплатным. Итак, вот небольшой фрагмент кода о том, как написать код Python для создания интерфейса командной строки с использованием модуля argparse.

 import argparse 

Теперь мы создали объект с помощью ArgumentParser(), а затем можем проанализировать аргументы с помощью функции parser.parse_args().

 парсер = argparse.ArgumentParser()
parser.parse_args() 

Чтобы добавить аргументы, мы можем использовать add_argument() вместе с передачей аргумента этой функции, такой как parser.add_argument(“ls”). Итак, давайте посмотрим на небольшой пример ниже.

Пример #2

Код:

 import argparse
синтаксический анализатор = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("ls")
аргументы = парсер.parse_args()
печать (args.ls) 

Вывод:

Таким образом, в приведенной выше программе мы можем видеть снимок экрана вывода, поскольку мы не можем использовать какие-либо другие команды, поэтому это выдаст ошибку, но когда у нас есть модуль argparse, мы можем запустить команды в оболочке Python следующим образом:

 $ python ex_argparse. py --help
использование: ex_argparse.py [-h] echo 

Позиционные аргументы:

 echo 

Дополнительные аргументы:

 -h, --helpпоказать это справочное сообщение и выйти
$ python ex_argparse.py Обучение
Эдукба 

Заключение

В этой статье мы делаем вывод, что Python предоставляет концепцию синтаксического анализа. В этой статье мы увидели, что процесс синтаксического анализа очень прост, что в целом представляет собой процесс разделения большой строки одного типа формата для преобразования этого формата в другой требуемый формат, известный как синтаксический анализ. Это делается разными способами в Python, используя строковые методы Python, такие как split() или strip(), используя python pandas для преобразования файлов CSV в текстовый формат. Здесь мы увидели, что можем даже использовать модуль синтаксического анализатора для использования его в качестве интерфейса командной строки, где мы можем легко запускать команды с помощью модуля argparse в Python.

This entry was posted in Популярное