7 thư viện và công cụ Python tốt nhất để quét web

Có một số thư viện và khung Python để trích xuất dữ liệu từ web. Mọi người bắt đầu với một công cụ cụ thể cho đến khi họ nhận ra rằng nó có thể không phù hợp nhất cho dự án tiếp theo của họ. Mặc dù rất khó có khả năng bạn sẽ sử dụng tất cả các công cụ Python trong một dự án duy nhất, nhưng bạn nên biết những công cụ nào cần có trong hộp công cụ quét web của mình.

Dưới đây là các thư viện Python, framework và các công cụ khác tốt nhất sẽ giúp bạn lấy dữ liệu từ trang web một cách dễ dàng.

1. Súp đẹp mắt

Bắt đầu danh sách với thư viện quét web tốt nhất dành cho người mới bắt đầu: Beautiful Soup. Về cơ bản, đây là một công cụ trích xuất dữ liệu từ các tệp HTML và XML được phân tích cú pháp bằng cách chuyển đổi tài liệu thành một đối tượng Python.

“Cái hay” của Beautiful Soup nằm ở sự đơn giản của nó. Thật dễ dàng để thiết lập và bạn có thể bắt đầu với dự án quét web đầu tiên của mình trong vòng vài phút. Beautiful Soup sử dụng phương pháp phân cấp để trích xuất dữ liệu từ tài liệu HTML. Bạn có thể trích xuất các phần tử bằng thẻ, lớp, ID, tên và các thuộc tính HTML khác.

Tuy nhiên, mong đợi nhiều hơn từ Beautiful Soup sẽ đi quá xa. Không có hỗ trợ tích hợp cho phần mềm trung gian và các chức năng nâng cao khác như xoay vòng proxy hoặc đa luồng. Với Beautiful Soup, bạn cần các thư viện để gửi yêu cầu HTTP, phân tích cú pháp tài liệu đã tải xuống và xuất thông tin đã loại bỏ thành tệp đầu ra.

2. yêu cầu

request chắc chắn là thư viện Python được sử dụng nhiều nhất để xử lý các yêu cầu HTTP. Công cụ này phù hợp với khẩu hiệu của nó: HTTP for Humans™. Nó hỗ trợ nhiều loại yêu cầu HTTP, từ GET và POST đến PATCH và DELETE. Không chỉ vậy, bạn có thể kiểm soát hầu hết mọi khía cạnh của yêu cầu, bao gồm tiêu đề và phản hồi.

Nếu điều đó nghe có vẻ dễ dàng, hãy yên tâm vì các yêu cầu cũng phục vụ cho người dùng nâng cao với vô số tính năng của nó. Bạn có thể xử lý một yêu cầu và tùy chỉnh các tiêu đề của nó, tải tệp lên máy chủ bằng POST và xử lý thời gian chờ, chuyển hướng và phiên, trong số những thứ khác.

các yêu cầu thường được liên kết với Beautiful Soup khi nói đến việc quét web vì các khung Python khác có hỗ trợ tích hợp để xử lý các yêu cầu HTTP. Để lấy HTML cho một trang web, bạn sẽ sử dụng các yêu cầu để gửi một yêu cầu GET tới máy chủ, sau đó trích xuất dữ liệu văn bản từ phản hồi và chuyển nó tới Beautiful Soup.

3. Phế liệu

Như tên gợi ý, Scrapy là một khung Python để phát triển các công cụ dọn dẹp web quy mô lớn. Đó là con dao quân đội để trích xuất dữ liệu từ web. Scrapy xử lý mọi thứ từ gửi yêu cầu và triển khai proxy đến trích xuất và xuất dữ liệu.

Không giống như Beautiful Soup, sức mạnh thực sự của Scrapy là cơ chế phức tạp của nó. Nhưng đừng để sự phức tạp đó đe dọa bạn. Scrapy là khung quét web hiệu quả nhất trong danh sách này, về tốc độ, hiệu quả và tính năng. Nó đi kèm với các bộ chọn cho phép bạn chọn dữ liệu từ tài liệu HTML bằng các phần tử XPath hoặc CSS.

Một lợi thế bổ sung là tốc độ mà Scrapy gửi yêu cầu và trích xuất dữ liệu. Nó gửi và xử lý các yêu cầu một cách không đồng bộ và đây là điểm khiến nó khác biệt với các công cụ quét web khác.

Ngoài các tính năng cơ bản, bạn còn nhận được hỗ trợ cho phần mềm trung gian, đây là một khung chứa các móc bổ sung chức năng bổ sung cho cơ chế Scrapy mặc định. Bạn không thể loại bỏ các trang web dựa trên JavaScript bằng Scrapy, nhưng bạn có thể sử dụng các phần mềm trung gian như scrapy-selenium, scrapy-splash và scrapy-scrapingbee để triển khai chức năng đó vào dự án của mình.

Cuối cùng, khi bạn giải nén xong dữ liệu, bạn có thể xuất nó ở nhiều định dạng tệp khác nhau; CSV, JSON và XML, để kể tên một số.

Scrapy là một trong nhiều lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho bất kỳ ai tìm hiểu về web. Việc thiết lập dự án Scrapy đầu tiên của bạn có thể mất một chút thời gian, đặc biệt nếu bạn chưa có kinh nghiệm với các lớp và khung Python. Quy trình làm việc của Scrapy được tách biệt thành nhiều tệp và đối với người mới bắt đầu, điều đó có thể trở nên phức tạp không mong muốn.

4. Selen

Nếu bạn đang tìm kiếm nội dung động, được hiển thị bằng JavaScript, thì Selenium là thứ bạn cần. Là một khung thử nghiệm web đa nền tảng, Selenium giúp bạn hiển thị HTML, CSS và JavaScript cũng như trích xuất những gì cần thiết. Bạn cũng có thể bắt chước các tương tác thực của người dùng bằng các thao tác trên bàn phím và chuột được mã hóa cứng, đây là một công cụ thay đổi cuộc chơi hoàn chỉnh.

Selenium sinh ra một phiên bản trình duyệt bằng trình điều khiển web và tải trang. Một số trình duyệt phổ biến được Selenium hỗ trợ là Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge, Apple Safari và Internet Explorer. Nó sử dụng các bộ định vị CSS và XPath, tương tự như các bộ chọn Scrapy, để tìm và trích xuất nội dung từ các phần tử HTML trên trang.

Nếu bạn chưa có kinh nghiệm với Python nhưng biết các ngôn ngữ lập trình khác, bạn có thể sử dụng Selenium với C#, JavaScript, PHP, Perl, Ruby và Java.

Hạn chế duy nhất là vì Selenium khởi chạy một trình duyệt web ở chế độ nền, nên các tài nguyên cần thiết để thực thi trình quét tăng lên đáng kể so với Scrapy hoặc Beautiful Soup. Nhưng với các tính năng bổ sung mà Selenium mang lại, điều đó hoàn toàn hợp lý.

5. urllib

Thư viện urllib của Python là một công cụ đơn giản nhưng thiết yếu cần có trong kho vũ khí quét web của bạn. Nó cho phép bạn xử lý và xử lý các URL trong tập lệnh Python của mình.

Một ứng dụng thực tế phù hợp của urllib là sửa đổi URL. Giả sử bạn đang tìm kiếm một trang web có nhiều trang và cần sửa đổi một phần của URL để chuyển đến trang tiếp theo.

urllib có thể giúp bạn phân tích cú pháp URL và chia nó thành nhiều phần, sau đó bạn có thể sửa đổi và bỏ phân tích cú pháp để tạo một URL mới. Mặc dù việc sử dụng thư viện để phân tích chuỗi có vẻ như là một việc làm quá mức cần thiết, nhưng urllib là cứu cánh cho những người viết mã cho trình quét web để giải trí và không muốn tìm hiểu sâu về cấu trúc dữ liệu.

Ngoài ra, nếu bạn muốn kiểm tra tệp robots.txt của một trang web, đây là một tệp văn bản chứa các quy tắc truy cập dành cho trình thu thập thông tin của Google và các trình thu thập dữ liệu khác, thì urllib cũng có thể giúp bạn làm việc đó. Bạn nên theo dõi robots.txt của trang web và chỉ cạo những trang được phép.

6. Thư viện JSON, CSV và XML

Vì Beautiful Soup hoặc Selenium không có các tính năng tích hợp sẵn để xuất dữ liệu nên bạn cần có thư viện Python để xuất dữ liệu thành tệp JSON, CSV hoặc XML. May mắn thay, có rất nhiều thư viện bạn có thể thực hiện để đạt được điều này và những thư viện cơ bản nhất được khuyên dùng, đó là json, csv và xml tương ứng cho các tệp JSON, CSV và XML.

Những thư viện như vậy cho phép bạn tạo tệp, thêm dữ liệu vào tệp và cuối cùng, xuất tệp sang bộ nhớ cục bộ hoặc máy chủ từ xa.

7. Súp cơ khí

Súp cơ khí? Đây có phải là một món súp đẹp rẻ tiền không? Không. Lấy cảm hứng từ Mechanize và dựa trên các yêu cầu Python và Beautiful Soup, MechanicalSoup giúp bạn tự động hóa hành vi của con người và trích xuất dữ liệu từ một trang web. Bạn có thể coi nó nằm giữa Beautiful Soup và Selenium. Bắt duy nhất? Nó không xử lý JavaScript.

Mặc dù tên giống nhau nhưng cú pháp và quy trình làm việc của MechanicalSoup lại cực kỳ khác nhau. Bạn tạo phiên trình duyệt bằng MechanicalSoup và khi trang được tải xuống, bạn sử dụng các phương thức của Beautiful Soup như tìm thấy() và find_all() để trích xuất dữ liệu từ tài liệu HTML.

Một tính năng ấn tượng khác của MechanicalSoup là nó cho phép bạn điền vào biểu mẫu bằng tập lệnh. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần nhập nội dung nào đó vào một trường (ví dụ: thanh tìm kiếm) để truy cập trang bạn muốn cạo. Khả năng xử lý yêu cầu của MechanicalSoup rất tuyệt vời vì nó có thể tự động xử lý các chuyển hướng và theo các liên kết trên một trang, giúp bạn tiết kiệm công sức viết mã một phần theo cách thủ công để thực hiện điều đó.

Vì nó dựa trên Beautiful Soup, nên có sự trùng lặp đáng kể về nhược điểm của cả hai thư viện này. Ví dụ: không có phương thức tích hợp nào để xử lý đầu ra dữ liệu, xoay vòng proxy và hiển thị JavaScript. Vấn đề duy nhất của Beautiful Soup mà MechanicalSoup đã khắc phục là hỗ trợ xử lý các yêu cầu, vấn đề này đã được giải quyết bằng cách mã hóa trình bao bọc cho thư viện yêu cầu Python.

Quét web bằng Python dễ dàng hơn

Không còn nghi ngờ gì nữa, Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ để quét web, nhưng các công cụ được sử dụng chỉ là một phần của vấn đề. Vấn đề nổi bật nhất mà mọi người gặp phải khi mã hóa một trình cạp là tìm hiểu cấu trúc phân cấp tài liệu HTML.

Hiểu cấu trúc của một trang web và biết cách xác định vị trí một phần tử một cách nhanh chóng là điều bắt buộc nếu bạn muốn phát triển các công cụ dọn dẹp web nâng cao.