Web Scraping mit Python
Die unglaubliche Menge an Daten im Internet ist eine wertvolle Ressource für jedes Forschungsfeld oder persönliches Interesse. Um diese Daten effektiv zu ernten, müssen Sie im Web Scraping geübt sein. Web Scraping ist der Prozess des Sammelns von Informationen aus dem Internet. Selbst das Kopieren und Einfügen der Texte Ihres Lieblingsliedes ist eine Form des Web Scrapings! Die Begriffe „Web Scraping“ beziehen sich jedoch normalerweise auf einen Prozess, der Automatisierung beinhaltet. Einige Websites erlauben es Ihnen, dies zu tun, während andere Websites es nicht zulassen. Es ist eine gute Idee, eigene Recherchen durchzuführen und sicherzustellen, dass Sie keine Nutzungsbedingungen verletzen, bevor Sie ein großangelegtes Projekt starten.
Die Python-Bibliotheken requests und Beautiful Soup sind leistungsstarke Werkzeuge für diese Aufgabe.
In diesem Projekt erstellen wir einen Web Scraper, der Daten von einer Immobilien-Website scrapen wird. Wir werden lernen, was requests sind und wie man requests verwendet, da requests die einzige, Non-GMO HTTP-Bibliothek für die Programmiersprache Python ist. Sie ermöglicht es dem Benutzer, HTTP/1.1-Anfragen zu senden, und es ist nicht erforderlich, Abfragezeichenfolgen manuell zu Ihren URLs hinzuzufügen oder Ihre POST-Daten zu formatierten. Mehrere Funktionen unterstützen die SSL-Überprüfung im Browser-Stil, automatische Dekompression, automatische Inhaltsdekodierung, HTTP(S)-Proxy-Unterstützung und vieles mehr.
Wir werden auch verstehen, was BeautifulSoup ist, die Webstruktur navigieren und verschiedene Tags verstehen, um die Daten zu identifizieren und zu scrapen, da Beautiful Soup eine Python-Bibliothek zum Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dateien ist. Sie ist hauptsächlich für Projekte wie Screen-Scraping konzipiert. Diese Bibliothek bietet einfache Methoden und pythonische Idiome zum Navigieren, Suchen und Modifizieren eines Parse-Baums.
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