Scrapy est un framework de web scraping puissant, concis et tout-en-un en Python. Il peut être utilisé pour extraire des données de n'importe quel site web. Dans cette démonstration, je discute de l'installation du framework Scrapy sur Mac et Windows. Comment analyser un site web pour le scraping. Enfin, j'ai montré comment utiliser le framework Scrapy pour extraire des données du site goodreads.com à des fins éducatives. Découvrez le cours complet de Web Scraping en Python sur Udemy :
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⌨️ 0:00 | Introduction
⌨️ 1:04 | Configuration de Scrapy sur Mac
⌨️ 4:07 | Configuration de Scrapy sur Windows
⌨️ 9:49 | Analyse de Site Web
⌨️ 15:22 | Codage
Python est un langage interprété de haut niveau pour la programmation générale. Il a été initié par Guido Van Rossum et publié pour la première fois en 1991. C'est un langage de type duck, facile à comprendre, et maintenant très populaire dans les mondes académique et professionnel.
Avec Python, on peut écrire un script simple pour le développement d'applications web. De plus, en apprentissage automatique ou en apprentissage profond, Python est très populaire car il dispose de bibliothèques open source exceptionnelles.
Python 3 a un IDLE intégré – Environnement de Développement Interactif installé automatiquement. Si vous l'exécutez, vous pouvez voir la fenêtre suivante. En haut à gauche, vous pouvez voir le numéro de version installé, ici nous voyons Python 3.7
Le web scraping est une technique pour extraire des données d'une page web à l'aide d'un programme informatique. Python est un langage très populaire pour le web scraping. La bibliothèque urllib intégrée de Python pour se connecter à un site web et récupérer des données, ainsi que la bibliothèque tierce BeautifulSoup pour analyser les données HTML, constituent une combinaison très populaire pour le web scraping en Python.
Parfois, nous voulons également extraire des informations d'une page web qui est entièrement chargée par un framework JavaScript. Dans les techniques de scraping normales, il n'est pas possible d'extraire des données car celles-ci sont chargées de manière paresseuse. Nous pouvons résoudre à la fois les tests de pages web et le scraping de pages web dynamiques en exécutant du code JavaScript à l'aide de la bibliothèque Selenium.
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