2 modi per estrarre dati da un web crawler utilizzando uno script Python

I dati sono la pietra angolare di qualsiasi settore. Ti consente di comprendere i tuoi clienti, migliorare l'esperienza del cliente e migliorare i processi di vendita. Acquisire dati utilizzabili, tuttavia, non è facile, soprattutto se l'azienda è nuova. Fortunatamente, puoi estrarre e utilizzare i dati dai siti della concorrenza se non sei stato in grado di generare dati sufficienti dal tuo sito o dalla tua piattaforma. Puoi farlo usando un web crawler e uno scraper. Sebbene non siano la stessa cosa, vengono spesso utilizzati in tandem per ottenere un'estrazione dei dati pulita. In questo articolo spiegheremo le differenze tra un web crawler e un web scraper ed esploreremo anche come creare un web crawler per l'estrazione dei dati e la generazione di lead.

Web Crawler e Web Scraper

Un web crawler è un insieme di bot chiamato spider che esegue la scansione di un sito Web: legge tutto il contenuto di una pagina per scoprire contenuto e collegamenti e indicizza tutte queste informazioni in un database. Continua inoltre a seguire ogni collegamento in una pagina ed esegue la scansione delle informazioni fino all'esaurimento di tutti gli endpoint. Un crawler non cerca dati specifici, ma esegue la scansione di tutte le informazioni e i collegamenti in una pagina. Le informazioni indicizzate da un web crawler vengono passate attraverso uno scraper per estrarre punti dati specifici e creare una tabella di informazioni utilizzabile. Dopo lo screen scraping , la tabella viene generalmente archiviata come file XML, SQL o Excel che può essere utilizzato da altri programmi.

Come costruire un web crawler

Python è il linguaggio di programmazione più comunemente usato per creare web crawler grazie alle sue librerie pronte per l'uso che semplificano il compito. Il primo passo è installare Scrapy (un framework di scansione web open source scritto in Python) e definire la classe che può essere eseguita in seguito: import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): passa qui:

1. La libreria Scrapy viene importata
2. Al crawler bot viene assegnato un nome, in questo caso – 'IMDBBot'
3. L'URL iniziale per la scansione viene definito utilizzando la variabile start_urls. In questo caso, abbiamo scelto la lista Top Box Office su IMDB
4. È incluso un parser per restringere ciò che viene estratto dall'azione di scansione

Possiamo eseguire questa classe spider usando il comando "scrapyrunspiderspider1.py" in qualsiasi momento. L'output di questo programma conterrà tutto il contenuto di testo e i collegamenti all'interno della pagina archiviati in un formato avvolto. Il formato avvolto non è leggibile direttamente, ma possiamo modificare lo script per stampare informazioni specifiche. Aggiungiamo le seguenti righe alla sezione parse del programma: … def parse(self, response): for e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): yield { 'title': ”. join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), 'weekend': .join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'gross': .join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'weeks': .join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … Gli elementi DOM 'title', 'weekend' e così via sono stati identificati utilizzando lo strumento di controllo su Google Chrome. L'esecuzione del programma ora ci dà l'output: [ {“gross”: “$93.8M”, “weeks”: “1”, “weekend”: “$93.8M”, “image”: “https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Justice League”: “:”, {“grosss. “1”, “fine settimana”: “$ 27,5 milioni”, “immagine”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@AL_V1_UX45_CR0,0,7_ ”, “title”: “Wonder”}, {“gross”: “$ 247,3 milioni”, “settimane”: “3”, “weekend”: “$ 21,7 milioni”, “immagine”: “https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor: Ragnarok”}, … ] Questi dati possono essere estratti in un SQL, Excel , o file XML o anche presentato utilizzando la programmazione HTML e CSS. Ora abbiamo creato con successo un web crawler e uno scraper per estrarre i dati da IMDB usando Python. Ecco come puoi creare il tuo web crawler per la raccolta web.

Come generare lead

I web crawler sono estremamente utili per ogni settore, che si tratti di e-commerce, sanitario, FnB o manifatturiero. Ottenere set di dati ampi e puliti ti aiuta con più processi aziendali. Questi dati possono essere utilizzati per definire il tuo pubblico di destinazione e creare profili utente durante la fase di ideazione, creare campagne di marketing personalizzate ed eseguire chiamate a freddo alle e-mail per le vendite. I dati estratti sono particolarmente utili per generare lead e convertire potenziali clienti in clienti. La chiave, tuttavia, è ottenere i set di dati giusti per la tua azienda. Puoi farlo in uno dei due modi seguenti:

1. Crea il tuo web crawler ed estrai tu stesso i dati dai siti mirati
2. Sfrutta le soluzioni DaaS (Data as a Service).

Abbiamo già visto come estrarre i dati da soli usando Python. Sebbene sia una buona opzione, l'utilizzo di un provider di soluzioni DaaS è probabilmente il modo più efficiente per estrarre i dati web.

Presentazione dei dati come soluzioni

Un fornitore di servizi di estrazione di dati Web , come noi di PromptCloud, si occupa dell'intero processo di creazione ed esecuzione per te. Tutto quello che devi fare è fornire l'URL del sito di cui desideri eseguire la scansione e le informazioni che desideri estrarre. Puoi anche specificare più siti, frequenza di raccolta dati e meccanismi di consegna in base alle tue esigenze. Il fornitore di servizi personalizza quindi il programma, lo esegue e, purché i siti non consentano legalmente l'estrazione di dati Web , ti fornisce i dati estratti. Ciò riduce notevolmente il tempo e lo sforzo da parte tua e puoi concentrarti sull'utilizzo dei dati anziché sulla creazione di programmi per estrarli.

Pensieri finali

Sebbene possano esserci diverse soluzioni sul mercato, la maggior parte non offre spazio sufficiente per la personalizzazione. Spesso ti rimangono set di dati vicini alle tue esigenze, ma non esattamente ciò di cui la tua azienda ha bisogno. I servizi di PromptCloud, d'altra parte, hanno dimostrato di fornire risultati. Abbiamo già creato web crawler e scraper per settori come l'e-commerce, la finanza, i viaggi, l'immobiliare e l'automotive (controlla tutti i nostri casi d'uso). Consentiamo un processo decisionale intelligente all'interno delle imprese fornendo set di dati specifici e strutturati. La nostra piattaforma è altamente personalizzabile e ti consente di adattarla alle tue esigenze aziendali. Abbiamo l'esperienza e l'infrastruttura necessarie per eseguire la scansione e raschiare enormi volumi di dati, quindi qualunque sito tu voglia scansionare, lo faremo in pochi secondi. Contattaci con le tue esigenze e ci metteremo in contatto con una soluzione.