2 moduri de a extrage date dintr-un crawler web folosind un script P ython

Datele sunt piatra de temelie a oricărei industrii. Vă permite să vă înțelegeți clienții, să îmbunătățiți experiența clienților și să îmbunătățiți procesele de vânzare. Obținerea de date acționabile, însă, nu este ușoară, mai ales dacă afacerea este nouă. Din fericire, puteți extrage și utiliza date de pe site-urile concurenților dacă nu ați reușit să generați suficiente date de pe propriul site sau platformă. Puteți face acest lucru folosind un crawler web și un scraper. Deși nu sunt la fel, ele sunt adesea folosite în tandem pentru a obține extragerea curată a datelor. În acest articol, vom explica diferențele dintre un crawler web și un web scraper și vom explora, de asemenea, cum să creați un crawler web pentru extragerea datelor și generarea de clienți potențiali.

Web Crawler vs. Web Scraper

Un crawler web este un set de roboți numit păianjen care accesează cu crawlere un site web - citește tot conținutul unei pagini pentru a descoperi conținut și legături și indexează toate aceste informații într-o bază de date. De asemenea, continuă să urmărească fiecare link dintr-o pagină și accesează cu crawlere informațiile până când toate punctele finale sunt epuizate. Un crawler nu caută date specifice, ci mai degrabă accesează cu crawlere toate informațiile și linkurile dintr-o pagină. Informațiile indexate de un crawler web sunt trecute printr-un scraper pentru a extrage anumite puncte de date și pentru a crea un tabel de informații utilizabil. După screen scraping , tabelul este în general stocat ca fișier XML, SQL sau Excel care poate fi utilizat de alte programe.

Cum să construiți un crawler web

Python este cel mai des folosit limbaj de programare pentru a construi crawler-uri web, datorită bibliotecilor sale gata de utilizare, care facilitează sarcina. Primul pas este să instalați Scrapy (un cadru de crawling web open-source scris în Python) și să definiți clasa care poate fi rulată mai târziu: import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): trece aici:

1. Biblioteca Scrapy este importată
2. Un nume este atribuit robotului crawler, în acest caz – „IMDBBot”
3. Adresa URL de pornire pentru accesare cu crawlere este definită prin utilizarea variabilei start_urls. În acest caz, am ales lista Top Box Office de pe IMDB
4. Un parser este inclus pentru a restrânge ceea ce este extras din acțiunea de crawler

Putem rula această clasă de păianjen folosind comanda „scrapyrunspiderspider1.py” în orice moment. Ieșirea acestui program va conține tot conținutul text și link-urile din pagina stocate într-un format înfășurat. Formatul împachetat nu poate fi citit direct, dar putem modifica scriptul pentru a imprima informații specifice. Adăugăm următoarele linii la secțiunea de analiză a programului: … 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(), 'săptămâni': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'imagine': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … Elementele DOM „title”, „weekend” și așa mai departe au fost identificate folosind instrumentul de inspectare de pe Google Chrome. Rularea programului ne oferă acum rezultatul: [ {„brut”: „93,8 milioane USD”, „săptămâni”: „1”, „weekend”: „93,8 milioane USD”, „image”: „https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/m/mv5bywvhzjzkytitogiwys00nmrklwjlyjctmwm0zjfmmdu4zjezxkeyxkfqcgdeqxvymtmxodk2otu@._v1_uy67_cr0,0,45,67_ _ „1”, „weekend”: „27,5 milioane dolari”, „imagine”: „https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFhOWY0OTgtNDkzmQ5ZjYyXkEyXkFhOWY0. ”, „titlu”: „Minune”}, {„brut”: „247,3 milioane USD”, „săptămâni”: „3”, „weekend”: „21,7 milioane USD”, „imagine”: „https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, „title”: „Thor: Ragnarok Aceste date pot fi extrase în SQL”} , … , sau fișier XML sau, de asemenea, prezentat folosind programarea HTML și CSS. Acum am construit cu succes un crawler web și un scraper pentru a extrage date din IMDB folosind Python. Acesta este modul în care vă puteți crea propriul crawler web pentru recoltarea web.

Cum se generează clienți potențiali

Crawlerele web sunt extrem de utile pentru orice industrie, fie că este vorba de comerț electronic, asistență medicală, FnB sau producție. Obținerea de seturi de date extinse și curate vă ajută cu mai multe procese de afaceri. Aceste date pot fi folosite pentru a vă defini publicul țintă și pentru a crea profiluri de utilizator în timpul fazei de ideare, pentru a crea campanii de marketing personalizate și pentru a efectua apeluri la e-mailuri pentru vânzări. Datele extrase sunt deosebit de utile pentru a genera clienți potențiali și a converti clienții potențiali în clienți. Cheia, totuși, este obținerea setului de date potrivit pentru afacerea dvs. Puteți face acest lucru într-unul din două moduri:

1. Creați-vă propriul crawler web și extrageți singur datele de pe site-urile vizate
2. Utilizați soluții DaaS (Data ca serviciu).

Am văzut deja cum să extrageți singur datele folosind Python. Deși este o opțiune bună, utilizarea unui furnizor de soluții DaaS este probabil cea mai eficientă modalitate de a extrage date web.

Prezentarea datelor ca soluții

Un furnizor de servicii de extragere a datelor web , ca noi la PromptCloud, preia întregul proces de construire și execuție pentru dvs. Tot ce trebuie să faceți este să furnizați adresa URL a site-ului pe care doriți să îl accesați cu crawlere și informațiile pe care doriți să le extrageți. De asemenea, puteți specifica mai multe site-uri, frecvența de colectare a datelor și mecanisme de livrare în funcție de nevoile dvs. Furnizorul de servicii personalizează apoi programul, îl rulează și, atâta timp cât site-urile nu interzic din punct de vedere legal extragerea datelor web , vă oferă datele extrase. Acest lucru reduce foarte mult timpul și efortul din partea dvs. și vă puteți concentra pe utilizarea datelor mai degrabă decât pe construirea de programe pentru extragerea lor.

Gânduri finale

Deși pot exista soluții diferite pe piață, majoritatea nu oferă suficient spațiu pentru personalizare. De multe ori rămâi cu seturi de date care sunt aproape de cerințele tale, dar nu exact ceea ce are nevoie afacerea ta. Serviciile PromptCloud, pe de altă parte, s-au dovedit că oferă rezultate. Am construit deja web crawler și scraper-uri pentru industrii precum comerțul electronic, finanțe, călătorii, imobiliare și auto (consultați toate cazurile noastre de utilizare). Permitem luarea deciziilor inteligente în cadrul întreprinderilor prin furnizarea de seturi de date specifice și structurate. Platforma noastră este foarte personalizabilă, permițându-vă să o adaptați nevoilor dvs. de afaceri. Avem expertiza și infrastructura necesare pentru a accesa cu crawlere și a colecta volume uriașe de date, așa că, indiferent de site-ul pe care doriți să îl accesați, îl vom realiza în câteva secunde. Contactează-ne cu cerințele tale și vom lua legătura cu o soluție.