2 способа извлечения данных из веб -краулера с помощью скрипта Python
Данные — это краеугольный камень любой отрасли. Это позволяет вам понять своих клиентов, улучшить качество обслуживания клиентов и улучшить процессы продаж. Однако получить полезные данные непросто, особенно если бизнес новый. К счастью, вы можете извлекать и использовать данные с сайтов конкурентов, если вам не удалось собрать достаточно данных с вашего собственного сайта или платформы. Вы можете сделать это с помощью поискового робота и скребка. Хотя это не одно и то же, они часто используются в тандеме для обеспечения чистого извлечения данных. В этой статье мы объясним разницу между поисковым роботом и парсером, а также рассмотрим,
как создать поисковый робот для извлечения данных и генерации лидов.
Веб-краулер против веб-скрейпера
Веб-краулер — это набор ботов, называемых пауками, которые сканируют веб-сайт — он считывает весь контент на странице, чтобы обнаружить контент и ссылки, и индексирует всю эту информацию в базе данных. Он также продолжает переходить по каждой ссылке на странице и сканирует информацию до тех пор, пока не будут исчерпаны все конечные точки.
Сканер не ищет конкретные данные, а просматривает всю информацию и ссылки на странице. Информация, проиндексированная поисковым роботом, проходит через парсер для извлечения определенных точек данных и создания полезной таблицы данных. После
очистки экрана таблица обычно сохраняется в виде файла XML, SQL или Excel, который может использоваться другими программами.
Как создать веб-краулер
Python является наиболее часто используемым языком программирования для создания поисковых роботов из-за его готовых к использованию библиотек, упрощающих задачу. Первый шаг
— установить
Scrapy ( фреймворк для веб-сканирования с открытым исходным кодом, написанный на Python) и определить класс, который можно запустить позже : ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): pass Здесь:- Библиотека Scrapy импортирована
- Роботу-краулеру присваивается имя, в данном случае — «IMDBBot».
- Начальный URL для сканирования определяется с помощью переменной start_urls. В данном случае мы выбрали список Top Box Office на IMDB.
- Включен синтаксический анализатор для сужения того, что извлекается из действия обхода.
Мы можем запустить этот класс паука с помощью команды «scrapyrunspiderspider1.py» в любое время.
Вывод этой программы будет содержать все текстовое содержимое и ссылки на странице, сохраненные в обернутом формате. Обернутый формат не читается напрямую, но мы можем изменить сценарий для вывода определенной информации. Мы добавляем следующие строки в секцию разбора программы: … 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(), 'выходные': ".join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'брутто': .join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'недели': .join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'изображение': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … Элементы DOM «заголовок», «выходные» и т. д. были идентифицированы с помощью инструмента проверки в Google Chrome. Запуск программы теперь дает нам вывод: [ {«брутто»: «93,8 млн долларов», «недели»: «1», «выходные»: «93,8 млн долларов», «изображение»: «https://images-na. ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg», « $»2: «Лига справедливости». «1», «выходные»: «27,5 млн долларов», «изображение»: «https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@._V1_UX45_CR06,7_AL5_CR06,7_UX45_CR06,7_UX,5_CR0 », «название»: «Чудо»}, {«брутто»: «247,3 млн долларов», «недель»: «3», «выходные»: «21,7 млн долларов», «изображение»: «https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg», «title»: «Thor: Ragnarok»}, … ] Эти данные можно извлечь в SQL, Excel , или файл XML, или также представленный с использованием программирования HTML и CSS. Теперь мы успешно создали поисковый робот и парсер для извлечения данных из IMDB с помощью Python. Вот как вы можете
создать свой собственный поисковый робот для
веб-сбора. Как генерировать потенциальных клиентов
Поисковые роботы чрезвычайно полезны для любой отрасли, будь то электронная коммерция, здравоохранение, FnB или производство. Получение обширных и чистых наборов данных поможет вам с несколькими бизнес-процессами. Эти данные можно использовать для определения вашей целевой аудитории и создания профилей пользователей на этапе формирования идей, создания персонализированных маркетинговых кампаний и выполнения холодных звонков по электронной почте для продаж. Извлеченные данные особенно удобны для привлечения потенциальных клиентов и превращения потенциальных клиентов в клиентов. Однако ключевым моментом является получение правильных наборов данных для вашего бизнеса. Вы можете сделать это одним из двух способов:- Создайте свой собственный поисковый робот и самостоятельно извлекайте данные с целевых сайтов.
- Используйте решения DaaS (данные как услуга)
Мы уже видели, как самостоятельно извлекать данные с помощью Python. Хотя это хороший вариант, использование поставщика решений DaaS, вероятно, является наиболее эффективным способом извлечения веб-данных. Представляем данные как решения
Поставщик услуг
извлечения веб-данных , такой как мы в PromptCloud, берет на себя весь процесс сборки и выполнения для вас. Все, что вам нужно сделать, это указать URL-адрес сайта, который вы хотите просканировать, и информацию, которую вы хотите извлечь. Вы также можете указать несколько сайтов, частоту сбора данных и механизмы доставки в зависимости от ваших потребностей. Затем поставщик услуг настраивает программу, запускает ее и, если сайты не запрещают
извлечение веб-данных юридически, доставляет вам извлеченные данные. Это значительно сокращает время и усилия с вашей стороны, и вы можете сосредоточиться на использовании данных, а не на создании программ для их извлечения.
Последние мысли
Хотя на рынке могут быть разные решения, большинство из них не обеспечивают достаточных возможностей для настройки. Часто у вас остаются наборы данных, которые близки к вашим требованиям, но не совсем то, что нужно вашему бизнесу. С другой стороны, услуги PromptCloud доказали свою эффективность. Мы уже создали поисковые роботы и парсеры для таких отраслей, как электронная коммерция, финансы, путешествия, недвижимость и автомобилестроение (ознакомьтесь со всеми нашими примерами использования).
Мы обеспечиваем интеллектуальное принятие решений на предприятиях, предоставляя конкретные и структурированные наборы данных. Наша платформа имеет широкие возможности настройки, что позволяет адаптировать ее к потребностям вашего бизнеса. У нас есть опыт и инфраструктура, необходимые для сканирования и извлечения огромных объемов данных, поэтому любой сайт, который вы хотите просканировать, мы сделаем это за считанные секунды. Свяжитесь с нами с вашими требованиями, и мы свяжемся с решением.