Sind Sie auf der Suche nach Web-Scraping-Tools und haben Sie sich verwirrt über den Titel dieses Beitrags gefühlt? Beruhigen Sie sich, denn hier geht es nicht um das “Beautiful-Soup-Rezept”, sondern um das für Web-Scraping beliebte Beautiful-Soup-Python-Paket.
In diesem Artikel erhalten Sie einen Überblick über Beautiful Soup. Anschließend besprechen wir Beautiful Soup-Alternativen, von denen eine ohne Programmierung Daten von Websites scrapt.
Was ist Beautiful Soup?
Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek, die es einfach macht. In der realen Welt ist eine Bibliothek eine Sammlung von Büchern, die für späteren Gebrauch bestimmt sind. Auch in der Programmierwelt hat sich nicht viel geändert. Eine Python-Bibliothek ist eine Sammlung von Codes oder Code-Modulen, die wir in einem Programm für bestimmte Operationen verwenden können. Beautiful Soup ist eine solche Bibliothek, die als HTML-Parser für schnelle Projekte wie Screen Scraping konzipiert ist.
Um Beautiful Soup zur Extraktion von Daten aus HTML- und XML-Dateien zu verwenden, müssen Sie zunächst die gewünschten Seiten mit der Python-Anforderungsbibliothek herunterladen. Nachdem Sie eine GET-Anfrage an einen Webserver gestellt haben, erhalten Sie den HTML-Inhalt der Seiten. Anschließend können Sie die Beautiful Soup-Bibliothek importieren, um den Inhalt mithilfe der Bibliothekscodes zu analysieren. Es stehen Methoden wie find_all, get_text, find usw. zur Verfügung, die Ihnen dabei helfen, die gewünschten Daten zu extrahieren.
Wenn Sie sich diese Methoden ansehen, werden Sie feststellen, dass sie sehr einfach sind. Genau genommen ist dies einer der größten Vorteile von Beautiful Soup. Es gibt den Nutzern einfache Pythonic-Idiome, um Daten zu extrahieren, was die Menge an Code reduziert, die für die Entwicklung eines Scrapers benötigt wird. Außerdem kann es eingehende Dokumente automatisch in Unicode und ausgehende Dokumente in UTF-8 konvertieren. Die Benutzer müssen sich in den meisten Situationen nicht um die Kodierung kümmern.
Jedoch hat alles seine Vor- und Nachteile. Beautiful Soup ist zwar einfach zu erlernen, eignet sich jedoch nur für kleine und unkomplizierte Projekte. Außerdem verwendet es nur CSS-Selektoren, was bedeutet, dass Daten in HTML-Dateien nur in eine Richtung, aber nicht rückwärts, durchsucht werden können.
3 Beautiful Soup-Alternativen in Python
Sie sollten nun ein Grundverständnis von Beautiful Soup haben. Wenn es sich nicht als das richtige Werkzeug für Sie erweist, stellen wir Ihnen in diesem Abschnitt drei Alternativen vor, die Ihren Bedürfnissen möglicherweise besser entsprechen.
lxml
lxml ist eine der schnellsten und funktionsreichsten Python-Bibliotheken zur Verarbeitung von XML und HTML. Sie kann verwendet werden, um HTML-Dokumente zu erstellen, bestehende Dokumente zu lesen und bestimmte Elemente in HTML-Dokumenten zu finden. Daher wurde sie von vielen Entwicklern für das Data Scraping eingesetzt, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Im Gegensatz zu Beautiful Soup bietet es neben dem CSS-Selektor auch XPath zum Auffinden von Daten. Außerdem ist es leistungsfähiger und schneller beim Parsen großer Dokumente.
parsel
Nun haben wir eine weitere Python-Bibliothek namens parsel. Sie ist im Grunde ein UX-Wrapper von lxml, aber für Web-Scraping gestrafft. So verfügt sie über ähnliche Funktionen wie lxml, um Daten aus HTML und XML mithilfe von XPath- und CSS-Selektoren zu extrahieren und zu entfernen. Benutzer können noch einen Schritt weiter gehen und reguläre Ausdrücke in parsel verwenden, um Daten aus einer Zeichenkette eines Selektors zu erhalten.
html5lib
Html5lib eine Python-Bibliothek, die in reinem Python-Code zum Parsen von HTML geschrieben ist. Sie liest den HTML-Baum auf eine Weise, die der eines Webbrowsers sehr ähnlich ist. Dadurch kann sie fast jedes Element eines HTML-Dokuments in einzelne Tags und Teile für eine Vielzahl von Anwendungsfällen aufspalten. Außerdem kann es kaputte HTML-Tags beseitigen und die notwendigen Tags hinzufügen, um die Struktur zu vervollständigen. Es kann auch ein Beautiful Soup-Backend sein, verfügt aber über leistungsfähigere Funktionen.
No-Coding Web Scraper Alternative zu Beautiful Soup
Selbst ohne Programmierkenntnisse können Sie mühelos Daten aus Websites extrahieren. Es gibt viele benutzerfreundliche Web-Scraper, die eine Alternative zu komplexeren Lösungen wie Beautiful Soup und anderen Python-Bibliotheken darstellen.
In diesem Teil zeigen wir Ihnen, wie Sie mit dem benutzerfreundlichen Tool Octoparse Daten von Websites extrahieren können, ohne zu programmieren. Sollten Sie Octoparse noch nicht verwenden, können Sie es kostenlos für Windows- und Mac-Geräte herunterladen und installieren.
Wenn Sie Octoparse öffnen, müssen Sie sich für ein kostenloses Konto anmelden, um sich einzuloggen. Nach der Anmeldung können Sie die leistungsstarken Funktionen von Octoparse nutzen, um Daten zu extrahieren. Im Allgemeinen können Sie Daten ganz einfach mit den folgenden Schritten abrufen.
Schritt 1: Erstellen Sie eine Aufgabe
Kopieren Sie Ihre URL der Zielseite, von der Sie Daten extrahieren möchten, und fügen Sie sie in die Suchleiste ein. Klicken Sie dann auf „Starten“, um eine neue Aufgabe zu erstellen. Danach wird die Seite in Sekundenschnelle in Octoparse’s eingebautem Browser geladen.
Schritt 2: Automatische Erkennung von Webseitendaten
Sobald die Seite fertig geladen ist, klicken Sie in den Tipps auf „Webpage-Daten automatisch erkennen“. Octoparse scannt nun die gesamte Seite und „errät“, welche Datenfelder Sie benötigen. Die erkannten Daten werden auf der Seite hervorgehoben, damit Sie die Daten lokalisieren können. Sie können diese Datenfelder auch unten in der Vorschau anzeigen und unerwünschte Daten löschen.
Die automatische Erkennungsfunktion kann Ihnen helfen, viel Zeit bei der Auswahl von Daten zu sparen. Darüber hinaus bietet Octoparse Xpath-Selektoren, wie sie auch einige Python-Bibliotheken verwenden. Damit können Sie Datenfelder in Octoparse auswählen und genauere Daten erhalten. Vor allem, wenn die Strukturen von Websites kompliziert sind.
Schritt 3: Erstellen Sie den Workflow
Vergewissern Sie sich, dass Sie alle benötigten Datenfelder ausgewählt haben, und klicken Sie dann auf „Workflow erstellen“. Werfen Sie dann einen Blick auf die rechte Seite, wo Sie einen Workflow sehen, der die einzelnen Schritte des Scraping-Verfahrens beschreibt. Vergessen Sie nicht, zu überprüfen, ob jeder Schritt ordnungsgemäß funktioniert, um zu vermeiden, dass Sie beim Ausführen der Aufgabe keine Daten erhalten. Um dies zu überprüfen, können Sie auf jeden Schritt klicken, um eine Vorschau der Aktion anzuzeigen.
Schritt 4: Führen Sie die Aufgabe aus
Nachdem Sie alle Details überprüft haben, ist es an der Zeit, den Scraper zu starten! Klicken Sie auf „Ausführen“, um die Extraktion zu starten, und Octoparse wird den Rest erledigen. Warten Sie, bis der Prozess abgeschlossen ist, und exportieren Sie dann die gescrapten Daten als Excel-, CSV- oder JSON-Datei.
Octoparse Templates
Mit Octoparse stehen Ihnen über 100 benutzerfreundliche Vorlagen zur Verfügung, um Daten schnell und einfach zu extrahieren. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen die Octoparse-Vorlage die gezielte Extraktion der gewünschten Daten auf einfache Weise. Die Benutzerfreundlichkeit der Octoparse-Vorlage ist besonders hervorzuheben.https://www.octoparse.de/template/email-social-media-scraper und holen Sie sich die Daten direkt in Ihren Browser.
Zusammenfassung
In diesem Artikel wurden Beautiful Soup und drei alternative Python-Bibliotheken vorgestellt, die zum Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dateien verwendet werden können. Wenn Sie über Grundkenntnisse in Python und Programmierung verfügen, sind sie alle einfach zu benutzen. Octoparse hingegen ist für jeden geeignet, unabhängig von der Programmiererfahrung. Wenn Sie eine Lösung suchen, die ohne Programmierkenntnisse auskommt, könnte Octoparse eine gute Option sein. Weitere Alternativen finden Sie unter den besten 10 Open-Source-Web-Scrapern.
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