Python में वेब स्क्रैपिंग - संपूर्ण गाइड

 (proxiesapi.com)
41 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-02-21 | 5 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

Python वेब स्क्रैपिंग के फायदे

  • सरल syntax: तेज़ coding संभव
  • built-in libraries: urllib, lxml आदि, जो scraping में मदद करते हैं
  • परिपक्व scraping libraries: Beautiful Soup, Scrapy आदि
  • बहुउपयोगिता: data pipeline बनाने में उपयोगी
  • interoperability: अन्य भाषाओं के साथ integration और performance महत्वपूर्ण होने पर भी अच्छा काम करती है

Python वेब स्क्रैपिंग libraries

  • BeautifulSoup: HTML/XML parsing, लचीला navigation और search
  • Scrapy: तेज़ और scalable, middleware, distributed crawling सुविधाएँ
  • Selenium: browser automation, JavaScript-केंद्रित sites को संभालना
  • lxml: बहुत तेज़ XML/HTML parser
  • pyquery: jQuery-style syntax से HTML elements तक पहुँच

स्क्रैपिंग के लिए तैयारी

  • virtual environment सेट करना अनुशंसित
  • आवश्यक libraries: Requests, BeautifulSoup, OS

स्क्रैपिंग के लिए वेबसाइट चुनना

  • Wikipedia के 'List of dog breeds' पेज का चयन
  • अच्छी तरह structured HTML, विविध data fields, और images शामिल

स्क्रैपिंग code लिखना

  • आवश्यक libraries import करना
  • User-Agent का उपयोग करके browser जैसा दिखना
  • requests के जरिए HTML पेज download और validation
  • BeautifulSoup से HTML parsing
  • CSS selectors से data extraction
  • images download और save करना

वेब स्क्रैपिंग की वास्तविक चुनौतियाँ और best practices

  • dynamic content को संभालना: Selenium या Scrapy के splash integration का उपयोग
  • block होने से बचाव: request speed control, browser imitation, user-agent और proxy rotation
  • rate limiting: crawl delay का सम्मान, proxy का उपयोग, requests का automatic adjustment
  • जटिल HTML parsing: lxml जैसे शक्तिशाली parser का उपयोग, selectors को मज़बूत करना

GN⁺ की राय

  • सबसे महत्वपूर्ण बिंदु: Python वेब स्क्रैपिंग के लिए एक शक्तिशाली भाषा है, जो सरल syntax और समृद्ध libraries प्रदान करती है, इसलिए यह विभिन्न पैमानों की वेब स्क्रैपिंग परियोजनाओं के लिए उपयुक्त है।
  • दिलचस्प होने का कारण: वेब स्क्रैपिंग data collection और analysis के लिए एक आवश्यक तकनीक है, और यह गाइड शुरुआती software engineers को ऐसा व्यावहारिक ज्ञान देती है जिसे वे वास्तविक परियोजनाओं में लागू कर सकते हैं।
  • उपयोगी होने का कारण: वेब स्क्रैपिंग का उपयोग कई क्षेत्रों में किया जा सकता है, और यह गाइड वास्तविक चुनौतियों और best practices के माध्यम से मज़बूत practical scraping skills विकसित करने में मदद करती है।

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5 टिप्पणियां

 
yangeok 2024-02-26

JavaScript rendering के लिए Playwright सबसे बेहतरीन है। इसका language support काफ़ी व्यापक है।

अगर इसे Scrapy के साथ जोड़ा जाए, तो अच्छा synergy मिल सकता है।
 
ikbzbcg15 2024-02-21

अरे, आजकल तो playwright इस्तेमाल करना चाहिए
 
bandoche 2024-02-21

वास्तव में जब scraping को काम के तौर पर किया जाता है, तो उम्मीद से ज़्यादा झंझट वाली चीज़ें browser को संभालना (अक्सर error देने वाला chrome webdriver) और block को पार करना (विभिन्न captcha) ही सबसे बड़ी चुनौती लगती हैं।
 
GN⁺ 2024-02-21
Hacker News की राय
  • वेब crawling और scraping को अलग-अलग समझना ज़रूरी है। crawling वह चरण है जिसमें URL ढूंढे जाते हैं और HTML content लाया जाता है, जबकि scraping वह चरण है जिसमें HTML से structured data निकाला जाता है। इन दोनों चरणों को अलग रखने से बाद में scraper को बदलकर मौजूदा data पर जल्दी दोबारा लागू किया जा सकता है.
  • Python web scraping tool के रूप में Playwright की सिफारिश की गई है। यह बहुत शक्तिशाली और अच्छी तरह डिज़ाइन किया गया browser automation tool है, और command line से सीधे web pages scrape करने के लिए shot-scraper CLI tool का उपयोग किया जाता है.
  • SaaS कंपनियों का blog posts में अपने products को promote करना marketing का हिस्सा है, लेकिन beginners को पहली बार समस्या से परिचित कराते हुए अपने product को उसका solution बताना हमेशा दिलचस्प होता है.
  • वेबसाइट scraping में उपयोगी जानकारी के लिए <domain>/robots.txt देखना, और HTML tags parse करने के बजाय structured metadata के ज़रिए data निकालना मददगार हो सकता है। इसे JSON के रूप में extract करने वाली libraries भी मौजूद हैं.
  • Python की जगह Node.js का उपयोग करके web scraping की लोकप्रियता पर सवाल उठाया गया है। npm में DOM parsing के लिए अच्छी तरह बनाए गए packages हैं, और JavaScript इस्तेमाल होने की वजह से अधिक natural DOM features का उपयोग किया जा सकता है.
  • pandas के read_html का इस्तेमाल करके links को आसानी से लाया जा सकता है। इससे वेबसाइट की table data को सरलता से extract किया जा सकता है.
  • दोहराए जाने वाले और रचनात्मकता रहित web scraping काम से थककर अब LLM (Large Language Models) का उपयोग करके पूरी प्रक्रिया को automate करने की कोशिश की जा रही है। LLM का उपयोग करके वेबसाइट बदलावों के अनुसार scraper code generate और adjust करना प्रभावी है.
  • Python scraping पर ऐसे कितने "complete guides" हैं, इस पर सवाल उठाया गया है.
  • आधुनिक web scraping setup में browser agent की ज़रूरत होती है, और बड़े social media platforms या New York Times के articles जैसी जगहों से data लाने के लिए खुद के tools बनाने पड़ सकते हैं.
  • scraping के दौरान requests-cache library उपयोगी हो सकती है। यह requests library का विकल्प है, लेकिन सभी responses को SQLite database में cache करती है, जिससे साइट से rate limit या restriction मिलने पर script को adjust करना आसान होता है.
 
xguru 2024-02-21

इस टिप्पणी में अहम बात यह है

SaaS कंपनियाँ अपने ब्लॉग पोस्ट में अपने प्रोडक्ट्स का प्रचार करती हैं, यह मार्केटिंग का हिस्सा है, लेकिन जब वे शुरुआती लोगों को पहली बार किसी समस्या से परिचित कराते हुए अपने ही प्रोडक्ट को समाधान के रूप में पेश करती हैं, तो यह हमेशा दिलचस्प होता है.

यही बात है। ऐसी पोस्ट्स को देखते समय हमेशा यह ध्यान में रखना चाहिए कि आखिर में इनमें अपने प्रोडक्ट का प्रचार ज़रूर शामिल होता है।
उल्टा कहें तो, मेरा मानना है कि घरेलू कंपनियों को भी बुनियादी तौर पर यह तरीका अपनाना चाहिए।