Разумное использование веб-скрейпинга для создания удобного и простого инструмента
Во время исследования или проведения исследования довольно часто бывает, что нужно мгновенно собрать данные по определенной теме, но просмотр каждого веб-сайта, а затем отмечание необходимых ссылок для дальнейшего изучения и повторное посещение их становится утомительным и трудоемким процессом.
Что если получить лист, содержащий список ссылок по интересующей теме из разных источников в одном представлении. Разве это не то, что может облегчить жизнь!
Настраиваемый банк статей (CAB) может стать разумным решением в этом случае. Давайте посмотрим, что это такое и как любой может создать его за несколько простых шагов.
Темы, которые мы собираемся рассмотреть сегодня: -
- Что такое веб-скрейпинг?
- Что такое Автоскраппер?
- Код Python для CAB
Что такое веб-скрейпинг?
Это метод или программируемая модель для извлечения больших объемов полезных данных с веб-страниц за короткое время. Этот метод экономит усилия по ручному копированию и вставке необходимой информации; огромное количество информации может быть получено с веб-страниц и сохранено локально для дальнейшего использования.
Что такое AutoScraper?
В то время как программистам на Python доступно множество библиотек для эффективного парсинга веб-страниц, таких как Beautiful Soup, Selenium, Skrappy и т. д. Мы собираемся использовать сравнительно новую библиотеку под названием AutoScraper. AutoScraper — это библиотека Python, которая обеспечивает простой, легкий и быстрый способ извлечения необходимых данных с веб-сайтов с меньшим количеством строк кода по сравнению с его аналогами.
Реализация специализированного банка статей с использованием Python
Давайте рассмотрим случай, когда новичок в отрасли Data Science хочет читать разные и разнообразные статьи, связанные с компьютерным зрением, из множества доступных источников, таких как Analytics Vidya, Machine Learning Mastery и т. д. Мы создадим банк для пользователя, содержащий список статей из вышеуказанных источников, связанных с компьютерным зрением.
Шаг 1. Установка необходимой библиотеки
Шаг 2. Импорт библиотеки и вызов функции
Шаг 3. Возьмите исходные URL и список кандидатов
На этом этапе нам нужно перейти на исходный веб-сайт блога. Например, зайдите в Analytics Vidya и найдите компьютерное зрение. Будет показан список последних статей с этим тегом. Возьмите этот основной URL.
Следующим шагом будет определение списка кандидатов. Поскольку нам нужны ссылки на все статьи из этого источника, мы просто скопируем ссылку на первую статью и добавим ее в список кандидатов.
Шаг 4. Определение исходных URL и списка кандидатов
Шаг 5. Построение и реализация модели
Таким образом, все ссылки, связанные с компьютерным зрением, из источника Analytics Vidya собираются в переменной результата.
Шаг 6. Создание и просмотр фрейма данных сохраненной переменной
Шаг 7. Повторите то же самое для других источников
Как видно из примера Analytics Vidya, аналогичная процедура используется для извлечения ссылок из других источников и добавления того же фрейма данных.
Шаг 8. Экспорт фрейма данных в локальный лист Excel
Вуаля!! мы создали наш банк персонализированных статей. Давайте посмотрим, как выглядит таблица Excel. Теперь вам просто нужно нажать на ссылку выбора и начать обучение.
Сегодня мы увидели, как собирать URL-адреса и создавать Настраиваемый банк статей. Если вы считаете эту статью полезной, ставьте лайк и следите за обновлениями, чтобы узнать больше такого инновационного контента.
Спасибо!
