Web Scraping ist eine hervorragende Möglichkeit, Daten von Websites für Forschung, Business und maschinelles Lernen zu extrahieren. Für die Arbeit mit HTML-Inhalten bietet Python zwar zahlreiche Tools, Parsel ist jedoch das einfachste und flexibelste. Damit können Sie Daten mit XPath- und CSS-Selektoren in nur wenigen Codezeilen extrahieren.

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Parsel in Python für Web Scraping verwenden – von der Einrichtung Ihrer Umgebung über die Verarbeitung komplexer HTML-Strukturen bis hin zur Speicherung bereinigter Daten. Egal, ob Sie neu im Web Scraping sind oder ein einfaches Tool suchen – Parsel optimiert Ihren Scraping-Workflow.

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum Parsel für Web Scraping in Python wählen?
  2. Einrichten Ihrer Python-Umgebung
  3. XPath- und CSS-Selektoren verstehen
  4. Extrahieren von Daten mit Parsel
  • Parsen von HTML-Inhalten
  • Auswählen von Elementen mit XPath
  • Auswählen von Elementen mit CSS-Selektoren
  • Extrahieren von Text und Attributen
  1. Umgang mit komplexen HTML-Strukturen
  2. Bereinigen und Strukturieren extrahierter Daten
  3. Speichern von Scraped-Daten (CSV, JSON, Datenbank)
  4. Häufige Fehler, die Sie mit Parsel vermeiden sollten
  5. Abschließende Überlegungen
  6. Häufig gestellte Fragen

Warum Parsel für Web Scraping in Python wählen?

Für Web Scraping in Python stehen BeautifulSoup, Scrapy und lxml zur Verfügung. Wenn Sie jedoch eine leichte, schnelle und benutzerfreundliche Lösung suchen, ist Parsel eine gute Wahl. Es eignet sich besonders gut für die Auswahl von HTML-Elementen mit XPath- und CSS-Selektoren, was das Extrahieren strukturierter Daten erheblich vereinfacht.

Parsel wird häufig mit Scrapy verwendet, kann aber auch als eigenständige Bibliothek eingesetzt werden. Wenn Sie mit reinem HTML arbeiten und Text oder Attribute sauber extrahieren möchten, sorgt Parsel dafür, dass Ihr Code einfach und lesbar bleibt.

Warum Parsel verwenden?

  • Leicht und schnell: Es ist keine Einrichtung erforderlich.
  • Leistungsstarke Selektoren: Sowohl XPath als auch CSS.
  • Einfache Integration: Es funktioniert gut mit Requests und Pandas.
  • Saubere Syntax: Dadurch werden Ihre Scraping-Skripte leichter lesbar und wartbar.

Einrichten Ihrer Python-Umgebung

Bevor Sie mit Parsel Web Scraping starten, müssen Sie Ihre Python-Umgebung einrichten. Das geht schnell und einfach. Sie benötigen lediglich Python und einige grundlegende Bibliotheken, um loszulegen.

Installieren Sie Python

Stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist. Sie können es von der offizielle Python-Website. Öffnen Sie nach der Installation Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und überprüfen Sie die Version:

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Python --Version

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

Es empfiehlt sich, eine virtuelle Umgebung zu erstellen, damit Ihre Abhängigkeiten organisiert bleiben:

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python -m venv parsel_env
Quelle parsel_env/bin/activate  # Verwenden Sie `parsel_env\Scripts\activate` unter Windows

Installieren Sie Parsel und Requests

Parsel wird zum Extrahieren von Daten verwendet und Requests hilft Ihnen, HTML-Inhalte von Webseiten abzurufen.

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pip install Parsel-Anfragen

Das war’s! Sie können nun Websites mit Parsel in Python scrapen. Im nächsten Abschnitt erfahren Sie, wie XPath- und CSS-Selektoren bestimmte HTML-Elemente gezielt ansprechen.

XPath- und CSS-Selektoren verstehen

Um Daten mit Parsel in Python zu extrahieren, müssen Sie wissen, wie Sie die richtigen Elemente im HTML finden. Hier kommen XPath- und CSS-Selektoren ins Spiel. Beide sind leistungsstarke Tools, mit denen Sie die benötigten Daten einer Webseite finden und extrahieren können.

Was ist XPath?

XPath steht für XML Path Language. Es ermöglicht die Navigation durch HTML- und XML-Dokumente. Sie können damit Knoten, Elemente und Attribute einer Webseite auswählen.

Ejemplo:

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selector.xpath('//h1/text()').erhalten()

Dieser XPath-Ausdruck wählt den Text des ersten <h1> Tag auf der Seite.

Was ist ein CSS-Selektor?

CSS-Selektoren werden im Webdesign zum Stylen von Elementen verwendet. Beim Web Scraping helfen sie dabei, Elemente anhand von Klassennamen, Tags oder IDs anzusprechen.

Ejemplo:

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selector.css('div.Produktname::Text').erhalten()

Dadurch wird der Text in einem <div> mit der Klasse product-name.

XPath vs. CSS-Selektoren

XPath vs. CSS-Selektoren

Parsel unterstützt beide Methoden, und Sie können die Methode verwenden, die Ihren Scraping-Anforderungen am besten entspricht. Im nächsten Abschnitt zeigen wir Ihnen, wie Sie Daten mit Parsel extrahieren.

Extrahieren von Daten mit Parsel

Nachdem Sie die Grundlagen von XPath und CSS-Selektoren erlernt haben, können Sie mit Parsel in Python mit der Datenextraktion beginnen. Dieser Abschnitt zeigt, wie Sie HTML analysieren, Elemente auswählen und den benötigten Text oder die benötigten Attribute einer Webseite abrufen.

Parsen von HTML-Inhalten

Zuerst müssen Sie den HTML-Inhalt in Parsel laden. Dazu können Sie die Selector-Klasse von Parsel verwenden.

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von Paket importieren Wähler

html = "" "

  
    Web Scraping mit Parsel
    Dies ist ein Tutorial.
  

"" "

Selektor = Selektor (Text = HTML)

Jetzt ist das HTML für die Datenextraktion bereit.

Auswählen von Elementen mit XPath

Sie können XPath verwenden, um bestimmte Elemente zu finden. Wenn Sie beispielsweise den Text innerhalb des <h1> tag:

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Titel = Selektor.xpath('//h1/text()').erhalten()
drucken(Titel)  # Ausgabe: Web Scraping mit Parsel

XPath ist sehr flexibel und ermöglicht Ihnen, fast jedes Element in der HTML-Struktur anzusprechen.

Auswählen von Elementen mit CSS-Selektoren

Parsel unterstützt auch CSS-Selektoren. Diese Methode ist kürzer und leichter zu lesen, insbesondere wenn Sie bereits mit CSS vertraut sind.

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info = Selektor.css('p.info::text').erhalten()
drucken(die Info)  # Ausgabe: Dies ist ein Tutorial.

CSS-Selektoren eignen sich hervorragend zum Auswählen von Elementen basierend auf Klassennamen, IDs oder Tags.

Extrahieren von Text und Attributen

Um Text zu erhalten, verwenden Sie ::text in CSS oder /text() in XPath. Um Attribute wie href or src, verwenden Sie das @-Symbol in XPath oder ::attr(attribute_name) im CSS-Format.

XPath-Beispiel:

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Link = Selektor.xpath('//a/@href').erhalten()

CSS-Beispiel:

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Link = Selektor.css('a::attr(href)').erhalten()

Mit diesen Methoden können Sie genau die Daten aus Links, Bildern und anderen Elementen extrahieren, die Sie benötigen.

Umgang mit komplexen HTML-Strukturen

Beim Scraping realer Websites ist die HTML-Struktur nicht immer einfach. Seiten enthalten oft tief verschachtelte Elemente, dynamische Inhalte oder mehrere Elemente mit demselben Tag. Parsel in Python erleichtert die Handhabung komplexer HTML-Strukturen mit XPath- und CSS-Selektoren.

Möglicherweise müssen Sie mehrere Tag-Ebenen durchlaufen, um die gewünschten Daten zu erreichen. XPath eignet sich gut für die Navigation in verschachtelten Elementen.

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html = "" "

  
    Smartphone
    499 US-Dollar
  

"" "

von Paket importieren Wähler
Selektor = Selektor (Text = HTML)

Name = Selektor.xpath('//div[@class="details"]/span[@class="name"]/text()').erhalten()
Preis = Selektor.xpath('//div[@class="details"]/span[@class="preis"]/text()').erhalten()

drucken(Name)   # Ausgabe: Smartphone
drucken(Preis)  # Ausgabe: 499 $

Dies ist hilfreich, wenn die Daten tief in mehreren <div> Stichworte.

Umgang mit Datenlisten

Wenn die Seite eine Liste ähnlicher Elemente enthält, wie Produkte oder Artikel, können Sie .xpath() or .css() mit .getall() um alle Elemente zu extrahieren.

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html = "" "

  Python
  Parsel
  Web Scraping

"" "

Selektor = Selektor (Text = HTML)
Themen = Selektor.css('ul li::text').getall()
drucken(Themen)  # Ausgabe: ['Python', 'Parsel', 'Web Scraping']

Die richtigen getall() ist großartig, wenn Sie mehrere Elemente gleichzeitig scrapen möchten.

Bedingte Auswahl

Manchmal möchten Sie nur Daten, die bestimmten Bedingungen entsprechen, beispielsweise einer bestimmten Klasse oder einem bestimmten Attribut.

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html = "" "
Der Blog
Kontakt
"" "

Selektor = Selektor (Text = HTML)
Speziallink = Selektor.xpath('//a[enthält(@Klasse, "speziell")]/@href').erhalten()
drucken(spezieller Link)  # Ausgabe: /contact

Dies ist nützlich, wenn Sie zusätzliche oder unerwünschte Inhalte aus Ihrem Scrape entfernen möchten.

Mit Parsel in Python können Sie komplexe Webseiten bearbeiten und saubere, strukturierte Daten erhalten. Als Nächstes sehen wir, wie Sie diese Daten bereinigen und formatieren.

Bereinigen und Strukturieren extrahierter Daten

Nachdem Sie Daten mit Parsel in Python extrahiert haben, besteht der nächste Schritt darin, sie zu bereinigen und zu formatieren. Rohdaten enthalten oft zusätzliche Leerzeichen, inkonsistente Formate oder doppelte Einträge. Das Bereinigen und Formatieren Ihrer Daten erleichtert die Analyse oder Speicherung in einer Datenbank.

Entfernen zusätzlicher Leerzeichen und Zeichen

Text von Webseiten kann unnötige Leerzeichen oder Zeilenumbrüche enthalten. Sie können ihn mit Python-String-Methoden wie .strip() und .replace().

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Rohtext = "\n Produktname: Smartphone \t"
sauberer_text = roher_text.strip()
drucken(sauberer_Text)  # Ausgabe: Produktname: Smartphone

Standardisierung von Datenformaten

Es ist wichtig, Datumsangaben, Preise und andere Daten im gleichen Format zu halten. Wenn Sie beispielsweise Preise extrahieren:

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Preistext = "$ 499"
Preis = schweben(Preistext.ersetzen("$", ""))
drucken(Preis)  # Ausgabe: 499.0

Dies hilft beim Durchführen von Berechnungen oder beim Speichern von Werten in Datenbanken.

Duplikate entfernen

Manchmal erscheinen dieselben Daten mehrfach auf einer Seite. Sie können Pythons set() verwenden oder Bedingungen prüfen, um Duplikate zu entfernen:

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Artikel = ['Parsel', 'Python', 'Parsel']
einzigartige_Artikel = Liste(kompensieren(Artikel))
drucken(einzigartige_Artikel)  # Ausgabe: ['Python', 'Parsel']

Erstellen eines strukturierten Formats (Liste der Wörterbücher)

Nach der Bereinigung sollten Sie Ihre Daten am besten strukturieren, um sie einfach speichern zu können. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung einer Liste von Wörterbüchern.

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Daten = [
    {"Name": "Smartphone", "Preis": 499},
    {"Name": "Laptop", "Preis": 899}
]

Dieses Format eignet sich perfekt für den Export in JSON, CSV oder das Einfügen in Datenbanken.

Durch die Bereinigung und Formatierung Ihrer Scraped-Daten können Sie diese für reale Anwendungen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen oder Reporting deutlich nützlicher machen. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie diese Daten in verschiedenen Formaten speichern.

So speichern Sie Scraped-Daten (CSV, JSON, Datenbank)

Nachdem Sie Ihre Scraped-Daten mit Parsel in Python bereinigt und strukturiert haben, müssen Sie sie im letzten Schritt in einem für Ihr Projekt geeigneten Format speichern. Die gängigsten Formate sind CSV, JSON und Datenbanken. Sehen wir uns an, wie Sie Web-Scraping-Daten mit den einzelnen Methoden speichern.

Daten als CSV speichern

CSV (Comma-Separated Values) eignet sich hervorragend für Tabellenkalkulationen oder den Import in Datentools wie Excel oder Google Sheets.

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importieren csv

Daten = [
    {"Name": "Smartphone", "Preis": 499},
    {"Name": "Laptop", "Preis": 899}
]

mit XNUMXh geöffnet("produkte.csv", Modus="w", neue Zeile="") as Datei:
    Writer = csv.DictWriter(Datei, Feldnamen=["Name", "Preis"])
    Writer.writeheader()
    writer.writerows(Daten)

Daten als JSON speichern

JSON wird häufig verwendet, wenn Sie in Web- oder API-Projekten mit strukturierten Daten arbeiten möchten.

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importieren JSON

mit XNUMXh geöffnet("produkte.json", "w") as Datei:
    json.dump(Daten, Datei, Einzug=4)

Speichern von Daten in einer Datenbank

Datenbanken eignen sich ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Ausführung von Abfragen. So fügen Sie Scraped-Daten in eine SQLite-Datenbank ein:

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importieren sqlite3

Verbindung = sqlite3.connect("produkte.db")
Cursor = conn.cursor()

# Tabelle erstellen
Cursor.ausführen("TABELLE ERSTELLEN, WENN KEINE Produkte (Name TEXT, Preis REAL) VORHANDEN SIND")

# Daten einfügen
für  Artikel in Daten:
    Cursor.ausführen("INSERT INTO Produkte (Name, Preis) WERTE (?, ?)", (Artikel["Name"], Artikel["Preis"]))

conn.commit()
conn.close()

Indem Sie Ihre Scraped-Daten im richtigen Format speichern, können Sie sie leichter zugänglich machen und für Analysen, Berichte oder maschinelles Lernen vorbereiten.

Häufige Fehler, die Sie mit Parsel vermeiden sollten

Beim Web Scraping mit Parsel in Python passieren leicht kleine Fehler, die dazu führen können, dass Ihr Scraper nicht mehr funktioniert oder falsche Daten erfasst. Wenn Sie diese häufigen Probleme vermeiden, können Sie zuverlässigere und präzisere Scraper erstellen.

1. Die Struktur der Website nicht überprüfen

Bevor Sie Ihre XPath- oder CSS-Selektoren schreiben, überprüfen Sie immer das HTML der Website. Ändert sich die Struktur oder weicht sie von Ihren Erwartungen ab, findet Ihr Scraper nicht die richtigen Elemente.

TIPP: Verwenden Sie die Entwicklertools des Browsers (Rechtsklick → Untersuchen), um die Elementpfade zu überprüfen.

2. Verwendung der falschen Selektoren

Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen XPath- oder CSS-Selektor für das gewünschte Element auswählen. Schon ein kleiner Fehler kann dazu führen, dass keine Daten oder ein falsches Ergebnis zurückgegeben werden.

Ejemplo:

  • ✅ Richtig: response.css('div.product-name::text')
  • ❌ Falsch: response.css('div.product-title::text') (falls es nicht existiert)

3. Keine Verarbeitung leerer oder fehlender Daten

Manchmal fehlt auf einer Seite das gesuchte Element. Wenn Ihr Code dies nicht verarbeitet, kann er abstürzen.

Fix:

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Name = Selektor.css('div.name::text').get(Standard='Kein Name')

4. Vergessen, Daten zu entfernen oder zu bereinigen

Webinhalte enthalten häufig zusätzliche Leerzeichen oder Zeilenumbruchzeichen. Wenn Sie den Text nicht bereinigen, können Ihre endgültigen Daten unordentlich aussehen.

Fix:

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Preis = Selektor.css('span.price::text').get().strip()

5. Keine Verzögerung zwischen Anfragen verwenden

Wenn Sie zu viele Anfragen in kurzer Zeit senden, kann Ihr Scraper blockiert werden. Fügen Sie immer Verzögerungen hinzu, um menschlicher zu agieren.

Fix:

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importieren Zeit
Zeit.Schlaf(2)  # Warten Sie 2 Sekunden zwischen den Anfragen

Wenn Sie diese Fehler vermeiden, können Sie mit Parsel in Python sauberere und genauere Daten scrapen und sicherstellen, dass Ihre Skripte auch bei Website-Änderungen reibungslos funktionieren. Ein flexibler und sauberer Scraper spart Ihnen langfristig Zeit.

Abschließende Überlegungen

Parsel ist ein leistungsstarkes Tool für Web Scraping in Python. Damit können Sie Daten von Websites extrahieren und strukturieren. Durch die Beherrschung von XPath- und CSS-Selektoren können Sie gezielt die gewünschten Informationen auf einer Seite abrufen. Die Verarbeitung komplexer HTML-Codes und die Bereinigung Ihrer Daten liefern zuverlässige Ergebnisse.

Mit Parsel können Sie die Datenextraktion für verschiedene Anwendungsfälle automatisieren, sei es für die Forschung oder für Geschäftseinblicke. Beachten Sie einfach die Best Practices, und Sie scrapen wie ein Profi.

Häufig gestellte Fragen

F: Was ist Parsel und warum sollte ich es für Web Scraping verwenden?

Parsel ist eine Python-Bibliothek, die Web Scraping vereinfacht. Sie ermöglicht das Extrahieren von Daten von Websites mithilfe von XPath- und CSS-Selektoren, um die benötigten Daten zu finden. Parsel ist leichtgewichtig, schnell und funktioniert gut mit anderen Python-Tools. Daher ist es eine beliebte Wahl zum Scraping strukturierter Daten von HTML-Seiten.

F: Wie verarbeite ich dynamische Websites mit Parsel?

Für Websites, die Inhalte dynamisch mit JavaScript laden, reicht Parsel allein möglicherweise nicht aus. Kombinieren Sie Parsel in diesen Fällen mit Selenium oder Playwright, um JavaScript-Inhalte vor dem Extrahieren der Daten zu laden. Mit diesen Tools können Sie Browserinteraktionen simulieren und so alle benötigten Daten extrahieren.

F: Kann ich die Scraped-Daten mit Parsel speichern?

Ja, Sie können die mit Parsel extrahierten Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, JSON oder sogar direkt in einer Datenbank speichern. Nach dem Parsen und Strukturieren der Daten können Sie die in Python integrierten Bibliotheken wie Pandas oder JSON nutzen, um Ihre Ergebnisse im gewünschten Format für eine einfache Analyse zu speichern.