Semalt Expert:データスクレイピング– 4つのすばらしいPythonアプリケーション

データスクレイピングは、データ抽出およびWebスクレイピングとも呼ばれ、Webサイトからデータを抽出する手法です。すべてのサイトは、HTMLまたはいくつかの静的テキストの形式で情報をホストしています。これらのテキストを適切にスクレイピングするには、データスクレイピングツールを使用する必要があります。たとえば、Scrapyは、さまざまなサイトから情報を取得し、非構造化データを構造化フォームに変換するPythonベースのデータ抽出ソフトウェアです。一方、BeautifulSoupは、さまざまなWebスクレイピングおよびデータマイニングプロジェクト用に設計されたPythonライブラリです。 ScrapyとBeautifulSoupはどちらも、整理されていないデータを自動的に整理された形式に変換し、読み取り可能でスケーラブルな情報を即座に提供します。

Pythonの概要:

Pythonは汎用プログラミング言語です。 Pythonのアイデアは、Guido van RossumがABC言語の欠点に直面した1989年に始まりました。彼は動的で複雑なサイトからデータをこすることができる新しいプログラミング言語の開発を始めました。現在、Pythonには、Jython、IronPython、PyPyバージョンなど、さまざまな実装があります。

プログラマーやWeb開発者は、多目的な機能と学習しやすいプログラミングコードにより、Pythonを好みます。 Pythonの最も驚くべきアプリケーションのいくつかを以下で説明しました。

1.サードパーティモジュールの存在:

BeautifulSoupおよびPython Package Index(PyPI)には、多数のサイトからデータを取得するために使用されるさまざまなサードパーティモジュールが含まれています。 Pythonの主な利点の1つは、多数のツールを簡単かつ便利に開発できることです。

2.広範なライブラリ:

さまざまなPythonライブラリを利用して、必要な数のWebページを取得できます。たとえば、Scrapyを使用すると、データをリアルタイムで簡単にスクレイピングできます。まず、このツールはさまざまなサイトをナビゲートし、役立つ情報を収集します。次のステップでは、このPythonベースのツールが要件に従ってデータを取得します。 Pythonとそのライブラリを使用して、さまざまな注目のデータ抽出タスクを実行できます。

3.オープンソース言語:

Pythonは、OSI承認のオープンソースライセンスの下で開発されました。この言語は、プログラマー、プログラマー、開発者、および企業に適しています。 Pythonの開発は、メーリングリストやホスティング会議を通じてコードを共同開発しているコミュニティによって推進されています。

4.生産的な言語としてのPython:

Pythonには、幅広いフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアから選択できます。 JavaScript、Perl、VB、C、C ++、およびC#と対話しながら、プログラマーの生産性を向上させるのに役立ちます。 Pythonを使用して、HTMLファイル、PDFドキュメント、画像、オーディオファイル、ビデオファイルからデータを取得できます。

結論:

JDBCやODBCと比較して、Pythonのデータベースは少し未発達で原始的であることがわかります。そのため、この言語は初心者とウェブマスターのみに適しています。 Pythonを使用して複雑なサイトを処理する場合、それは適切な言語ではない可能性があります。代わりに、PHPまたはC ++を選択して、複雑なサイトからデータを簡単に取得できます。 Pythonにはオブジェクト指向の設計があることは事実ですが、あまり多くのコードを学ぶ必要がないため、PHPとC ++はこの言語よりもはるかに優れています。