Определение и парсинг User Agent на PHP, JS, Python


Содержание

PHP Script: Parse User Agent String

This class function has been written to be as light-weight as possible yet still capable of parsing the most popular user agent strings that are used on the public Internet. Unlike other user agent parsers this class function uses simple regular expressions to parse the user agents. Other functions may use huge lists of browser names (for instance, BrowseCap) that more often than not require hundreds of megabytes of RAM to store during execution and on shared hosting that’s a no-no. This function has been written to be very efficient, quick to execute and parse, and use very little RAM and CPU to do so. This class function is shared hosting friendly!

Current Version:

How to use this class function…

include(‘parseUserAgentString.php’);
$parser = new parseUserAgentStringClass(); // This creates a new instance of this class object.
$parser->includeAndro > $parser->includeWindowsName = true;
$parser->includeMacOSName = true;
$parser->parseUserAgentString(“[Your User Agent String Goes Here]”); // This calls the parser function in the class object.

if ($parser->knownbrowser) < // Checks to see if the class knows about the browser in question.
// Put whatever code you’re going to run after identifying the browser here.
>
else <
// Unknown browser
>

All returned data is stored as variables in the class object so you would use the following code
to access the data once the function above has been called.
$parser->fullname;

$parser->browsername — Browser Name
$parser->osname — Operating System Name
$parser->browserversion — Browser Version
$parser->type — Device Type (PC, mobile, or bot)

Boolean Values, it should be self-explanatory.
$parser->javascript
$parser->iframe
$parser->css
$parser->frames
$parser->cookies
$parser->backgroundsounds
$parser->vbscript
$parser->java
$parser->activex
$parser->mobile
$parser->x86 (This indicates that the host OS is a 32-bit system)
$parser->x64 (This indicates that the host OS is a 64-bit system)

These are variables that are used for browser types, they are Boolean values.
$parser->firefox
$parser->firefoxClone
$parser->chrome
$parser->chromeClone
$parser->internetexplorer
$parser->ie (short version of the above variable)
$parser->safari
$parser->opera

These are variables that are used for operating system types, they are Boolean values.
$parser->ios
$parser->android
$parser->windows
$parser->linux
$parser->bsd
$parser->chromeos
$parser->macosx
$parser->blackberry

Note, the $firefox variable will not be set to True if the script encounters a Firefox clone browser, only the $firefoxClone variable will be set to True. The $chrome and $chromeClone variables operate the same way.

$parser->knownbrowser (This is usually True but if the class can’t identify the browser, it will be set to False)

$parser->regexpattern
Above is the variable of the class that contains the actual regex pattern that was used to identify a particular web browser.

Парсинг сайтов при помощи Node.js: краткое руководство с примерами

В этой статье мы познакомимся с парсингом сайтов (web scraping), который можно использовать, например, для пополнения базы email-адресов, создания сводки новостных лент, сравнения цен на один продукт среди нескольких коммерческих ресурсов или извлечения данных из поисковых машин.

Мы рассмотрим парсинг через API сайтов — такой подход достаточно прост и не требует парсинга всей страницы. Он может не работать, если владельцами ресурса установлены специальные настройки, но в большинстве случаев является неплохим решением.

Как это работает?

Примерно так: парсер посылает странице get-запрос, получает данные в виде HTML / XML и извлекает их в желаемом формате. Для загрузки файлов через консоль подходит утилита WGET, но можно выбрать и любой другой подходящий инструмент на просторах Сети.

Мы будем использовать написанный для Node.js программный пакет osmosis, включающий селектор css3/xpath и небольшой http-обработчик. Есть и другие фреймворки вроде Webdriver и CasperJS, но в данном случае они нам не понадобятся.

Настраиваем проект

  1. Устанавливаем Node.js, поставляемый с менеджером пакетов npm.
  2. Создаём новую папку, например, webscrap .
  3. Переходим в неё: cd webscrap .
  4. Запускаем из консоли npm init для создания файла package.json .
  5. Запускаем npm i osmosis —save , чтобы установить пакет для парсинга. Дополнительных зависимостей, кроме как от обработчика и селектора, у него не будет.
  6. Открываем package.json и создаём новый стартовый скрипт для последующего запуска команды npm start .

Итоговый package.json будет выглядеть примерно так:

Создаём файл index.js , в нём будем делать всю работу.


Парсим информативный заголовок в Google

Это самый базовый пример, с помощью которого мы познакомимся с пакетом и запустим первый Node-скрипт. Помещаем код ниже в файл index.js и запускаем из консоли команду npm start . Она выведет заголовок веб-страницы:

Разберём, что делают методы. Первый метод get получает веб-страницу в сжатом формате. Следующий метод set выберет элемент заголовка, представленный в виде css3-селектора. Наконец, метод data с console.log обеспечивают вывод. Метод set также принимает строки в качестве аргумента.

Получаем релевантные результаты в Google

Допустим, мы хотим получить результаты по ключевому слову analytics. Делаем следующее:

Вот и всё. Этот код извлечёт все соответствующие ключевые слова с первой страницы результатов поиска, поместит их в массив и запишет в лог в консоли. Логика, стоящая за этим, такова: мы сначала анализируем веб-страницу через инструменты разработчика, проверяем блок, в котором находится слово (в данном случае это div #botstuff ), и сохраняем его в массив через селектор .card-section .brs_col p a , который найдёт все соответствующие ключевые слова на странице.

Увеличиваем количество страниц при релевантном поиске

Парсим адреса электронной почты с сайта Shopify

В данном случае мы будем собирать email-адреса и названия всех приложений, последовательно перемещаясь с помощью метода .follow , и потом помечать необходимые селекторы в консоли разработчика:

Код выше можно скомбинировать с методом .paginate , чтобы собрать полностью весь контент (но при этом нас могут и заблокировать).

Теперь нужно сохранить данные в файле, сделать это можно так (пример модификации кода выше, сохранение в формате json ):

Вот мы и закончили с основами, продолжайте экспериментировать. Но, пожалуйста, не используйте полученные знания во вред другим пользователям Сети.

Илон Маск рекомендует:  Сортировка многомерного массива по заданному полю

Парсинг сайтов на Python. Часть 1

Что такое Парсинг и что это означает ?

Парсинг это синтаксический анализ или разбор (англ. parsing) данных. По факту это означает разбор содержимого страницы на отдельные составляющие, в нашем случае html кода страниц(ы).

В этой статье мы будем автоматически вытаскивать нужную нам информации со страницы веб-сайта и сохранять в формате CSV.

CSV (от англ. CommaSeparated Values — значения, разделённые запятыми) — текстовый формат, предназначенный для представления табличных данных.

Задача номер ноль.

Что бы получить данные с сайта первым делом надо получить код (html) страницы этого сайта. Для решения этой задачи будем использовать библиотеку requests . requests это по сути обертка библиотеке urllib которая упрощает работу с запросами к веб-серверу и т.д. Что очень удобно, получить страницу занимает всего две строчки :

Мы отправляем GET запрос серверу requests.get(url) . И возвращаем данные которые содержаться в поле text .

Задача номер один.

Собственно теперь у нас есть данные что бы их парсить. В качестве самого парсера мы будем использовать библиотеку BeautifulSoup . Soup переводиться как суп , не поверите. Вот такое забавное название, будем варить суп ) Есть и другие библиотеки в том числе и входящие уже в Питон.

Теперь нам надо придумать откуда мы будем вытаскивать информацию и какую. Для примера возьмем сайт 3dnews.ru и будем собирать все заголовки статей с раздела Новости Hardwear .

Так как структура, верстка и т.д. всех сайтов разная нам надо еще понять где именно хранятся заголовки статей. Есть конечно мощные, универсальные парсеры но это не про нас. Я новичок и сатья рассчитана на таких же новичков. По этому идем в инструмент разработчика и ищем наши заголовки. Тут конечно требуется базовое знание языка html . Но я думаю даже если вы совсем не знакомы быстро разберетесь.

Давайте перейдем к коду парсера и я вам постараюсь все разъяснить:

Создаем сам объект , передаем в него наш код страницы (html) и ‘lxml’ , в качестве интерпретатора кода. LXML библиотека для обработки XML и HTML .

Теперь с помощью метода fine() найдем блок со статьями,

методом fine_all() в которых собственно и содержится название статьи. Нам вернеться список всех заголовков в этом блоке.

— это блочный элемент, внутри которого могут находиться другие теги, содержание веб страницы. Своего рода, это контейнер, который можно легко видоизменять и выводить в любом месте веб страницы с помощью CSS.

Кроме id есть еще class, но слово класс зарезервировано в питон по этому в библиотеке используется


Наш список все еще является объектом BeautifulSoup и мы можем к нему применять все методы библиотеки. Переберем весь список тегов и вытащим из него текс методов .string .

Возвращаем уже текстовый список с заголовками статей.

Но одни заголовки это мало , давайте еще вытащим ссылки на эти статьи. Смотрим внимательно на код страницы. По факу заголовки и есть ссылки , тег

Теперь мы в цикле вытаскиваем ссылки и заголовки, не забываете что мы может применять все методы библиотеки.

Создадим словарь и отправим его на запись в файл:

Задача номер три.

Теперь создадим функцию записи в файл в формате CSV.

Открываем\создаем файл , ‘a’ — значит добавить данные в конец файла, если файла нет создать.

user-agents 2.0

pip install user-agents Copy PIP instructions

Last released: Apr 7, 2020

A library to identify devices (phones, tablets) and their capabilities by parsing (browser/HTTP) user agent strings

Statistics

View statistics for this project via Libraries.io, or by using Google BigQuery

License: MIT License (MIT)

Author: Selwin Ong

Maintainers

Classifiers

  • Development Status
    • 5 — Production/Stable
  • Environment
    • Web Environment
  • Intended Audience
    • Developers
  • License
    • OSI Approved :: MIT License
  • Operating System
    • OS Independent


  • Programming Language
    • Python
    • Python :: 2
    • Python :: 2.7
    • Python :: 3
    • Python :: 3.3
    • Python :: 3.4
  • Topic
    • Internet :: WWW/HTTP
    • Software Development :: Libraries :: Python Modules

Project description

user_agents is a Python library that provides an easy way to identify/detect devices like mobile phones, tablets and their capabilities by parsing (browser/HTTP) user agent strings. The goal is to reliably detect whether:

  • User agent is a mobile, tablet or PC based device
  • User agent has touch capabilities (has touch screen)

user_agents relies on the excellent ua-parser to do the actual parsing of the raw user agent string.

Installation

user-agents is hosted on PyPI and can be installed as such:

Alternatively, you can also get the latest source code from Github and install it manually.

Usage

Various basic information that can help you identify visitors can be accessed browser, device and os attributes. For example:

user_agents also expose a few other more “sophisticated” attributes that are derived from one or more basic attributes defined above. As for now, these attributes should correctly identify popular platforms/devices, pull requests to support smaller ones are always welcome.

Currently these attributes are supported:

  • is_mobile: whether user agent is identified as a mobile phone (iPhone, Android phones, Blackberry, Windows Phone devices etc)
  • is_tablet: whether user agent is identified as a tablet device (iPad, Kindle Fire, Nexus 7 etc)
  • is_pc: whether user agent is identified to be running a traditional “desktop” OS (Windows, OS X, Linux)
  • is_touch_capable: whether user agent has touch capabilities
  • is_bot: whether user agent is a search engine crawler/spider

Python. Парсинг страницы после полной её загрузки(css, js)

Нужно получить html страницу сайта.

Сразу скажу что хотя Selenium Webdriver решает эту задачу, он кажеться мне слишком жирным для неё.

  1. Ставлю библиотеку requests
  2. Отправляю запрос response = requests.get(https://www.golangnews.com/users/login)
  3. Вывожу ответ print(response.text)

Все работает отлично, но в response не хватает одного поля, которое формируется javascript’ом.
Попросту javascript не успевает сформировать это поле по той причине что, когда requests делает запрос на нужную станицу, он не ждет полной её загрузки а парсит сразу и соответственно html разметку генерируемую javascript’ом мы не получаем.

Вопрос: есть ли какой нибудь способ дождаться полной загрузки страницы и уже после парсить?

2 Answers

когда requests делает запрос на нужную станицу, он не ждет полной её
загрузки а парсит сразу

Дело в том, что requests просто получает страницу и разбирает ее html парсером, он не умеет работать с javascript‘ом, т.к. не является движком.


Но решение есть — нужно через инструменты разработчика в браузере посмотреть какой запрос отправляется javascript‘ом и повторить его в requests. Т.к. скорее всего, то получение «всей страницы» это ajax-запрос на указанный адрес, получение ответа и формирование данных из него. Ответом запроса ajax обычно является json, реже xml.

Либо, воспользоваться браузерным движком, который сможет и html разобрать, и javascript выполнить.

С использованием библиотеки requests — нет. Так как тут нет такого понятия, как «загрузка страницы». Мы посылаем конкретный запрос на сервер, нам присылают конкретный ответ. Если проследить историю запросов через браузер, то requests.get() это будет самый первый. Далее идет подгрузка скриптов и таблиц стилей, и, если нужно их загрузить, то нужно сделать отдельные соответствующие запросы. Но это все равно не решит проблему, так как, чтобы в DOM создалось нужно вам поле, скрипт JS нужно где-то выполнить, чтобы он внес соответствующие изменения.

Чем решить вашу задачу? С ходу могу только предложить Selenium. Браузер можно использовать Phantom, чтобы не зависеть от наличия GUI.

Еще варианты готовые затрудняюсь вам назвать. Возможно можно как-то выполнить JS скрипт… Т.е. сохранить HTML из первого запроса и скормить его скрипту. Затем уже парсить измененный файл

Всё о парсинге сайтов на Python

Делюсь тем что считаю ИМХО интересным, прошу не нужно меня обсуждать и давать мне советы, иначе вы быстро подружитесь с моим игнор листом.

Михаил Коробов и Константин Лопухин (Scrapinghub) «Как собрать датасет из интернета»

Анализ данных предполагает, в первую очередь, наличие этих данных. Первая часть доклада рассказывает о том, что делать, если у вас не имеется готового/стандартного датасета, либо он не соответствует тому, каким должен быть. Наиболее очевидный вариант — скачать данные из интернета. Это можно сделать множеством способов, начиная с сохранения html-страницы и заканчивая Event loop (моделью событийного цикла). Последний основан на параллелизме в JavaScript, что позволяет значительно повысить производительность. В парсинге event loop реализуется с помощью технологии AJAX, утилит вроде Scrapy или любого асинхронного фреймворка.

Извлечение данных из html связано с обходом дерева, который может осуществляться с применением различных техник и технологий. В докладе рассматриваются три «языка» обхода дерева: CSS-селекторы, XPath и DSL. Первые два состоят в довольно тесном родстве и выигрывают за счет своей универсальности и широкой сфере применения. DSL (предметно-ориентированный язык, domain-specific language) для парсинга существует довольно много, и хороши они, в первую очередь, тем, что удобство работы с ним осуществляется благодаря поддержке IDE и валидации со стороны языка программирования.

Парсинг страниц на Python. Parser на Python

Рано или поздно любой Python-программист сталкивается с задачей скопировать какой-нибудь материал с сайта. Так как страниц на нём достаточно много, терять время на ручное копирование — не самый лучший выход. К тому же, языки программирования затем и нужны, чтобы избавлять нас от рутинной работы, автоматизируя решение различных задач. Если же говорить о работе с HTML, то в Python есть отличные библиотеки для этого. Они позволяет парсить как сайты, так и обычные HTML-документы.

Парсер — что это вообще такое?

Если вы ещё не сталкивались с этим понятием, то давайте поговорим о нём подробнее. Итак, парсером называют скрипт, который осуществляет синтаксический анализ данных с последующих их отбором и группировкой в БД либо электронную таблицу. Эта программа выполняет сопоставление линейной последовательности слов с учётом правил языка.

Алгоритм работы парсера: 1. Получение доступа к сети и API веб-ресурса, его скачивание. 2. Извлечение, исследование и обработка скачанных данных. 3. Экспорт полученной информации.

По сути, парсинг может проводиться с применением разных языков программирования, но проще всего показать его именно на Python, благодаря простому синтаксису.

Что касается назначения парсинга, то он используется в разных целях, например: — сбор информации для своего сайта; — индексация веб-страниц; — получение данных, не являющихся интеллектуальной собственностью и т. д.

Но чтобы парсер полноценно выполнил поставленные задачи, нужно подготовить среду, о чём и поговорим.

Готовим к работе скрипт парсинга на Python

Подготовка включает в себя 2 этапа: сначала мы должны освежить свои знания в некоторых областях, а потом можно приступить и к подготовке библиотек.

Итак, для успешного парсинга вам потребуются: 1. Знание PHP, HTML, CSS, JavaScript. Они нужны для первичного анализа и понимания кода страницы, с которой и будем осуществлять парсинг. Не стоит думать, что всё так просто, ведь порой и опытный специалист не может разобраться в структуре сайта, написанного на HTML. 2. Знание и понимание, как применять библиотеки HTML-парсинга на Python, а также регулярные выражения. Это поможет разобраться с проблемами, связанными с невалидным кодом. 3. Основы объектно-ориентированного программирования (желательно). 4. Знания баз данных, например, MySQL. Это необходимо для обработки выходных данных.

Вышеперечисленное — базис, владея которым HTML-парсинг не вызовет у вас затруднений. Также было бы неплохо уметь работать с иерархическими структурами, XML и JSON.

Переходим ко второй части — библиотекам. Вот основные: — LXML. Пакет, имеющий поддержку XLST и XPath. Отличается богатым функционалом по обработке разных API; — GRAB. Очень распространённый инструмент, работает с DOM, может выполнять автозаполнение форм, обрабатывать перенаправление с сайтов; — Beautiful Soup. Прекрасно справляется со структурным разбором сайта, а также с обработкой невалидного кода HTML.

Устанавливаем библиотеку Beautiful Soup (Linux)

Прекрасным преимуществом этой библиотеки является наличие персонального алгоритма структурирования HTML-кода. А это уже позволяет сэкономить разработчику время, что не может не радовать. Итак, устанавливаем:

Установив нужные модули, можем парсить сайт. В результате мы получим его структурированный код:

Чтобы выполнить поиск по ссылкам:

А вот так работает парсер DIV-блоков:

Если хотим получить ссылки на изображения:

Как видим, ничего сложного нет. Но если хотите узнать больше, вы всегда можете записаться на курс «Разработчик Python» в OTUS!


Парсер JavaScript в Python

Существует JavaScript-парсер, по крайней мере, на C и Java (Mozilla), в JavaScript (Mozilla снова) и Ruby. Есть ли в настоящее время для Python?

Мне не нужен интерпретатор JavaScript, как таковой, только парсер, соответствующий стандартам ECMA-262.

Быстрый поиск по Google не выявил немедленных ответов, поэтому я прошу сообщество SO.

ANTLR, еще один инструмент для распознавания языков — это инструмент языка, который обеспечивает основу для создания распознавателей, интерпретаторов, компиляторов и переводчики из грамматических описаний, содержащие действия на разных целевых языках.

ANTLR содержит много грамматик, в том числе one для JavaScript.

Как это происходит, существует Python API, поэтому вы можете вызывать лексер (распознаватель), сгенерированный из грамматики, непосредственно из Python (удачи).

В настоящее время существует хотя бы один лучший инструмент, называемый slimit :

SlimIt — это JavaScript minifier, написанный на Python. Он компилирует JavaScript в более компактный код, чтобы он загружал и запускал быстрее.

SlimIt также предоставляет библиотеку, содержащую парсер JavaScript, лексер, красивый принтер и посетитель дерева.

Представьте, что у нас есть следующий код javascript:

И теперь нам нужно получить значения email , phone и name от объекта data .

Идея здесь заключалась бы в создании экземпляра парсера slimit , посещении всех узлов, фильтрации всех назначений и перевода их в словарь:

Парсинг JavaScript и AJAX на PHP

Парсинг сайтов

Сейчас мы с вами займемся парсингом сайтов, которые подгружают свой контент через AJAX или генерируют его на JavaScript.

На самом деле парсить сайты на AJAX проще, потому что чаще всего данные приходят в формате JSON — и их не нужно парсить, достаточно преобразовать их из джейсона в PHP массив.

Однако, свои нюансы есть и тут. Давайте с ними разбираться.

Парсинг AJAX

Технология AJAX — это обновление части страницы без ее полной перезагрузки. Обновление обычно происходит по какому-нибудь событию — по клику на элемент, по прокрутке страницы или даже по загрузке страницы ее часть начинает подгружаться.

Как происходит обновление — страница шлет запрос на определенный URL, по обращению на который можно получить кусочек страницы. Если знать этот URL, то можно курлом отправить на него запрос и получить этот кусочек страницы, так же, как это делает браузер.

Как получить этот урл: его можно отследить специальными средствами, например, в отладчике браузера Хром. Как это сделать, смотрите в следующем видео:

Тут скоро будет видео.

Возможные проблемы

Чаще всего нет разницы, напрямую мы обращаемся к урл для аякса или это делает браузер. Однако, бывает такое, что сервер отслеживает, откуда пришел запрос.

Это отслеживание заключается в проверке сервером заголовка Referer со значением URL страницы, с которой должен был прийти аякс запрос и/или проверки наличия заголовка X-Requested-With со значением XMLHttpRequest.

Итак, если по вашему обращению на URL для аякса не появляется нужно вам содержимое — попробуйте отправить эти заголовки и страница магическим начнет работать:)

Парсинг JSON

Достаточно часто URL для аякса отдает не готовый HTML код, а данные в формате JSON. Это нам на руку — ведь их не нужно парсить, достаточно преобразовать их из джейсона в PHP массив. Это делает функция json_decode(строка в json, true) — первым параметром она принимает строку в формате JSON, а возвращает массив PHP, в который разобран этот JSON.

Нюанс: без второго параметра или когда он установлен в false функция json_decode возвращает объект. Работа с этим объектом похожа на работу с объектами phpQuery. В общем-то, как по мне — удобнее работать с массивом, поэтому проще передать второй параметр в значении true.


Парсинг JavaScript

Иногда бывает так, что данные не откуда не грузятся, а уже есть на странице, просто хранятся в массиве JavaScript. Признак: если страница меняется как будто работает AJAX, однако в отладчике никаких аякс запросов нет.

Что вам делать дальше:

Приступайте к решению задач по следующей ссылке: задачи к уроку.

Когда все решите — переходите к изучению новой темы.

Парсинг сайтов на Python для личных нужд своими руками

У веб-мастеров часто возникает ситуация, когда надо проанализировать чужой сайт или просто спарсить с него часть контента. Это может пригодиться для того, чтобы на основе полученного чужого контента делать дорвеи, отдавать текст на рерайт другим авторам или просто проводить первичный автоматический перевод с Google Translate.

Да и вообще: автоматический парсинг сайта или сайтов полезен в куче прикладных вещей, слабо связанных непосредственно с последующей контент-маркетингом. Например, достаточно часто техника применяется для парсинга страниц интернет-магазина, когда его лень наполнять самостоятельно; часто техника применяется для парсинга цен и уведомлении о наиболее приятной цены. Нередко парсинг сайтов (web dcraping) применяется просто для мониторинга новостей по определенной метке или тегу.

Впервые я столкнулся с Web Scraping как таковым достаточно давно, еще когда работал в web-студии. Тогда я пользовался Scrapinghub, однако, инструмент нельзя было назвать гибким. С появлением некоторого свободного времени и увлечении Python решено было сделать собственный инструмент. Однако, как показала праткика, сделать универсальный инструмент на все случаи жизни не получается: слишком разные сайты необходимо парсить, и к каждому нужен индивидуальный подход. В результате появился некоторый опыт, с которым и хотелось бы поделиться. Python-програмимсты Middle уровня и выше вряд ли найдут в этой статье что-то полезное, но новичкам, думаю, статья будет в масть.

Инструменты

Инспектор объектов Chrome

Как уже было сказано, уникальный скрипт создать весьма сложно. Данные хранятся в разных дивах разного уровня вложенности, и везде есть своя специфика. В 99% случаев перед непосредственно парсингом приходится вдумчиво изучать HTML-структуру исследуемых страниц, править код, и только потом натравливать скрипт на домен.

В подавляющем большинстве случаев для этого хватает встроенного в Chrome инспектора объектов. Например, хабр на странице поста хранит название статьи в строке post__title-text блока post__title post__title_full.

Scrapy

Есть готовый фреймворк для парсинга – Scrapy. Он удобен тем, что позволяет работать с куками (а, следовательно, обходит примитивные бот-детекторы), работать с задержкой, адекватно обрабатывает исключения. Однако вход к Scrapy достаточно высок, и лично я бросил этот фреймворк на полпути: мои прикладные задачи позволяют обходиться артиллерией меньшего калибра.

К тому же, для вебмастера, который пытается взять в займы чужой контент для своих доров, функционал Scrapy может показаться избыточным.

BeautifulSoup

BeautifulSoup – правая рука моего рукожопия. Она позволяет достаточно легко обрабатывать HTML, полученный с помощью библиотеки requests. Своего рода, золотая середина между собственный велосипедом и Scrapy, середина, которой лично я и пользуюсь.

Работает с BeautifulSoup, вам нужно быть готовым ктому, что вам придется самостоятельно обрабатывать исключения, в том числе связанные с блокировкой IP, самостоятельно думать об анонимизации и проксях, самостоятельно же городить способ экспортирования данных.

Основной функционал

Основной функционал заключается в том, чтобы просто забрать текст из нужного нам блока. Для этого стоит разобраться, в каких div-ах блок находится. Допустим, у нас есть следующая структура документа:

Соответственно, чтобы достать «Нужный контент, который мы и сохраним», требуется сделать такое:

Соответственно, если блоков, удовлетворяющих условию селектора несколько, то нужно выбрать нужный индекс в массиве p3. Ну а потом уже решать, что вам нужно, а что нет.

Возможные проблемы

Названия классов и их ID

Методология следования названию классов помогает в 90% случаев. Некоторые сайты автоматически генерируют названия класса (привет, WineStyle!) именно для того, чтобы их не парсили. В этом случае иногда помогает привязываться к id блока, а не его class. А иногда – ен помогает.

Использованиt заголовков и user-agent

Некоторые серверы не пускают вас к себе, если у вас пустой заголовок запроса. Вэтом случае. А некоторые сайты просто показываются разный контент для разных user-agent-ов (хотя это люто наказывается поисковиками). Да и вообще – генерируя десятки (а то и сотни) запросов в секунду нужно быть готовым к бану. Для работы с этим лучше использовать библиотеку user-agent:

Таймаут

Библиотека requests будет ждать ответа от сервера бесконечно долго, поэтому, лучше ограничить ее в этом удовольствии, установив тайм-аут.

Коды ответа сервера

Рано или поздно вас забанят. Чтобы нормально обрабатывать это событие, нужно смотреть коды состояния ответа сервера. При бане часто отдаются коды 404, 408, 403, 500.

Можно использовать и другую конструкцию для обработки HTTP-исключений:

Вторая конструкция позволяет более детально проанализировать все ошибки и разобраться в их причине.

Смена IP адресов

Библиотека Requests приятна еще и тем, что по умолчанию поддерживает работу с прокси. Делается эо следующим образом:

В английском языке это явление называется Honeypots («горшочек c медом»), хотя термин «мина» мне нравится больше. Мина – это небольшая ссылка, не видимая для пользователя (например, ссылка-пиксель белого цвета), переход по которой детектируется сервером, после чего сервер банит IP, с которого пришел запрос.

Я защищаюсь от такого рода «мин» способом, достаточно простым: я заранее загружаю список URL, и заставляю скрипт идти по конкретному и конечному списку адресов, никуда не переходя.

Илон Маск рекомендует:  Realloc переразместить блок памяти
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Кодинг, CSS и SQL