Czas czytania artykułu: 3 min
16/05/2023

Web Scraping dla początkujących: wykorzystanie Pythona do gromadzenia danych

Web Scraping dla początkujących: wykorzystanie Pythona do gromadzenia danych

Dane stanowią fundament każdej decyzji biznesowej. Są niezbędne do prognozowania trendów, optymalizacji procesów, a także do lepszego zrozumienia zachowań klientów. Jednak gromadzenie tych danych może być trudne, zwłaszcza gdy mówimy o dużych ilościach informacji dostępnych online. Tutaj z pomocą przychodzi technika zwaną web scraping. Wykorzystując język programowania Python, możemy automatycznie gromadzić dane z różnych stron internetowych.

Czym jest web scraping?

Web scraping to technika ekstrakcji danych ze stron internetowych. W praktyce polega na napisaniu skryptu, który „przegląda” stronę internetową i zbiera z niej potrzebne informacje.

Web scraping jest niezwykle użyteczny, jeżeli chcemy zebrać duże ilości danych z internetu. Przykładowo, może być wykorzystany do zbierania informacji o cenach produktów z różnych sklepów internetowych, do tworzenia baz danych z ogłoszeń o pracę, czy do monitorowania opinii na temat firmy w mediach społecznościowych.

Jak zacząć z Pythonem?

Python to jeden z najpopularniejszych języków programowania, szczególnie ceniony za swoją czytelność i prostotę składni. Jest to język o ogromnej społeczności i mnóstwie dostępnych bibliotek, co czyni go idealnym narzędziem do web scrapingu.

Jeżeli jesteś początkujący, polecamy rozpocząć od naszego kursu programowania w języku Python od podstaw. Ten kurs zapewni Ci solidne podstawy, które pomogą Ci zrozumieć i wykorzystać Pythona do web scrapingu.

Narzędzia do web scrapingu w Pythonie

Python oferuje wiele bibliotek do web scrapingu, ale najbardziej popularne to BeautifulSoup i Scrapy.

  • BeautifulSoup to biblioteka Pythona, która umożliwia parsowanie dokumentów HTML i XML. Jest łatwa w użyciu i idealna dla początkujących.
  • Scrapy to bardziej zaawansowany framework do web scrapingu. Umożliwia tworzenie skomplikowanych skryptów do ekstrakcji danych, które mogą radzić sobie z różnymi problemami, takimi jak paginacja, sesje czy obsługa plików cookie.

Legalność i etyka web scrapingu

Web scraping jest techniką, która ma wiele zastosowań, ale pamiętaj, że nie wszystko, co technicznie możliwe, jest legalne lub etyczne. Zawsze upewnij się, że masz prawo do gromadzenia i wykorzystywania danych, które chcesz zgromadzić.

Pierwsze kroki w web scrapingu z Pythonem

Aby zacząć pracę z web scrapingiem w Pythonie, musimy najpierw zainstalować odpowiednie biblioteki. Możemy to zrobić za pomocą menedżera pakietów Pythona – pip:

Następnie, musimy zrozumieć strukturę strony, z której chcemy zgromadzić dane. Do tego celu przyda się narzędzie deweloperskie dostępne w większości przeglądarek internetowych (nazywane „Inspect” lub „Inspect Element”).

Gdy już znamy strukturę strony, możemy napisać skrypt, który będzie „przechodził” przez stronę i zbierał potrzebne nam dane. Oto bardzo prosty przykład skryptu, który korzysta z BeautifulSoup do wydobycia tytułów z głównej strony bloga:

Dalsze kroki

Web scraping to potężne narzędzie, ale wymaga praktyki i czasu, aby opanować jego różne aspekty. Na Sciente oferujemy różne kursy z zakresu IT, które pomogą Ci zrozumieć i opanować web scraping oraz inne techniki związane z Pythonem.

Jeżeli jesteś zainteresowany innymi obszarami, takimi jak gotowanie, umiejętności miękkie, grafika czy kryptowaluty, mamy również coś dla Ciebie.

Na koniec, pamiętaj, że web scraping to tylko jedno z narzędzi w arsenale data scientist. Istnieje wiele innych technik i narzędzi, które można wykorzystać do zbierania, analizowania i interpretowania danych. Zapraszamy do zapoznania się z naszą ofertą kursów online, aby dowiedzieć się więcej.

Proponowany kurs