Analisi HTML Python: le migliori librerie Python per l’analisi HTML

Stai cercando il miglior metodo e strumento di analisi HTML da utilizzare nei tuoi progetti di web scraping Python? Quindi l’articolo seguente è stato scritto per te poiché ho confrontato 3 delle popolari librerie di analisi HTML.

Analisi HTML Python

Essere in grado di eludere il rilevamento da parte di altri per accedere a una risorsa Web su un server remoto e quindi scaricarla è solo un aspetto del web scraping. E per ovvi motivi, questa viene considerata la cosa più difficile da fare. L’altra parte del puzzle che può anche essere difficile, a seconda della complessità degli elementi della pagina o anche di quanto siano disordinati, è l’analisi e l’estrazione dei dati richiesti dalla pagina. Python è stato considerato il linguaggio di programmazione più semplice e facile da usare per il web scraping.

Tuttavia, il parser HTML fornito nella libreria standard è una delle opzioni più difficili da utilizzare. E ad essere sincero, non ho visto molte persone farne uso. Per questo motivo, è disponibile un buon numero di parser alternativi forniti come librerie di terze parti che è possibile utilizzare. In questo articolo consiglierò alcune delle migliori librerie di analisi HTML Python per il web scraping.


BeautifulSoup: parser HTML adatto ai principianti

BeautifulSoup è diventato di fatto il parser HTML per la maggior parte dei principianti e anche per alcuni utenti avanzati. È una libreria di estrazione ampiamente utilizzata pensata per estrarre dati da file HTML e XML. Una cosa che devi sapere su BeautifulSoup è che non è nemmeno un’analisi come la maggior parte vorrebbe vederlo. È fondamentalmente uno strumento di estrazione, poiché dovrai definire il tuo raschietto preferito o utilizzare la libreria di analisi HTML.Parser. Quindi, in pratica, avvolge un parser per fornirti il ​​supporto per l’estrazione dei dati.

Tuttavia, è amato per due motivi principali. Innanzitutto, puoi utilizzarlo per analizzare ed estrarre dati da pagine Web disordinate con markup errati con problemi minimi o nulli. In secondo luogo, è incredibilmente facile da apprendere e utilizzare, rendendolo il primo parser che incontri e con cui acquisisci familiarità mentre impari lo scraping in Python. Di seguito è riportato un codice di come viene utilizzato.

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

x = requests.get(“YOUR_WEB_TARGET”).content

soup = BeautifulSoup(x)

links = soup.find(“a”, {“class”: “internal_links”})

for i in links:

print(I(“href”))

Il codice sopra visiterà il tuo URL preferito e raccoglierà tutti gli URL con il nome della classe “internal_links”.


Pro e contro di BeautifulSoup

Professionisti:

  • Adatto ai principianti con una buona documentazione e un ampio supporto da parte della comunità
  • Può essere utilizzato per analizzare i dati anche da documenti HTML o XML scritti male e malformati
  • Fornire più metodi di estrazione dei dati, ad esempio select, find e find_all

Contro:

  • Non è uno dei più veloci in circolazione e diventa piuttosto lento per i documenti di grandi dimensioni
  • Non supporta i selettori XPath: sono supportati solo i selettori CSS.

Lxml: la libreria di analisi HTML Python più veloce

La libreria di analisi lxml è un’altra opzione popolare per l’analisi di documenti HTML e anche XML. A differenza di BeautifulSoup, che non è un parser completo ma è costruito sopra un parser, lxml è un parser completo e puoi anche usarlo come parser se hai bisogno di analisi ed estrazione più veloci in BeautifulSoup. È interessante notare che è anche un parser autonomo noto per il suo motore di analisi veloce ed efficiente, che lo rende ideale per progetti grandi e complessi. Ciò che lo rende un parser veloce rispetto agli altri parser nell’elenco è che in realtà è costruito come libreria di collegamento su due librerie C: libxml2 e libxsit, note per essere altamente ottimizzate per velocità ed efficienza della memoria.

Sebbene sia noto per essere molto veloce ed efficace contro documenti grandi e complessi, devi sapere che non è il più semplice da apprendere e utilizzare nell’elenco. In effetti, ha la curva di apprendimento più ripida dell’elenco e il suo utilizzo è piuttosto complesso, motivo per cui la maggior parte non lo utilizzerà per compiti più semplici. Di seguito è riportato un codice che mostra come utilizzare la libreria di analisi lxml.

import requests

from lxml import html

url = “YOUR_SITE_TARGET”

path = “*//*(@id=“pricing”)

response = requests.get(url).content

source_code = html.fromastring(response)

tree = source_code.xpath(path)

print(tree)

Pro e contro di lxml

Professionisti:

  • Più efficiente in tempi di velocità e gestione della memoria
  • Supporta sia i selettori CSS che XPath
  • Buona documentazione

Contro:

  • Difficile da imparare e non adatto ai principianti

Requests-HTML: ideale per l’analisi di pagine Web dinamiche

Sia BeautifulSoup che lxml, sebbene ottimi per l’analisi, hanno un grosso problema che condividono insieme. E il problema è che non supportano l’esecuzione di Javascript. Ciò significa che se desideri eseguire lo scraping di una pagina che carica dinamicamente il suo contenuto utilizzando Javascript, questi strumenti non saranno utili per lo scraping. Tuttavia, lo strumento Requests-HTML è qui per te a questo proposito. Questo è costruito sulla libreria Python delle richieste ma utilizza il browser web Chromium in modo che sia in grado di eseguire il rendering di Javascript.

Non utilizza solo Chromium per il rendering dei contenuti, ma utilizza anche la sua API per l’analisi e l’estrazione. Questo strumento è in realtà facile da usare e supporta anche sia i selettori CSS che Path, rendendoli abbastanza versatili. Di seguito è riportato un codice che mostra come utilizzare Request=HTML per l’analisi dei dati dalle pagine Web.

from requests_html import HTMLSession

url = ‘YOUR_TARGET_WEBSITE’

session = HTMLSession()

response = session.get(url)

a_links = response.html.find(‘.internal_link’)

for a in a_links:

    text = a_links.find(first=True).text

    print(text)

Pro e contro delle richieste: HTML

Professionisti:

  • Supporta il rendering Javascript e l’analisi del contenuto dinamico
  • API semplici da usare e di iniziativa
  • Buon supporto documentale

Contro:

  • Abbastanza più lento delle altre librerie citate
  • Richiede dipendenze aggiuntive

Domande frequenti sull’analisi HTML di Python

D. Qual è la migliore libreria di analisi HTML per Python?

Non esiste una libreria HTML migliore per tutti i casi d’uso poiché i requisiti variano, quindi è la migliore per ogni caso d’uso specifico. Se ciò di cui hai bisogno è un parser facile da usare solo per pagine e progetti normali, allora BeautifulSoup è il migliore. Puoi anche usare lxml come parser per renderlo ancora più veloce. Per chi ha un progetto complesso da gestire e ha bisogno di essere efficiente in termini di spazio (memoria) e tempo (velocità), allora lxml è la soluzione migliore per loro. Se hai a che fare con una pagina Web dinamica con rendering Javascript, Requests-HTML è la soluzione migliore.

D. L’analisi dell’HTML richiede tempo?

L’analisi e l’estrazione dei dati dall’HTML è uno dei colli di bottiglia da considerare quando si calcola il tempo necessario per recuperare i dati dal web. Come affermato in precedenza, lxml è il più veloce, seguito da BeautifulSoup e poi request-html. Anche per lxml, il tempo necessario per analizzare le singole pagine può aumentare rapidamente se devi raschiare centinaia di migliaia di pagine. Quindi sì, l’analisi richiede tempo, soprattutto per progetti di grandi dimensioni, ed è per questo che vorrai scegliere il parser più veloce a tua disposizione.


Conclusion

Le 3 librerie di cui sopra sono solo alcune delle librerie di analisi a tua disposizione come sviluppatore Python per il tuo web scraping. Esistono numerose altre librerie di analisi, ciascuna con i suoi punti di forza e di debolezza. Tuttavia, quelli sopra menzionati sono i migliori e i più popolari per i loro casi d’uso specifici.