Un tutorial de raspado de pantalla proporcionado por Semalt

Cuando se trata de eliminar contenido web, es común buscar en Internet un tutorial de eliminación de pantalla . Hay momentos en los que solo se puede acceder a la información que desea a través de un API (lenguaje de programación de aplicaciones) y, en algunos casos, puede usar una herramienta de raspado de pantalla u optar por una biblioteca de Python para realizar sus tareas.

En este tutorial de raspado de pantalla, discutiremos las mejores y más famosas bibliotecas de Python y aprenderemos sobre los diferentes componentes de una página web.

Los componentes de una página web:

Cuando visita una página web, su navegador enviará una solicitud al servidor web. Esta solicitud se conoce como solicitud GET, y el servidor enviará los archivos que le indicarán a su navegador web cómo procesar las páginas por usted. Hay cuatro componentes principales de una página web: HTML, CSS, JS e imágenes. HTML contiene el contenido principal de una página, y CSS se usa para agregar estilos a una página y hacer que se vea atractiva, encantadora y atractiva. Por otro lado, los archivos JavaScript o JS se usan para agregar interactividad a una página web, y las imágenes se usan para hacer que un sitio se vea profesional y mejor que los demás. Los mejores formatos de imagen son PNG y JPG; ambos formatos son adecuados para webmasters y conservadores de imágenes y les permiten dar un aspecto interactivo a sus documentos web.

Diferentes bibliotecas de Python para el raspado de pantalla:

1. Solicitudes

Es la más famosa y una de las mejores bibliotecas de Python. Las solicitudes están escritas por Kenneth Reitz y se utilizan para crear diferentes aplicaciones web y raspadores de datos.

2. Scrapy

Scrapy es hasta ahora la biblioteca de Python más potente y útil para sus tareas de raspado de pantalla. No necesita tener el conocimiento técnico para usar esta biblioteca porque Scrapy automatiza las tareas de raspado web y le ahorra tiempo y energía.

3. wxPython

Es un kit de herramientas GUI para Python y es una buena alternativa a Scrapy. Sin embargo, esta biblioteca de Python no es tan común como Scrapy y BeautifulSoup.

4. Pandas

Pandas es principalmente un paquete de Python diseñado para trabajar con muestras de datos "relacionales" y "etiquetadas". Pandas es una forma perfecta de extraer contenido de Internet y es conocido por su maravillosa visualización y agregación de manipulación de datos.

5. Matplotlib

En este tutorial de captura de pantalla, también aprenderá acerca de Matplotlib, que es un paquete básico de SciPy Stack y una popular biblioteca de Python. Matplotlib está diseñado para las tareas de raspado de pantalla y genera visualizaciones potentes con facilidad. Es una buena alternativa a Scrapy y se puede usar individualmente o en combinación con NumPy, Pandas y SciPy. Sin embargo, Matplotlib es una biblioteca de bajo nivel, lo que significa que tendrá que escribir códigos sofisticados para alcanzar un nivel avanzado de extracción y visualización de datos.

6. BeautifulSoup

Al igual que Requests y Scrapy, BeautifulSoup es una popular biblioteca de Python que se utiliza para analizar documentos HTML y XML (incluidas las etiquetas no cerradas). Ayuda a crear un árbol de análisis para las páginas analizadas que se pueden utilizar para raspar datos de HTML.

Todas estas bibliotecas de Python se utilizan para tareas de captura de pantalla y extraen datos útiles de los componentes mencionados anteriormente de una página web.

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