Как парсить javascript на python
Web Scraping с помощью python
Введение
Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.
Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.
Задача
Инструменты
Загрузка данных
Первая попытка
Приступим к выгрузке данных. Для начала, попробуем просто получить страницу по url и сохранить в локальный файл.
Открываем полученный файл и видим, что все не так просто: сайт распознал в нас робота и не спешит показывать данные. 
Разберемся, как работает браузер
Однако, у браузера отлично получается получать информацию с сайта. Посмотрим, как именно он отправляет запрос. Для этого воспользуемся панелью «Сеть» в «Инструментах разработчика» в браузере (я использую для этого Firebug), обычно нужный нам запрос — самый продолжительный.
Как мы видим, браузер также передает в headers UserAgent, cookie и еще ряд параметров. Для начала попробуем просто передать в header корректный UserAgent.
На этот раз все получилось, теперь нам отдаются нужные данные. Стоит отметить, что иногда сайт также проверяет корректность cookie, в таком случае помогут sessions в библиотеке Requests.
Скачаем все оценки
Парсинг
Немного про XPath
XPath — это язык запросов к xml и xhtml документов. Мы будем использовать XPath селекторы при работе с библиотекой lxml (документация). Рассмотрим небольшой пример работы с XPath
Подробнее про синтаксис XPath также можно почитать на W3Schools.
Вернемся к нашей задаче
Каждый фильм представлен как
. Рассмотрим, как вытащить русское название фильма и ссылку на страницу фильма (также узнаем, как получить текст и значение атрибута).
Еще небольшой хинт для debug’a: для того, чтобы посмотреть, что внутри выбранной ноды в BeautifulSoup можно просто распечатать ее, а в lxml воспользоваться функцией tostring() модуля etree.
Резюме
В результате, мы научились парсить web-сайты, познакомились с библиотеками Requests, BeautifulSoup и lxml, а также получили пригодные для дальнейшего анализа данные о просмотренных фильмах на КиноПоиске.
Полный код проекта можно найти на github’e.
Парсинг сайта с javascript
Парсинг страницы со скриптами javascript
Здравствуйте, столкнулся с такой проблемой! Нужно спарсить сайт, но практически весь контент на.
Парсинг JavaScript кода (только инициализатор объектов)
Никак не определюсь со способом парсинга исходников JavaScript. Итак, есть кусочки кода, вроде.
Парсинг сайта с javascript
Всем доброго вечера. Есть сайт, который ведет поиск по запросу, если конкретно то по телефонному.
Парсинг сайта с JavaScript
Есть сайт, на котором контент формируется JavaScript’ом, соответственно, при парсинге через cURL я.
Сайт прекрасно отдает json по всем видам спорта.
Добавлено через 43 секунды
выдает ошибку:
C:\Users\дом>»C:/Program Files/Python38/python.exe» c:/Users/дом/1xstavka.py
Traceback (most recent call last):
File «c:/Users/дом/1xstavka.py», line 13, in
print(response.json())
File «C:\Program Files\Python38\lib\site-packages\requests\models.py», line 898, in json
return complexjson.loads(self.text, **kwargs)
File «C:\Program Files\Python38\lib\json\__init__.py», line 357, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File «C:\Program Files\Python38\lib\json\decoder.py», line 337, in decode
obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
File «C:\Program Files\Python38\lib\json\decoder.py», line 355, in raw_decode
raise JSONDecodeError(«Expecting value», s, err.value) from None
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
подскажите, в чем проблема или что делаю не так
Как парсить html страничку с JavaScript в python 3?
Как парсить html страничку с JavaScript в python 3 и что для этого нужно.
1 ответ 1
Чтобы достать статические данные из html, javascript текста, можно использовать соответствующие парсеры, такие как BeautifulSoup, slimit. Пример: Как, используя Beautuful Soup, искать по ключевому слову если это слово находится в теге script?
Чтобы получить информацию с web-странички, элементы которой javascript динамически генерирует, можно web-браузером воспользоваться. Чтобы управлять разными браузерами из Питона, selenium webdriver помогает: пример с показом GUI. Есть и другие библиотеки, к примеру: marionette (firefox), pyppeteer (chrome, puppeteer API для Питона) — пример получения снимка экрана с web-страницей с использованием этих библиотек. Чтобы получить html страницу, не показывая GUI, можно «безголовый» (headless) Google Chrome запустить и с использованием selenium:
Этот интерфейс позволяет автоматизировать действия пользователя (нажатие клавиш, кнопок, поиск элементов на странице по различным критериям, итд). Анализ полезно на две части разбить: загрузить из сети динамически генерируемую информацию с помощью браузера и сохранить её (возможно наличие избыточной информации), а затем детально анализировать уже статическое содержимое, чтобы изъять только необходимые части (возможно без сети в другом процессе с помощью того же BeautifulSoup). К примеру, чтобы найти ссылки на похожие вопросы на сохранённой странице:
Если сайт предоставляет API (официальное или подсмотренное в сетевых запросах выполняемых javascript: пример для fifa.com), то это может быть более предпочтительным вариантом по сравнению с выдёргиванием информации c UI элементов web-страницы: пример, использования Stack Exchange API.
Часто можно встретить REST API или GraphQL API, которые удобно с помощью requests или специализированных библиотек использовать (по ссылкам примеры кода для github api).
Веб-парсинг на Python
Веб-парсинг на Python – это гораздо больше, чем просто извлечение контента с помощью селекторов CSS. Благодаря приемам и идеям из этой статьи вы сможете более надежно, быстро и эффективно собирать данные.
Начинаем
Сперва установите все необходимые библиотеки, запустив pip install.
Чтобы не запрашивать HTML каждый раз, мы можем сохранить его в HTML-файле и уже оттуда загружать BeautifulSoup. Чисто для демонстрации давайте сделаем это вручную. Самый простой способ – это просмотреть исходный код страницы, скопировать и вставить его в файл. Важно посетить страницу без входа в систему, как это сделал бы поисковый робот.
Получение HTML-кода может показаться простой задачей, но это далеко не так. Вообще эта тема тянет на отдельную полноценную статью, так что здесь мы затронем ее лишь вскользь. Мы советуем использовать статический подход из примера ниже, поскольку многие сайты после нескольких запросов начнут перенаправлять вас на страницу входа. Некоторые покажут капчу, и в худшем случае ваш IP будет забанен.
После статической загрузки из файла мы сможем делать сколько угодно попыток запросов, не имея проблем проблем с сетью и не опасаясь блокировки.
Изучите сайт перед тем, как начать писать код
Прежде чем начать писать программу, нужно понять содержание и структуру страницы. Это можно сделать довольно просто при помощи браузера. Мы будем использовать DevTools Chrome, но в других браузерах есть аналогичные инструменты.
Например, мы можем открыть любую страницу продукта на Amazon. Беглый просмотр покажет нам название продукта, цену, доступность и многие другие поля. Перед копированием всех этих селекторов мы рекомендуем потратить пару минут на поиск скрытых входных данных, метаданных и сетевых запросов.
Пользуясь Chrome DevTools или аналогичными инструментами, проявляйте осторожность. Контент, который вы увидите, возможно, был изменен в результате работы JavaScript и сетевых запросов. Да, это утомительно, но иногда нужно исследовать исходный HTML, чтобы избежать запуска JavaScript.
Дисклеймер: мы не будем включать URL-запрос в фрагменты кода для каждого примера. Все они похожи на первый. И помните: сохраняйте HTML-файл локально, если собираетесь протестировать его несколько раз.
Скрытые инпуты
Скрытые инпуты позволяют разработчикам включать поля ввода, которые конечные пользователи не могут видеть или изменять. Многие формы используют их для включения внутренних идентификаторов или токенов безопасности.
В продуктах Amazon мы видим, что их довольно много. Некоторые из них будут доступны в других местах или форматах, но иногда они уникальны. В любом случае имена скрытых инпутов обычно более стабильны, чем имена классов.
Метаданные
Хотя некоторый контент отображается через пользовательский интерфейс, его может быть проще извлечь с помощью метаданных. Например, можно получить количество просмотров в числовом формате и дату публикации в формате ГГГГ-ММ-ДД для видео на YouTube. Да, эти данные можно увидеть на сайте, но их можно получить и с помощью всего пары строк кода. Несколько минут на написание кода точно окупятся.
XHR-запросы
Некоторые сайты загружают пустой шаблон и вставляют в него все данные через XHR-запросы. В таких случаях проверки исходного HTML будет недостаточно. Нам нужно исследовать сеть, в частности XHR-запросы.
Возьмем, к примеру, Auction. Заполните форму с любым городом и выполните поиск. Вы будете перенаправлены на страницу результатов, которая, пока выполняются запросы для введенного вами города, представляет собой страницу-каркас.
Это вынуждает нас использовать headless-браузер, который может выполнять JavaScript и перехватывать сетевые запросы. Иногда вы можете вызвать конечную точку XHR напрямую, но обычно для этого требуются файлы cookie или другие методы аутентификации. Или вас могут немедленно забанить, поскольку это не обычный путь пользователя. Будьте осторожны.
Мы наткнулись на золотую жилу! Взгляните еще раз на изображение.
Все возможные данные, уже очищенные и отформатированные, готовы к извлечению. А также геолокация, внутренние идентификаторы, цена в числовом виде без форматирования, год постройки и т. д.
Рецепты и хитрости для извлечения надежного контента
Уймите свой пыл ненадолго. Получить все с помощью селекторов CSS – это вариант, но есть еще множество других опций. Давайте рассмотрим больше инструментов и идей. Тогда вы сможете самостоятельно принимать решения, зная обо всех альтернативах.
Получение внутренних ссылок
Теперь мы начнем использовать BeautifulSoup для получения значимого контента. Эта библиотека позволяет нам получать контент по идентификаторам, классам, псевдоселекторам и т.д. Мы рассмотрим лишь небольшую часть ее возможностей.
В этом примере со страницы будут извлечены все внутренние ссылки. Упростим себе задачу и будем считать внутренними только ссылки, начинающиеся с косой черты. В более полном варианте следует проверить домен и поддомены.
Получив все эти ссылки, мы можем убрать дубликаты и поставить их в очередь для последующего парсинга. Поступая таким образом, мы могли бы создать поискового робота для всего сайта, а не только для одной страницы. Однако это уже совсем другая тема, ведь количество страниц для сканирования может увеличиваться, как снежный ком.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
Будьте осторожны, выполняя это автоматически. Вы можете получить сотни ссылок за несколько секунд, что приведет к слишком большому количеству запросов к одному и тому же сайту. При неосторожном обращении можно нарваться на капчу или бан.
Извлечение ссылок на социальные сети и электронную почту
Другой распространенной задачей парсинга является извлечение ссылок на соцсети и email-адресов. Точного определения для «ссылок на соцсети» нет, поэтому мы будем получать их, основываясь на домене. Что касается email-адресов, то здесь есть два варианта: ссылки «mailto» и проверка всего текста.
Для примера мы будем использовать тестовый сайт.
Для начала получим все ссылки, как в предыдущем примере. Затем переберем их, проверяя, есть ли среди них домены соцсетей или «mailto». Если да, добавим такие URL-адреса в список и выведем конечный список на экран.
Эту задачу можно решить и с помощью регулярных выражений. Конечно, если вы не дружите с regexp, это немного сложнее. Основная идея в том, что мы ищем совпадение текста с заданным паттерном.
В нашем случае паттерн — некоторое количество символов (в основном, букв и цифр), за которым идет знак @, а затем опять символы (домен), точка и еще от двух до четырех символов (домен верхнего уровня. Этому паттерну будет соответствовать, например, test@example.com.
Обратите внимание, что этот паттерн несовершенен: он не учитывает составные домены верхнего уровня, такие как co.uk.
Наше регулярное выражение можно запустить для всего контента (HTML) или только для текста. Мы используем HTML, хотя при этом полученные email-адреса будут дублироваться (они есть и в тексте, и в href).
Автоматический парсинг таблиц
HTML-таблицы все еще широко применяются на сайтах. Мы можем воспользоваться этим, поскольку они обычно структурированы и хорошо отформатированы.
Используя в качестве примера список самых продаваемых альбомов из Википедии, мы извлечем все значения в датафрейм pandas. Это простой пример, но со всеми данными нужно обращаться так, как если бы они были получены из набора данных.
Другой способ – использовать pandas и напрямую импортировать HTML, как показано ниже. При таком подходе все будет сделано за нас: первая строка будет соответствовать заголовкам, а остальные будут вставлены как контент с правильным типом. read_html() возвращает массив, поэтому мы берем первый элемент, а затем удаляем столбец, у которого нет содержимого.
Попав в датафрейм, мы можем выполнить любую операцию. Например — упорядочить по продажам, поскольку pandas преобразовала некоторые столбцы в числа. Или вывести сумму продаж. Здесь это не очень полезно, но идея понятна.
Извлечение информации не из HTML, а из метаданных
Как было замечено ранее, есть способы получить важные данные, не полагаясь на визуальный контент. Давайте рассмотрим пример с «Ведьмаком» от Netflix. Мы попробуем получить список актеров. Легко, правда?
Что, если бы мы сказали вам, что актеров и актрис четырнадцать? Вы попытаетесь получить все имена? Не прокручивайте дальше, если хотите попробовать самостоятельно.
Помните: актеров больше, чем кажется на первый взгляд. Вы знаете троих – поищите их в исходном HTML. Честно говоря, внизу есть еще одно место, где показан весь состав, но постарайтесь его избегать.
Netflix включает фрагмент Schema.org со списком актеров и актрис и многими другими данными. Как и в примере с YouTube, иногда удобнее использовать этот подход. Например, даты обычно отображаются в «машинном» формате, который более удобен при парсинге.
Разберем следующий пример, используя Instagram-профиль Билли Айлиш. После посещения нескольких страниц вы будете перенаправлены на страницу входа. Будьте осторожны при парсинге Instagram и используйте для тестирования локальный HTML-код.
Взгляните на исходный HTML. Заголовок и описание включают подписчиков, подписки и количество постов. Это может быть проблемой, поскольку они имеют строковый формат, но мы можем с этим справиться. Если мы хотим только эти данные, нам не понадобится headless-браузер. Отлично!
Скрытая информация о продукте в онлайн-магазине
Комбинируя некоторые из уже рассмотренных методов, мы хотим извлечь невидимую информацию о продукте. Наш первый пример — это eCommerce-магазин Shopify – Spigen.
Мы сможем извлечь требуемые данные наверняка: не из имени продукта и не из «хлебных крошек», поскольку мы не можем быть уверены в их надежности.
Другой пример со Shopify: nomz. Мы хотим извлечь количество оценок и среднее значение, доступные в HTML. Однако средняя оценка скрыта от просмотра с помощью CSS.
Здесь есть тег, поставленный исключительно для скринридеров, рядом с которым расположены средняя оценка и счетчик. Последние включают текст, что не является проблемой. Но мы можем добиться большего.
Это несложно, если вы изучите исходный код. Схема продукта будет первым, что вы увидите. Применяя то, чему вы научились на примере с Netflix, получите первый блок «ld + json», проанализируйте JSON, и весь контент будет доступен!
И последнее. Мы воспользуемся атрибутами данных, которые также распространены в eCommerce. Просматривая страницу с бейсбольными битами онлайн-магазина Marucci Sports, мы видим, что у каждого продукта есть несколько полезных точек данных. Цена в числовом формате, идентификатор, название продукта и категория. У нас есть все данные, которые нам могут понадобиться.
Отлично! Мы получили все данные с этой страницы. Теперь нужно проделать это со второй, а затем с третьей. Действуя постепенно, мы с большей вероятностью не нарвемся на бан.
Не забудьте преобразовать эти данные и сохранить их в CSV-файлах или в базе данных. Вложенные поля непросто экспортировать ни в один из этих форматов.
Итоги
Сегодня мы поговорили о веб-парсинге на Python. Нам бы хотелось, чтобы вы усвоили три урока:
Как спарсить любой сайт?
Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.
Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность, масштабируемость.
Чтобы спарсить данные с вебсайта, пробуйте подходы именно в таком порядке:
Найдите официальное API,
Найдите XHR запросы в консоли разработчика вашего браузера,
Найдите сырые JSON в html странице,
Отрендерите код страницы через автоматизацию браузера,
Совет профессионалов: не начинайте с BS4/Scrapy
Крутые вебсайты с крутыми продактами делают тонну A/B тестов, чтобы повышать конверсии, вовлеченности и другие бизнес-метрики. Для нас это значит одно: элементы на вебстранице будут меняться и переставляться. В идеальном мире, наш написанный парсер не должен требовать доработки каждую неделю из-за изменений на сайте.
Приходим к выводу, что не надо извлекать данные из HTML тегов раньше времени: разметка страницы может сильно поменяться, а CSS-селекторы и XPath могут не помочь. Используйте другие методы, о которых ниже. ⬇️
Используйте официальный API
Поищите XHR запросы в консоли разработчика
Все современные вебсайты (но не в дарк вебе, лол) используют Javascript, чтобы догружать данные с бекенда. Это позволяет сайтам открываться плавно и скачивать контент постепенно после получения структуры страницы (HTML, скелетон страницы).
В итоге, даже не имея официального API, можно воспользоваться красивым и удобным закрытым API. ☺️
Даже если фронт поменяется полностью, этот API с большой вероятностью будет работать. Да, добавятся новые поля, да, возможно, некоторые данные уберут из выдачи. Но структура ответа останется, а значит, ваш парсер почти не изменится.
Алгорим действий такой:
Открывайте вебстраницу, которую хотите спарсить
Открывайте вкладку Network и кликайте на фильтр XHR запросов
Обновляйте страницу, чтобы в логах стали появляться запросы
Найдите запрос, который запрашивает данные, которые вам нужны
Копируйте запрос как cURL и переносите его в свой язык программирования для дальнейшей автоматизации.
Кнопка, которую я искал месяцы
Поищите JSON в HTML коде страницы
Как было удобно с XHR запросами, да? Ощущение, что ты используешь официальное API. 🤗 Приходит много данных, ты все сохраняешь в базу. Ты счастлив. Ты бог парсинга.
Но тут надо парсить другой сайт, а там нет нужных GET/POST запросов! Ну вот нет и все. И ты думаешь: неужели расчехлять XPath/CSS-selectors? 🙅♀️ Нет! 🙅♂️
Чтобы страница хорошо проиндексировалась поисковиками, необходимо, чтобы в HTML коде уже содержалась вся полезная информация: поисковики не рендерят Javascript, довольствуясь только HTML. А значит, где-то в коде должны быть все данные.
Современные SSR-движки (server-side-rendering) оставляют внизу страницы JSON со всеми данные, добавленный бекендом при генерации страницы. Стоп, это же и есть ответ API, который нам нужен! 😱😱😱
Вот несколько примеров, где такой клад может быть зарыт (не баньте, плиз):
Красивый JSON на главной странице Habr.com. Почти официальный API! Надеюсь, меня не забанят. И наш любимый (у парсеров) Linkedin!
Алгоритм действий такой:
В dev tools берете самый первый запрос, где браузер запрашивает HTML страницу (не код текущий уже отрендеренной страницы, а именно ответ GET запроса).
Внизу ищите длинную длинную строчку с данными.
Вырезаете JSON из HTML любыми костылямии (я использую html.find(«=<") ).
Отрендерите JS через Headless Browsers
Если коротко, то есть инструменты, которые позволяют управлять браузером: открывать страницы, вводить текст, скроллить, кликать. Конечно же, это все было сделано для того, чтобы автоматизировать тесты веб интерфейса. I’m something of a web QA myself.
После того, как вы открыли страницу, чуть подождали (пока JS сделает все свои 100500 запросов), можно смотреть на HTML страницу опять и поискать там тот заветный JSON со всеми данными.
Для масштабируемости и простоты, я советую использовать удалённые браузерные кластеры (remote Selenium grid).
Вот так я подключаюсь к Selenoid из своего кода: по факту нужно просто указать адрес запущенного Selenoid, но я еще зачем-то передаю кучу параметров бразеру, вдруг вы тоже захотите. На выходе этой функции у меня обычный Selenium driver, который я использую также, как если бы я запускал браузер локально (через файлик chromedriver).
Парсите HTML теги
Если случилось чудо и у сайта нет ни официального API, ни вкусных XHR запросов, ни жирного JSON внизу HTML, если рендеринг браузерами вам тоже не помог, то остается последний, самый нудный и неблагодарный метод. Да, это взять и начать парсить HTML разметку страницы. То есть, например, из Cool website достать ссылку. Это можно делать как простыми регулярными выражениями, так и через более умные инструменты (в питоне это BeautifulSoup4 и Scrapy) и фильтры (XPath, CSS-selectors).
Мой единственный совет: постараться минимизировать число фильтров и условий, чтобы меньше переобучаться на текущей структуре HTML страницы, которая может измениться в следующем A/B тесте.
Подписывайтесь на мой Телеграм канал, где я рассказываю свои истории из парсинга и сливаю датасеты.