Рубрики
Без рубрики

Как и почему я построил сценарий собора данных в Python3

Обо мне я являюсь профессиональным разработчиком Python, который построил сложные скребники данных, Python Backends для мобильных и веб-приложений. Я работаю над Tech Stack AI и ML ML в эти дни и планирую …

Автор оригинала: Dharvi.

Обо мне

Я профессиональный разработчик Python в W3sols Кто построил сложные скребники данных, Python Backends для мобильных и веб-приложений. Я работаю над технологией AI и ML Tech в наши дни и планирую прогрессировать свою карьеру как профессиональный инженер AI и ML.

Проблема, которую я хотел решить

Я создал этот скрипт соскабливания данных для одного из моих клиентов, которые хотели автоматизировать процесс сбора и анализа данных ставок на ставки и анализа, в противном случае клиент будет выполнять его вручную, проверяя на разных веб-сайтах, а затем вкладывая данные в Excel для анализа. Мне было поручено сделать это в Python3. Будучи веб-разработчиком и работающим в основном на Frontend Technologies, таких как JavaScript и HTML, CSS, я был новым в Python. Я должен был узнать это, а также реализовать сценарий скребка для клиента.

Что такое сценарий соскабливания данных в Python3?

Сценарий соскабливания данных в основном тянет данные, которые есть на веб-странице. Как мы все знаем, что данные – это новое «нефть», каждый находится в гонке, чтобы владеть большим количеством данных в их соответствующих отраслях, а Интернет – это сокровище данных. Имеет виды данных, но обычно неструктурированы. В сбоях данных мы стараемся вытащить это неструктурированные данные с веб-сайтов и структуру, что данные для будущего исследования и анализа.

Tech Stack.

Для этого данного Scraping веб-приложение я использовал:

  • Python 3 для Backend Scripting и его библиотек, таких как (BeautifulSoup4, запросы, панды)
  • Django для создания API
  • Угловые 8 для разработки интерфейса

Процесс стирального скрипта данных построения данных в Python3

Веб-сайты, которые я соскаблинул, были известные сайты для спортивных ставок и большая задача была структурой каждого сайта. Все сайты имели другую структуру. Я просматривал 2 веб-сайта, и у обоих была другая структура. Мне потребовалось когда-нибудь, чтобы проанализировать структуру каждого сайта и понять, как данные были заполнены на любой веб-странице.

После того, как я решил, что следующая задача была обходной логин на каждом веб-сайте. Обе сайты сделали данные доступными только после входа в систему и что, если этот логин выполнен с браузером, а не соскобным ботом 😅 и к моему удивлению было так легко с Python3 только 6 строк кода и сделано только 6 линий кода.

Далее была задача потянуть данные, и это было легко с помощью BrasineSoup4 и запрашивает библиотеку, доступную в Python3.

Теперь у меня был скрипт Scraping данных, еще одна задача состояла в том, чтобы сохранить данные в MongoDB и к моему удивлению, эта база данных NoSQL очень проста в использовании 😄.

Данные сохранены !!!!! Время для анализа данных. Мой клиент предоставил некоторые формулы для расчета различных вероятностей и о том, как преобразовать данные шансов из европейского в американскую форму. Используемые эти формулы и созданные API, которые можно назвать от Frontend, чтобы заполнить приборную панель.

БАМ !!!! 🤩 Почти закончился !!!!!

Сейчас это было время для какой-то фасады. Я использовал угловую 8, чтобы создать приборную панель, которая называла API от Backend и заполняет данные на приборной панели.

ЭТО ОНО !!!!! 😄.

Вся работа автоматизирована!

Проблемы я столкнулся

Несмотря на то, что у меня был опыт работы на разных языках программирования, такими как JavaScript, Swift 4, Nodejs и т. Д. Но всякий раз, когда вы за что-то новое и большое, есть некоторые проблемы, которые можно столкнуться с.

В целом процесс я столкнулся с проблемой понимания того, как настроить правильную среду для работы в этом веб-приложении, но в конце концов все набор и закончен 👍🏻

Назначение ключей

Я выучил целый новый технологический стек во всем этом процессе:

  • Python3.
  • Django
  • Монгодб
  • Угловой 8.

И, конечно же, искусство скрепления данных !!!!

Советы и советы

Для тех, кто хочет понять, какие данные соскабливают и как эффективно сделать это в Python3, я бы посоветовал начать с базового соскабливания, такими как Scrape Wikipedia URL-адреса и начните легко с BowowsSoup4 и запрашивать библиотеку.

Не прыгайте непосредственно к жесткой части, такой как соскреб, используя фреймворки, такие как сценария, селен и т. Д.

Окончательные мысли и следующие шаги

Конечные мысли: делайте вещи самостоятельно. Он понадобится время и исследования, и большинство всех усилий, но в конце концов, вы в конечном итоге узнаете что-то новое, что вы можете чувствовать гордость !!!! 😄.