Парсинг xhr запросов python

A Single Line of Python Code Scraping Dataset from Webpages

Hunting for API endpoints from webpages and downloads using Python

No matter what level of data science/analytics skills we have, you cannot do anything without datasets.

Indeed, there are many open-source datasets such as Kaggle and Data.world. However, they are more suitable to be used for exercises and learning purposes, but may not satisfy our general needs.

Usually, data scientists/analysts may have more or less web scraping skills, so it will be much easier to get datasets whenever you saw on the websites. After scraping the content from the websites, a series of transforming, extracting and cleansing manipulations will help us to get the clean dataset for the next step. This is one of the typical usages of Python because there are many excellent web scraping libraries available in Python such as Scrapy and Beautiful Soup.

However, learning these web scraping libraries is not going to be that easy. Also, for those who do not have web development backgrounds, which is probably not a common skill for data scientists/analysts, it might be even more difficult to understand and nail the concepts such as HTML DOM and XPath.

However, in this article, I will introduce a much easier way of downloading datasets from websites. You will find that you can even use Pandas to do all the work!

COVID-19 New Cases Dataset

The first example is the COVID-19 New Cases dataset. It turns out there are many publicly available data sources such as the government websites which will publish this. However, I just want to use this as an example, as I found that this is a very good and typical example.

Today, when I scan news from “The Age” (A popular media of Australia) website, I found that there is a bar chart showing daily new confirmed cases in Australia (see screenshot below).

Источник

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.

TL;DR

Чтобы спарсить данные с вебсайта, пробуйте подходы именно в таком порядке:

1. Найдите официальное API,
2. Найдите XHR запросы в консоли разработчика вашего браузера,
3. Найдите сырые JSON в html странице,
4. Отрендерите код страницы через автоматизацию браузера,
5. Если ничего не подошло — пишите парсеры HTML кода.

Совет профессионалов: не начинайте с BS4/Scrapy

BeautifulSoup4 и Scrapy — популярные инструменты парсинга HTML страниц (и не только!) для Python.

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

👀 Ого? Это не очевидно 🤔? Конечно, очевидно! Но сколько раз было: сидите пилите парсер сайта, а потом БАЦ — нашли поддержку древней RSS-ленты, обширный sitemap.xml или другие интерфейсы для разработчиков. Становится обидно, что поленились и потратили время не туда. Даже если API платный, иногда дешевле договориться с владельцами сайта, чем тратить время на разработку и поддержку.

Sitemap.xml — список страниц сайта, которые точно нужно проиндексировать гуглу. Полезно, если нужно найти все объекты на сайте. Пример: http://techcrunch.com/sitemap.xml

RSS-лента — API, который выдает вам последние посты или новости с сайта. Было раньше популярно, сейчас все реже, но где-то еще есть! Пример: https://habr.com/ru/rss/hubs/all/

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).

Обычно, эти данные запрашиваются джаваскриптом через простые GET/POST запросы. А значит, можно подсмотреть эти запросы, их параметры и заголовки — а потом повторить их у себя в коде! Это делается через консоль разработчика вашего браузера (developer tools).

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.

1. Открывайте вебстраницу, которую хотите спарсить
2. Правой кнопкой -> Inspect (или открыть dev tools как на скрине выше)
3. Открывайте вкладку Network и кликайте на фильтр XHR запросов
4. Обновляйте страницу, чтобы в логах стали появляться запросы
5. Найдите запрос, который запрашивает данные, которые вам нужны
6. Копируйте запрос как cURL и переносите его в свой язык программирования для дальнейшей автоматизации.

Вы заметите, что иногда эти XHR запросы включают в себя огромные строки — токены, куки, сессии, которые генерируются фронтендом или бекендом. Не тратьте время на ревёрс фронта, чтобы научить свой парсер генерировать их тоже.

Вместо этого попробуйте просто скопипастить и захардкодить их в своем парсере: очень часто эти строчки валидны 7-30 дней, что может быть окей для ваших задач, а иногда и вообще несколько лет. Или поищите другие XHR запросы, в ответе которых бекенд присылает эти строчки на фронт (обычно это происходит в момент логина на сайт). Если не получилось и без куки/сессий никак, — советую переходить на автоматизацию браузера (Selenium, Puppeteer, Splash — Headless browsers) — об этом ниже.

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):

1. В dev tools берете самый первый запрос, где браузер запрашивает HTML страницу (не код текущий уже отрендеренной страницы, а именно ответ GET запроса).
2. Внизу ищите длинную длинную строчку с данными.
3. Если нашли — повторяете у себя в парсере этот GET запрос страницы (без рендеринга headless браузерами). Просто requests.get .
4. Вырезаете JSON из HTML любыми костылямии (я использую html.find(«= <") ).

Отрендерите JS через Headless Browsers

Если XHR запросы требуют актуальных tokens, sessions, cookies. Если вы нарываетесь на защиту Cloudflare. Если вам обязательно нужно логиниться на сайте. Если вы просто решили рендерить все, что движется загружается, чтобы минимизировать вероятность бана. Во всех случаях — добро пожаловать в мир автоматизации браузеров!

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.

driver.get(url_to_open) html = driver.page_source

Selenoid — open-source remote Selenium cluster

Для масштабируемости и простоты, я советую использовать удалённые браузерные кластеры (remote Selenium grid).

Недавно я нашел офигенный опенсорсный микросервис Selenoid, который по факту позволяет вам запускать браузеры не у себя на компе, а на удаленном сервере, подключаясь к нему по API. Несмотря на то, что Support team у них состоит из токсичных разработчиков, их микросервис довольно просто развернуть (советую это делать под VPN, так как по умолчанию никакой authentication в сервис не встроено). Я запускаю их сервис через DigitalOcean 1-Click apps: 1 клик — и у вас уже создался сервер, на котором настроен и запущен кластер Headless браузеров, готовых запускать джаваскрипт!

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).

def get_selenoid_driver( enable_vnc=False, browser_name="firefox" ): capabilities = < "browserName": browser_name, "version": "", "enableVNC": enable_vnc, "enableVideo": False, "screenResolution": "1280x1024x24", "sessionTimeout": "3m", # Someone used these params too, let's have them as well "goog:chromeOptions": , "prefs": < "credentials_enable_service": False, "profile.password_manager_enabled": False >, > driver = webdriver.Remote( command_executor=SELENOID_URL, desired_capabilities=capabilities, ) driver.implicitly_wait(10) # wait for the page load no matter what if enable_vnc: print(f"You can view VNC here: ") return driver

Заметьте фложок enableVNC . Верно, вы сможете смотреть видосик с тем, что происходит на удалённом браузере. Всегда приятно наблюдать, как ваш скрипт самостоятельно логинится в Linkedin: он такой молодой, но уже хочет познакомиться с крутыми разработчиками.

Парсите HTML теги

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.

Даниил Охлопков — Data Lead @ Runa Capital

Подписывайтесь на мой Телеграм канал, где я рассказываю свои истории из парсинга и сливаю датасеты.

Надеюсь, что-то из этого было полезно! Я считаю, что в парсинге важно, с чего ты начинаешь. С чего начать — я рассказал, а дальше ваш ход 😉

Источник