Diferencia entre revisiones de «LSWC scraping the web/presentacion lwsc 2011»

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Luis Miguel Morillas <lmorillas at xml3k.org>  
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Luis Miguel Morillas <lmorillas at xml3k.org>
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Zaragoza, 10 de noviembre de 2011
  
 
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===¿Por qué hacer scraping?===
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===¿POR QUÉ HACER SCRAPING?===
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* Web de datos
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* En la web hay mucha información
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* No siempre estructurada (opendata)
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* '''Divertido'''
 
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===¿DÓNDE/CÓMO ESTÁN LOS DATOS?===
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''¿A qué hora es la charla de Jython?''
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=== CONDICIONES LEGALES ===
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* Uso responsable
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Robots y Screen Scraping (raspado de pantalla): Usted no podrá usar
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minería de datos ("data mining"), robots, screen scraping o herramientas
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similares de acumulación y extracción de datos en este sitio de red,
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salvo con nuestro consentimiento expreso y por escrito tal y
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como se indica a continuación.
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http://www.imdb.es/help/show_article?conditions
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=== ¿POR QUÉ PYTHON? ===
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* Muy fácil para "no programadores"
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* Muchos módulos, herramientas, ejemplos y documentación.
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* Desarrollo muy rápido y eficiente
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* Open-source
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==2. ¿Cómo?  ==
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=== PROCESO GENERAL  ===
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* Analizar
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* Buscar patrones
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* Extracción de datos
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=== ¿BÚSQUEDA EN EL TEXTO BRUTO?  ===
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<source lang="python">
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import urllib2
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URL = 'http://www.libresoftwareworldconference.com/'
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* Proceso del texto (Búsqueda subcadenas ...)
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* Expresiones regulares
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=== NO. MEJOR USAMOS LIBRERÍAS ... ===
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* Beautiful Soup
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* lxml
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* html5lib
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* mechanize
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* scrapemark
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* pyquery
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* scrapy
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...
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=== AMARA ===
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* http://akara.info
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* http://www.xml3k.org
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* Proyecto liderado por Uche Ogbuji / [http://zepheira.com/ Zepheira]
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* Combina el poder de Python y de las tecnologías XML
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=== MÁS DETALLES ===
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* Implementada en C y Pyhton
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* Parser basado en Expat
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* API para recorrido de nodos muy eficiente y sencilla<br/>
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: Python, XPath, InfoSet
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* XPath  (& binding dinámico de objetos)
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* XSLT (& enlazado con funciones en Python)
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* Aserciones basadas en Schematron (validación de modelos)
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* Licencia tipo Apache
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=== CREANDO DATOS PARA LA WEB: AKARA  ===
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* '''Akara''' es un framework para construir apps RESTful basadas en datos
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* Aplicando sencillos wrappers (decoradores) transformamos funciones en serviciios REST
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* Funciona como un repositorio de servicios con '''autodiscover'''
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=== CASOS DE ÉXITO  ===
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* http://viewshare.org/about/help/
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[http://outreach.zepheira.com/public/loc/recollection/video/recollection-intro.swf http://viewshare.org/static/images/recollection-video-thumbnail.png]
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==3. Práctica  ==
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Última revisión de 21:31 10 nov 2011

1. Intro

¿POR QUÉ HACER SCRAPING?

  • Web de datos
  • En la web hay mucha información
  • No siempre estructurada (opendata)
  • Divertido

¿DÓNDE/CÓMO ESTÁN LOS DATOS?

¿A qué hora es la charla de Jython? Lswc horario codigo.png

CONDICIONES LEGALES

  • Uso responsable
Robots y Screen Scraping (raspado de pantalla): Usted no podrá usar 
minería de datos ("data mining"), robots, screen scraping o herramientas 
similares de acumulación y extracción de datos en este sitio de red, 
salvo con nuestro consentimiento expreso y por escrito tal y 
como se indica a continuación.

http://www.imdb.es/help/show_article?conditions

¿POR QUÉ PYTHON?

  • Muy fácil para "no programadores"
  • Muchos módulos, herramientas, ejemplos y documentación.
  • Desarrollo muy rápido y eficiente
  • Open-source

2. ¿Cómo?

PROCESO GENERAL

  • Analizar
  • Buscar patrones
  • Extracción de datos

¿BÚSQUEDA EN EL TEXTO BRUTO?

import urllib2
 
URL = 'http://www.libresoftwareworldconference.com/'
source = urllib2.urlopen(URL).read()
  • Proceso del texto (Búsqueda subcadenas ...)
  • Expresiones regulares

NO. MEJOR USAMOS LIBRERÍAS ...

  • Beautiful Soup
  • lxml
  • html5lib
  • mechanize
  • scrapemark
  • pyquery
  • scrapy

...

AMARA

MÁS DETALLES

  • Implementada en C y Pyhton
  • Parser basado en Expat
  • API para recorrido de nodos muy eficiente y sencilla
Python, XPath, InfoSet
  • XPath (& binding dinámico de objetos)
  • XSLT (& enlazado con funciones en Python)
  • Aserciones basadas en Schematron (validación de modelos)
  • Licencia tipo Apache

CREANDO DATOS PARA LA WEB: AKARA

  • Akara es un framework para construir apps RESTful basadas en datos
  • Aplicando sencillos wrappers (decoradores) transformamos funciones en serviciios REST
  • Funciona como un repositorio de servicios con autodiscover

3. Práctica