Taller de Web Scraping LWSC 2011

Planteamiento del taller de scraping

En el taller vamos a usar Python y Amara para hacer una práctica de web scraping. El nivel del taller es de iniciación.

Objetivo

Introducción a las técnicas básicas de scraping usando Python y Amara Herramientas de ayuda (firebug, curl, ...)

Configuración

Python y Amara son multiplataforma. En el taller vamos a indicar cómo instalar el entorno en linux.

Actividad

Instalación de python. $ sudo apt-get install python2.7 python2.7-dev python-pip idle-python2.7 Instalación de amara $ sudo pip install http://files.akara.info/00-amara-latest.tar.bz2 Tip: Es necesario tener instalado un compilador de C y la cabeceras de python (en debian/ubuntu hay que instalar python-dev) Instalar firebug https://addons.mozilla.org/es-es/firefox/addon/firebug/

Lectura de una página html

El proceso básico consiste en utilizar un parser para analizar el documento. Amara tiene 3 parsers:

amara.parse
amara.bindery.parse
amara.bindery.html.parse

Para usar documentos html usaremos el tercero, que además soporta documentos no válidos (tagsoup). El objeto que devuelve el parser es el que usamos para leer y modifcar un documento web.

Actividad

Escribe este ejemplo para leer un documento. Modifica URL para que tenga una dirección real. ¿Qué vemos en la pantalla? from amara.bindery import html URL = 'http://pagina.destino.com'   doc = html.parse(URL) print doc Tip: doc tiene toda la información del documento

Vamos a practicar con un ejemplo muy sencillo, el ejemplo de la liga

	Ejemplo
	Lo primero que hay que hacer es ver la estructura del documento. Desde el navegador, accede al código fuente de la página web. Navegando al estilo Python ¿Cuál es el título del documento? print doc.html.head.title ¿Cuáles son las ligas recogidas en el documento? for liga doc.html.body.h2: print liga ¿Cuáles son los equipos de la Liga BBVA? for equipo in doc.html.body.ul.li: print equipo

Un ejemplo más complejo: análisis de los cursos de formación para el empleo

Vamos a usar ahora un ejemplo real: el listado de cursos de formación para el empleo del INAEM recogido en http://plan.aragon.es/MapaRec.nsf/fmrListado?OpenForm

Tip: Para el taller usaremos una copia local, para no saturar el servidor ;-)

Para selecciones más complejas podemos usar expresiones XPATH. Si no sabes XPATH, firebug te puede ayudar. Firebug copia la XPATH a cualquier elemento.

Listado de cursos

Observando el código fuente, vemos que los nombres de los cursos van en una celda con class="textoApl1":

<tr>
<td class="textoApl1" style="background-color: rgb(248, 247, 247);">
<a class="enlaceApl1 pequena1 negrita" alt="Pulse para acceder al contenido del curso" title="Pulse para acceder al contenido del curso" href="/MapaRec.nsf/(ID)/B9666A70A2B596C7C125783A0029923D?OpenDocument">ACTIVIDADES ADMINISTRAT...RELACIÓN CON EL CLIENTE</a>
</td>
...

La expresión xpath correspondiente es:

u'//table/tbody//tr'

from amara.bindery.html import parse
 
doc = parse('lista_cursos_inaem.html')
 
CURSOS = u'//table/tbody//tr'
lista_cursos = doc.xml_select(CURSOS)
for c in lista_cursos[1:]: # la primera fila eran cabeceras!!!
    print c.td

¿Quieres más datos?

print c.td.a.href  # imprime la url (relativa) del curso
print c.td[4]  # quinta columna: ciudad del curso

¿Cursos que se celebran en Huesca?

from amara.lib import U
 
for c in lista_cursos[1:]: # primera fila cabeceras
    if U(c.td[4]) == u'Huesca':
        print c.td