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1 Informationsextraktion aus Websites Michael Haas Service-Center Forschungsdaten, Universität Mannheim

2 Lessons Learned - Kontext I Mein Hintergrund: B.A. Computerlinguistik, Universität Heidelberg I Projekte am Service-Center: I Manuel Trenz: Beobachtung der Preisveränderungen einer gegebenen Menge an Produkten auf Online-Shops und Preisvergleichern I Dominic Nyhuis: Durchsuchen der Online-Archive von 10 Zeitungen per Screen Scraping I Georg Wernicke: NER und Sentiment-Analyse auf Zeitungsartikeln I Ziele für heute I Tutorial Screen Scraping I Folien als Referenz I Lessons Learned als Hinweise/best practices

3 Aufgabe I Kunde benötigt Daten von Website I Manuelle Extraktion mit HiWis und Copy&Paste zu aufwendig I Automatisieren!

4 Python Konkret: Kunde möchte Produktpreise über längeren Zeitraum überwachen 1 >> import u r l l i b 2 2 >> c o n t e n t = u r l l i b 2. u r l o p e n ( " h t t p : / / h o s t / p r o d u k t / i d " ) 3 HTTPError : HTTP Error 403: denied c o n t a c t

5 Python - Ninja Level 1 Website mag unseren User-Agent nicht! 1 >> r e q u e s t = u r l l i b 2. Request ( " h t t p : / / h o s t / p r o d u k t /123 " ) 2 >> r e q u e s t. add_header ( User Agent, M o z i l l a / 5. 0 ) 3 >> o p e n e r = u r l l i b 2. b u i l d _ o p e n e r ( ) 4 >> c o n t e n t = o p e n e r. open ( r e q u e s t ). r e a d ( ) 5 >> c o n t e n t [ 0 : 3 0 ] 6 <!DOCTYPE HTML><html l a n g="de "

6 Python - Iteration Kunde will mehrere Produkte überwachen 1 >> f o r p i n p r o d u c t s : 2 r e q u e s t = u r l l i b 2. Request ( " h t t p : / / h o s t / p r o d u k t /" + p ) 3 r e q u e s t. add_header ( User Agent, M o z i l l a / 5. 0 ) 4 o p e n e r = u r l l i b 2. b u i l d _ o p e n e r ( ) 5 c o n t e n t = o p e n e r. open ( r e q u e s t ). r e a d ( ) 6 HTTPError : HTTP Error 421: too fast c o n t a c t

7 Python - Ninja Level 2 1 >> import time 2 >> f o r p i n p r o d u c t s : 3 r e q u e s t = u r l l i b 2. Request ( " h t t p : / / h o s t / p r o d u c t /" + p ) 4 r e q u e s t. add_header ( User Agent, M o z i l l a / 5. 0 ) 5 o p e n e r = u r l l i b 2. b u i l d _ o p e n e r ( ) 6 c o n t e n t = o p e n e r. open ( r e q u e s t ). r e a d ( ) 7 time. s l e e p ( 5 )

8 Python - Paranoid Ninja Admin könnte Access Logs überwachen - Abstände der Zugriffe zufällig halten! 1 >> import random, time 2 >> f o r p i n p r o d u c t s : 3 r e q u e s t = u r l l i b 2. Request ( " h t t p : / / h o s t / p r o d u c t /" + p ) 4 r e q u e s t. add_header ( User Agent, M o z i l l a / 5. 0 ) 5 o p e n e r = u r l l i b 2. b u i l d _ o p e n e r ( ) 6 c o n t e n t = o p e n e r. open ( r e q u e s t ). r e a d ( ) 7 time. s l e e p ( random. u n i f o r m ( 1, 5 ) )

9 Python - there is a lib for that Alles zu kompliziert! Besser: 1 $ sudo e a s y _ i n s t a l l 2.7 l e e c h i 2 $ i p y t h o n 2 3 >> import l e e c h i 4 >> l = l e e c h i. L e e c h i ( ) 5 >> f o r p i n p r o d u c t : 6 c o n t e n t = l. f e t c h D e l a y e d ( " h t t p : / / h o s t / p r o d u c t /" + p )

10 Python - Leechi 1 >> l = l e e c h i. L e e c h i ( c o o k i e s=true, r e t r y =3) 2 >> l. chooserandomua ( ) 3 >> l. setcustomua ( "Wget / " ) 4 >> h a n d l e = l. o b t a i n H a n d l e ( " h t t p : / / h o s t /" ) 5 >> c o n t e n t = h a n d l e. r e a d ( ) 6 >> h a n d l e = l. o b t a i n H a n d l e D e l a y e d ( " h t t p : / / h o s t /" )

11 Python - Leechi - Source I I I Send Patches: I Periodisches Wechseln von UA I Unterstützung (anonymer) Proxy-Server I Tests

12 Python - HTML Parsing Und nun? 1 >> c o n t e n t = """<html><body> 2 <p c l a s s =" p r i c e "> p r e i s i s t : 5 euro </p> 3 </body></html>""" 4 >> import r e 5 >> r e. s e a r c h ( ur p r e i s i s t : (\ d {0,4}) e u r o, c o n t e n t ). group ( 1 ) 6 5

13 Python - HTML Parsing - Nie RegEx I HTML/XML sind kontextfreie Sprachen I Reguläre Ausdrücke beschreiben reguläre Sprachen I Kontextfreie Sprachen sind mächtiger als reguläre Sprachen 1 1 Parsing HTML with regex summons tainted souls into the realm of the living.

14 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup I Besser: BeautifulSoup 4 I Kann alles, auch Tagsuppe: I fehlende schließende Tags I mangelhaft kodierte Sonderzeichen I

15 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Navigation HTML-Attribut class sehr nützlich als Ziel. 1 $ sudo e a s y _ i n s t a l l 2.7 b e a u t i f u l s o u p 4 2 $ python2 3 >> c o n t e n t = """<html> 4 <body> 5 <p class= price > p r e i s i s t : 5e</p> 6 </body> 7 </html>""" 8 >> from bs4 import B e a u t i f u l S o u p 9 >> soup = B e a u t i f u l S o u p ( c o n t e n t ) 10 >> soup. f i n d (class_= price ) 11 <p c l a s s=" p r i c e "> p r e i s i s t : 5e</p>

16 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Navigation Container für Listen 1 >> c o n t e n t = """<u l id= pricelist > 2 < l i >p r e i s : 5e</ l i > 3 < l i >p r e i s : 10 e</ l i > 4 < l i >p r e i s : 15 e</ l i > 5 </ul >""" 6 >> p r i c e L i s t = soup. f i n d ( u l, id= pricelist ) 7 >> f o r node i n p r i c e L i s t. c h i l d r e n : # p r i c e L i s t. c o n t e n t s 8 r e. s e a r c h ( ur " p r e i s : (\ d {1,4}) e ", node. s t r i n g ). group ( 1 )

17 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Navigation Durch den Baum hangeln 1 >> c o n t e n t = """<d iv > 2 <h1 class= section-header >P r e i s e </h1> 3 <h3>zubehoer </h3> 4 <ul > 5 < l i >p r e i s : 5e</ l i > 6 </ul > 7 </div >""" 8 >> soup. d i v. h1. n e x t S i b l i n g. n e x t S i b l i n g 9 <ul ><l i >p r e i s : 5e</ l i ></ul > 10 >> soup. d i v. c o n t e n t s [ 2 ] 11 <ul ><l i >p r e i s : 5e</ l i ></ul > 12 >> soup. f i n d (class_= section-header ). n e x t S i b l i n g. n e x t S i b l i n g 13 <ul ><l i >p r e i s : 5e</ l i ></ul >

18 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Navigation 1 >> f o r s t r i n g i n soup. s t r i n g s : 2 p r i n t s t r i n g 3 P r e i s e 4 Zubehoer 5 p r e i s : 5 e I soup.stripped_strings: ohne Leerzeichen I soup.descendants: depth-first search

19 BeautifulSoup - Suchen I Nach Tag-Namen I Nach Attributen I Nach Text I Kombinationen

20 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Suchen - Tag 1 >> soup. h1 2 <h1 c l a s s=" s e c t i o n h e a d e r ">P r e i s e </h1> 3 >> soup. f i n d ( h1 ) 4 <h1 c l a s s=" s e c t i o n h e a d e r ">P r e i s e </h1> 5 >> soup. f i n d _ a l l ( h1 ) [ 0 ] 6 <h1 c l a s s=" s e c t i o n h e a d e r ">P r e i s e </h1>

21 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Suchen - Attribut 1 >> c o n t e n t = """<d iv > 2 <h1>p r e i s e </h1> 3 <h3 id= header >Zubehoer </h3> 4 <ul > 5 < l i >p r e i s : 5e</ l i > 6 </ul > 7 </div > 8 >> soup. f i n d ( i d ="h e a d e r ") 9 <h3 i d ="h e a d e r">zubehoer </h3> 10 >> soup. f i n d (" h3 ", i d ="h e a d e r ") 11 <h3 i d ="h e a d e r">zubehoer </h3> 12 >> soup. f i n d ( i d=r e. c o m p i l e ( head ) ) 13 <h3 i d ="h e a d e r">zubehoer </h3> 14 >> soup. f i n d ( i d=r e. c o m p i l e ( head ) ) [ " i d " ] 15 h e a d e r

22 Python - HTML Parsing - BeautifulSoup - Suchen - Text 1 >> soup. f i n d ( t e x t=" Zubehoer " ) 2 u Zubehoer 3 >> soup. f i n d ( t e x t=" Zubehoer " ). p a r e n t 4 <h3 i d=" h e a d e r ">Zubehoer </h3> 5 >> soup. f i n d _ a l l ( t e x t=true ) 6 [ u P r e i s e, u Zubehoer, u p r e i s : 5 e ] 7 >> soup. f i n d _ a l l ( t e x t=r e. c o m p i l e ( " [ pp ] r e i s " ) ) 8 [ u P r e i s e, u p r e i s : 5 e ]

23 Zwischenstand Wir können: I unerkannt Content herunterladen I Content parsen und Information extrahieren Spezialfall: Suchanfragen auf Websites automatisieren!

24 Suchmasken - Automatisierung von Formularen I Suchmasken sind <form>-objekte mit <input>-feldern I Übermittlung per HTTP GET oder POST I Achtung: benötigt oft Cookies für Session Management! 1 L e e c h i ( c o o k i e s=true )

25 Suchmasken - Automatisierung von Formularen 1 <form i d=" s e a r c h " method= get action= /w/index.php > 2 <i n p u t v a l u e=" S p e z i a l : Suche " name=" t i t l e " type=" h i d d e n " /> 3 <i n p u t v a l u e=" d e f a u l t " name=" p r o f i l e " type=" h i d d e n " /> 4 <i n p u t i d=" s e a r c h T e x t " name= search /> 5 <i n p u t v a l u e=" Search " name=" f u l l t e x t " type=" h i d d e n " /> 6 <i n p u t type=" submit " v a l u e=" V o l l t e x t " /> 7 </ form>

26 Suchmasken - GET Request 1 >> import u r l l i b 2 >> params = { " t i t l e " : " S p e z i a l : Suche ", 3 " f u l l t e x t " : " S earch ", 4 " s e a r c h " : " k a t z e ", 5 " p r o f i l e " : " D e f a u l t " } 6 >> u r l l i b. u r l e n c o d e ( params ) 7 p r o f i l e=d e f a u l t& f u l l t e x t =Search&s e a r c h=k a t z e& t i t l e =S p e z i a l %3ASuche 8 >> c o n t e n t = l. f e t c h D e l a y e d ( " h t t p : / / de. w i k i p e d i a. org /w/ i n d e x. php?" + u r l l i b. u r l e n c o d e ( params ) )

27 Suchmasken - POST Request I POST als Request Method I Parameter als separaten Wert übergeben 1 >> l. o b t a i n H a n d l e D e l a y e d ( baseurl, u r l l i b. u r l e n c o d e ( params ) )

28 Suchmasken - Wikipedia - Pagination Suchergebnisse über mehrere Seiten verteilt I Zusätzliche Parameter I offset I limit 1 >> params = { o f f s e t : " 20, 2 l i m i t : "20", 3 " t i t l e " : " S p e z i a l : Suche ", 4 " f u l l t e x t " : " S earch ", 5 " s e a r c h " : " k a t z e ", 6 " p r o f i l e " : " D e f a u l t " }

29 Suchmasken - Wikipedia - Alle Links extrahieren Beispiel: extrahiere alle Links aus Suchergebnis 1 >> w h i l e has_more_results ( ) : 2 params [ " o f f s e t " ] = o f f s e t 3 c o n t e n t = l. f e t c h D e l a y e d ( " h t t p : / /..? " + u r l l i b. u r l e n c o d e ( params ) ) 4 soup = B e a u t i f u l S o u p ( c o n t e n t ) 5 f o r node i n soup. f i n d _ a l l ( " d i v ", c l a s s \_="mw s e a r c h r e s u l t h e a d i n g " ) : 6 r e s u l t s. append ( node. a [ " h r e f " ] ) 7 o f f s e t += 20

30 Suchmasken - has_more_results()? Wann haben wir alle Ergebnisse gesehen? I Server liefert auf letzter Seite weniger Ergebnisse als limit I Server liefert Fehler 404, 500 bei zu großem limit I Server liefert doppelte Ergebnisse bei zu großem limit I Am Besten: Vergleich mit Anzahl Ergebnisse - nicht immer korrekt I Keine allgemeingültige Formel!

31 Zusammenfassung I Kommunikation mit Server über Leechi I Extraktion von Informationen aus DOM-Baum über BeautifulSoup I Suchmasken: GET/POST requests mit allen Parametern, Cookies! I Ende der Ergebnisliste: here be dragons!

32 Werkzeugkasten I Python, BeautifulSoup, Leechi I Browser: View Source, DOM Inspector I Firefox: Web Console, Live HTTP Headers I Wireshark

33 Wireshark

34 Lessons Learned - Encodings I Encoding matters: Parameter passend kodieren I Encoding aus HTTP-Headern: charset-parameter in Content-Type I Alternative: <meta http-equiv="content-type"...> I Achtung: "latin-1" bedeutet oft "cp1252" 1 >> params = {" q u e r y " : u" M ü l l e r ".decode( utf-8 )} 2 >> l. f e t c h D e l a y e d ( " h t t p : / / h o s t /", u r l l i b. u r l e n c o d e ( params ) )

35 Lessons Learned - Tests I Umfangreichere Projekte: Unit-Test-Frameworks! 1 >> i t e m s = c r a w l ( " Katze ", from=" ", to=" " ) 2 >> a s s e r t ( l e n ( i t e m s ) == 84) I Alternative: unglücklicher Kunde, unglücklicher Entwickler

36 Lessons Learned - Parsers I Nicht jeder Parser in BeautifulSoup4 kommt mit jeder Tagsuppe klar 2 I Gut, aber langsam: html5lib - BeautifulSoup(content, html5lib ) I Auch html5lib funktioniert nicht immer; lxml auch brauchbar I Parsing-Fehler subtil - DOM-Tree laden und wieder serialisieren I Tests schreiben! 2

37 Lessons Learned - Session Management I Session Management für einige Websites notwendig I Session Management per Cookie I Oder: Per Parameter in GET-Request - muss dann extrahiert & übergeben werden! I Selten: verpflichtende, wechselnde Parameter (form input) - muss bei jedem Seitenwechsel extrahiert werden

38 Bonus: AJAX I Keine Daten im HTML-Source, aber im DOM-Baum I Dynamische Website mit AJAX I Content wird dynamisch nachgeladen als JSON oder XML und DOM-Baum modifiziert I URL finden: I Javascript-Code lesen I Wireshark I Browser-Extension

39 Bonus: AJAX 1 >> import j s o n 2 >> c o n t e n t = u r l l i b. u r l o p e n ( h t t p s : / / a j a x. g o o g l e a p i s. com/ a j a x / s e r v i c e s / f e e d / l o a d? v=1.0&q=h t t p : / /www. d i g g. com/ r s s / i n d e x. xml ). r e a d ( ) 3 >> data = j s o n. l o a d s ( c o n t e n t ) 4 >> data [ " r e s p o n s e D a t a " ] [ " f e e d " ] [ " a u t h o r " ] 5 u Digg

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