16.10.2020       Выпуск 356 (12.10.2020 - 18.10.2020)       Статьи

Парсинг и аудит

Начнем с идеи. Допустим, вы, как настоящий аудитор, хотите провести экспертизу отчетности заводчика собак, используя в том числе и сторонние ресурсы. Для этого вы пробуете получить систематизированную информацию о щенках заводчика, зная, к примеру, лишь название их пород, и составить из нее таблицу в Pandas, пригодную к дальнейшей обработке любого характера (всевозможные статистические изыскания, агрегация и так далее). Но ваши данные хранятся в глубине некоторого абстрактного вебсайта, откуда вы можете вынуть их в только виде архива, где сложены документы нескольких форматов, внутри которых есть текст, картинки, таблицы. А если пород щенков много, а на каждую из них есть по десятку pdf-файлов с таблицами, откуда вам нужна не вся информация, а также, например, нужны названия этих таблиц или сноски? Добавим в наш проект несколько функций, решающих следующие задачи: выгрузка и распаковка архива с данными, поиск и обработка pdf файлов из архива, анализ полученных данных.

Читать>>




Экспериментальная функция:

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

Начнем с идеи. Допустим, вы, как настоящий аудитор, хотите провести экспертизу отчетности заводчика собак, используя в том числе и сторонние ресурсы. Для этого вы пробуете получить систематизированную информацию о щенках заводчика, зная, к примеру, лишь название их пород, и составить из нее таблицу в Pandas, пригодную к дальнейшей обработке любого характера (всевозможные статистические изыскания, агрегация и так далее). Но ваши данные хранятся в глубине некоторого абстрактного вебсайта, откуда вы можете вынуть их в только виде архива, где сложены документы нескольких форматов, внутри которых есть текст, картинки, таблицы. А если пород щенков много, а на каждую из них есть по десятку pdf-файлов с таблицами, откуда вам нужна не вся информация, а также, например, нужны названия этих таблиц или сноски? Добавим в наш проект несколько функций, решающих следующие задачи: выгрузка и распаковка архива с данными, поиск и обработка pdf файлов из архива, анализ полученных данных.

Для начала импортируем все необходимое. Разделим библиотеки, нужные нам, на системные:

import os
import re
import glob
import csv
import shutil

и внешние, требующие установки (pip install, как я и говорил):

import requests as req
import pandas as pd
from zipfile import ZipFile
import tabula
import PyPDF2
from pdf2image import convert_from_path
from pytesseract import image_to_string
from PIL import Image, ImageDraw

Теперь для каждого вашего щеночка скачаем большой архив с данными, обратившись к сайту по названию его породы:

def get_doquments_archive(breed):
            url = 'https://yourwebsite' + breed + '/document/download'
              with req.get(url, stream=True) as r:
                r.raise_for_status()
                with open('/Users/user/Desktop/' + breed + '.zip', 'wb') as f:
                         for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):
                                   f.write(chunk)

Теперь у нас есть архив на рабочем столе. Распакуем его, для этого нам понадобится знать всего лишь путь к файлу с архивом:

def unzipper(zippath, cond = False):
 dirpath = zippath[:-4] + '_package'
 if os.path.exists(dirpath) and os.path.isdir(dirpath):
shutil.rmtree(dirpath)
os.mkdir(dirpath)
with ZipFile(zippath, 'r') as zipObj:
zipObj.extractall(path = dirpath)

На этом шаге мы получим папку с документами, где могут быть pdf, csv, xls, png и другие приятные штуки. Допустим, мы желаем обработать несколько pdf файлов, содержащих таблицы с данными. Но как их оттуда вынуть? Для начала выделим из папки документы нужного нам формата:

all_pdfs = glob.glob(dirpath + '/*_pd*.pdf')

Отлично. Теперь у нас есть набор файлов, внутри которых есть текст и таблицы. При попытке вынуть оттуда информацию может оказаться, что такую смесь инструменты распознают очень криво, особенно если таблицы склеены друг с другом, а их заголовки или сноски – отдельно стоящий текст. На помощь приходит tabula! Но для начала вынем из первой страницы каждого документа немного текстового описания, не входящего в таблицу (такой текст для tabula может быть проблемой). Поскольку на первой странице также может быть таблица, воспользуемся фокусом:

def get_text_description(path):
pdfFileObj = open(path,'rb')
pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFileObj)
pages = convert_from_path(declar, 0)
page = pages[0]
pname = '/Users/user/Desktop/text_description.png'
page.save(pname, 'JPEG')
text = image_to_string(Image.open('/Users/user/Desktop/text_description.png'),
                                          lang = 'rus')
text_file = open('res', "w")
text_file.write(text)
text_file.close()

Теперь начнем работать с таблицей. Если повезет, и таблица в нашем pdf вполне читемая, tabula корректно выгрузит ее в формате csv, таким образом, информацию даже не придется парсить:

tabula.convert_into(file, 'output_file.csv', output_format = "csv", pages = 'all')

Посмотрите, как теперь может быть просто получить, например, данные о характере выбранного щенка:

data = pd.read_csv('/Users/user/Desktop/output_file.csv')
temperament = data[data['Порода'] == 'Цвергшнауцер']['Характер']

Но если автор текста склеил таблицы между собой, добавил в строки разное количество столбцов или перемешал их с текстом? Тогда мы приведем полученный от tabula файл в новый формат:

def get_table_data(path):
 data = []
 with open(path) as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
for val in row.values():
data.append(val)
data = str(data)
data = re.sub('\]|\[|,|\'', '', data)
data = data.replace("\\n", "")
return data

Для чего? Это позволит искать нужную информацию быстро и безболезненно с помощью регулярных выражений. Хотим найти набор возможных цветов породы:

def get_colors(data):
 res = re.search('^Цвета: (.*)', data).group(1)
 return res

Теперь мы накопили некоторое количество информации из файлов по одному щенку (допустим, характер, цвета, масса). Добавим ее в pandas dataframe как новую строку:

def append_new_row(dataframe, breed, temperament, colors, weight):
  return dataframe.append({'Порода': breed,
'Характер': temperament,
'Цвета': colors,
'Масса' : weight
}, ignore_index=True)

Что мы теперь имеем:

Итак, мы выгрузили с сайта архив с данными, распаковали его, вынули нужные нам документы, достали из них важную информацию и привели ее к удобному формату. Теперь эти данные можно сравнивать с предоставляемыми компанией, преобразовывать и анализировать, а также многое другое! Гораздо удобнее, чем качать и выписывать вручную.

def clean_all(path):
os.remove(path + '.zip')
shutil.rmtree(path + '_package')

Важно, чтобы ваши действия оставались полностью законными. Забирать данные с сайтов можно, красть контент нельзя. Качать автоматически можно, класть сервер нельзя. Изучайте авторские права и УК РФ, не наносите ущерб.






Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus