Pengambilan (Scrape) Data Ke Website

Halo guys, kembali diblog keyayangan kita. Kali ini saya akan membahas tentang Pengambilan (Scrape) Data Ke Website Yang Sesungguhnya

pada  website : https://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html, kita akan mengambil data judul, rating dan harga.

Langkah pertama kita asosiasikan terlebih dahulu library yang digunakan.

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

import pandas as panda

 Kemudian untuk mengambil data star kita menggunkan def cekStar degan parameter kata

jika parameter kata == one maka tampilkan angka 1 dst.

def cekStar(kata):

    if kata == 'One':

        return 1

    elif(kata == 'Two'):

        return 2

    elif(kata == 'Three'):

        return 3

    elif(kata == 'Four'):

        return 4

    else:

        return 5

 

Pada variable html ini kita ambil requests dari website https://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html

Kemudian memakai beutifulsoup dan mengambil content dari variable html yang telah dibuat. Kita menggunakan section find(cari) .Lalu cari elemen ol dengan class row. Dan dari elemen ol cari semua kelas li, kemudian buat variabel data untuk menampung

 

req = requests.get('https://books.toscrape.com/catalogue/page-1.html')

html = BeautifulSoup(req.content, 'html.parser')

section = html.find('section')

ol = section.find('ol', class_='row')

li = ol.findAll('li')

data = []

Lakukan perulngan pada item li

Buat variable article lalu variable stars cari elemen p. dengan atribut claas index 

1. Pada variable h3 cari article element h3 elemen a: selanjutnya padavariable price cari elemen div dengan class product price, cari elemen p clas price color.

for items in li:

    article = items.find('article')

    star = items.find('p').attrs['class'][1]

    h3 = article.find('h3').find('a').text

    price = items.find('div', class_='product_price').find(

        'p', class_='price_color').text

Lalu tambahkan seluruh variabel pada variabel data. Lalu tampilkan padaframe dengan format books.csv dengan library panda

data.append({

        'books': h3,

        'star': cekStar(star),

        'price': price

    })

frame = panda.DataFrame(data)

frame.to_csv('books.csv', index=False, encoding='utf-8')

 

Cukup sekian untuk blog ini. semoga bermanfaat. terimakasih

Blogger ini saya buat untuk memenuhi tugas Datascraping, apabila ada kesalahan dalam penyampaian mohon dimaafkan.