Как одновременно провести парсинг нескольких сайтов с помощью Selenium?

Мне нужно создать проект, используя Selenium для парсинга данных с 3-10 веб-сайтов через Chrome и сохранять эти данные в файл Excel. Браузеры будут получать ссылки из одной функции (получение данных, получение ссылки, открытие ссылки, получение данных). В проекте также будет использоваться бот Telegran через API, вероятно, с веб-интерфейсом на Flask. В дальнейшем планируется перенос на хостинг. Какие библиотеки будут лучше всего подходить для этой задачи? Пожалуйста, также дайте рекомендации по лучшей организации данного процесса.
  • 3 декабря 2023 г. 10:19
Ответы на вопрос 2
Для многопоточности и парсинга нескольких сайтов одновременно, вы можете использовать модуль threading в Python. Это позволит запустить несколько экземпляров драйвера веб-браузера и собирать информацию с разных сайтов в то же время. Пример кода:

```python
import threading
from selenium import webdriver

urls = ["http://www.google.com", "https://www.youtube.com", "https://www.python.org"]

def get_info(url):
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get(url)
    # Поместите здесь ваш код для извлечения информации с сайта
    driver.close()

threads = []

for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=get_info, args=(url,))
    thread.start()
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.join()
```
Этот пример запускает по отдельному потоку для каждого URL, в котором открывается веб-драйвер, собирается информация, а затем драйвер закрывается.

Для работы с Excel хорошо подойдет пакет pandas. Вы сможете собирать данные в DataFrame и затем просто сохранять их в Excel файл.

Для работы с Telegram API библиотека python-telegram-bot будет наиболее подходящим вариантом. 

Flask - отличный выбор для создания веб-интерфейса.

Однако следует отметить, что Selenium требовательный к ресурсам, и использование его на хостинге может быть сложным. Если у вас есть возможность, используйте более простые и быстрые инструменты для парсинга, такие как BeautifulSoup или Scrapy, которые не требуют открытия браузера для работы. 

Помните о соответствии этическим нормам при работе с парсингом данных и уважайте политику конфиденциальности сайтов.
Используйте пакет multiprocessing в Python для выполнения этой задачи. Вы можете узнать больше об этом на официальной документации - https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html 
Похожие вопросы