Esta es la actividad dirigida 3, que consiste en hacer un ejercicio de programación literaria aprovechando el código que hemos usado en programación con Python y dónde realizamos web scrapping. A continuación pongo el código fuente:
El siguiente código será el que convertiremos posteriormente en programación literaria:
import requests
import time
import csv
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import pandas as pd
from termcolor import colored
resultados = []
req = requests.get("https://resultados.elpais.com")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser')
tags = soup.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req2 = requests.get("https://elpais.com/internacional")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup2 = BeautifulSoup(req2.text, 'html.parser')
tags = soup2.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req3 = requests.get("https://elpais.com/opinion")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup3 = BeautifulSoup(req3.text, 'html.parser')
tags = soup3.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req4 = requests.get("https://elpais.com/espana/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup4 = BeautifulSoup(req4.text, 'html.parser')
tags = soup4.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req5 = requests.get("https://elpais.com/economia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup5 = BeautifulSoup(req5.text, 'html.parser')
tags = soup5.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req6 = requests.get("https://elpais.com/sociedad/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup6 = BeautifulSoup(req6.text, 'html.parser')
tags = soup6.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req7 = requests.get("https://elpais.com/educacion/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup7 = BeautifulSoup(req7.text, 'html.parser')
tags = soup7.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req8 = requests.get("https://elpais.com/clima-y-medio-ambiente/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup8 = BeautifulSoup(req8.text, 'html.parser')
tags = soup8.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req9 = requests.get("https://elpais.com/ciencia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup9 = BeautifulSoup(req9.text, 'html.parser')
tags = soup9.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req10 = requests.get("https://elpais.com/cultura/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup10 = BeautifulSoup(req10.text, 'html.parser')
tags = soup10.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req11 = requests.get("https://elpais.com/babelia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup11 = BeautifulSoup(req11.text, 'html.parser')
tags = soup11.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req12 = requests.get("https://elpais.com/deportes/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup12 = BeautifulSoup(req12.text, 'html.parser')
tags = soup12.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req13 = requests.get("https://elpais.com/tecnologia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup13 = BeautifulSoup(req13.text, 'html.parser')
tags = soup13.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req14 = requests.get("https://elpais.com/tecnologia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup14 = BeautifulSoup(req14.text, 'html.parser')
tags = soup14.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req15 = requests.get("https://elpais.com/gente/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup15 = BeautifulSoup(req15.text, 'html.parser')
tags = soup15.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req16 = requests.get("https://elpais.com/television/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup16 = BeautifulSoup(req16.text, 'html.parser')
tags = soup16.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req17 = requests.get("https://elpais.com/eps/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup17 = BeautifulSoup(req17.text, 'html.parser')
tags = soup17.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
os.system("clear")
print(colored("A continuación se muestran los titulares de las páginas principales del diario El País que contienen las siguientes palabras:", 'blue', attrs=['bold']))
print(colored("Feminismo", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "feminismo" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Igualdad", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "igualdad" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Mujeres", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "mujeres" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Mujer", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "mujer" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Brecha salarial", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "brecha salarial" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Machismo", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "machismo" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Violencia", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "violencia" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Maltrato", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "maltrato" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Homicidio", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "homicidio" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Género", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "género" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Asesinato", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "asesinato" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Sexo", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "sexo" in s]
print("\n".join(str_match))
Vamos a importar los siguientes módulos y librerías:
time➡️ Este módulo proporciona varias funciones relacionadas con el tiempo.csv➡️ Este módulo sirve para la lectura y escritura de archivos en el formato de valores separados por comas (CSV).re➡️ Módulo que proporciona operaciones con expresiones regulares similares a las de Perl.os➡️ Este módulo permite emplear funciones dependientes del sistema operativo.requests➡️ Esta librería permite enviar solicitudes HTTP/1.1 de forma sencilla.bs4➡️ Beautiful Soup se trata de la librería que permite recopilar información de las páginas, es decir, realizar el web scrapping.pandas➡️ Es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos rápidas, flexibles y expresivas diseñadas para hacer que trabajar con datos “relacionales” o “etiquetados” sea fácil e intuitivo.termcolor➡️ Esta librería permite imprimir texto coloreado.Las librerías que vienen con Python no es necesario instalarlas, pero las otras deben ser instaladas.
pip install requests bs4 pandas termcolor
Empleamos tres modos distintos para importar librerías:
requests.pandas.bs4 y termcolor.import requests
import time
import csv
import re
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import pandas as pd
from termcolor import colored
Vamos a crear una serie de objetos o variables:
Creamos un objeto vacío denominado resultados en el que se añadirán los resultados del *scrapping**.
resultados = []
Si pasamos la función type() podemos observar que este objeto es de tipo lista de Python. Este tipo de elemento es básico y fundamental para organizar información/datos.
type(resultados)
list
Se añade una variable con la que se hace uso de la solicitud req=requests.get("https://resultados.elpais.com") para recoger la información de esa URL.
req = requests.get("https://resultados.elpais.com")
Si pasamos la función type() podemos observar que este objeto es de tipo Respuesta de modelo requests.
type(req)
requests.models.Response
Como está comentado en el propio código, se emplea un condicional if para que cuando el estatus no sea 200 el valor de vuelta no pueda leerse. Este valor 200 significa que la solicitud fue exitosa y el servidor respondió con los datos solicitados. En caso de que no se encuentre un resultado como el indicado se mostrará el mensaje No se puede hacer Web Scrapping en seguido de la URL errónea.
# Si el estatus no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
Si pasamos la función type() podemos observar que el objeto req.status_code es de tipo entero, por lo que el resultado será numérico.
type(req.status_code)
int
Se añade otra variable para aplicar el Web Scrapping.
soup = BeautifulSoup(req.text,'html.parser')
Si pasamos la función type() podemos observar que este objeto es de tipo bs4.
type(soup)
bs4.BeautifulSoup
También se añade la variable que sirve para encontrar todas las etiquetas <h2> dentro de la página anteriormente especificada.
tags = soup.findAll("h2")
Si pasamos la función type() podemos observar que el objeto tags es de tipo Resultado del set de elementos bs4.
type(tags)
bs4.element.ResultSet
Se indica a través de un for, que se recorran todos los h2 dentro de la variable anterior y se imprima el texto dentro de la etiqueta. Posteriormente con resultados.append(h2.text) se añaden todos los textos dentro de las etiquetas a la lista inicial resultados.
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
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Si pasamos la función type() podemos observar que el objeto resultados.append es de tipo función o método integrado.
type(resultados.append)
builtin_function_or_method
Se repite el mismo proceso para las URLs de las subsecciones de https://elpais.com: internacional, opinión, España, economía, sociedad, educación, clima y medio ambiente, ciencia, cultura, babelia, deportes, tecnología, gente, televisión y eps. Para ello, se realiza el proceso previo de forma similar y se modifican los nombres de las variables poniéndosele números, por ejemplo, req2 para la URL https://elpais.com/internacional, y así sucesivamente.
req2 = requests.get("https://elpais.com/internacional")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup2 = BeautifulSoup(req2.text, 'html.parser')
tags = soup2.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req3 = requests.get("https://elpais.com/opinion")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup3 = BeautifulSoup(req3.text, 'html.parser')
tags = soup3.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req4 = requests.get("https://elpais.com/espana/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup4 = BeautifulSoup(req4.text, 'html.parser')
tags = soup4.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req5 = requests.get("https://elpais.com/economia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup5 = BeautifulSoup(req5.text, 'html.parser')
tags = soup5.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req6 = requests.get("https://elpais.com/sociedad/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup6 = BeautifulSoup(req6.text, 'html.parser')
tags = soup6.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req7 = requests.get("https://elpais.com/educacion/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup7 = BeautifulSoup(req7.text, 'html.parser')
tags = soup7.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req8 = requests.get("https://elpais.com/clima-y-medio-ambiente/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup8 = BeautifulSoup(req8.text, 'html.parser')
tags = soup8.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req9 = requests.get("https://elpais.com/ciencia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup9 = BeautifulSoup(req9.text, 'html.parser')
tags = soup9.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req10 = requests.get("https://elpais.com/cultura/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup10 = BeautifulSoup(req10.text, 'html.parser')
tags = soup10.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req11 = requests.get("https://elpais.com/babelia/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup11 = BeautifulSoup(req11.text, 'html.parser')
tags = soup11.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
req12 = requests.get("https://elpais.com/deportes/")
# Si el estatus code no es 200 no se puede leer la página
if (req.status_code != 200):
raise Exception("No se puede hacer Web Scraping en"+ URL)
soup12 = BeautifulSoup(req12.text, 'html.parser')
tags = soup12.findAll("h2")
for h2 in tags:
print(h2.text)
resultados.append(h2.text)
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Empleamos os.system(clear) para que después de realizarse el Web Scrapping se limpie la pantalla de Python. Para utilizarlo con Jupyter y otros sistemas es necesario emplear !cls.
!cls
Si pasamos la función type() para os.system podemos observar que este objeto es de tipo función o método integrado, igual que lo era resultados.append.
type(os.system)
builtin_function_or_method
Imprimimos una cadena de carácteres coloreándola de azul y con su texto en negrita. Esta cadena actuará como explicación del contenido que mostrarán los resultados obtenidos en Python.
print(colored("A continuación se muestran los titulares de las páginas principales del diario El País que contienen las siguientes palabras:", 'blue', attrs=['bold']))
[1m[34mA continuación se muestran los titulares de las páginas principales del diario El País que contienen las siguientes palabras:[0m
Posteriormente imprimimos el título del contenido, que posteriormente se seleccionará. En un primer caso sería la palabra “Feminismo” en color verde y también en negrita. Estos elementos actuarán como subtítulos identificativos para los resultados que se obtendrán posteriormente en Python.
print(colored("Feminismo", 'green', attrs=['bold']))
[1m[32mFeminismo[0m
Si pasamos la función type() para print podemos observar que este objeto es de tipo función o método integrado, igual que lo eran resultados.append y os.system.
type(print)
builtin_function_or_method
Se emplea una variable de búsqueda de cadena para que identifique los resultados que contengan una palabra determinada. En este primer caso la palabra buscada dentro de los resultados que se han añadido anteriormente a la lista sería “feminismo”.
En este caso se imprimirán todos los resultados que contengan esta palabra.
str_match = [s for s in resultados if "feminismo" in s]
print("\n".join(str_match))
Si pasamos la función type() para str_match podemos observar que este objeto es de tipo lista igual que lo era al inicio resultados = [].
type(str_match)
list
Se repite de nuevo lo mismo para las palabras: igualdad, mujeres, mujer, brecha salarial, machismo, violencia, maltrato, homicidio, género, asesinato y sexo.
print(colored("Igualdad", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "igualdad" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Mujeres", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "mujeres" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Mujer", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "mujer" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Brecha salarial", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "brecha salarial" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Machismo", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "machismo" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Violencia", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "violencia" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Maltrato", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "maltrato" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Homicidio", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "homicidio" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Género", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "género" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Asesinato", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "asesinato" in s]
print("\n".join(str_match))
print(colored("Sexo", 'green', attrs=['bold']))
str_match = [s for s in resultados if "sexo" in s]
print("\n".join(str_match))
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Aquí finaliza el código de la actividad. Cómo se ha podido ver durante el texto previo, consistía en un código de Web Scrapping, que recolectaba todos los titulares de las distintas secciones de la página web del periódico El País y de esos titulares seleccionaba los que correspondían con determinadas palabras relacionadas con violencia de género, pudiendo, de este modo, tener un vistazo general de lo ocurrido al respecto en el momento del scrappeo.
Este código podría mejorarse eliminando las librerías que finalmente no se han empleado, ya que no tiene sentido instalar e importar librerías que finalmente no tienen uso, por ejemplo, time y csv; así como acortando código realizando una lista con las URLs y luego recorriéndolas a través de un bucle con el fin de aplicar el mismo código solo una vez, sin repeticiones.