logo

TechCodeview

Ce este Web Scraping și cum se utilizează?

Să presupunem că doriți niște informații de la un site web. Să spunem un paragraf despre Donald Trump! Ce faci? Ei bine, puteți copia și lipi informațiile de pe Wikipedia în fișierul dvs. Dar ce se întâmplă dacă doriți să obțineți cantități mari de informații de pe un site cât mai repede posibil? Cum ar fi cantități mari de date de pe un site web pentru a instrui a Algoritm de învățare automată ? Într-o astfel de situație, copierea și lipirea nu va funcționa! Și atunci va trebui să îl utilizați Web Scraping . Spre deosebire de procesul lung și uluitor de obținere manuală a datelor, Web scraping utilizează metode de automatizare a inteligenței pentru a obține mii sau chiar milioane de seturi de date într-un timp mai mic.

Ce-este-Web-Scraping-și-Cum-s-o-utilizați



Cuprins

Dacă ajungeți la un final dificil în timp ce încercați să colectați date publice de pe site-uri web, avem o soluție pentru dvs. Smartproxy este un instrument care oferă o soluție pentru a face față tuturor obstacolelor cu un singur instrument. Formula lor pentru eliminarea oricărui site web este: peste 40 de milioane de proxy rezidențiali și de centre de date + web scraper puternic = API-ul Web Scraping . Acest instrument vă asigură că obțineți datele necesare în HTML brut la o rată de succes de 100%.

Cu API-ul Web Scraping, puteți colecta date în timp real din orice oraș din lume. Vă puteți baza pe acest instrument chiar și atunci când răzuiți site-uri web create cu JavaScript și nu vă veți confrunta cu niciun obstacol. În plus, Smartproxy oferă alte patru scraper-uri pentru a se potrivi tuturor nevoilor dvs. - bucurați-vă de comerțul electronic, SERP, API-urile Social Media Scraping și un scraper No-Code care face posibilă colectarea de date chiar și pentru cei care nu au coduri. Aduceți procesul de colectare a datelor la următorul nivel de la 50 USD/lună + TVA.

Dar înainte de a utiliza Smartproxy sau orice alt instrument, trebuie să știți ce este de fapt web scraping și cum se face. Deci, să înțelegem ce este Web scraping în detaliu și cum să o folosim pentru a obține date de pe alte site-uri web.



Ce este Web Scraping?

Scraping web este o metodă automată de a obține cantități mari de date de pe site-uri web. Majoritatea acestor date sunt date nestructurate într-un format HTML care sunt apoi convertite în date structurate într-o foaie de calcul sau într-o bază de date, astfel încât să poată fi utilizate în diverse aplicații. Există multe modalități diferite de a efectua web scraping pentru a obține date de pe site-uri web. Acestea includ utilizarea serviciilor online, a anumitor API-uri sau chiar crearea codului dvs. pentru web scraping de la zero. Multe site-uri web mari, cum ar fi Google, Twitter, Facebook, StackOverflow etc. au API-uri care vă permit să accesați datele lor într-un format structurat. Aceasta este cea mai bună opțiune, dar există și alte site-uri care nu permit utilizatorilor să acceseze cantități mari de date într-o formă structurată sau pur și simplu nu sunt atât de avansate din punct de vedere tehnologic. În această situație, cel mai bine este să utilizați Web Scraping pentru a răzui site-ul web pentru date.

Web scraping necesită două părți, și anume tractor pe şenile si răzuitor . Crawler-ul este un algoritm de inteligență artificială care navighează pe web pentru a căuta anumite date necesare urmând linkurile de pe internet. Scraperul, pe de altă parte, este un instrument specific creat pentru a extrage date de pe site. Designul racletei poate varia foarte mult în funcție de complexitatea și domeniul de aplicare al proiectului, astfel încât să poată extrage rapid și precis datele.

Cum funcționează Web Scrapers?

Web Scrapers pot extrage toate datele de pe anumite site-uri sau datele specifice pe care le dorește un utilizator . În mod ideal, este mai bine să specificați datele pe care le doriți, astfel încât web scraper să extragă acele date rapid. De exemplu, este posibil să doriți să răzuiți o pagină Amazon pentru tipurile de storcatoare disponibile, dar este posibil să doriți doar datele despre modelele diferitelor storcatoare și nu recenziile clienților.



Deci, atunci când un web scraper trebuie să răzuiască un site, mai întâi sunt furnizate adresele URL. Apoi încarcă tot codul HTML pentru acele site-uri și un scraper mai avansat ar putea chiar extrage toate elementele CSS și Javascript. Apoi scraperul obține datele necesare din acest cod HTML și scoate aceste date în formatul specificat de utilizator. De cele mai multe ori, aceasta este sub forma unei foi de calcul Excel sau a unui fișier CSV, dar datele pot fi salvate și în alte formate, cum ar fi un fișier JSON.

Tipuri de Web Scrapers

Web Scrapers pot fi împărțite pe baza multor criterii diferite, inclusiv Web Scrapers auto-construit sau pre-construit, extensie browser sau software Web Scrapers și Cloud sau local Web Scrapers.

Poti avea Raclete web auto-construite dar asta necesită cunoștințe avansate de programare. Și dacă doriți mai multe funcții în Web Scraper, atunci aveți nevoie de și mai multe cunoștințe. Pe de altă parte, pre-construit Web Scrapers sunt răzuitoare create anterior pe care le puteți descărca și rula cu ușurință. Acestea au și opțiuni mai avansate pe care le puteți personaliza.

Extensii de browser Web Scrapers sunt extensii care pot fi adăugate browserului dvs. Acestea sunt ușor de rulat, deoarece sunt integrate cu browserul dvs., dar, în același timp, sunt și limitate din acest motiv. Orice caracteristică avansată care se află în afara domeniului de aplicare al browserului dvs. este imposibil de rulat pe extensia Browser Web Scrapers. Dar Software Web Scrapers nu aveți aceste limitări, deoarece pot fi descărcate și instalate pe computer. Acestea sunt mai complexe decât browserele web scrapers, dar au și caracteristici avansate care nu sunt limitate de domeniul de aplicare al browserului dvs.

Cloud Web Scrapers rulați pe cloud, care este un server off-site furnizat în mare parte de compania de la care cumpărați scraperul. Acestea permit computerului dvs. să se concentreze asupra altor sarcini, deoarece resursele computerului nu sunt necesare pentru a extrage datele de pe site-uri web. Scrapers web locale , pe de altă parte, rulați pe computer folosind resurse locale. Deci, dacă web scrapers necesită mai mult CPU sau RAM, atunci computerul dvs. va deveni lent și nu va putea îndeplini alte sarcini.

Piton pare să fie la modă zilele astea! Este cel mai popular limbaj pentru web scraping, deoarece poate gestiona cu ușurință majoritatea proceselor. De asemenea, are o varietate de biblioteci care au fost create special pentru Web Scraping. Scrappy este un cadru de crawling web open-source foarte popular, care este scris în Python. Este ideal pentru web scraping, precum și pentru extragerea datelor folosind API-uri. Frumoasa supa este o altă bibliotecă Python care este foarte potrivită pentru Web Scraping. Acesta creează un arbore de analiză care poate fi folosit pentru a extrage date din HTML pe un site web. Supa frumoasă are, de asemenea, funcții multiple pentru navigare, căutare și modificarea acestor arbori de analiză.

Pentru ce este folosit Web Scraping?

Web Scraping are mai multe aplicații în diverse industrii. Să vedem câteva dintre acestea acum!

1. Monitorizarea prețurilor

Web Scraping poate fi folosit de companii pentru a elimina datele despre produse pentru produsele lor și pentru produsele concurente, precum și pentru a vedea cum afectează strategiile lor de prețuri. Companiile pot folosi aceste date pentru a stabili prețul optim pentru produsele lor, astfel încât să poată obține venituri maxime.

2. Cercetare de piata

Web scraping poate fi folosit pentru cercetări de piață de către companii. Datele web scraped de înaltă calitate, obținute în volume mari, pot fi foarte utile pentru companii în analiza tendințelor consumatorilor și pentru a înțelege în ce direcție ar trebui să se îndrepte compania în viitor.

3. Monitorizarea știrilor

Site-urile de știri web scraping pot oferi unei companii rapoarte detaliate despre știrile curente. Acest lucru este și mai esențial pentru companiile care sunt frecvent în știri sau care depind de știrile zilnice pentru funcționarea lor de zi cu zi. La urma urmei, știrile pot face sau distruge o companie într-o singură zi!

4. Analiza sentimentelor

Dacă companiile doresc să înțeleagă sentimentul general față de produsele lor în rândul consumatorilor, atunci analiza sentimentelor este o necesitate. Companiile pot utiliza web scraping pentru a colecta date de pe site-urile de social media, cum ar fi Facebook și Twitter, cu privire la sentimentul general despre produsele lor. Acest lucru îi va ajuta să creeze produse pe care oamenii le doresc și să treacă înaintea concurenței lor.

5. Marketing prin e-mail

Companiile pot folosi, de asemenea, Web scraping pentru marketing prin e-mail. Ei pot colecta ID-uri de e-mail de pe diverse site-uri folosind web scraping și apoi pot trimite e-mailuri promoționale și de marketing în bloc tuturor persoanelor care dețin aceste ID-uri de e-mail.