Web Scraping, noțiuni de bază și informații generale

Web Scraping, noțiuni de bază și informații generale. Web scraping-ul este folosită tot timpul online, dar este posibil să nu știți despre ce este vorba. Având în vedere că internetul este un tezaur de conținut, web scraping ne oferă instrumentele adecvate pentru a extrage informații valoroase din nenumăratele pagini ale web-ului.

Aceste informații sunt apoi salvate ca fișier local pe computer. Datele extrase pot fi utilizate pentru proiecte open source, interfețe web, diverse API-uri sau doar pentru propria dvs. înregistrare.

Pe această notă, haideți să aflăm despre ce este vorba.

Ce este web scraping?

Mai simplu spus, web scraping-ul ne permite să descărcăm date specifice din paginile web pe baza anumitor parametri. Păianjenii inteligenți de astăzi fac o mare parte din această activitate. Acești boți, inspectează website-urile și duc informațiile necesare în bazele de date ale motoarelor de căutare. Prin urmare, crawling-ul web este o componentă importantă a web scraping-ului.

Definiția și procesul de web scraping sunt destul de simplu de înțeles. În primul rând, se găsesc pagini web care corespund anumitor criterii. Paginile sunt apoi descărcate și preluate pentru prelucrare, unde sunt căutate, reformate, copiate etc. Web scraper-urile pot extrage, printre altele, imagini, videoclipuri, text, informații de contact, articole despre produse și multe altele de pe un website.

Războiul web astăzi este o componentă esențială a multor infrastructuri digitale. De exemplu, toate indexările web se bazează foarte mult pe web scraping-ul de date. Modificările activității online între cele peste 1 miliard de website-uri pot fi astfel urmărite cu ușurință folosind metode de scraping. Web scraping-ul este necesar pentru a da un sens mulțimilor de date disponibile online.

Ca atare, tehnica s-a dovedit fundamentală pentru analiza datelor mari, învățarea mașinii și inteligența artificială.

Cu scripturi mai inteligente, web scraping-ul a devenit mult mai ușor de făcut și on-line omniprezent. Parametrii pentru ceea ce caută aceste scripturi au devenit, de asemenea, mai precise.Precizia a dus la o serie întreagă de proiecte de știință a datelor în continuă creștere.

Cum funcționează Web scraping?

Aproape toate web scraping-urile de date de pe web sunt astăzi doar niște roboți inteligenți. În general, acești scraperi sunt responsabili de extragerea codului HTML al unui site web și apoi de compilarea acestuia în date structurate. Cum funcționează este simplu de explicat.

În primul rând, o solicitare GET este trimisă utilizând un protocol HTTP către site-ul vizat de raclet. Serverul web procesează cererea și, dacă este legitim, racletul este autorizat să citească și să extragă HTML-ul paginii web. Un web scraper localizează elementele vizate și le salvează în variabilele setate.

Acesta este procesul pe scurt, dar trebuie să vă imaginați acest proces de bază înmulțit cu milioane, chiar miliarde, de puncte de date. Pe măsură ce web scraper-ele de date devin mai sofisticate, potențialul de date mari și de învățare automată crește odată cu acesta. Odată ce paginile web dinamice devin tot mai frecvente, scraperii sunt nevoiți să se adapteze la perioadele de schimbare.

Bibliotecile obișnuite utilizate pentru web scraping

Lumea de scraping pe internet este vastă. Cu toate acestea, există câteva biblioteci și instrumente cheie care sunt utilizate în mod obișnuit de către toți. Cele mai des web scraping-ul necesită unele cunoștințe despre Python, așa că poate doriți să ridicați câteva cărți pe această temă și să începeți să citiți.

BeautifulSoup, de exemplu, este un pachet popular Python care extrage informații din documente HTML și XML. În prezent este disponibil atât pentru Python 2.7, cât și pentru Python 3.

Pandas este o bibliotecă software scrisă în Python care este specializată în manipularea și indexarea datelor. Principalul său beneficiu este că permite utilizatorilor să efectueze analiza datelor în Python, astfel încât nu este nevoie să comutați la o limbă precum R.

Selenium este un instrument de automatizare încorporat în browserul dvs. web. Ca atare, poate introduce formulare, faceți click pe butoane și poate căuta biți de informații cum ar fi un bot. În plus, puteți construi depozite care vă vor oferi puterea de scraping pentru website-uri.

Există multe alte biblioteci foarte potrivite pentru web scraping-ul, dar acestea sunt trei care garantează atenția inițială.

Calea super-simplificată de web scraping

Doar o notă: nu vom parcurge detaliile despre cum să folosiți în mod specific niciun web scraper particular. În schimb, aceștia sunt pașii de bază pe care toți trebuie să îi urmeze. Deci, planificați în consecință.

Găsiți URL-ul pe care doriți să îl supuneți web scraping-ului.

Acest pas este autoexplicativ. Trebuie să fiți primul pe nișa pe care o cercetați. De exemplu, dacă studiați prețurile competitive ale laptopurilor, ar putea fi inteligent să compilați o listă cu toate site-urile care conțin informații valoroase înainte de a începe.

Inspectați pagina și verificați etichetele

Web scraper-ul trebuie să i se spună ce să facă. Deci, trebuie să descoperiți cu atenție care sunt elementele pe care le veți privi, precum și etichetele. Faceți click dreapta pe orice element al paginii și alegeți „inspectați” pentru a fi dus în backendul paginii. Caseta succesivă vă va permite să vedeți detaliile elementului menționat, inclusiv etichetele și metadatele care se vor dovedi cruciale pentru web scraper-ul dvs.

După ce ați identificat elementele pe care doriți să le vizați, împreună cu ce etichetă reprezintă fiecare, este timpul să începeți web scraping-ul.

Activați web scraping-ul

Acum, puteți face scraping online în câteva feluri. Dacă vă simțiți bine (și aveți cunoștințe), îl puteți scrie de la zero cu Python. Pentru a derula această operațiune, va trebui să accesați bibliotecile precum BeautifulSoup. Simțiți-vă liber să citiți marele ghid al lui Ethan Jarrell pe HackerNoon.

Dacă credeți că Python este peste capul dvs., veți dori să utilizați software care simplifică acest proces. Există o mulțime disponibile, dar majoritatea nu sunt gratuite. Ele sunt adesea utilizate de întreprinderi ca parte a platformelor de date web SaaS.

Dacă intenționați doar să faceți web scraping pentru câteva site-uri, atunci vă recomandăm să creați propriul raclet. Cu toate acestea, pentru funcții mai complexe, încercați să căutați soluții software care vi se potrivesc.

Despachetați datele dvs.

După ce lăsați web scraper-ul să funcționeze puțin, veți avea o colecție sănătoasă de date pregătită pentru analiză. Este necesar să folosiți „expresii obișnuite” (Regex) pentru a o transforma într-un text care poate fi citit. Această ultimă etapă depinde de cantitatea de date pe care le-ați colectat,pentru a determina dacă trebuie să faceți măsuri suplimentare pentru a vă analiza mai bine constatările.

Lucruri pe care trebuie să le aveți în vedere înainte web scraping

După cum v-ați putea aștepta, utilizarea de web scraping nu înseamnă că puteți extrage pur și simplu informații online fără nicio restricție. Există, în mod natural, atât actori benefici, cât și răuvoitori online, care folosesc web scraping. În tot domeniul web actorii vor căuta acea siguranță și securitate web.

De exemplu, Google și alte motoare de căutare analizează conținutul pentru a-l clasifica corect. Acesta este un exemplu de utilizare normală, perfect așteptată, de web scraping. Companiile de cercetare de piață utilizează, de asemenea, aceleași metode pentru a evalua sentimentele și preferințele pentru un public țintă.

Dimpotrivă, există mulți actori răuvoitori în lumea web scraping a datelor. De exemplu, internetul este înrădăcinat cu furtul de conținut, care se face prin intermediul web scraping. În acest fel, o cantitate masivă de conținut este furată și republicată ilegal.

Unele companii folosesc, de asemenea, web scraping pentru a reduce prețurile rivalilor, folosind aceste instrumente pentru a accesa bazele de date de afaceri concurente. Acesta este un alt exemplu de rweb scraping a datelor rău intenționate.

Dacă doriți să începeți web scraping-ul, asigurați-vă că respectați protocoalele:

Respectați instrucțiunile robots.txt

Acest fișier text (denumit „standardul de excludere a roboților”) este responsabil de furnizarea instrucțiunilor pentru robotii inteligenți. Există dispoziții situate în el pe care ar trebui să le luați în considerare înainte de web scraping.

Știți ce elemente vizați.

Dacă nu vă limitați la anumite elemente din ținta dvs., veți ajunge la prea multe date. De asemenea, asigurați-vă că înțelegeți cum funcționează etichetele HTML.

Descoperiți cum să stocați cel mai bine datele.

Există diverse instrumente pentru a vă stoca datele în mod eficient. Învățați cum să salvați informațiile colectate într-o bază de date adecvată.

Luați în considerare limitările de copyright

Răspândirea datelor pe Internet a obținut o reputație recentă rea. Din cauza motivului clar financiar, atât de des din spatele său. Mulți par să ignore și termenii de bază ai serviciului (ToS). Totuși, acest lucru nu înseamnă că ar trebui să fii laș când vine vorba de drepturi de autor. De fapt, Linkedin a dat în judecată zeci de oameni pentru că expus site-ul la web scraping.

Când aveți îndoieli, citiți întotdeauna prin ToS și respectați regulile roboților.txt.

Faceți textul extras curat și lizibil.

Modulul Regex Python poate fi utilizat pentru a extrage o versiune”mai curată” a unui set de date dat dintr-un web scraper. Acest lucru poate fi esențial pentru ca baza de date să fie lizibilă.

Nu supraîncărcați site-ul cu web scraperi.

Dacă sunteți doar o singură persoană care încearcă să extragă date de pe un website, atunci, evident, nu puteți face multe daune. Cu toate acestea, imaginați-vă că executați un script Python care execută mii de solicitări. Dintr-o dată, web scraping-ul dvs. ar putea avea un impact grav și poate pune la pământ întregul site pentru o perioadă scurtă.

Când utilizați raclete web pentru program, ar trebui să vă limitați solicitarea la una pe pagină. În acest fel, nu eliminați site-ul gazdă atunci când extrageți informații din acesta.

Gânduri finale

Web scraping-ul ne-a deschis ușa către date mari, permițându-ne să compilăm miliarde de informații prin scripturi și un web design inteligent. Dacă ați folosit vreodată AWS sau Google Analytics, ați întâlnit deja instrumente de web scraping, indiferent dacă ați fost sau nu conștientizat. Pe măsură ce vasta colecție de cunoștințe online crește, vor deveni mai complexe.

Așadar, dacă încercați web scraping-ul, nu uitați să planificați dinainte sau altfel veți ajunge cu o încurcătură de date. Stabiliți-vă parametrii, aveți un plan clar despre cum să stocați cel mai bine datele și știți exact ce căutați înainte de a începe.

Web scraping-ul fără un plan vă va conduce pe un drum lung, confuz. Din fericire, cu ajutorul unor roboți inteligenți, web scraping-ul vă poate face viața mult mai ușoară dacă o faceți corect.