Cum să începi cu web scraping: Ghid pentru începători

În fiecare zi, întâlnim diferite forme de date. Date pe care le analizăm, le înțelegem și, uneori, chiar le colectăm. Aceste trei modalități cheie de interacțiune cu datele formează fundamentul analizei datelor. În peisajul digital actual al lumii, analiza datelor a devenit rapid o parte integrantă a multor companii, multe dintre ele utilizând web scraping, inteligența artificială, învățarea automată și o serie de alte tehnici și tehnologii pentru a aduna informații unice în speranța de a-și îmbunătăți afacerea.

Acestea fiind spuse, în acest articol, vom analiza web scraping-ul, una dintre numeroasele tehnici pe care companiile le folosesc pentru a colecta date de pe site-urile web de pe internet. Vom explica ce este, de ce este important, vom analiza implicațiile legale și vom intra în detalii despre cum funcționează.

Să trecem la subiect!

Ce este Web Scraping?

Dacă ați folosit vreodată manual mouse-ul pentru a evidenția anumite detalii de pe un site web și apoi le-ați copiat într-o foaie Excel, felicitări! Tocmai ai practicat extragerea de date web, deși la o scară mult mai mică.

Extragerea de date web, sau extragerea de date așa cum este uneori denumită, este o tehnică de colectare a datelor utilizată pentru a colecta conținut și informații de pe internet, de obicei cu ajutorul unor scrapere web.

Dacă vă întrebați, scraperele web se referă în general la aplicații software sau roboți programați să navigheze, să recupereze pagini relevante și să extragă informații valoroase din paginile web.

Utilizarea scraperelor web este ceea ce diferențiază extragerea de date web de copierea manuală a informațiilor de pe un site web într-o foaie Excel.

Extragerea de date web este automatizată și poate copia milioane de date automat în doar câteva minute. De obicei, aceste „milioane de date” se vor afla inițial pe o pagină web sau pagini web, înainte de a fi compilate în orice spațiu de stocare offline ales de dvs.

Este extragerea de date web legală?

Înainte de a aprofunda articolul, haideți să abordăm problema principală: Este legal să copiezi informații de pe site-ul web al cuiva? Este extragerea de date web legală? Nu este acesta un tip de încălcare a drepturilor de autor? Ei bine, nu chiar.

Extragerea de date de pe web nu este hacking. Este pur și simplu copierea informațiilor care sunt deja disponibile publicului, informații pe care oamenii le pot citi, într-un format mai prietenos cu mașinile. Deci da, este legal. Dar există o problemă.

Deși este legal să extragi date de pe web, există o limită a tipului de informații pe care le poți extrage și a modului în care o faci. În general, vrei să eviți datele personale și supraîncărcarea serverului. Accentul principal ar trebui să fie pus pe informațiile disponibile publicului.

Pentru a înțelege mai bine acest concept, aruncați o privire la acest exemplu: deși este perfect legal să faceți fotografii cu telefonul, fotografierea locațiilor sensibile sau a documentelor confidențiale ar putea avea repercusiuni legale negative.

Tipuri de scrapere web

Acum, să examinăm tipurile de scrapere web care există. Scraperele web pot fi clasificate pe baza diverselor criterii, inclusiv originea, structura și mediul de execuție. Să analizăm aceste clasificări:

1. Scrapere web auto-construite vs. pre-construite

• Scraperele web auto-construite sunt scrapere programate de programatori experți folosind Python
• Scraperele web pre-construite, spre deosebire de cele auto-construite, sunt deja realizate și sunt disponibile pentru descărcare. Acestea sunt adesea echipate cu opțiuni avansate de personalizare și sunt adaptate nevoilor începătorilor.

2. Extensii de browser vs. scrapere web software

• Scraperele web cu extensii de browser sunt integrate ca extensii în browsere și sunt ușor de rulat. Cu toate acestea, acestea tind să fie limitate de caracteristicile și capacitățile browserului. Acest tip de scrapere web tinde să funcționeze chiar mai bine pe browserele antidetect, dar mai multe despre acestea din urmă.
• Scraperele web software pot fi descărcate și instalate pe computere. Sunt mai complexe decât extensiile de browser și oferă funcții avansate fără limitările legate de capacitățile browserului.

3. Scrapere web în cloud vs. locale

• Scraperele web în cloud funcționează pe servere externe sau, așa cum sugerează și numele, pe servere bazate pe cloud, furnizate de compania scraperului. Acest lucru elimină sarcina de pe computer și realizează întregul proces de scraping fără limitarea capacităților hardware ale computerului.
• Scraperii web locali rulează pe computer și utilizează capacitățile software și hardware ale computerului.

Diferitele tipuri de scraperi web au avantajele și dezavantajele lor, în funcție de cazul de utilizare. Per total, atunci când sunteți gata să începeți scraping-ul web, va exista unul care se potrivește nevoilor și expertizei dvs.

La ce se folosește scraping-ul web?

Acum că știm ce este extragerea datelor web, la ce se folosește? Dacă analiza datelor este importantă, colectarea datelor devine, de asemenea, importantă, la fel și extragerea datelor web. Colectarea datelor este o parte integrantă a multor afaceri, așa că, dacă căutăm suficient de atent, vom găsi o utilizare pentru extragerea datelor și, în consecință, pentru extragerea datelor web în orice sector de afaceri. Acestea fiind spuse, iată trei aplicații rapide:

1. Extragerea datelor web în comerțul cu amănuntul și comerțul electronic

În sectorul comerțului cu amănuntul și al comerțului electronic, unde concurența este intensă, iar colectarea datelor este importantă, extragerea datelor web iese în evidență. Dacă vrei să fii cu un pas înaintea industriei, vei avea nevoie în permanență de acces la datele corecte, iar acest lucru este ceea ce permite extragerea datelor web.

Extragerea datelor web permite o înțelegere mai profundă a strategiilor pe care concurenții tăi le folosesc pentru a-și îmbunătăți traficul online. Dacă ai putea obține acces la datele concurenților tăi prin extragerea datelor web, poți face ajustări la propriile strategii de marketing, sporind în cele din urmă performanța vânzărilor. Furnizori de servicii precum Scrape Yogi oferă servicii autentice de scraping pentru brandurile de comerț electronic.

2. Web scraping în finanțe și Fintech

În finanțe și pe piața bursieră, web scraping-ul poate fi un instrument util care ajută la colectarea de date bursiere în timp real, rapoarte financiare și informații despre modul în care funcționează unele companii financiare. Veți găsi aceste informații deosebit de importante atunci când faceți alegeri și planuri de investiții.

De asemenea, mulți participanți la piața financiară utilizează extragerea de date web pentru a obține informații despre peisajul financiar. Le permite să aibă o imagine clară asupra lumii financiare, permițând luarea unor decizii rapide și inteligente.

3. Extragerea datelor web în marketingul digital și SEO

Extragerea datelor web este utilizată pe scară largă în industria marketingului digital pentru a colecta date valoroase privind preferințele clienților, comportamentul online, subiectele în tendințe și strategiile concurenței.

Prin utilizarea tehnicilor de extragere a datelor web, dacă sunteți un specialist în marketing digital, obțineți informații utile care vă permit să vă adaptați strategiile mai precis. Acest lucru vă asigură că rămâneți cu un pas înaintea peisajului în continuă evoluție al tendințelor consumatorilor online.

Instrumente de care veți avea nevoie pentru a începe extragerea de date web

În funcție de tipul de extragere de date web pe care doriți să îl efectuați, există trei instrumente principale de care veți avea nevoie:

1. Browser Antidetect

Browserele Antidetect utilizează tehnologii avansate, cum ar fi falsificarea datelor, pentru a proteja confidențialitatea utilizatorilor de internet. Unele browsere Antidetect de top, cum ar fi AdsPower, oferă, de asemenea, gestionarea mai multor profiluri. Puteți citi totul despre browserele antidetect în acest articol detaliat.

De ce aveți nevoie de un browser antidetect pentru extragerea de date web? Ei bine, multe site-uri web folosesc o mulțime de tehnologii de urmărire, inclusiv cookie-uri, amprente digitale și semnalizatoare web pentru a colecta informații de la vizitatorii lor. Așadar, în timp ce extrageți date de pe un site web, respectivul site web ar putea colecta informații despre dvs. De aici și nevoia unui browser antidetecție.

Pentru un browser antidetecție care combină eficiența cu prețul accesibil, AdsPower este alegerea ideală.

2. Python

Python este probabil cel mai important limbaj de programare de învățat dacă încerci să devii expert în multe tipuri diferite de extragere a datelor și scraping web. Este versatil, robust și potrivit nevoilor începătorilor și experților. De asemenea, multe dintre cele mai populare biblioteci de scraping web sunt construite pe Python

Pentru a afla mai multe despre Python pentru scraping web, puteți vizita aici.

3. Biblioteci de extragere a datelor de pe site-uri web

Aceste biblioteci acționează ca niște framework-uri robuste care simplifică extragerea datelor de pe site-uri web. Există patru biblioteci populare.

Beautiful Soup

Beautiful Soup este o bibliotecă Python specializată în extragerea de date din fișiere HTML și XML. Oferă idiomuri Python pentru iterarea, căutarea și modificarea arborelui de analiză, ceea ce îl face un favorit printre scraperii web pentru simplitatea și versatilitatea sa. Beautiful Soup este ideal pentru analiza documentelor HTML și XML, navigarea în arborele de analiză și extragerea informațiilor relevante.

Scrapy

Scrapy este un framework de crawling web colaborativ, open-source, pentru Python, care simplifică extragerea datelor de pe site-uri web cu funcțiile sale încorporate. Scrapy este ideal pentru proiecte extinse de scraping web și este potrivit pentru proiecte la scară largă.

Pandas

Pandas este o bibliotecă puternică de manipulare și analiză a datelor în Python. Deși nu este în mod explicit o bibliotecă de scraping web, este adesea utilizată împreună cu alte biblioteci pentru a manipula și analiza eficient datele extrase. Este excelentă pentru curățarea, transformarea și analiza datelor după extragerea datelor.

ParseHub

ParseHub se remarcă ca un instrument vizual de extragere a datelor care simplifică extragerea datelor web printr-o abordare de tip point-and-click. Cu interfața sa ușor de utilizat, elimină necesitatea unor abilități extinse de codare. Este deosebit de potrivit nevoilor utilizatorilor care preferă o interfață vizuală fără cunoștințe aprofundate de programare.

Cu aceste instrumente, veți fi bine echipat pentru a începe călătoria dvs. de extragere a datelor web.

Cum să începeți cu extragerea de date web

Abordarea specifică a acestor pași poate varia în funcție de instrumentele alese, dar pentru simplitate, ne vom concentra pe aspectele fundamentale, non-tehnice. Iată pașii secvențiali pe care ar trebui să îi urmați:

Identificați adresele URL pentru extragerea datelor

Deși poate părea simplu, sarcina inițială este să determinați site-ul web pe care doriți să îl extrageți. De exemplu, dacă vă concentrați pe explorarea recenziilor de cărți ale clienților, puteți viza date relevante de pe platforme precum Amazon, Goodreads sau LibraryThing.

Inspectați pagina web

Înainte de a programa scraperul web, este esențial să înțelegeți ce informații trebuie să colecteze. Dacă faceți clic dreapta oriunde pe partea din față a site-ului web, veți găsi opțiuni precum „inspectați elementul” sau „vizualizați sursa paginii”. Această acțiune dezvăluie codul de bază al site-ului, servind drept sursă de date pentru scraper. Apropo, puteți utiliza și scrapere web predefinite.

Începeți procedura de scraping

Acum că ați identificat adresele URL relevante și ați inspectat structura paginii web, este timpul să inițiați procedura de scraping. Aceasta implică implementarea codului necesar sau utilizarea instrumentelor de scraping web pentru a extrage datele dorite de pe site-urile web pe care le-ați vizat. Metoda specifică pentru efectuarea acestui pas poate varia în funcție de instrumentele alese, dar obiectivul fundamental rămâne același: colectarea sistematică a informațiilor valoroase de pe web.

Concluzie

De-a lungul timpului, extragerea datelor web a evoluat semnificativ, devenind un aspect foarte important al analizei datelor și, într-adevăr, al companiilor din întreaga lume. A permis companiilor să extragă și să analizeze eficient cantități uriașe de informații de pe internet. Și pe măsură ce tehnologia continuă să avanseze, rolul extragerii datelor web este probabil să se extindă. Foarte curând, extragerea datelor web va începe să ofere organizațiilor modalități și mai sofisticate de a valorifica bogăția de informații disponibile pe internet.

Acest articol este doar una dintre numeroasele resurse gratuite accesibile pe Site-ul AdsPower. AdsPower oferă o gamă diversă de materiale, inclusiv ghiduri și tutoriale. Vizitați site-ul nostru astăzi pentru a accesa alt conținut gratuit, dar valoros.