Web scraping is an essential tool for developers, data analysts, and SEO professionals. Whether it's gathering competitor insights or compiling datasets, scraping often involves navigating through multiple pages of data—a process known as pagination. But as useful as pagination is for user experience, it can pose significant challenges in web scraping. 

Web scraping has become an indispensable tool for gathering data from across the internet, empowering data analysts, tech enthusiasts, and businesses to make informed decisions. But extracting data is just the first step. To unlock its full potential, you need to export it efficiently into the right format—whether that's a CSV file for spreadsheets, JSON for APIs, or databases for large-scale storage and analysis.

This blog will take you through the essentials of exporting web-scraped data. You’ll learn step-by-step how to work with CSV and JSON files, integrate web-scraped data with databases, and make the most of your data management practices.

Web scraping đã trở thành một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà phát triển Python, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê web scraping. Cho dù bạn đang trích xuất dữ liệu để phân tích, xây dựng công cụ so sánh giá hay tự động trích xuất nội dung, thì phân tích cú pháp web là cốt lõi của mỗi tác vụ này. Nhưng điều gì làm cho phân tích cú pháp web vừa hiệu quả vừa thân thiện với người mới bắt đầu? Hãy đến với Parsel —một thư viện mạnh mẽ trong Python giúp đơn giản hóa việc phân tích cú pháp HTML và trích xuất dữ liệu.

Web scraping đã trở thành một công cụ thiết yếu cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu cần trích xuất và phân tích thông tin từ web. Cho dù bạn đang theo dõi giá sản phẩm, thu thập dữ liệu để nghiên cứu hay xây dựng bảng điều khiển tùy chỉnh, web scraping cung cấp vô số khả năng.

Pandas là thư viện dành cho các nhà phân tích dữ liệu và lập trình viên Python muốn dấn thân vào thế giới xử lý và phân tích dữ liệu. Cú pháp trực quan và cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ của nó giúp việc xử lý các tập dữ liệu lớn không chỉ dễ quản lý mà còn hiệu quả. Cho dù bạn đang nhập tệp CSV, dọn dẹp các tập dữ liệu lộn xộn hay phân tích xu hướng dữ liệu, Pandas đều có các công cụ bạn cần.

Web scraping đã trở thành một kỹ năng quan trọng đối với các nhà phát triển Python, nhà phân tích dữ liệu và bất kỳ ai làm việc với các tập dữ liệu. Khi nói đến dữ liệu có cấu trúc và phong phú, các bảng được tìm thấy trên các trang web thường là mỏ vàng thông tin. Cho dù bạn đang tìm kiếm danh mục sản phẩm, số liệu thống kê thể thao hay dữ liệu tài chính trên web, khả năng trích xuất và lưu dữ liệu bảng bằng Python là một công cụ vô giá.

Hướng dẫn thực tế này sẽ hướng dẫn bạn từng bước trong quy trình thu thập bảng từ các trang web bằng Python. Cuối cùng, bạn sẽ biết cách sử dụng các thư viện phổ biến như requests , Beautiful Soup và thậm chí là pandas để truy cập dữ liệu bảng và lưu trữ dữ liệu đó ở các định dạng có thể tái sử dụng như tệp CSV .

Kiểm thử và phát triển API là nhiệm vụ quan trọng đối với các nhà phát triển , chuyên gia CNTT và người kiểm thử . Trong số các công cụ có sẵn, Postman nổi bật là nền tảng mạnh mẽ và thân thiện với người dùng để gửi yêu cầu, phân tích phản hồi và gỡ lỗi API. 

Khi làm việc với Selenium để thu thập dữ liệu web hoặc tự động hóa, việc tích hợp proxy là điều bắt buộc. Proxy cho phép bạn bỏ qua lệnh cấm, giới hạn tốc độ và hạn chế địa lý, giúp các tác vụ của bạn liền mạch và hiệu quả. Nhưng việc cấu hình proxy trong Selenium có thể là một thách thức, đặc biệt nếu bạn đang xử lý xác thực hoặc cần theo dõi các yêu cầu HTTP. Đó là lúc Selenium Wire xuất hiện.

Trong thời đại kỹ thuật số, nơi mà mỗi giây đều có giá trị, việc đảm bảo hiệu suất của trang web của bạn đạt chuẩn không chỉ là điều cần thiết mà còn là chiến lược sinh tồn. Với kỳ vọng của người dùng cao hơn bao giờ hết, một trang tải chậm có thể tạo nên sự khác biệt giữa một khách hàng đã chuyển đổi và một cơ hội bị mất. Đây là lúc Apache JMeter™ và máy chủ proxy phát huy tác dụng, cung cấp sự kết hợp mạnh mẽ để kiểm tra tải trang web của bạn nhằm đảm bảo trang web có thể xử lý lượng truy cập lớn mà không ảnh hưởng đến tốc độ hoặc trải nghiệm của người dùng.

eBay là một trong những thị trường trực tuyến lớn nhất thế giới, lưu trữ hàng triệu sản phẩm thuộc nhiều danh mục khác nhau. Việc thu thập dữ liệu từ eBay có thể vô cùng hữu ích cho các nhiệm vụ như:

• So sánh giá
• Phân tích thị trường
• Theo dõi xu hướng sản phẩm

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo một tập lệnh Python đơn giản để tìm kiếm từ khóa, trích xuất thông tin chi tiết về sản phẩm như tiêu đề, giá, tiền tệ, tình trạng còn hàng, đánh giá và xếp hạng, rồi lưu dữ liệu vào tệp CSV . Hướng dẫn này rất phù hợp với người mới bắt đầu muốn học cách thu thập dữ liệu web đúng cách, với các mẹo về việc tôn trọng các điều khoản dịch vụ và sử dụng proxy một cách có trách nhiệm.