Đây không phải là bài đăng blog thông thường. Hôm nay, chúng tôi sẽ mang đến cho bạn một video hướng dẫn ngắn gọn. 🎥

Trong video này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thiết lập proxy trong Gologin từng bước một. Bạn sẽ học cách kết nối với một proxy đáng tin cậy (sử dụng ProxyScrape làm ví dụ), kiểm tra thiết lập của mình và làm cho các phiên duyệt web của bạn trở nên ẩn danh.

Nếu bạn mới làm quen với Python và web scraping, chắc hẳn bạn đã từng nghe đến thuật ngữ "Pandas". Nhưng chính xác thì Pandas là gì, và tại sao nó lại là một công cụ thiết yếu trong lĩnh vực phân tích và trích xuất dữ liệu? Hướng dẫn này sẽ giúp bạn từ người mới bắt đầu trở thành người dùng Pandas thành thạo, từng bước một. Sau khi đọc xong bài viết này, bạn sẽ hiểu được điều gì làm cho Pandas mạnh mẽ đến vậy và cách bắt đầu sử dụng nó để làm việc hiệu quả với dữ liệu đã được thu thập.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước cấu hình proxy trên macOS. Chúng tôi sẽ tập trung cụ thể vào việc tích hợp ProxyScrape Residential Proxies , đảm bảo kết nối của bạn an toàn, đáng tin cậy và được tối ưu hóa cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Cuối cùng, bạn cũng sẽ học cách kiểm tra thiết lập proxy để xác nhận rằng lưu lượng truy cập của bạn được định tuyến chính xác.

Bắt đầu nào!

Sơ đồ trang web đóng vai trò quan trọng trong SEO và việc thu thập dữ liệu web bằng cách cung cấp một danh sách URL có cấu trúc mà trang web muốn các công cụ tìm kiếm lập chỉ mục. Thay vì thu thập dữ liệu từ một trang web bằng cách theo dõi các liên kết từng trang một, việc thu thập dữ liệu từ sơ đồ trang web là một cách nhanh hơn nhiều để khám phá tất cả các URL có sẵn.

Thu thập dữ liệu từ web là một công cụ thiết yếu cho các nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia SEO. Cho dù đó là thu thập thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh hay biên soạn các tập dữ liệu, việc thu thập dữ liệu thường liên quan đến việc điều hướng qua nhiều trang dữ liệu—một quá trình được gọi là phân trang. Nhưng dù phân trang hữu ích cho trải nghiệm người dùng, nó vẫn có thể gây ra những thách thức đáng kể trong việc thu thập dữ liệu từ web. 

Thu thập dữ liệu từ web (web scraping) đã trở thành một công cụ không thể thiếu để thu thập dữ liệu từ khắp internet, giúp các nhà phân tích dữ liệu, những người đam mê công nghệ và các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Nhưng trích xuất dữ liệu chỉ là bước đầu tiên. Để khai thác tối đa tiềm năng của nó, bạn cần xuất dữ liệu một cách hiệu quả sang định dạng phù hợp—cho dù đó là tệp CSV cho bảng tính, JSON cho API, hay cơ sở dữ liệu để lưu trữ và phân tích quy mô lớn.

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn những kiến thức cơ bản về xuất dữ liệu thu thập được từ web. Bạn sẽ học từng bước cách làm việc với các tệp CSV và JSON, tích hợp dữ liệu thu thập được từ web với cơ sở dữ liệu và tận dụng tối đa các phương pháp quản lý dữ liệu của mình.

Trích xuất dữ liệu từ web 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 trích xuất dữ liệu từ web. Cho dù bạn đang trích xuất dữ liệu để phân tích, xây dựng công cụ so sánh giá hay tự động hóa việc trích xuất nội dung, phân tích cú pháp web đều là cốt lõi của mỗi nhiệm vụ này. Nhưng điều gì làm cho việc phân tích cú pháp web vừa hiệu quả vừa thân thiện với người mới bắt đầu? Đó chính là Parsel — một thư viện mạnh mẽ trong Python giúp đơn giản hóa việc phân tích cú pháp HTML và trích xuất dữ liệu.

Thu thập dữ liệu từ web (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 internet. Cho dù bạn đang theo dõi giá sản phẩm, thu thập dữ liệu cho nghiên cứu hay xây dựng bảng điều khiển tùy chỉnh, thu thập dữ liệu từ web đều mang đến vô số khả năng.