8 công cụ trích xuất dữ liệu web Python tốt nhất năm 2025

Dữ liệu là một trong những động lực thúc đẩy thế giới của chúng ta. Mọi khía cạnh trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta đều xoay quanh dữ liệu. Nếu không có dữ liệu, chúng ta không thể đạt được sự phát triển công nghệ như ngày nay. Dữ liệu rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào, bất kể lĩnh vực nào. Tổ chức nổi bật nhất đều có ngân hàng dữ liệu và hồ dữ liệu. Họ sẽ lấy dữ liệu

Dữ liệu là một trong những động lực thúc đẩy thế giới của chúng ta. Mọi khía cạnh trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta đều xoay quanh dữ liệu. Nếu không có dữ liệu, chúng ta không thể đạt được sự phát triển công nghệ như ngày nay. Dữ liệu rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào, bất kể lĩnh vực nào. Tổ chức nổi bật nhất đều có ngân hàng dữ liệu và hồ dữ liệu. Họ sẽ lấy dữ liệu và phân tích dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc hơn. Đôi khi, việc thu thập dữ liệu từ bên ngoài là cần thiết, thu thập trực tuyến. Đây là tình huống mà web scraping tỏa sáng hơn. Nhiều cộng đồng khoa học dữ liệu khuyến khích web scraping có đạo đức để chọn các dạng dữ liệu khác nhau cho nhiều phân tích khác nhau. Chúng tôi sẽ thảo luận về web scraping và các công cụ web scraping python tốt nhất trong các phần sắp tới.

Bạn có thể thoải mái chuyển đến bất kỳ phần nào để tìm hiểu thêm về công cụ thu thập dữ liệu web Python!

Mục lục

• Web Scraping là gì? Web Scraping hoạt động như thế nào? Các loại Web Scraper khác nhau:
• Web Scraping hoạt động như thế nào?
• Các loại trình thu thập dữ liệu web khác nhau:
• 8 công cụ thu thập dữ liệu web Python tốt nhất: 1. Thư viện yêu cầu: 2. Thư viện LXML: 3. Thư viện BeautifulSoup: 4. Scrapy: 5. Selenium: 6. Import.io: 7. DataStreamer: 8. Proxy:
• 1. Yêu cầu Thư viện:
• 2. Thư viện LXML:
• 3. Thư viện BeautifulSoup:
• 4. Rác rưởi:
• 5. Selen:
• 6. Nhập khẩu.io:
• 7. Trình truyền dữ liệu:
• 8. Người ủy nhiệm:
• Máy chủ Proxy tốt nhất để thu thập dữ liệu web:
• Câu hỏi thường gặp:
• Phần kết luận:

Web Scraping là gì?

Nói một cách đơn giản, web scraping, còn được gọi là screen scraping, là trích xuất một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn trực tuyến khác nhau. Đây là một quy trình tự động không có sự tương tác của con người. Hầu hết mọi người thường hiểu sai về quy trình thực tế liên quan đến web scraping. Quy trình web scraping là trích xuất dữ liệu từ một nguồn mục tiêu và sắp xếp dữ liệu. Dữ liệu ở định dạng không có cấu trúc bất cứ khi nào bạn thực hiện screen scraping, nghĩa là không có dữ liệu được gắn nhãn. Quy trình trích xuất dữ liệu web cũng bao gồm việc quản lý các dữ liệu không có cấu trúc đó thành dữ liệu có cấu trúc bằng cách sử dụng một khung dữ liệu.

Web Scraping hoạt động như thế nào?

Có nhiều cách khác nhau để thực hiện quy trình trích xuất dữ liệu web, chẳng hạn như tạo một tập lệnh tự động từ đầu hoặc sử dụng công cụ API để trích xuất dữ liệu từ các trang web, chẳng hạn như Twitter, Facebook và Reddit. Một số trang web có API chuyên dụng cho phép trích xuất một lượng dữ liệu hạn chế, và một số thì không. Trong những trường hợp đó, thực hiện quy trình trích xuất dữ liệu web là cách tốt nhất để trích xuất dữ liệu từ các trang web đó.

Web scraping bao gồm hai phần, một scraper và một crawler. Scraper là một thuật toán học máy giúp xác định dữ liệu cần thiết bằng cách theo dõi các liên kết. Crawler là một công cụ được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ mục tiêu. Người dùng có thể sửa đổi cả scraper và crawler.

Về mặt kỹ thuật, quá trình trích xuất dữ liệu web bắt đầu bằng cách cung cấp URL hạt giống. Các URL này hoạt động như cổng vào dữ liệu. Trình trích xuất dữ liệu sẽ theo các URL này cho đến khi đến được nơi có thể truy cập vào phần HTML của các trang web. Như đã đề cập, trình thu thập dữ liệu là một công cụ duyệt qua dữ liệu HTML và tài liệu XML, trích xuất dữ liệu và xuất kết quả theo định dạng do người dùng xác định, thường là ở định dạng bảng tính Excel hoặc CSV (tệp phân cách bằng dấu phẩy). Cấu hình khác là tệp JSON. Tệp JSON này có lợi cho việc tự động hóa toàn bộ quy trình thay vì trích xuất dữ liệu một lần.

Các loại trình thu thập dữ liệu web khác nhau:

Dựa trên các yêu cầu, trình thu thập dữ liệu web có thể được phân loại thành bốn loại, cụ thể là:

• Công cụ thu thập dữ liệu web tự viết.
• Công cụ thu thập dữ liệu web được lập trình sẵn.
• Tiện ích mở rộng của trình duyệt.
• Công cụ thu thập dữ liệu web dựa trên đám mây.

Trình thu thập dữ liệu web tự viết – Loại này dựa trên việc tạo trình thu thập dữ liệu web của bạn bằng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào bạn chọn. Phổ biến nhất là python. Đối với cách tiếp cận này, cần phải có kiến thức lập trình nâng cao.

Web scraper được lập trình sẵn – Loại này sử dụng web scraper đã được lập trình sẵn. Có thể tải xuống trực tuyến để bắt đầu quá trình thu thập dữ liệu web. Web scraper được xây dựng sẵn cho phép bạn tinh chỉnh tùy chọn dựa trên yêu cầu của mình. Yêu cầu ít hoặc không cần kiến thức lập trình.

Tiện ích mở rộng trình duyệt – Một số API trích xuất dữ liệu web có sẵn dưới dạng tiện ích mở rộng trình duyệt (add-on). Bạn chỉ cần bật nó bằng trình duyệt mặc định và đề cập đến vị trí cơ sở dữ liệu để lưu dữ liệu đã trích xuất, như bảng tính Excel hoặc tệp CSV.

Trình thu thập dữ liệu web dựa trên đám mây – Có rất ít trình thu thập dữ liệu web dựa trên đám mây. Các trình thu thập dữ liệu web này được chạy dựa trên máy chủ đám mây do công ty mà bạn mua trình thu thập dữ liệu web bảo trì. Ưu điểm chính là tài nguyên tính toán. Với trình thu thập dữ liệu web dựa trên đám mây, việc thu thập dữ liệu web là một tài nguyên đòi hỏi nhiều tài nguyên, do đó máy tính của bạn có thể tập trung vào các tác vụ thiết yếu khác.

8 công cụ thu thập dữ liệu web Python tốt nhất:

8 công cụ trích xuất web Python tốt nhất

Python được coi là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho người mới bắt đầu do khả năng đọc hiểu cao của người dùng, thường giúp người mới bắt đầu hành trình của họ trong lĩnh vực lập trình. Vì lý do tương tự, Python rất phù hợp để thu thập dữ liệu web. Có sáu thư viện và công cụ thu thập dữ liệu web Python mà chúng tôi coi là tốt nhất. LƯU Ý: Một số công cụ này bao gồm các thư viện Python có chức năng cụ thể trong quy trình thu thập dữ liệu web

1. Yêu cầu Thư viện:

Có lẽ thư viện cơ bản và chuẩn nhất trong python chủ yếu được sử dụng như một trong những công cụ trích xuất web python tốt nhất. Bước đầu tiên trong trích xuất web là "yêu cầu" dữ liệu HTML từ máy chủ của trang web mục tiêu để lấy dữ liệu. Yêu cầu được thực hiện với thư viện yêu cầu là GET và POST. Hai nhược điểm chính là thư viện yêu cầu không thể được sử dụng hiệu quả khi trang web mục tiêu được tạo thành từ javascript thuần túy và không thể được sử dụng để phân tích cú pháp HTML.

Sau đây là mã python để cài đặt thư viện yêu cầu:

nhập dữ liệu yêu cầu =requests.request( " GET " , "https://www.example.com" ) dữ liệu

LƯU Ý: Bạn chỉ có thể nhập yêu cầu bằng Juypter notebook hoặc Google Collab. Nếu bạn sử dụng CMD trên Windows, Linux hoặc macOS, bạn có thể cài đặt yêu cầu bằng phương thức pip. Mã python để cài đặt yêu cầu là "pip install requests". Điều chính cần nhớ là python đi kèm với "urllib" và "urllib2". Urllib có thể được sử dụng thay cho yêu cầu, nhưng nhược điểm là đôi khi cần phải sử dụng cả urllib và urllib2, dẫn đến tăng độ phức tạp của tập lệnh lập trình.

2. Thư viện LXML:

Thư viện này là phiên bản cập nhật của thư viện yêu cầu. Thư viện LXML loại bỏ nhược điểm của thư viện yêu cầu, thư viện này phân tích cú pháp HTML. Thư viện LXML có thể trích xuất một lượng lớn dữ liệu với tốc độ nhanh, hiệu suất và hiệu quả cao. Kết hợp cả yêu cầu và LXML là tốt nhất để xóa dữ liệu khỏi HTML.

3. Thư viện BeautifulSoup:

BeautifulSoup có lẽ là thư viện được sử dụng nhiều nhất như một trong những công cụ thu thập dữ liệu web python vì nó dễ sử dụng hơn đối với người mới bắt đầu và chuyên gia. Ưu điểm chính của việc sử dụng BeautifulSoup là bạn không phải lo lắng về HTML được thiết kế kém. Kết hợp BeautifulSoup và request cũng phổ biến trong các công cụ thu thập dữ liệu web. Nhược điểm là nó chậm hơn so với LXML. Nên sử dụng BeautifulSoup cùng với trình phân tích cú pháp LXML. Mã python để cài đặt BeautifulSoup là “pip install BeautifulSoup”.

4. Rác rưởi:

Có thể gọi Scrapy là anh hùng của web scraping. Scrapy không phải là một thư viện python mà là một khuôn khổ web scraping hoàn chỉnh. Ở phía sau, Scrapy bao gồm một bot có khả năng đồng thời gửi nhiều yêu cầu HTTP đến nguồn. Mặc dù Scrapy là một khuôn khổ mạnh mẽ để web scraping, bạn có thể thêm các plugin để tăng chức năng của nó. Nhược điểm chính của Scrapy là nó không có khả năng xử lý javascript, giống như selenium (mà chúng ta sẽ thấy trong phần sắp tới). Scrapy có thể khắc phục nhược điểm này bằng cách sử dụng bất kỳ thư viện nào hỗ trợ trích xuất dữ liệu từ một trang web động.

5. Selen:

Selenium được Jason Huggins tạo ra để kiểm tra tự động các ứng dụng web. Nhược điểm của Scrapy là không thể xử lý các trang Javascript dễ dàng là điểm mà Selenium tỏa sáng nhất. Vì Selenium có thể thu thập các trang web động, nên tốt nhất là thu thập dữ liệu từ trang web đó. Nhưng nên sử dụng Selenium khi làm việc trên các dự án quy mô nhỏ và khi thời gian không phải là yếu tố quan trọng. Vì Selenium chạy javascript trên mọi trang của nguồn mục tiêu, nên nó có xu hướng chậm hơn so với các thư viện và khung python khác.

6. Nhập khẩu.io:

Đúng là các trang web đang thay đổi nhanh chóng và trở nên phức tạp hơn. Việc thu thập dữ liệu web ở quy mô lớn hơn đang trở nên khó khăn hơn, giống như việc thu thập dữ liệu từ một trang web thương mại điện tử. 

Nhưng import.io có giải pháp. Với công nghệ tiên tiến trong việc thu thập dữ liệu web, bạn có thể thu thập nhiều trang web cùng lúc mà không bị trễ. Điều tuyệt vời nhất về import.io là nó là một công cụ có thể tự động kiểm tra dữ liệu đang được thu thập và thực hiện kiểm toán QA theo các khoảng thời gian đều đặn. 

Tính năng này có thể được sử dụng để tránh bất kỳ giá trị null và trùng lặp nào bị quét. Bạn có thể quét nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như chi tiết sản phẩm, xếp hạng, đánh giá, Hỏi & Đáp và tình trạng sản phẩm.

7. Trình truyền dữ liệu:

Nếu bạn là một nhà tiếp thị truyền thông xã hội, datastreamer là công cụ tốt nhất để bạn thu thập một lượng lớn dữ liệu công khai từ các trang web truyền thông xã hội. Với DataStreamer , bạn có thể tích hợp dữ liệu phi cấu trúc với một API duy nhất. 

Với DataStreamer, bạn có thể cung cấp cho đường ống dữ liệu của mình hơn 56.000 nội dung và 10.000 nội dung làm giàu mỗi giây. Tùy chỉnh dữ liệu của bạn bằng cách lọc và tổng hợp dữ liệu dựa trên các câu hỏi bạn muốn được trả lời. 

8. Người ủy nhiệm:

Proxy không phải là công cụ python thực sự nhưng cần thiết cho việc trích xuất dữ liệu web. Như đã đề cập ở trên, việc trích xuất dữ liệu web cần được thực hiện cẩn thận vì một số trang web không cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ các trang web của họ. Nếu bạn làm vậy, rất có thể họ sẽ chặn địa chỉ IP cục bộ của bạn. Để ngăn chặn điều đó, một proxy sẽ che giấu địa chỉ IP của bạn và khiến bạn ẩn danh trực tuyến.

Máy chủ Proxy tốt nhất để thu thập dữ liệu web:

ProxyScrape là một trong những nhà cung cấp proxy trực tuyến phổ biến và đáng tin cậy nhất. Ba dịch vụ proxy bao gồm máy chủ proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng, máy chủ proxy dân dụng và máy chủ proxy cao cấp. Vậy, giải pháp khả thi nhất cho proxy HTTP tốt nhất để thu thập dữ liệu web là gì? Trước khi trả lời những câu hỏi đó, tốt nhất là bạn nên xem các tính năng của từng máy chủ proxy.

Proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng phù hợp nhất cho các tác vụ trực tuyến tốc độ cao, chẳng hạn như truyền phát lượng dữ liệu lớn (về kích thước) từ nhiều máy chủ khác nhau cho mục đích phân tích. Đây là một trong những lý do chính khiến các tổ chức chọn proxy chuyên dụng để truyền lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn.

Proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng có một số tính năng, chẳng hạn như băng thông không giới hạn và kết nối đồng thời, proxy HTTP chuyên dụng để giao tiếp dễ dàng và xác thực IP để bảo mật hơn. Với thời gian hoạt động 99,9%, bạn có thể yên tâm rằng trung tâm dữ liệu chuyên dụng sẽ luôn hoạt động trong bất kỳ phiên nào. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, ProxyScrape cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng tuyệt vời và sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề trong vòng 24-48 giờ làm việc. 

Tiếp theo là proxy dân dụng. Proxy dân dụng là proxy dành cho mọi người dùng nói chung. Lý do chính là địa chỉ IP của proxy dân dụng giống với địa chỉ IP do ISP cung cấp. Điều này có nghĩa là việc xin phép máy chủ mục tiêu để truy cập dữ liệu của nó sẽ dễ dàng hơn bình thường. 

Tính năng khác của ProxyScrape Proxy dân dụng là một tính năng luân phiên. Proxy luân phiên giúp bạn tránh bị cấm vĩnh viễn tài khoản vì proxy dân dụng của bạn thay đổi địa chỉ IP của bạn một cách động, khiến máy chủ đích khó kiểm tra xem bạn có đang sử dụng proxy hay không. 

Ngoài ra, các tính năng khác của proxy dân dụng là: băng thông không giới hạn, cùng với kết nối đồng thời, proxy HTTP/s chuyên dụng, proxy tại bất kỳ phiên nào vì có hơn 7 triệu proxy trong nhóm proxy, xác thực tên người dùng và mật khẩu để bảo mật hơn và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, khả năng thay đổi máy chủ quốc gia. Bạn có thể chọn máy chủ mong muốn bằng cách thêm mã quốc gia vào xác thực tên người dùng. 

Cuối cùng là proxy cao cấp. Proxy cao cấp giống như proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng. Chức năng vẫn như cũ. Sự khác biệt chính là khả năng truy cập. Trong proxy cao cấp, danh sách proxy (danh sách chứa proxy) được cung cấp cho mọi người dùng trên ProxyScrape mạng. Đó là lý do tại sao proxy cao cấp có giá thấp hơn proxy trung tâm dữ liệu chuyên dụng.

Vậy, giải pháp khả thi nhất cho proxy HTTP tốt nhất để thu thập dữ liệu web là gì? Câu trả lời sẽ là "proxy dân dụng". Lý do rất đơn giản. Như đã nói ở trên, proxy dân dụng là proxy luân phiên, nghĩa là địa chỉ IP của bạn sẽ được thay đổi động trong một khoảng thời gian, điều này có thể hữu ích để đánh lừa máy chủ bằng cách gửi nhiều yêu cầu trong một khung thời gian nhỏ mà không bị chặn IP. 

Tiếp theo, điều tốt nhất là thay đổi máy chủ proxy dựa trên quốc gia. Bạn chỉ cần thêm ISO_CODE quốc gia vào cuối xác thực IP hoặc xác thực tên người dùng và mật khẩu.

Đề xuất đọc:

Thu thập bình luận trên YouTube trong 5 bước đơn giản Thu thập địa chỉ email bằng Python năm 2023

Câu hỏi thường gặp:

Câu hỏi thường gặp:

Phần kết luận:

Web scraping là một công cụ thiết yếu cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích nào. Với nó, các nhà khoa học dữ liệu có thể hiểu sâu hơn về dữ liệu và cung cấp giải pháp tốt hơn cho các vấn đề trên thế giới ngày nay. Nếu bạn là một SEO/nhà tiếp thị kỹ thuật số, thì các công cụ web scraping Python là điều cần thiết. Các công cụ web scraping Python giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và dễ dàng thu thập dữ liệu cần thiết mà không gặp bất kỳ khó khăn nào. Bài viết này hy vọng sẽ cung cấp đủ thông tin về “Top 8 công cụ web scraping Python tốt nhất”

TUYÊN BỐ MIỄN TRỪ TRÁCH NHIỆM: Bài viết này chỉ dành cho mục đích học tập. Nếu không tuân thủ đúng hướng dẫn, việc thực hiện web scraping có thể là bất hợp pháp. Bài viết này không hỗ trợ việc scraping web bất hợp pháp dưới bất kỳ hình thức nào.