Làm thế nào để thu thập giá từ các trang web? Hướng dẫn mạnh mẽ năm 2025

Theo Statista, năm 2021, doanh số bán lẻ thương mại điện tử đạt 4,9 nghìn tỷ đô la Mỹ trên toàn thế giới. Đây là một con số lớn và dự kiến đến năm 2025, con số này sẽ đạt 7 nghìn tỷ đô la Mỹ. Như bạn có thể đoán, với tiềm năng doanh thu lớn này trong thương mại điện tử, sự cạnh tranh chắc chắn sẽ rất quyết liệt.

Theo Statista , năm 2021, doanh số bán lẻ thương mại điện tử đạt 4,9 nghìn tỷ đô la Mỹ trên toàn thế giới. Đây là một con số lớn và dự kiến đến năm 2025, con số này sẽ đạt 7 nghìn tỷ đô la Mỹ. Như bạn có thể đoán, với tiềm năng doanh thu lớn này trong thương mại điện tử, sự cạnh tranh chắc chắn sẽ rất quyết liệt.

Do đó, cần phải thích ứng với các xu hướng mới nhất để tồn tại và phát triển trong bầu không khí cạnh tranh cực độ này. Nếu bạn là một người chơi trên thị trường, bước đầu tiên theo hướng này là phân tích đối thủ cạnh tranh của bạn. Một thành phần chính của phân tích này là giá cả. So sánh giá sản phẩm giữa các đối thủ cạnh tranh sẽ giúp bạn đưa ra mức giá cạnh tranh nhất trên thị trường. 

Ngoài ra, nếu bạn là người dùng cuối, bạn sẽ có thể khám phá ra mức giá thấp nhất cho bất kỳ sản phẩm nào. Nhưng, thách thức thực sự ở đây là có rất nhiều trang web thương mại điện tử có sẵn trực tuyến. Không thể tự tay truy cập từng trang web và kiểm tra giá của từng sản phẩm. Đây là lúc mã hóa máy tính phát huy tác dụng. Với sự trợ giúp của mã Python, chúng ta có thể trích xuất thông tin từ các trang web. Điều này khiến việc thu thập giá từ các trang web trở nên dễ dàng. 

Bài viết này sẽ thảo luận về cách lấy giá từ trang web thương mại điện tử bằng Python làm ví dụ. 

Hãy thoải mái kiểm tra phần mà bạn muốn biết nhất.

Thu thập dữ liệu web có hợp pháp không?

Thu thập giá từ các trang web

Bước 1: Cài đặt các thư viện cần thiết :

Bước 2: Trích xuất dữ liệu web:

Bước 3: Phân tích dữ liệu:

Bước 4: Lặp lại mã để lấy thêm dữ liệu:

Bước 5: Nhận kết quả:

Câu hỏi thường gặp :

Phần kết luận :

Những điểm chính :

Thu thập dữ liệu web có hợp pháp không?

Trước khi giải quyết vấn đề thu thập giá từ các trang web, chúng ta phải thảo luận về định nghĩa và các yếu tố pháp lý đằng sau việc thu thập giá từ web.

Web scraping, còn được gọi là trích xuất dữ liệu web, sử dụng bot để thu thập dữ liệu từ một trang web mục tiêu và thu thập dữ liệu cần thiết. Khi bạn nghe đến thuật ngữ "web scraping", câu hỏi đầu tiên có thể nảy ra trong đầu là liệu web scraping có hợp pháp hay không.

Câu trả lời này phụ thuộc vào một câu hỏi khác: "Bạn sẽ làm gì với dữ liệu đã thu thập?" Việc lấy dữ liệu từ các trang web khác để phân tích cá nhân là hợp pháp vì tất cả thông tin được hiển thị đều dành cho mục đích sử dụng công khai. Nhưng nếu dữ liệu bạn sử dụng để phân tích của riêng mình tác động đến chủ sở hữu ban đầu của dữ liệu dưới bất kỳ hình thức nào, thì đó là bất hợp pháp. Nhưng vào năm 2019, một tòa án liên bang Hoa Kỳ đã phán quyết rằng việc thu thập dữ liệu web không vi phạm luật hack.

Tóm lại, tốt hơn hết là bạn nên thực hành trích xuất dữ liệu từ các trang web không ảnh hưởng đến chủ sở hữu ban đầu của dữ liệu. Một điều khác cần lưu ý là chỉ trích xuất những gì bạn cần. Trích xuất hàng tấn dữ liệu từ trang web có thể ảnh hưởng đến băng thông hoặc hiệu suất của trang web. Điều quan trọng là phải chú ý đến yếu tố đó. 

Nếu bạn không biết cách kiểm tra xem trang web có cho phép thu thập dữ liệu web hay không, có một số cách để thực hiện:

Kiểm tra tệp Robot.txt – Tệp văn bản có thể đọc được này cung cấp thông tin về lượng dữ liệu bạn có thể trích xuất từ một số trang web nhất định. Tệp văn bản robot giúp bạn xác định những gì cần trích xuất và những gì không cần trích xuất. Các nhà xuất bản trang web khác nhau sẽ áp dụng các định dạng khác nhau cho tệp robot của họ. Bạn nên kiểm tra tệp trước khi thực hiện quy trình trích xuất. Tệp sơ đồ trang web – Tệp sơ đồ trang web là tệp chứa thông tin cần thiết về trang web, âm thanh, video và các tệp khác về trang web. Các công cụ tìm kiếm sẽ đọc tệp này để thu thập dữ liệu trang hiệu quả hơn. Kích thước của trang web – Như đã đề cập ở trên, việc thu thập hàng tấn dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của trang web và hiệu quả của trình trích xuất. Hãy chú ý đến kích thước của trang web. LƯU Ý: Ở đây, kích thước của trang web đề cập đến số lượng trang có sẵn. Kiểm tra Điều khoản và Điều kiện – Luôn là một ý kiến hay khi kiểm tra Điều khoản và Điều kiện của trang web mà bạn muốn thu thập dữ liệu. Điều khoản và Điều kiện có thể sẽ có một phần liên quan đến trích xuất dữ liệu web, bao gồm lượng dữ liệu bạn có thể trích xuất và công nghệ họ sử dụng trong trang web của mình.

Làm thế nào để lấy giá từ các trang web bằng Python?

Bây giờ, bạn nên có hiểu biết cơ bản về web scraping và các yếu tố pháp lý đằng sau web scraping. Chúng ta hãy xem cách chúng ta có thể xây dựng một web scraper đơn giản để tìm giá máy tính xách tay từ một trang web thương mại điện tử. Ngôn ngữ Python, cùng với sổ ghi chép Jupyter, được sử dụng để xây dựng scraper.

5 bước để lấy giá từ các trang web bằng Python

Bước 1: Cài đặt các thư viện cần thiết:

Trong Python, một thư viện có tên “ BeautifulSoup ” thu thập dữ liệu từ các trang web khác để lấy giá từ các trang web đó.

Cùng với BeautifulSoup, chúng tôi sử dụng “Pandas” và “requests”. Pandas được sử dụng để tạo khung dữ liệu và thực hiện phân tích dữ liệu cấp cao, và request là thư viện HTTP giúp yêu cầu dữ liệu từ các trang web. Để cài đặt các thư viện đó trong python, hãy sử dụng mã sau đây:

từ bs4 nhập BeautifuSoup nhập yêu cầu nhập pandas dưới dạng pd nhập urllib.parse

Bước 2: Trích xuất dữ liệu web:

Để thực hành tốt hơn, trong ví dụ này, tên trang web không được hiển thị. Thực hiện theo các hướng dẫn pháp lý về web scraping được đề cập ở trên và các bước sau đây sẽ cung cấp cho bạn kết quả. Sau khi bạn có được địa chỉ trang web, bạn có thể lưu nó trong một biến và kiểm tra xem yêu cầu có được chấp nhận hay không. Để trích xuất dữ liệu, hãy làm theo mã python được hiển thị bên dưới:

seed_url = 'example.com/laptops' response = requests. get (seed_url) #Kiểm tra xem yêu cầu có được chấp nhận hay không response .status_code # 200 là mã tham chiếu đến Trạng thái OK, nghĩa là yêu cầu được chấp nhận 200

Status_code sẽ cho bạn kết quả, cho dù chúng ta có nhận được yêu cầu hay không. Ở đây, status_code '200' có nghĩa là yêu cầu được chấp nhận. Bây giờ, chúng ta đã nhận được yêu cầu. Bước tiếp theo là phân tích dữ liệu.

Bước 3: Phân tích dữ liệu:

Phân tích cú pháp là quá trình chuyển đổi một định dạng sang một định dạng khác. Trong trường hợp này, phân tích cú pháp HTML được thực hiện, chuyển đổi dữ liệu (HTML) thành định dạng nội bộ (python) để môi trường có thể chạy dữ liệu. Hình ảnh sau đây hiển thị mã python để thực hiện quá trình phân tích cú pháp dữ liệu bằng thư viện BeautifulSoup:

súp = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser' )

Bằng cách phân tích các trang web, Python lấy được tất cả dữ liệu như tên, thẻ, giá, chi tiết hình ảnh và chi tiết bố cục trang.

Như đã đề cập ở trên, mục tiêu của chúng ta là tìm giá của máy tính xách tay trên một trang web thương mại điện tử. Các thông tin cần thiết cho ví dụ này là tên máy tính xách tay và giá của nó. Để tìm thông tin đó, hãy truy cập trang web bạn muốn xóa. Nhấp chuột phải vào trang web và chọn "tùy chọn kiểm tra". Bạn sẽ thấy một thiết bị đầu cuối như thế này:

Sử dụng tùy chọn được tô sáng để di chuột qua tên máy tính xách tay, giá và container. Nếu bạn làm như vậy, bạn có thể thấy mã div được tô sáng trong terminal. Từ đó, bạn có thể lấy thông tin chi tiết về lớp. Sau khi lấy được thông tin chi tiết về lớp, hãy nhập tất cả thông tin vào mã python bên dưới.  

results = soup.find_all('div', {'class':'item-container'})
len(results)

results[1]

#NECESSARY DATA:
#Name and Price of the item
Name_of_the_Item= soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()
print(Name_of_the_Item)

price=soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text()
print(price)

Bước 4: Lặp lại mã để lấy thêm dữ liệu:

Bây giờ bạn đã có giá cho một máy tính xách tay. Còn nếu bạn cần 10 máy tính xách tay thì sao? Có thể thực hiện bằng cách sử dụng cùng một mã trong vòng lặp for. Mã Python để thực hiện vòng lặp for được hiển thị bên dưới.

Name_of_the_item = []
Price_of_the_item = []
for soup in results:
    try:
        Name_of_the_item.append(soup.find('a', {'class':'item-title'}).get_text()) 
    except:
        Name_of_the_item.append('n/a')
    try:
        Price_of_the_item.append(soup.find('li', {'class':'price-current'}).get_text())
    except:
        Price_of_the_item.append('n/a')
print(Name_of_the_item)
print(Price_of_the_item)

Bước 5: Nhận kết quả:

Bây giờ chúng ta đã biết tất cả các bước để thu thập dữ liệu web, hãy cùng xem kết quả đầu ra trông như thế nào.

Đối với tên của máy tính xách tay:

Về giá của máy tính xách tay:

Đây không phải là định dạng có thể đọc được. Để chuyển đổi định dạng này thành định dạng có thể đọc được, tốt nhất là định dạng bảng (khung dữ liệu), bạn có thể sử dụng thư viện pandas. Mã python được hiển thị bên dưới về cách thực hiện bước này.

#Creating a dataframe
product_details=pd.DataFrame({'Name': Name_of_the_item, 'Price':Price_of_the_item})
product_details.head(10)

Bây giờ trông có vẻ dễ đọc. Bước cuối cùng là lưu khung dữ liệu này vào tệp CSV để phân tích. Mã python để lưu khung dữ liệu vào định dạng CSV được hiển thị bên dưới.

chi tiết sản phẩm .to_csv ( "Web-scraping.csv" )

Với điều này, bạn có thể thực hiện phân tích cạnh tranh đơn giản, tập trung vào giá của sản phẩm. Thay vì thực hiện thủ công, việc trích xuất web tự động bằng python là một cách hiệu quả và giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian. 

ProxyScrape :

Như đã thảo luận ở trên về cách kiểm tra xem trang web có cho phép thu thập dữ liệu web hay không, proxy sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề.

Proxy giúp bạn che giấu địa chỉ IP cục bộ và có thể giúp bạn ẩn danh trực tuyến. Làm như vậy có thể giúp bạn thu thập dữ liệu từ các trang web mà không gặp rắc rối. ProxyScrape là nơi tốt nhất để có được proxy cao cấp cũng như proxy miễn phí. Ưu điểm của việc sử dụng ProxyScrape là:

• Ẩn danh tính của bạn, đảm bảo bạn không bị chặn.
• Có thể sử dụng trên mọi hệ điều hành.
• Hỗ trợ hầu hết các chuẩn web hiện đại.
• Không giới hạn tải xuống.
• Giúp bạn thực hiện việc thu thập dữ liệu web mà không làm giảm hiệu quả của trình thu thập dữ liệu.
• Đảm bảo thời gian hoạt động 99%.

Câu hỏi thường gặp:

Câu hỏi thường gặp:

Phần kết luận:

Trong bài viết này, chúng ta đã thấy cách thu thập giá từ các trang web bằng cách sử dụng python. Thu thập dữ liệu web là một cách hiệu quả để lấy dữ liệu trực tuyến. Hầu hết những người tham gia Kickstarter đều sử dụng thu thập dữ liệu web để lấy dữ liệu cần thiết bằng cách tuân thủ tất cả các nguyên tắc đạo đức mà không tốn nhiều thời gian và tài nguyên. Các công cụ thu thập dữ liệu web chuyên dụng có sẵn trực tuyến để lấy nhiều thông tin khác nhau, chẳng hạn như giá cả và thông tin sản phẩm. Bạn có thể truy cập vào đây để tìm hiểu thêm về các công cụ thu thập dữ liệu web .

Bài viết này hy vọng đã cung cấp đủ thông tin để trả lời câu hỏi "làm thế nào để lấy giá từ các trang web?" Nhưng thực tế là không có cách nào chắc chắn để lấy giá từ các trang web. Bạn có thể sử dụng các công cụ lấy giá chuyên dụng để lấy giá từ các trang web hoặc tạo các tập lệnh python của riêng bạn để lấy giá từ các trang web. Dù bằng cách nào, bạn cũng có thể tiết kiệm thời gian và thu thập nhiều dữ liệu mà không gặp khó khăn. 

Những điểm chính cần ghi nhớ:

• Thu thập dữ liệu web là một cách hiệu quả để lấy dữ liệu trực tuyến mà không tốn nhiều thời gian và tài nguyên.
• Quá trình thu thập dữ liệu web phải được thực hiện theo đúng các nguyên tắc đạo đức.
• Các thư viện Python như “BeautifulSoup” được sử dụng để thu thập dữ liệu web
• Sử dụng proxy giúp thực hiện việc thu thập dữ liệu web mà không bị can thiệp.

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 bị coi là hoạt động bất hợp pháp. Bài viết này không hỗ trợ web scraping bất hợp pháp dưới bất kỳ hình thức nào.