Web Scraping là gì
Lượng dữ liệu trên internet đã tăng theo cấp số nhân. Đổi lại, điều này đã làm tăng nhu cầu phân tích dữ liệu. Vì phân tích dữ liệu rất phổ biến, người ta cần tạo phân tích từ nhiều nguồn. Do đó, các công ty cần thu thập dữ liệu này từ nhiều nguồn khác nhau. Trước khi đi vào chi tiết về web
Lượng dữ liệu trên internet đã tăng theo cấp số nhân. Đổi lại, điều này làm tăng nhu cầu phân tích dữ liệu. Vì phân tích dữ liệu rất phổ biến, người ta cần tạo phân tích từ nhiều nguồn. Do đó, các công ty cần thu thập dữ liệu này từ nhiều nguồn khác nhau.
Trước khi đi sâu vào chi tiết về việc thu thập dữ liệu web, chúng ta hãy bắt đầu từ đầu.
Web Scraping là gì
Web scraping là nghệ thuật trích xuất dữ liệu từ internet theo cách tự động và sau đó sử dụng nó cho các mục đích có ý nghĩa. Giả sử bạn đang sao chép và dán nội dung từ internet vào một tệp excel. Đây cũng là web scraping nhưng ở quy mô rất nhỏ.
Web scraping hiện đã trở thành một lĩnh vực rất đa dạng và được thực hiện chủ yếu thông qua phần mềm. Hầu hết các trình thu thập dữ liệu web bao gồm các bot truy cập trang web và lấy thông tin có liên quan cho người dùng của chúng. Bằng cách tự động hóa chúng, các bot này có thể thực hiện cùng một công việc trong một thời gian rất ngắn. Dữ liệu liên tục được cập nhật và có nhiều lợi ích tiềm năng trong thời đại chuyển động nhanh này.
Loại dữ liệu cần thu thập
Loại dữ liệu cần thu thập phụ thuộc vào tổ chức. Các loại dữ liệu phổ biến bao gồm hình ảnh, văn bản, thông tin sản phẩm, cảm nhận của khách hàng, giá cả và đánh giá.
Web Scraping được sử dụng để làm gì?
Khi nói đến việc sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web, nó có vô số ứng dụng.
- Các công ty nghiên cứu thị trường sử dụng công cụ thu thập dữ liệu để trích xuất dữ liệu từ mạng xã hội và các diễn đàn trực tuyến khác nhằm thu thập thông tin như cảm nhận của khách hàng và phân tích đối thủ cạnh tranh.
- Google sử dụng trình thu thập dữ liệu web để phân tích nội dung và xếp hạng nội dung đó theo đó. Họ thu thập thông tin từ các trang web của bên thứ ba trước khi chuyển hướng đến trang web của họ.
- Việc thu thập thông tin liên lạc cũng rất phổ biến hiện nay. Hầu hết các công ty sử dụng việc thu thập thông tin liên lạc trên web để thu thập thông tin liên lạc cho mục đích tiếp thị .
- Thu thập dữ liệu web cũng rất phổ biến trong việc niêm yết bất động sản, thu thập dữ liệu thời tiết, tiến hành kiểm toán SEO và nhiều mục đích khác.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng có thể có những hậu quả nguy hiểm nếu việc thu thập dữ liệu web không được thực hiện đúng cách. Những trình thu thập dữ liệu xấu thường thu thập thông tin sai, cuối cùng có thể để lại những tác động rất xấu.
Hoạt động của Web Scraper
Bây giờ chúng ta hãy phân tích cách thức hoạt động của trình thu thập dữ liệu web.
- Công cụ thu thập dữ liệu sẽ gửi yêu cầu HTTP tới máy chủ.
- Nó trích xuất và phân tích mã của trang web.
- Nó lưu trữ dữ liệu có liên quan cục bộ.
Bây giờ chúng ta hãy đi vào chi tiết của từng bước.
Thực hiện yêu cầu HTTP tới máy chủ
Bất cứ khi nào bạn truy cập một trang web, bạn sẽ gửi một yêu cầu HTTP đến trang web đó. Giống như việc gõ cửa và bước vào nhà vậy. Sau khi yêu cầu được chấp thuận, bạn có thể truy cập thông tin được cung cấp trên trang web đó. Do đó, trình thu thập dữ liệu web cần gửi một yêu cầu HTTP đến trang web mà chúng đang nhắm mục tiêu.
Trích xuất và phân tích mã của trang web
Sau khi trình thu thập dữ liệu thành công truy cập vào trang web, bot có thể đọc và trích xuất mã HTML hoặc XML của trang web. Mã này sẽ phân tích cấu trúc của trang web. Theo mã đã phân tích, trình thu thập dữ liệu sẽ phân tích mã để trích xuất các thành phần cần thiết từ trang web.
Lưu dữ liệu cục bộ
Bước cuối cùng liên quan đến việc lưu dữ liệu có liên quan cục bộ. Sau khi HTML hoặc XML đã được truy cập, trích xuất và phân tích, đã đến lúc lưu dữ liệu. Dữ liệu thường ở dạng có cấu trúc. Ví dụ, dữ liệu được lưu trữ ở các định dạng excel khác nhau như .csv hoặc .xls.
Sau khi hoàn thành công việc này, bạn có thể sử dụng dữ liệu cho mục đích dự định của mình. Ví dụ, người ta có thể tạo ra các loại phân tích dữ liệu khác nhau hoặc phân tích thông tin đó để tạo ra doanh số, v.v.
Bây giờ chúng ta hãy xem cách thu thập dữ liệu theo từng bước.
Cách thu thập dữ liệu web
Các bước thực hiện thu thập dữ liệu web phụ thuộc vào công cụ bạn đang sử dụng, nhưng chúng tôi sẽ giới thiệu tóm tắt các bước thực hiện.
Tìm URL để được thu thập
Điều đầu tiên cần làm là tìm ra trang web mà họ lựa chọn. Có rất nhiều thông tin trên internet, vì vậy người ta cần thu hẹp yêu cầu của mình.
Kiểm tra trang
Biết cấu trúc trang, chẳng hạn như các thẻ HTML khác nhau, v.v., trước khi bắt đầu thu thập dữ liệu web là rất quan trọng vì bạn cần cho trình thu thập dữ liệu web biết những gì cần thu thập.
Xác định dữ liệu cần thu thập
Giả sử bạn muốn có các bài đánh giá sách trên Amazon. Bạn sẽ cần xác định vị trí của nó trong phần phụ trợ. Hầu hết các trình duyệt tự động làm nổi bật nội dung giao diện đã chọn với phần phụ trợ tương ứng. Người ta cần xác định các thẻ duy nhất bao gồm hoặc lồng ghép nội dung có liên quan.
Viết mã cần thiết
Khi bạn tìm thấy các thẻ lồng nhau phù hợp, bạn sẽ cần phải kết hợp chúng vào mã của mình. Điều này sẽ cho bot biết loại thông tin cụ thể nào bạn muốn trích xuất. Web scraping thường được thực hiện bằng cách sử dụng các thư viện Python . Người ta cần chỉ định rõ ràng loại dữ liệu và thông tin cần thiết. Ví dụ, bạn có thể đang tìm kiếm các bài đánh giá sách. Do đó, bạn sẽ cần thông tin như tiêu đề sách, tên tác giả và xếp hạng, v.v.
Thực thi mã
Bước tiếp theo liên quan đến việc thực thi mã, trong đó mã sẽ yêu cầu trang web, trích xuất dữ liệu và phân tích cú pháp cho phù hợp.
Lưu trữ dữ liệu
Sau khi thu thập và phân tích thông tin và dữ liệu có liên quan, bước cuối cùng là lưu trữ chúng. Có nhiều định dạng khác nhau để lưu trữ dữ liệu và bạn hoàn toàn có thể lựa chọn định dạng nào phù hợp nhất với mình. Các định dạng khác nhau của excel là phổ biến nhất để lưu trữ dữ liệu, nhưng một số định dạng khác được sử dụng là CSV và JSON.
Kết thúc
Trong bài viết này, chúng ta đã thấy được những điều cốt yếu của web scraping bằng cách đi sâu vào những điều cơ bản, như web scraping là gì và các ứng dụng khác nhau của nó, bằng cách xem xét các trường hợp sử dụng thực tế. Hơn nữa, chúng ta cũng đã đi sâu vào chức năng của web scraping và các bước liên quan đến việc scraping dữ liệu web. Tôi hy vọng bài viết này hữu ích và sẽ bổ sung thêm kiến thức cho độc giả.
Vậy là hết phần này. Hẹn gặp lại các bạn ở phần sau!