+40 (0) 754 308 781 office[at]seo.org.ro
Servicii de optimizare SEO și promovare pentru motoarele de căutare.
Web Scraping, Noțiuni De Bază și Informații Generale
Link-uri Utile Articole Optimizare

Web Scraping, noțiuni de bază și informații generale. Web scraping-ul este folosit tot timpul în online, dar este posibil să nu știți despre ce e vorba.

Internetul este un tezaur de conținut.

Web Scraping-ul ne oferă instrumentele adecvate pentru a extrage informații valoroase din nenumăratele pagini ale web-ului.

Aceste informații sunt apoi salvate ca fișier local pe computer.

Datele extrase pot fi utilizate pentru proiecte open source, interfețe web, diverse API-uri sau doar pentru propria dvs. înregistrare.

Pe această notă, să săpăm în web scraping și să aflăm despre ce este vorba.

Ce este web scraping-ul?

Mai simplu spus, web scraping-ul ne permite să descărcăm date specifice din paginile web pe baza anumitor parametri.

Bots-ul inteligent de astăzi face o mare parte din această activitate. Crawling-ul website-urilor permite stocarea informațiilor necesare în bazele de date.

Prin urmare, crawling-ul web este o componentă importantă a web scraping-ului.

Definiția și procesul de web scraping sunt destul de simplu de înțeles. În primul rând, se găsesc pagini web care corespund anumitor criterii.

Paginile sunt apoi descărcate și preluate pentru prelucrare, unde sunt căutate, reformate, copiate etc.

Web scraper-urile pot extrage imagini, videoclipuri, text, informații de contact, articole despre produse și multe altele de pe un website.

Războiul web este astăzi o componentă esențială a multor infrastructuri digitale. De exemplu, toate indexările web se bazează foarte mult pe web scraping-ul de date.

Modificările activității online între cele peste 1 miliard de website-uri pot fi astfel urmărite cu ușurință folosind metode de scraping.

Web scraping-ul este necesar pentru a da un sens mulțimilor de date disponibile online.

Ca atare, tehnica s-a dovedit fundamentală pentru analiza datelor mari, machine learning și inteligența artificială.

Cu scripturi mai inteligente, web scraping-ul a devenit mult mai ușor de făcut și omniprezent online.

Parametrii pentru ceea ce caută aceste scripturi au devenit, de asemenea, mai preciși.

Precizia a dus la o serie întreagă de proiecte de știință a datelor în continuă creștere.

Cum funcționează Web scraping-ul?

Aproape toate web scraping-urile de date de pe web sunt astăzi doar niște roboți inteligenți.

În general, acești scraperi sunt responsabili de extragerea codului HTML al unui website.

Tot ei se ocupă și de compilarea acestuia în date structurate. Este simplu de explicat cum funcționează.

  1. În primul rând, o solicitare GET este trimisă utilizând un protocol HTTP către website-ul vizat de raclet;
  2. Server-ul web procesează cererea și, dacă este legitimă, racletul este autorizat să citească și să extragă HTML-ul paginii web;
  3. Un web scraper localizează elementele vizate și le salvează în variabilele setate.

Acesta este procesul pe scurt, dar trebuie să îl imaginați înmulțit cu milioane, chiar miliarde, de puncte de date.

Pe măsură ce web scraper-ele de date devin mai sofisticate, potențialul de date mari și de învățare automată crește.

Odată ce paginile web dinamice devin tot mai frecvente, scraperii sunt nevoiți să se adapteze la perioadele de schimbare.

Bibliotecile obișnuite utilizate pentru web scraping

Lumea de scraping pe internet este vastă. Cu toate acestea, există câteva biblioteci și instrumente cheie care sunt utilizate în mod obișnuit de către toți.

Cele mai des, web scraping-ul necesită unele cunoștințe despre Python. Poate doriți să căutați câteva cărți pe această temă și să începeți să citiți.

BeautifulSoup este un pachet popular Python care extrage informații din documente HTML și XML.

În prezent, este disponibil atât pentru Python 2.7 cât și pentru Python 3.

Pandas este o bibliotecă software scrisă în Python care este specializată în manipularea și indexarea datelor.

Principalul său beneficiu este că permite utilizatorilor să efectueze analiza datelor în Python. Astfel, nu este nevoie să comutați la un limbaj precum R.

Selenium este un instrument de automatizare încorporat în browser-ul dvs. web.

Ca atare, poate introduce formulare, face click pe butoane și căută biți de informații, cum ar fi un bot.

În plus, puteți construi arhive care vă vor oferi putere de scraping  pentru website-uri.

Există multe alte biblioteci foarte potrivite pentru web scraping, dar acestea trei sunt cele care merită atenția.

Calea super-simplificată de web scraping

Doar o notă: nu vom parcurge detaliile despre cum să folosiți în mod specific niciun web scraper particular.

În schimb, aceștia sunt pașii de bază pe care toți trebuie să îi urmeze. Deci, planificați în consecință.

Găsiți URL-ul pe care doriți să îl supuneți web scraping-ului

Acest pas este autoexplicativ. Trebuie să fiți primul pe nișa pe care o cercetați.

Dacă studiați prețurile competitive ale laptopurilor, puteți compila o listă cu toate website-urile care conțin informații valoroase.

Inspectați pagina și verificați etichetele

Web scraper-ului trebuie să i se spună ce să facă. Deci, trebuie să descoperiți cu atenție care sunt elementele pe care le veți privi, precum și etichetele.

Faceți click dreapta pe orice element al paginii și alegeți ”inspectați” pentru a fi dus în backend-ul paginii.

Caseta succesivă vă va permite să vedeți detaliile elementului menționat. Inclusiv etichetele și metadatele se vor dovedi cruciale pentru web scraper-ul dvs.

După ce ați identificat elementele pe care doriți să le vizați, alături de etichetă, este timpul să începeți web scraping-ul.

Activați web scraping-ul

Acum, puteți face scraping online în câteva feluri. Dacă vă simțiți competent (și aveți cunoștințe), îl puteți scrie de la zero cu Python.

Pentru a derula această operațiune, va trebui să accesați bibliotecile precum BeautifulSoup. Luați în considerare marele ghid al lui Ethan Jarrell pe HackerNoon.

Dacă credeți că Python vă depășește, puteți utiliza un software care simplifică acest proces. Există multe disponibile, dar majoritatea nu sunt gratuite.

Ele sunt adesea utilizate de întreprinderi ca parte a platformelor de date web SaaS.

Dacă intenționați doar să faceți web scraping pentru câteva website-uri, atunci vă recomandăm să creați propriul raclet.

Cu toate acestea, pentru funcții mai complexe, încercați să căutați soluții software care vi se potrivesc.

Dezarhivați datele dvs.

După ce lăsați web scraper-ul să funcționeze puțin, veți avea o colecție voluminoasă de date pregătită pentru analiză.

Este necesar să folosiți ”expresii obișnuite” (Regex) pentru a le transforma într-un text care poate fi citit.

Această cantitate de date colectată, determină dacă trebuie să luați măsuri suplimentare pentru a vă analiza mai bine constatările.

Lucruri pe care trebuie să le aveți în vedere înainte de web scraping

Utilizarea de web scraping nu înseamnă că puteți extrage pur și simplu informații online fără nicio restricție.

Există, în mod natural, atât actori bine intenționați cât și răuvoitori  în online, care folosesc web scraping.

În tot domeniul web actorii vor căuta acea siguranță și securitate web.

Google și alte motoare de căutare analizează conținutul pentru a-l clasifica corect. Acesta este un exemplu de utilizare normală, perfect așteptată, de web scraping.

Companiile de cercetare de piață utilizează, de asemenea, aceleași metode pentru a evalua sentimentele și preferințele pentru un public țintă.

Dimpotrivă, există mulți actori răuvoitori în lumea de exploatare a datelor. De exemplu, internetul este înrădăcinat cu furtul de conținut, care se face prin intermediul web scraping.

În acest fel, o cantitate masivă de conținut este furată și republicată ilegal.

Unele companii folosesc, de asemenea, web scraping-ul pentru a reduce prețurile rivalilor.

Prin folosirea acestor instrumente accesează bazele de date ale afacerilor concurente. Acesta este un alt exemplu de web scraping a datelor în mod rău intenționat.

Dacă doriți să începeți web scraping-ul, asigurați-vă că respectați protocoalele:

  • respectați instrucțiunile robots.txt

Acest fișier text (denumit ”standardul de excludere a roboților”) este responsabil de furnizarea instrucțiunilor pentru roboții inteligenți.

Există dispoziții situate în el pe care ar trebui să le luați în considerare înainte de web scraping.

  • cunoașteți ce elemente vizați

Dacă nu vă limitați la anumite elemente din ținta dvs., veți ajunge la prea multe date. De asemenea, asigurați-vă că înțelegeți cum funcționează etichetele HTML.

  • descoperiți cum să stocați cel mai bine datele

Există diverse instrumente pentru a vă stoca datele în mod eficient. Învățați cum să salvați informațiile colectate într-o bază de date adecvată.

Luați în considerare limitările de copyright

Răspândirea datelor pe Internet a obținut o reputație recentă rea. Din cauza motivului clar financiar atât de des, din spatele său.

Mulți par să ignore și termenii de bază ai serviciului (ToS).

Totuși, acest lucru nu înseamnă că ar trebui să fii laș când vine vorba de drepturi de autor.

De fapt, Linkedin a dat în judecată zeci de oameni pentru că expus website-ul la această procedură.

Când aveți îndoieli, citiți întotdeauna prin ToS și respectați regulile roboților.txt.

  • faceți textul extras curat și lizibil

Modulul Regex Python poate fi utilizat pentru a extrage o versiune ”mai curată” a unui set de date. Acest lucru poate fi esențial pentru ca baza de date să fie lizibilă.

  • nu supraîncărcați website-ul cu web scraperi

Dacă sunteți doar o singură persoană care încearcă să extragă date, atunci, evident, nu puteți face multe daune.

Cu toate acestea, imaginați-vă că executați un script Python care execută mii de solicitări.

Web scraping-ul dvs. ar putea avea un impact grav și poate pune la pământ întregul website pentru o perioadă scurtă.

Când utilizați raclete web pentru program, ar trebui să vă limitați solicitarea la una pe pagină.

În acest fel, nu eliminați website-ul gazdă atunci când extrageți informații din acesta.

Informații finale

Web scraping-ul ne-a deschis ușa către date mari, permițându-ne să compilăm miliarde de informații prin scripturi și un web design inteligent.

Dacă ați folosit vreodată AWS sau Google Analytics, ați întâlnit instrumente de web scraping.

Pe măsură ce vasta colecție de cunoștințe online crește, vor deveni mai complexe.

Așadar, dacă încercați web scraping-ul, nu uitați să planificați dinainte sau altfel veți ajunge cu o încurcătură de date.

Stabiliți-vă parametrii și un plan clar despre cum să stocați cel mai bine datele. Trebuie să cunoașteți exact ce căutați înainte de a începe.

Web scraping-ul fără un plan vă va conduce pe un drum lung, confuz.

Din fericire, cu ajutorul unor roboți inteligenți, această procedură vă poate face viața mult mai ușoară dacă o faceți corect.