Pieņemsim, ka vēlaties iegūt informāciju no vietnes. Teiksim rindkopa par Donaldu Trampu! Ar ko tu nodarbojies? Jūs varat kopēt un ielīmēt informāciju no Vikipēdijas savā failā. Bet ko darīt, ja vēlaties pēc iespējas ātrāk iegūt lielu informācijas apjomu no vietnes? Piemēram, liels datu apjoms no vietnes, lai apmācītu a Mašīnmācīšanās algoritms ? Šādā situācijā kopēšana un ielīmēšana nedarbosies! Un tieši tad jums tas būs jāizmanto Tīmekļa skrāpēšana . Atšķirībā no garā un prātu satraucošā manuālas datu iegūšanas procesa, tīmekļa skrāpēšanā tiek izmantotas izlūkošanas automatizācijas metodes, lai īsākā laikā iegūtu tūkstošiem vai pat miljoniem datu kopu.

Satura rādītājs

• Kas ir tīmekļa skrāpēšana?
• Kā darbojas tīmekļa skrāpji?
• Tīmekļa skrāpju veidi
• Kāpēc Python ir populāra Web Scraping programmēšanas valoda?
• Kam tiek izmantota tīmekļa skrāpēšana?

Ja, mēģinot apkopot publiskus datus no vietnēm, jūs nonākat pie grūtībām, mums ir risinājums. Smartproxy ir rīks, kas piedāvā risinājumu, kā tikt galā ar visiem šķēršļiem, izmantojot vienu rīku. Viņu formula jebkuras vietnes nokasīšanai ir šāda: vairāk nekā 40 miljoni dzīvojamo un datu centru starpniekserveru kopums + jaudīgs tīmekļa skrāpis = Web Scraping API . Šis rīks nodrošina nepieciešamo datu saņemšanu neapstrādātā HTML formātā ar 100% panākumu līmeni.

Izmantojot Web Scraping API, varat apkopot reāllaika datus no jebkuras pasaules pilsētas. Varat paļauties uz šo rīku, pat veidojot vietnes, kas izveidotas, izmantojot JavaScript, un jums nebūs nekādu šķēršļu. Turklāt Smartproxy piedāvā četrus citus skrāpjus, kas atbilst visām jūsu vajadzībām — izbaudiet e-komerciju, SERP, sociālo mediju skrāpēšanas API un bezkoda skrāpi, kas padara datu vākšanu iespējamu pat bezkodētājiem. Paaugstiniet datu vākšanas procesu no 50 ASV dolāriem mēnesī + PVN.

Bet pirms Smartproxy vai jebkura cita rīka izmantošanas jums jāzina, kas patiesībā ir tīmekļa skrāpēšana un kā tā tiek veikta. Tātad, sīkāk sapratīsim, kas ir tīmekļa skrāpēšana un kā to izmantot, lai iegūtu datus no citām vietnēm.

Kas ir tīmekļa skrāpēšana?

Tīmekļa skrāpēšana ir automātiska metode liela datu apjoma iegūšanai no vietnēm. Lielākā daļa šo datu ir nestrukturēti dati HTML formātā, kas pēc tam tiek pārvērsti strukturētos datos izklājlapā vai datu bāzē, lai tos varētu izmantot dažādās lietojumprogrammās. Ir daudz dažādu veidu, kā veikt tīmekļa nokasīšanu, lai iegūtu datus no vietnēm. Tie ietver tiešsaistes pakalpojumu, noteiktu API izmantošanu vai pat koda izveidi tīmekļa skrāpēšanai no jauna. Daudzām lielām vietnēm, piemēram, Google, Twitter, Facebook, StackOverflow utt., ir API, kas ļauj piekļūt to datiem strukturētā formātā. Šī ir labākā iespēja, taču ir arī citas vietnes, kas neļauj lietotājiem piekļūt lielam datu apjomam strukturētā veidā, vai arī tās vienkārši nav tik tehnoloģiski attīstītas. Šādā situācijā vislabāk ir izmantot Web Scraping, lai vietnē atrastu datus.

Tīmekļa nokasīšanai ir nepieciešamas divas daļas, proti rāpuļprogramma un skrāpis . Rāpuļprogramma ir mākslīgā intelekta algoritms, kas pārlūko tīmekli, lai meklētu konkrētus nepieciešamos datus, sekojot saitēm internetā. No otras puses, skrāpis ir īpašs rīks, kas izveidots datu iegūšanai no vietnes. Skrāpja dizains var ievērojami atšķirties atkarībā no projekta sarežģītības un apjoma, lai tas varētu ātri un precīzi iegūt datus.

Kā darbojas tīmekļa skrāpji?

Web Scrapers var iegūt visus datus par konkrētām vietnēm vai konkrētus datus, ko lietotājs vēlas . Ideālā gadījumā vislabāk ir norādīt vajadzīgos datus, lai tīmekļa skrāpis ātri izvilktu šos datus. Piemēram, iespējams, vēlēsities nokasīt Amazon lapu, lai uzzinātu pieejamo sulu spiedes veidus, taču jūs varētu vēlēties tikai datus par dažādu sulu spiedes modeļiem, nevis klientu atsauksmes.

Tātad, ja tīmekļa skrāpim ir jānokasa vietne, vispirms tiek nodrošināti vietrāži URL. Pēc tam tas ielādē visu šo vietņu HTML kodu, un uzlabots skrāpis var pat iegūt visus CSS un Javascript elementus. Tad skrāpis iegūst nepieciešamos datus no šī HTML koda un izvada šos datus lietotāja norādītajā formātā. Pārsvarā tas ir Excel izklājlapas vai CSV faila veidā, taču datus var saglabāt arī citos formātos, piemēram, JSON failā.

Tīmekļa skrāpju veidi

Tīmekļa skrāpjus var iedalīt, pamatojoties uz daudziem dažādiem kritērijiem, tostarp pašbūvētus vai iepriekš izveidotus tīmekļa skrāpjus, pārlūkprogrammas paplašinājumus vai programmatūras tīmekļa skrāpjus un mākoņa vai lokālos tīmekļa skrāpjus.

Tev var būt Pašbūvēti tīmekļa skrāpji bet tas prasa padziļinātas programmēšanas zināšanas. Un, ja vēlaties savā Web Scraper vairāk funkciju, jums ir nepieciešams vēl vairāk zināšanu. No otras puses, iepriekš būvēts Tīmekļa skrāpji ir iepriekš izveidoti skrāpji, kurus varat lejupielādēt un viegli palaist. Tiem ir arī papildu opcijas, kuras varat pielāgot.

Pārlūka paplašinājumi Web Scrapers ir paplašinājumi, kurus var pievienot jūsu pārlūkprogrammai. Tos ir viegli palaist, jo tie ir integrēti jūsu pārlūkprogrammā, taču tajā pašā laikā tie ir arī ierobežoti. Visas papildu funkcijas, kas neietilpst jūsu pārlūkprogrammas darbības jomā, nav iespējams palaist pārlūkprogrammas paplašinājuma Web Scrapers. Bet Programmatūras tīmekļa skrāpji nav šo ierobežojumu, jo tos var lejupielādēt un instalēt jūsu datorā. Tie ir sarežģītāki nekā pārlūkprogrammas tīmekļa skrāpji, taču tiem ir arī uzlabotas funkcijas, kuras neierobežo jūsu pārlūkprogrammas darbības joma.

Mākoņu tīmekļa skrāpji darbojas mākonī, kas ir ārpus vietnes izvietots serveris, ko galvenokārt nodrošina uzņēmums, no kura iegādājaties skrāpi. Tie ļauj jūsu datoram koncentrēties uz citiem uzdevumiem, jo ​​datora resursi nav nepieciešami, lai iegūtu datus no vietnēm. Vietējie tīmekļa skrāpji , no otras puses, palaist datorā, izmantojot vietējos resursus. Tātad, ja tīmekļa skrāpjiem ir nepieciešams vairāk CPU vai RAM, jūsu dators kļūs lēns un nespēs veikt citus uzdevumus.

Kāpēc Python ir populāra programmēšanas valoda tīmekļa skrāpēšanai?

Python šķiet, ka mūsdienās ir modē! Tā ir vispopulārākā valoda tīmekļa skrāpēšanai, jo tā var viegli apstrādāt lielāko daļu procesu. Tajā ir arī dažādas bibliotēkas, kas tika izveidotas īpaši tīmekļa skrāpēšanai. Slaucīgs ir ļoti populāra atvērtā pirmkoda tīmekļa rāpuļprogrammas sistēma, kas ir rakstīta Python. Tas ir ideāli piemērots tīmekļa skrāpēšanai, kā arī datu ieguvei, izmantojot API. Skaista zupa ir vēl viena Python bibliotēka, kas ir ļoti piemērota tīmekļa skrāpēšanai. Tas izveido parsēšanas koku, ko var izmantot, lai vietnē iegūtu datus no HTML. Skaistajai zupai ir arī vairākas funkcijas šo parsēšanas koku navigācijai, meklēšanai un modificēšanai.

Kam tiek izmantota tīmekļa skrāpēšana?

Web Scraping ir vairākas lietojumprogrammas dažādās nozarēs. Apskatīsim dažus no tiem tagad!

1. Cenu uzraudzība

Uzņēmumi var izmantot Web Scraping, lai izņemtu produktu datus par saviem produktiem un konkurējošiem produktiem, kā arī lai redzētu, kā tas ietekmē to cenu noteikšanas stratēģijas. Uzņēmumi var izmantot šos datus, lai noteiktu optimālo cenu noteikšanu saviem produktiem, lai tie varētu gūt maksimālus ieņēmumus.

2. Tirgus izpēte

Tīmekļa nokasīšanu uzņēmumi var izmantot tirgus izpētei. Lielos apjomos iegūti augstas kvalitātes tīmeklī iegūtie dati var būt ļoti noderīgi uzņēmumiem, analizējot patērētāju tendences un izprotot, kādā virzienā uzņēmumam jāvirzās nākotnē.

3. Ziņu monitorings

Tīmekļa ziņu vietnes, kurās tiek apkopotas ziņas, uzņēmumam var sniegt detalizētus ziņojumus par aktuālajām ziņām. Tas ir vēl svarīgāk tiem uzņēmumiem, kuri bieži ir ziņās vai kuru ikdienas darbība ir atkarīga no ikdienas ziņām. Galu galā ziņu reportāžas var izveidot vai izjaukt uzņēmumu vienas dienas laikā!

4. Sentimenta analīze

Ja uzņēmumi vēlas izprast patērētāju vispārējo noskaņojumu par saviem produktiem, noskaņojuma analīze ir obligāta. Uzņēmumi var izmantot tīmekļa skrāpēšanu, lai no sociālo mediju vietnēm, piemēram, Facebook un Twitter, savāktu datus par to, kāds ir vispārējais viedoklis par viņu produktiem. Tas viņiem palīdzēs radīt produktus, ko cilvēki vēlas, un virzīties priekšā saviem konkurentiem.

5. E-pasta mārketings

Uzņēmumi var arī izmantot tīmekļa nokasīšanu e-pasta mārketingam. Viņi var savākt e-pasta ID no dažādām vietnēm, izmantojot tīmekļa izkopšanu, un pēc tam nosūtīt lielapjoma reklāmas un mārketinga e-pasta ziņojumus visiem cilvēkiem, kuriem pieder šie e-pasta ID.