logo

TechCodeview

Co je to Web Scraping a jak jej používat?

Předpokládejme, že chcete nějaké informace z webové stránky. Řekněme odstavec o Donaldu Trumpovi! Co děláš? No, můžete zkopírovat a vložit informace z Wikipedie do svého souboru. Ale co když chcete získat velké množství informací z webových stránek co nejrychleji? Například velké množství dat z webové stránky k trénování a Algoritmus strojového učení ? V takové situaci nebude kopírování a vkládání fungovat! A právě tehdy budete muset použít Seškrabování webu . Na rozdíl od dlouhého a zdlouhavého procesu ručního získávání dat, Web scraping využívá metody inteligentní automatizace k získání tisíců nebo dokonce milionů datových sad za kratší dobu.

Co-je-Web-Scraping-a-jak-to-použít



Obsah

Pokud se při pokusu o shromažďování veřejných dat z webových stránek blížíte ke konci, máme pro vás řešení. Smartproxy je nástroj, který nabízí řešení, jak se vypořádat se všemi překážkami pomocí jediného nástroje. Jejich vzorec pro scraping jakéhokoli webu je: 40 milionů+ pool serverů proxy pro rezidenční a datová centra + výkonný web scraper = Web Scraping API . Tento nástroj zajišťuje, že potřebná data získáte v nezpracovaném HTML se 100% úspěšností.

S Web Scraping API můžete sbírat data v reálném čase z jakéhokoli města po celém světě. Na tento nástroj se můžete spolehnout i při odstraňování webů vytvořených pomocí JavaScriptu a nebudete čelit žádným překážkám. Smartproxy navíc nabízí čtyři další škrabky, které vyhovují všem vašim potřebám – užijte si eCommerce, SERP, Social Media Scraping API a škrabku No-Code, která umožňuje shromažďování dat i pro nekodéry. Posuňte svůj proces shromažďování dat na další úroveň od 50 $ měsíčně + DPH.

Než však použijete Smartproxy nebo jakýkoli jiný nástroj, musíte vědět, co to web scraping vlastně je a jak se to dělá. Pojďme si tedy podrobně porozumět, co je to Web scraping a jak jej používat k získávání dat z jiných webů.



Co je to Web Scraping?

Seškrabování webu je automatický způsob získávání velkého množství dat z webových stránek. Většina těchto dat jsou nestrukturovaná data ve formátu HTML, která jsou následně převedena na strukturovaná data v tabulkovém procesoru nebo databázi, aby mohla být použita v různých aplikacích. Existuje mnoho různých způsobů, jak provádět seškrabování webu za účelem získání dat z webových stránek. Patří mezi ně používání online služeb, konkrétních rozhraní API nebo dokonce vytváření kódu pro seškrabování webu od začátku. Mnoho velkých webových stránek, jako je Google, Twitter, Facebook, StackOverflow atd., má rozhraní API, která vám umožňují přistupovat k jejich datům ve strukturovaném formátu. Toto je nejlepší možnost, ale existují i ​​​​jiné weby, které uživatelům neumožňují přístup k velkému množství dat ve strukturované podobě nebo prostě nejsou tak technologicky vyspělé. V takové situaci je nejlepší použít Web Scraping k seškrábání dat z webu.

Web scraping vyžaduje dvě části, a to crawler a škrabka . Prohledávač je algoritmus umělé inteligence, který prochází web a hledá konkrétní požadovaná data pomocí odkazů na internetu. Na druhou stranu škrabka je specifický nástroj vytvořený k extrahování dat z webu. Konstrukce škrabky se může značně lišit podle složitosti a rozsahu projektu, aby mohla rychle a přesně extrahovat data.

Jak webové škrabky fungují?

Web Scrapers může extrahovat všechna data na konkrétních stránkách nebo konkrétní data, která uživatel chce . V ideálním případě je nejlepší zadat data, která chcete, aby webový škrabák extrahoval pouze tato data rychle. Můžete například chtít seškrábat stránku Amazonu pro dostupné typy odšťavňovačů, ale možná budete chtít pouze údaje o modelech různých odšťavňovačů a ne recenze zákazníků.



Když tedy webový škrabák potřebuje seškrábnout web, nejprve jsou poskytnuty adresy URL. Poté načte veškerý HTML kód pro tyto stránky a pokročilejší scraper může dokonce extrahovat všechny prvky CSS a Javascript. Poté scraper získá požadovaná data z tohoto HTML kódu a tato data vypíše ve formátu určeném uživatelem. Většinou je to ve formě excelové tabulky nebo souboru CSV, ale data lze uložit i v jiných formátech, jako je soubor JSON.

Typy webových škrabek

Webové škrabky lze rozdělit na základě mnoha různých kritérií, včetně vlastních nebo předem sestavených webových škrabek, rozšíření prohlížeče nebo softwarových webových škrabek a cloudových nebo místních webových škrabek.

Můžeš mít Vlastní škrabky webu ale to vyžaduje pokročilé znalosti programování. A pokud chcete více funkcí ve svém Web Scraper, pak potřebujete ještě více znalostí. Na druhou stranu předem postavené Webové škrabky jsou dříve vytvořené škrabky, které si můžete stáhnout a snadno spustit. Mají také pokročilejší možnosti, které si můžete přizpůsobit.

Rozšíření prohlížeče Web Scrapers jsou rozšíření, která lze přidat do vašeho prohlížeče. Ty se snadno spouštějí, protože jsou integrovány s vaším prohlížečem, ale zároveň jsou kvůli tomu také omezené. Jakékoli pokročilé funkce, které jsou mimo rozsah vašeho prohlížeče, nelze spustit v rozšíření prohlížeče Web Scrapers. Ale Softwarové webové škrabky nemají tato omezení, protože je lze stáhnout a nainstalovat do vašeho počítače. Jsou složitější než webové škrabky prohlížeče, ale mají také pokročilé funkce, které nejsou omezeny rozsahem vašeho prohlížeče.

Cloudové webové škrabky běžet v cloudu, což je server mimo lokalitu, který většinou poskytuje společnost, od které si scraper kupujete. Ty umožňují vašemu počítači soustředit se na jiné úkoly, protože počítačové zdroje nejsou nutné k seškrabování dat z webových stránek. Místní webové škrabky , na druhou stranu spouštějte na svém počítači pomocí místních zdrojů. Pokud tedy webové škrabky vyžadují více CPU nebo RAM, váš počítač se zpomalí a nebude schopen provádět jiné úkoly.

Krajta zdá se, že je v dnešní době v módě! Je to nejoblíbenější jazyk pro web scraping, protože si snadno poradí s většinou procesů. Má také řadu knihoven, které byly vytvořeny speciálně pro Web Scraping. Útržkovitý je velmi populární open-source framework pro procházení webu, který je napsán v Pythonu. Je ideální pro web scraping i extrakci dat pomocí API. Krásná polévka je další knihovna Pythonu, která je velmi vhodná pro Web Scraping. Vytváří strom analýzy, který lze použít k extrahování dat z HTML na webových stránkách. Krásná polévka má také několik funkcí pro navigaci, vyhledávání a úpravu těchto stromů analýzy.

K čemu se používá Web Scraping?

Web Scraping má mnoho aplikací v různých odvětvích. Pojďme se nyní na některé z nich podívat!

1. Sledování cen

Web Scraping mohou společnosti používat k sešrotování produktových dat svých produktů a konkurenčních produktů a také k tomu, aby zjistily, jak to ovlivňuje jejich cenové strategie. Společnosti mohou tato data použít ke stanovení optimální ceny pro své produkty, aby mohly získat maximální výnosy.

2. Průzkum trhu

Web scraping lze využít pro průzkum trhu společností. Vysoce kvalitní webová data získaná ve velkých objemech mohou společnostem velmi pomoci při analýze spotřebitelských trendů a pochopení, jakým směrem by se společnost měla v budoucnu ubírat.

3. Sledování zpráv

Webové zpravodajské servery mohou poskytovat podrobné zprávy o aktuálních zprávách společnosti. To je ještě důležitější pro společnosti, které jsou často ve zprávách nebo které jsou pro své každodenní fungování závislé na denních zprávách. Koneckonců, zpravodajství může udělat nebo zničit společnost za jediný den!

4. Analýza sentimentu

Pokud společnosti chtějí porozumět obecnému sentimentu svých spotřebitelů ke svým produktům, pak je analýza sentimentu nutností. Společnosti mohou používat web scraping ke shromažďování údajů z webových stránek sociálních médií, jako je Facebook a Twitter, o tom, jaký je obecný názor na jejich produkty. To jim pomůže při vytváření produktů, po kterých lidé touží, a posouvají se před konkurencí.

5. E-mailový marketing

Společnosti mohou také používat Web scraping pro e-mailový marketing. Mohou shromažďovat e-mailová ID z různých webů pomocí webového škrabání a poté odesílat hromadné propagační a marketingové e-maily všem lidem, kteří tato e-mailová ID vlastní.