The amount of data on the internet has increased exponentially. In return, this has increased the demand for data analytics. As data analytics is very widespread, one needs to generate analytics from more than one resource. Therefore companies need to collect this data from a variety of resources. Before getting into the details of web
Объем данных в Интернете растет в геометрической прогрессии. В свою очередь, это привело к росту спроса на аналитику данных. Поскольку аналитика данных очень распространена, необходимо генерировать аналитику на основе более чем одного ресурса. Поэтому компаниям необходимо собирать данные из различных ресурсов.
Прежде чем перейти к деталям веб-скреппинга, давайте начнем с нуля.
Веб-скреппинг - это искусство автоматизированного извлечения данных из интернета и их последующего использования в значимых целях. Предположим, вы копируете и вставляете содержимое из интернета в файл excel. Это тоже веб-скрепинг, но в очень маленьком масштабе.
В настоящее время веб-скреппинг стал очень разнообразной областью и осуществляется в основном с помощью программного обеспечения. Большинство веб-скреперов состоят из ботов, которые посещают веб-сайт и собирают необходимую информацию для своих пользователей. Благодаря автоматизации эти боты могут выполнять ту же работу за очень короткий период времени. Данные постоянно обновляются, и это дает множество потенциальных преимуществ в нашу быстро развивающуюся эпоху.
Тип данных, которые необходимо соскоблить, зависит от организации. К распространенным типам собираемых данных относятся изображения, текст, информация о продукте, настроения клиентов, цены и отзывы.
Если говорить об использовании веб-скреппинга, то у него бесчисленное множество применений.
Однако следует отметить, что неправильное выполнение веб-скреппинга может привести к опасным последствиям. Плохие скреперы часто собирают неправильную информацию, что в конечном итоге может привести к очень плохим последствиям.
Теперь давайте проанализируем, как работает веб-скрапер.
Теперь давайте подробно рассмотрим каждый шаг.
Всякий раз, когда вы посещаете веб-сайт, вы делаете HTTP-запрос к этому сайту. Это все равно что постучать в дверь и войти в дом. После одобрения запроса вы можете получить доступ к информации, представленной на этом сайте. Поэтому веб-скраперу необходимо отправить HTTP-запрос на сайт, на который он нацелился.
После того как скрепер успешно получил доступ к сайту, бот может читать и извлекать HTML или XML-код сайта. Код анализирует структуру сайта. В соответствии с проанализированным кодом скрепер будет разбирать код, чтобы извлечь из него нужные элементы.
Последний шаг - сохранение соответствующих данных в локальном режиме. После того как доступ к HTML или XML был получен, проведен соскоб и синтаксический анализ, пришло время сохранить данные. Данные обычно имеют структурированную форму. Например, они хранятся в различных форматах excel, таких как .csv или .xls.
Покончив с этой работой, вы можете использовать данные по назначению. Например, можно создавать различные виды аналитики данных или анализировать информацию для повышения продаж и т. д.
Теперь давайте посмотрим, как поэтапно соскребать данные.
Этапы работы с веб-скраппингом зависят от используемого вами инструмента, но мы вкратце расскажем о них.
Прежде всего, необходимо найти подходящие сайты. В Интернете представлено множество информации, поэтому необходимо сузить круг своих требований.
Очень важно знать структуру страницы, например, различные HTML-теги и т. д., прежде чем приступать к работе с веб-скраппингом, потому что вам нужно указать своему веб-скрапперу, что именно нужно скрапировать.
Предположим, вы хотите, чтобы отзывы о книгах размещались на Amazon. Вам нужно будет определить, где они расположены в бэкенде. Большинство браузеров автоматически выделяют выбранное содержимое фронтенда с соответствующим ему бэкендом. Необходимо определить уникальные теги, в которые заключен или вложен соответствующий контент.
Как только вы найдете подходящие вложенные теги, вам нужно будет включить их в свой код. Это подскажет боту, какую именно информацию вы хотите извлечь. Чаще всего для веб-скреппинга используются библиотеки Python. При этом необходимо явно указать типы данных и требуемую информацию. Например, вы можете искать обзоры книг. Поэтому вам понадобится такая информация, как название книги, имя автора, рейтинг и т. д.
На следующем этапе выполняется код, который запрашивает сайт, извлекает данные и соответствующим образом их обрабатывает.
После сбора и анализа необходимой информации и данных наступает последний этап - их хранение. Существуют различные форматы, в которых могут храниться данные, и вы сами выбираете, что вам больше подходит. Чаще всего для хранения данных используются различные форматы excel, но также применяются форматы CSV и JSON.
В этой статье мы рассмотрели основы веб-скрепинга, погрузившись в его основы, например, что такое веб-скрепинг и его различные применения, рассмотрев практические случаи использования. Кроме того, мы подробно рассмотрели функциональность веб-скрепинга и этапы работы с веб-данными. Я надеюсь, что эта статья была полезной и добавит читателям больше знаний.
На этом все. Увидимся в следующих!