logo

TechCodeview

Hvad er webskrabning, og hvordan bruges det?

Antag, at du vil have nogle oplysninger fra et websted. Lad os sige et afsnit om Donald Trump! Hvad laver du? Nå, du kan kopiere og indsætte oplysningerne fra Wikipedia i din fil. Men hvad nu hvis du vil have store mængder information fra en hjemmeside så hurtigt som muligt? Såsom store mængder data fra en hjemmeside til at træne en Machine Learning algoritme ? I sådan en situation vil kopiering og indsættelse ikke fungere! Og det er, når du skal bruge Web skrabning . I modsætning til den lange og åndssvage proces med manuel indhentning af data, bruger web-skrabning intelligensautomatiseringsmetoder til at få tusindvis eller endda millioner af datasæt på kortere tid.

Hvad-er-web-skrabning-og-hvordan-man-bruger det



Indholdsfortegnelse

Hvis du nærmer dig en klæbrig ende, mens du forsøger at indsamle offentlige data fra websteder, har vi en løsning til dig. Smartproxy er et værktøj, der tilbyder en løsning til at håndtere alle forhindringer med et enkelt værktøj. Deres formel til at skrabe enhver hjemmeside er: 40M+ pulje af bolig- og datacenterproxyer + kraftfuld webskraber = Web Scraping API . Dette værktøj sikrer, at du får de nødvendige data i rå HTML med en succesrate på 100 %.

Med Web Scraping API kan du indsamle realtidsdata fra enhver by i hele verden. Du kan stole på dette værktøj, selv når du skraber websteder bygget med JavaScript og vil ikke møde nogen forhindringer. Derudover tilbyder Smartproxy fire andre skrabere, der passer til alle dine behov - nyd eCommerce, SERP, Social Media Scraping API'er og en No-Code skraber, der gør dataindsamling mulig selv for ingen-kodere. Bring din dataindsamlingsproces til det næste niveau fra $50/måned + moms.

Men før du bruger Smartproxy eller ethvert andet værktøj, skal du vide, hvad web-skrabning faktisk er, og hvordan det gøres. Så lad os forstå, hvad web-skrabning er i detaljer, og hvordan man bruger det til at få data fra andre websteder.



Hvad er Web Scraping?

Web skrabning er en automatisk metode til at hente store mængder data fra hjemmesider. De fleste af disse data er ustrukturerede data i et HTML-format, som derefter konverteres til strukturerede data i et regneark eller en database, så det kan bruges i forskellige applikationer. Der er mange forskellige måder at udføre web-skrab på for at få data fra hjemmesider. Disse inkluderer brug af onlinetjenester, særlige API'er eller endda oprettelse af din kode til web-skrabning fra bunden. Mange store hjemmesider, som Google, Twitter, Facebook, StackOverflow osv. har API'er, der giver dig adgang til deres data i et struktureret format. Dette er den bedste mulighed, men der er andre websteder, der ikke tillader brugere at få adgang til store mængder data i en struktureret form, eller de er simpelthen ikke så teknologisk avancerede. I den situation er det bedst at bruge Web Scraping til at skrabe webstedet for data.

Webskrabning kræver to dele, nemlig crawler og skraber . Crawleren er en kunstig intelligens-algoritme, der surfer på nettet for at søge efter de specifikke data, der kræves, ved at følge links på tværs af internettet. Skraberen er derimod et specifikt værktøj skabt til at udtrække data fra hjemmesiden. Udformningen af ​​skraberen kan variere meget alt efter projektets kompleksitet og omfang, så den hurtigt og præcist kan udtrække dataene.

Hvordan fungerer webskrabere?

Webskrabere kan udtrække alle data på bestemte websteder eller de specifikke data, som en bruger ønsker . Ideelt set er det bedst, hvis du angiver de data, du ønsker, så webskraberen kun udtrækker disse data hurtigt. For eksempel vil du måske skrabe en Amazon-side for de tilgængelige typer juicere, men du vil måske kun have data om modellerne af forskellige juicere og ikke kundeanmeldelserne.



Så når en webskraber skal skrabe et websted, er URL'erne først angivet. Derefter indlæser den al HTML-koden for disse websteder, og en mere avanceret skraber kan endda udtrække alle CSS- og Javascript-elementerne. Derefter henter skraberen de nødvendige data fra denne HTML-kode og udsender disse data i det format, der er angivet af brugeren. For det meste er dette i form af et Excel-regneark eller en CSV-fil, men dataene kan også gemmes i andre formater, såsom en JSON-fil.

Typer af webskrabere

Webskrabere kan opdeles på basis af mange forskellige kriterier, herunder selvbyggede eller præbyggede webskrabere, browserudvidelse eller softwarewebskrabere og cloud- eller lokale webskrabere.

Du kan have Selvbyggede webskrabere men det kræver avanceret viden om programmering. Og hvis du vil have flere funktioner i din Web Scraper, så har du brug for endnu mere viden. På den anden side præbygget Webskrabere er tidligere oprettede skrabere, som du nemt kan downloade og køre. Disse har også mere avancerede muligheder, som du kan tilpasse.

Browserudvidelser Web Scrapers er udvidelser, der kan tilføjes til din browser. Disse er nemme at køre, da de er integreret med din browser, men samtidig er de også begrænsede på grund af dette. Eventuelle avancerede funktioner, der ligger uden for din browsers rækkevidde, er umulige at køre på browserudvidelsen Web Scrapers. Men Software webskrabere har ikke disse begrænsninger, da de kan downloades og installeres på din computer. Disse er mere komplekse end browser-webskrabere, men de har også avancerede funktioner, der ikke er begrænset af din browsers omfang.

Cloud-webskrabere køre på skyen, som er en off-site server, der for det meste leveres af det firma, du køber skraberen af. Disse giver din computer mulighed for at fokusere på andre opgaver, da computerressourcerne ikke er nødvendige for at skrabe data fra websteder. Lokale webskrabere , på den anden side, køre på din computer ved hjælp af lokale ressourcer. Så hvis webskraberne kræver mere CPU eller RAM, vil din computer blive langsom og ikke være i stand til at udføre andre opgaver.

Python ser ud til at være på mode i disse dage! Det er det mest populære sprog til webskrabning, da det nemt kan håndtere de fleste processer. Det har også en række biblioteker, der blev oprettet specifikt til web-skrabning. Scrappy er en meget populær open source webcrawling-ramme, der er skrevet i Python. Den er ideel til web-skrabning samt udtrækning af data ved hjælp af API'er. Smuk suppe er et andet Python-bibliotek, der er særdeles velegnet til webskrabning. Det opretter et parsetræ, der kan bruges til at udtrække data fra HTML på et websted. Smuk suppe har også flere funktioner til navigation, søgning og ændring af disse parsetræer.

Hvad bruges webskrabning til?

Web Scraping har flere applikationer på tværs af forskellige brancher. Lad os se nogle af disse nu!

1. Prisovervågning

Web Scraping kan bruges af virksomheder til at skrotte produktdata for deres produkter og konkurrerende produkter for at se, hvordan det påvirker deres prisstrategier. Virksomheder kan bruge disse data til at fastsætte den optimale prissætning for deres produkter, så de kan opnå maksimal indtjening.

2. Markedsundersøgelser

Web-skrabning kan bruges til markedsundersøgelser af virksomheder. Web-skrabet data af høj kvalitet opnået i store mængder kan være meget nyttigt for virksomheder til at analysere forbrugertendenser og forstå, hvilken retning virksomheden skal bevæge sig i fremtiden.

3. Nyhedsovervågning

Web-skrabenyhedssider kan levere detaljerede rapporter om de aktuelle nyheder til en virksomhed. Dette er endnu mere vigtigt for virksomheder, der ofte er i nyhederne, eller som er afhængige af daglige nyheder for deres daglige funktion. Når alt kommer til alt, kan nyhedsrapporter gøre eller ødelægge en virksomhed på en enkelt dag!

4. Følelsesanalyse

Hvis virksomheder ønsker at forstå den generelle stemning for deres produkter blandt deres forbrugere, så er stemningsanalyse et must. Virksomheder kan bruge web-skrabning til at indsamle data fra sociale medier hjemmesider som Facebook og Twitter om, hvad den generelle stemning om deres produkter er. Dette vil hjælpe dem med at skabe produkter, som folk ønsker, og gå foran deres konkurrenter.

5. E-mail marketing

Virksomheder kan også bruge web-skrabning til e-mail-marketing. De kan indsamle e-mail-id'er fra forskellige websteder ved hjælp af web-skrabning og derefter sende massekampagne- og marketing-e-mails til alle de personer, der ejer disse e-mail-id'er.