Раскройте потенциал данных
«Данные — это новая нефть». — Клайв Хамби, специалист по данным
В сегодняшнюю цифровую эпоху данные имеют огромную ценность, которую часто называют «новой нефтью». У него есть потенциал для принятия бизнес-решений, выявления рыночных тенденций и предоставления ценной информации. Веб-скрапинг, метод, используемый для извлечения и уточнения данных с веб-сайтов, играет ключевую роль в использовании этого ценного ресурса. В этой серии блогов мы углубимся в мир парсинга веб-страниц, демистифицируем его концепции и изучим его различные приложения. Итак, давайте вместе отправимся в это путешествие, основанное на данных!
Открытие искусства парсинга веб-страниц
ЧТО ТАКОЕ ВЕБ-СКРЕЙПИНГ?
«Недавно я посетил семинар по веб-разработке, на котором мы погрузились в увлекательный мир веб-скрапинга. Преподаватель поделился увлекательной аналогией, сравнив просмотр веб-страниц с процессом обучения рисованию. Он объяснил, что точно так же, как дети начинают с фигурок из палочек и постепенно развивают свои навыки для создания более реалистичных рисунков, новички в веб-скрапинге сталкиваются с аналогичной кривой обучения. Это не то, что естественно для всех, и это нормально. Мы должны забыть о наших предвзятых представлениях и поверить в свою способность преодолевать трудности».
Разве не прекрасно вдохновлять себя в начале недели? Давайте поучимся у других экспертов по этой теме!
Веб-скрапинг — это метод, используемый для извлечения данных с веб-сайтов. Он включает в себя автоматическое извлечение и анализ HTML или других структурированных данных с веб-страниц и извлечение нужной информации для дальнейшего анализа или использования.
Веб-скрапинг достигается многими методами сбора данных с веб-сайтов. Это включает в себя использование определенных API, онлайн-сервисов или даже написание кода с нуля для парсинга веб-страниц. Процесс обычно начинается с получения HTML-содержимого веб-страницы с помощью HTTP-запросов. После получения HTML инструменты или скрипты веб-скрейпинга могут анализировать код и извлекать соответствующие данные на основе определенных шаблонов или правил. Этого можно добиться с помощью библиотек или фреймворков, таких как BeautifulSoup, Scrapy на Python или других языках программирования.
Для веб-скрейпинга требуется две части: краулер и скрейпер. Crawler – это алгоритм искусственного интеллекта, который просматривает Интернет для поиска конкретных данных, необходимых, переходя по ссылкам в Интернете. С другой стороны, Scraper — это специальный инструмент, созданный для извлечения данных с веб-сайта.
КАК РАБОТАЮТ ВЕБ-СКРЕПЕРЫ?
Веб-скраперы могут собирать всю информацию с определенных веб-сайтов или конкретную информацию, которую запрашивает пользователь. Идеально, если вы описываете данные, которые вам нужны, чтобы парсер извлекал только эту информацию.
Например, вы можете просмотреть веб-сайт электронной коммерции, чтобы узнать, какие бывают блендеры, но вам может понадобиться информация только о моделях, а не об отзывах клиентов.
Итак, чтобы очистить веб-сайт, мы сначала должны предоставить URL-адреса. Затем загружается весь HTML-код веб-сайтов. Более сложный парсер может также извлечь все части CSS и Javascript. Парсер извлекает из этого HTML-кода необходимые данные и выдает их в формате, указанном пользователем. В основном данные хранятся в виде электронной таблицы Excel или файла CSV, но их также можно сохранить в других форматах, например в файлах JSON.
ВИДЫ ВЕБ-СКРАПЕРОВ
Веб-скрейперы классифицируются по различным характеристикам, включая самостоятельно созданные или готовые веб-скрейперы, расширения для браузера или программные веб-скрейперы, а также облачные или локальные веб-скрейперы.
1 самодельный веб-скрейпер:
Самостоятельный веб-скрейпер, также известный как пользовательский веб-скрейпер, относится к решению для веб-скрейпинга, которое разрабатывается и внедряется отдельным лицом или организацией в соответствии с их конкретными требованиями. Самостоятельный парсер создается с нуля с использованием языков программирования, библиотек и фреймворков.
Готовые веб-скрейперы:
Предварительно созданные парсеры — это парсеры, которые уже созданы и готовы к использованию. Они также имеют более продвинутые возможности настройки.
2 расширения для браузера, веб-скрейперы:
Расширения браузера Веб-скрейперы — это расширения, которые можно добавить в браузер. Они просты в использовании и ограничены в ресурсах. Они не могут запускать какие-либо сложные функции, которые не поддерживаются браузером.
Программные веб-скрейперы:
С другой стороны, программные веб-скрейперы не имеют этих ограничений, поскольку их можно загрузить и установить на ваш компьютер. Они более сложны, чем парсеры браузера, но они также содержат расширенные функции, которые не ограничены возможностями вашего браузера.
3 облачных парсера:
Облачные парсеры работают в облаке, которое представляет собой удаленный сервер, который обычно предоставляется фирмой, у которой вы приобрели парсер. Поскольку ресурсы компьютера не требуются для очистки данных с веб-сайтов, ваш компьютер может сосредоточиться на других вещах.
Местные веб-скрейперы:
С другой стороны, Local Web Scrapers запускаются на вашем компьютере и используют локальные ресурсы. В результате, если парсерам потребуется больше ЦП или ОЗУ, ваш компьютер станет медленнее и не сможет выполнять другие действия.
Для чего используется парсинг веб-страниц?
Веб-скрапинг используется для различных бизнес-целей, в том числе:
1. Мониторинг цен
Предприятия могут использовать веб-скрапинг для сбора информации о продуктах как для своих собственных, так и для аналогичных продуктов, чтобы оценить, как это влияет на их стратегию ценообразования. Компании могут использовать эту информацию, чтобы определить лучшую цену на свои товары, чтобы получить максимальный доход.
2. Анализ рынка
Компании могут использовать веб-скрапинг для исследования рынка. Большие объемы высококачественных данных, собранных в Интернете, могут быть весьма полезными для бизнеса при анализе моделей поведения клиентов и выяснении того, по какому пути фирма должна пойти в будущем.
3. Мониторинг новостей
Новостные веб-сайты могут предоставить компании подробные отчеты о текущих новостях. Это еще более важно для компаний, которые часто появляются в разделах новостей или ежедневных новостях для своей повседневной работы. В конце концов, новостные репортажи могут создать или разрушить компанию за один день!
4. Электронный маркетинг
Компании также могут использовать веб-скрапинг для маркетинга по электронной почте. Они могут собирать идентификаторы электронной почты с различных сайтов с помощью веб-скрапинга, а затем отправлять массовые рекламные и маркетинговые электронные письма всем людям, владеющим этими идентификаторами электронной почты.
5. Маркетинг в социальных сетях
Веб-скрапинг помогает компаниям отслеживать сайты социальных сетей на предмет упоминаний их бренда, продуктов или услуг. Это позволяет им собирать отзывы клиентов, выявлять шаблоны и отвечать на запросы или проблемы клиентов как можно скорее.
Ссылки
- Райан Митчелл «Скрапинг веб-страниц с помощью Python: подробное руководство» — эта книга представляет собой подробное введение в парсинг веб-страниц с помощью Python.
2. «Поваренная книга по парсингу веб-страниц на Python» Майкла Хейдта. В ней рассматриваются такие темы, как обработка различных форматов данных, работа с API и парсинг динамических веб-сайтов.
3. Документация Beautiful Soup — Beautiful Soup — популярная библиотека Python для парсинга веб-страниц. Официальная документация содержит подробное описание его функций, а также примеры и фрагменты кода.
4. Документация Scrapy — Scrapy — это мощная платформа для парсинга веб-страниц на Python. Официальная документация предлагает исчерпывающее руководство, включающее учебные пособия, примеры и подробные пояснения по архитектуре и компонентам.
Источник содержания: Арьян Садх
Изображение предоставлено Аммаром Али
