Panduan untuk Mengikis Konten Google Docs Publik dengan Python

Informasi tersebar dengan kecepatan yang luar biasa saat ini, dan banyak file yang disimpan di Google Docs. Jadi, memang, pengikisan data Google Docs adalah cara yang bagus untuk menghemat banyak waktu dan tenaga.

Pada artikel ini, kita akan membahas metode-metode yang membantu mengotomatiskan proses tersebut. Kita akan menggunakan Python untuk mengikis dokumen Google dan menyimpan file tersebut dalam format JSON yang merupakan format penyimpanan data yang umum.

Mengapa mengikis Google Dokumen?

Pengambilan data secara otomatis yang tersimpan di dokumen publik dapat digunakan untuk berbagai alasan. Ini membantu mengotomatiskan pengumpulan informasi tanpa campur tangan manual. Ini sangat berguna untuk:

• proyek penelitian;
• tugas pemantauan;
• membuat basis data pribadi.

Mengikis Google Docs dengan Python juga berguna untuk menganalisis konten file tersebut. Hal ini membuat layanan ini menjadi sumber daya yang bagus untuk menerima informasi yang akurat dan mendalam yang kemudian diproses menggunakan laporan atau melatih sistem pembelajaran mesin.

Alat dan Pustaka Utama untuk Scraping Google Dokumen

Untuk melakukan pengikisan data Google Docs secara efektif, Anda harus memilih alat yang sesuai di Python untuk tugas ini. Beberapa pustaka adalah sebagai berikut:

• Requests adalah pustaka dasar yang digunakan untuk melakukan aktivitas yang berhubungan dengan HTTP. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengunduh dan mengekstrak konten HTML.
• BeautifulSoup adalah alat pemrosesan yang sangat efisien untuk mem-parsing konten HTML. Saat menggunakan BeautifulSoup, seseorang dapat dengan mudah mendapatkan bagian teks atau elemen yang diperlukan dari file.
• Google Docs API menyediakan sarana untuk bekerja dengan file secara terprogram. API ini memungkinkan akses ke komponen dokumen seperti judul, bagian, gaya, dan lainnya.

Memilih di antara alat bantu ini tergantung pada apakah tujuan Anda adalah membaca file atau jika Anda ingin melakukan interaksi tingkat lanjut menggunakan panggilan API pada data terstruktur.

Menyiapkan Lingkungan Anda untuk Scraping Web Google Dokumen

Sekarang, saya ingin kita memeriksa bagaimana cara menyiapkan lingkungan kerja dan menyelesaikan proses yang telah diuraikan.

Langkah 1: Mempersiapkan Lingkungan Python Anda

Pastikan Anda telah menginstal python. Selanjutnya:

• Siapkan dan mulai lingkungan virtual Anda:

  
  python -m venv myenv
  myenv\Scripts\activate
  source myenv/bin/activate
  

• Instal semua dependensi yang diperlukan:

  
  pip install requests beautifulsoup4 google-api-python-client gspread google-auth
  

Langkah 2: Mendapatkan Akses ke Google Dokumen Publik

Buka file yang bersangkutan. Dokumen tersebut harus disahkan secara publik. Ikuti langkah-langkah di bawah ini:

1. Buka file tersebut.
2. Pada bilah atas, klik "File"" → "Bagikan" → "Publikasikan ke web" atau Anda dapat "Bagikan" dengan pengaturan "Siapa pun yang memiliki tautan dapat melihat."

Tanpa ini, skrip Anda akan mengembalikan kesalahan akses.

Langkah 3: Menjelajahi Struktur URL Google Dokumen

Segera setelah dokumen diterbitkan, URL-nya mengambil format berikut:

https://docs.google.com/document/d/1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz/view

1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz - ID file. Ini adalah bagaimana Anda akan mengakses dokumen menggunakan API atau pengikisan HTML.

Langkah 4: Memilih pendekatan yang tepat untuk pengikisan data Google Dokumen

Berikut adalah dua pendekatan utama untuk mengekstrak informasi dari dokumen tersebut:

• Pengikisan HTML. Jika file telah dipublikasikan sebagai halaman web, Anda dapat mengaksesnya menggunakan permintaan dan menguraikannya dengan BeautifulSoup.
• Google Docs API. Ini harus digunakan ketika data yang tidak diformat harus distrukturkan, karena tidak memerlukan penggunaan HTML.

HTML cukup untuk kasus yang tidak terlalu rumit, sedangkan API diperlukan untuk kasus yang lebih rumit.

Langkah 5: Mengurai Konten HTML dari Dokumen Google yang Diterbitkan

Ketika sebuah file telah dipublikasikan sebagai halaman web, Anda dapat mengambil HTML-nya dan kemudian menguraikannya untuk mendapatkan informasi yang relevan:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://docs.google.com/document/d/YOUR_ID/pub'

response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # Ekstrak semua teks dari halaman
    text = soup.get_text()
    print(text)
else:
    print(f'Access error: {response.status_code}')

Berikut ini adalah algoritme kerjanya:

• Kami melakukan permintaan HTTP get ke URL dokumen menggunakan, misalnya, permintaan.
• Kemudian parsing halaman web dengan BeautifulSoup.
• Kemudian bersihkan konten dan ekstrak teks biasa yang relevan.

Langkah 6: Menggunakan API Google Dokumen untuk Ekstraksi Data

Jika diperlukan ketelitian lebih pada informasi yang dibutuhkan, cara yang paling tepat adalah melalui handler dan dokumentasi yang dikeluarkan oleh perusahaan, dengan menggunakan Google Docs API.

Memulai langkah-langkah:

Membuat proyek di Konsol Cloud

1. Mengakses Google Cloud Console.
2. Membuat proyek baru.
3. Di bagian "API & Layanan", aktifkan API Google Dokumen.
4. Buat kredensial:
   • Pilih "Akun Layanan".
   • Simpan berkas JSON yang dihasilkan, Anda akan membutuhkannya dalam kode Anda.

Menghubungkan dengan Google Docs API dan mengambil dokumen

Tampilannya seperti ini:

from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Jalur ke file JSON akun layanan Anda
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'path/to/your/service_account.json'

# ID dokumen Anda
DOCUMENT_ID = 'YOUR_ID'

# Konfigurasi akses
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    SERVICE_ACCOUNT_FILE,
    scopes=['https://www.googleapis.com/id/auth/documents.readonly']
)

service = build('docs', 'v1', credentials=credentials)

# Mengambil konten dokumen
document = service.documents().get(documentId=DOCUMENT_ID).execute()

# Mencetak judul dokumen
print('Document title: {}'.format(document.get('title')))

Langkah 7: Menyimpan dan Menganalisis Data yang Dikikis

Ketika Anda memperoleh data, Anda perlu menyimpannya secara efektif agar dapat diambil di kemudian hari.

Simpan ke JSON:

import json

# Dengan asumsi Anda memiliki variabel `data` dengan konten yang diekstrak
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

Setelah itu, Anda dapat menganalisis atau mengubah data sesuai kebutuhan Anda.

Langkah 8: Mengotomatiskan Pengumpulan Data

Mengatur pembaruan otomatis akan lebih baik daripada mengeksekusi skrip Anda sendiri.

Di bawah ini adalah contoh skrip otomatisasi:

import time

def main():
    # Kode Anda untuk mengekstrak dan menyimpan data
    print("Data harvesting...")

# Jalankan setiap 6 jam
while True:
    main()
    time.sleep(6 * 60 * 60)

Tantangan dan Pertimbangan Etis

Meskipun terlihat mudah saat melakukan penggalian data Google Docs, ada beberapa tantangan khusus yang harus dihadapi:

• Pembatasan akses - dokumen yang ditandai "publik" mungkin tidak memungkinkan seluruh akses tanpa halangan untuk berbagai pengaturan.
• Perubahan struktur HTML - dapat mengubah kode back-end kapan saja. Apa yang berfungsi hari ini mungkin tidak lagi berfungsi besok.
• Pembaruan yang menantang - Jika dokumen sering diperbarui, tentukan cara menangkap data yang paling efisien.

Terakhir dan tentu saja yang paling penting adalah etika:

• Jangan melanggar hak cipta atau pedoman privasi.
• Pastikan data yang dikumpulkan berasal dari dokumen yang bersifat publik.
• Jangan pernah mengabaikan persyaratan penggunaan layanan karena hal ini dapat menyebabkan pelarangan atau tindakan hukum terhadap Anda.

Kesimpulan

Kami telah membahas secara mendalam tentang pengikisan data Google Docs menggunakan Python. Tingkat kerumitan proyek Anda akan menentukan apakah Anda memilih scraping HTML atau API Google Docs. Ketika berurusan dengan dokumen publik, yang terbaik adalah berhati-hati dan mempertimbangkan konsekuensi hukum dari web scraping.

Scraping tersebut memberikan kemungkinan yang sangat luas seperti melakukan penelitian, memantau perubahan, dan mengembangkan layanan khusus. Dengan pengetahuan ini, Anda dapat mengotomatiskan pengikisan dokumen Google publik dengan lancar menggunakan Python dan merampingkan otomatisasi tugas yang berulang.