Scraping Web vs Perayapan Web: Keuntungan dan Kerugian

Ketika Anda perlu mengumpulkan informasi, parsing dapat membantu memecah struktur kompleks situs web menjadi elemen-elemen komponennya. Penting untuk memahami perbedaan antara web crawling dan web scraping untuk melakukan parsing yang efektif.

Mari kita mulai dengan mendefinisikan istilah-istilah ini dan mengeksplorasi cara kerja web crawling dan web scraping:

Perayapan web adalah proses otomatis di mana bot (atau laba-laba) merayapi halaman web, mengumpulkan tautan situs web, dan membangun jaringan data untuk penyimpanan dan analisis.

Pengikisan web melibatkan pengumpulan informasi spesifik dari halaman web.

Perbedaan antara Web Scraping dan Web Crawling

Web scraping dan web crawling memiliki tujuan yang sama tetapi memiliki karakteristik yang berbeda. Mari kita pelajari kegunaan utamanya terlebih dahulu:

• Pemantauan online: Keduanya digunakan untuk melacak perubahan pada situs web, seperti pembaruan harga, promosi, dan berita, yang dapat menjadi sangat penting untuk tetap kompetitif.
• Pengumpulan data: Keduanya digunakan untuk membuat basis data dari sumber internet, sehingga meningkatkan efektivitas proyek.
• Analisis pasar: Keduanya digunakan untuk mengumpulkan intelijen kompetitif, membantu mengembangkan strategi bisnis yang sukses.
• Peningkatan SEO: Dengan memindai situs, kedua proses tersebut membantu dalam menilai kualitas backlink dan faktor lainnya, yang mengarah pada peningkatan pengindeksan situs dan peringkat hasil pencarian.

Meskipun tujuannya sama, keduanya berbeda dalam beberapa aspek utama:

Cakupan: Perayapan web secara sistematis menjelajahi halaman web dengan mengikuti tautan, mencakup sejumlah besar halaman untuk mengindeks konten untuk mesin pencari. Namun, web scraping lebih bertarget, mengekstrak data spesifik dari halaman web tertentu sesuai kebutuhan pengguna.

Frekuensi: Perayap beroperasi terus menerus untuk menjaga agar indeks mesin pencari tetap diperbarui, secara teratur mengunjungi situs web untuk menemukan dan memperbarui konten. Scraping dapat berupa tindakan satu kali atau berkala berdasarkan tujuan tertentu.

Interaksi dengan data: Crawler mengunduh dan mengindeks konten halaman web tanpa selalu berinteraksi dengannya, dengan fokus pada penemuan dan kategorisasi data. Scraping, di sisi lain, melibatkan penggalian informasi spesifik, sering kali membutuhkan interaksi yang lebih dalam dengan struktur halaman, seperti mengidentifikasi dan mengekstrak data dari elemen HTML tertentu.

Keuntungan dan Kerugian dari Web Scraping

Web scraping adalah alat yang berharga untuk ekstraksi data, yang menawarkan keuntungan dan kerugian. Berikut ini adalah rincian dari yang utama:

Keuntungan:

• Pengambilan Data yang Cepat: Web scraping adalah cara yang lebih cepat dan efisien untuk mengumpulkan kumpulan data dalam jumlah besar dari situs web dibandingkan dengan pengumpulan data secara manual.
• Otomatisasi: Scraping otomatis mengurangi kesalahan manusia, memastikan pemantauan yang akurat terhadap pembaruan situs web.
• Keunggulan Kompetitif: Bisnis dapat mengumpulkan informasi pesaing, tren pasar, dan data harga, sehingga mendapatkan keunggulan kompetitif.
• Penelitian: Berguna untuk penelitian akademis, pemasaran, dan penelitian lain yang membutuhkan analisis kumpulan data yang besar.

Kekurangan:

• Ketegangan Server: Scraping dapat membebani server situs web, yang menyebabkan masalah kinerja atau crash.
• Kesulitan dengan Konten Dinamis: Situs web yang menggunakan JavaScript yang berat dan konten dinamis mungkin sulit di scraping karena pembaruan konten.
• Pemblokiran IP: Situs web dapat memblokir scraper, sehingga membutuhkan penggunaan proxy atau metode lain untuk menghindari deteksi.
• Ketergantungan pada Struktur Situs Web: Perubahan pada struktur situs web dapat merusak skrip pengikisan yang ada, sehingga memerlukan pembaruan dan pemeliharaan yang sering.

Keuntungan dan Kerugian Perayapan Web

Perayapan web, seperti halnya scraping web, memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Berikut ini adalah rincian dari yang utama:

Keuntungan:

• Pengumpulan Data yang Efisien: Perayapan web mengotomatiskan pengumpulan data dalam jumlah besar dari berbagai situs web, sehingga lebih mudah untuk menemukan informasi yang luas dengan cepat.
• Pemantauan Waktu Nyata: Perayap dapat diprogram untuk mengunjungi situs web secara teratur, melacak perubahan dan penambahan konten secara real-time, yang berguna untuk memperbarui sumber informasi dengan cepat.
• Analisis Tautan: Perayap dapat menganalisis struktur tautan situs web, membantu memahami hubungan antara halaman yang berbeda.
• Berbagai Alat: Ada banyak aplikasi perayapan web yang tersedia, seperti Sequntum, Opensearchserver, Apache Nutch, dan Stormcrawler, membuat proses perayapan menjadi sederhana dan nyaman.

Kekurangan:

• Masalah Hukum dan Etika: Perayapan web dapat menimbulkan masalah hukum dan etika, terutama jika dilakukan tanpa izin dari pemilik situs web, karena beberapa situs secara eksplisit melarang atau membatasi penggunaan perayap.
• Intensitas Sumber Daya: Merayapi situs web besar dapat menghabiskan banyak sumber daya, membutuhkan daya komputasi yang signifikan dan meningkatkan beban server baik untuk crawler maupun situs web target.
• Halaman yang Terintegrasi dengan AJAX: Situs web dengan konten yang dihasilkan AJAX dapat menimbulkan tantangan bagi perayap, karena mereka mungkin mengalami kesulitan dalam mengindeks data ini.
• Keterbatasan "Deep Web": Terlepas dari kelebihannya, perayap web tidak dapat mengakses semua bagian Internet, dengan hanya sekitar 60 persen halaman web yang dapat dirayapi.

Panduan langkah demi langkah untuk mengonfigurasi pengurai di Python

Pengikisan web dengan Python adalah cara yang ampuh untuk mengumpulkan informasi dari situs web. Pada artikel ini, kita akan membahas tutorial langkah demi langkah tentang cara menyiapkan parser untuk web scraping menggunakan Python.

Untuk membuat parser Python Anda sendiri, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Tentukan masalahnya: Pertimbangkan skenario di mana Anda perlu mengekstrak informasi produk dari toko online 10 halaman.
2. Instal pustaka yang diperlukan: Gunakan pip untuk menginstal library requests dan beautifulsoup4 - pip install requests dan pip install beautifulsoup4.
3. Mari kita lanjutkan dengan menulis kodenya. Kita akan mendeklarasikan fungsi pertama yang akan mengambil nomor halaman terakhir sebagai masukan, mengumpulkan URL kartu produk, dan mengembalikannya:

crawl_products(pages_count):

urls = [ ]

return urls

4. Mari kita tulis fungsi kedua, yang akan mengambil URL kartu produk sebagai masukan, mengunjungi masing-masing kartu, mem-parsing data yang kita minati, dan menambahkannya ke larik umum:

parse_products(urls):

data = [ ]

return data

5. Dalam tugas kita, kita perlu mem-parsing 10 halaman. Mari kita deklarasikan variabel global PAGES_COUNT = 10 dan kode utama kita akan terlihat seperti ini:

def main():

urls = crawl_products(PAGES_COUNT)

data = parse_products(urls)

6. Mari kita lihat bagaimana alamat URL dari halaman tertentu dibentuk dan menulis templat berikutnya:

fmt = ‘https://site's url/?page={page}’

for page_n in range(1, 1 + pages_count):

page_url = fmt.format(page=page_n)

7. Impor pustaka permintaan menggunakan perintah impor permintaan. Kemudian, kita akan membuat permintaan GET dan menyimpan hasilnya dalam variabel respons:

response = requests.get(page_url)

8. Mengimpor pustaka lain dengan perintah import BeautifulSoup. Kita akan memindahkan fungsionalitas yang kita perlukan untuk penguraian lebih lanjut ke dalam metode terpisah. Pada akhirnya, kode akan terlihat seperti ini:

def get_soup(url, **kwargs):

response = requests.get(url, **kwargs)

if response.status_code = 200;

soup = BeautifulSoup(response.text, features=’html.parser’)

else:

soup = None

return soup

—---------

print(‘page: {}’.format(page_n))

page_url = fmt.format(page=page_n)

soup = get_soup(page_url)

if soup is None:

break

for tag in soup.select(‘.product-card .title’):

href = tag.attrs[‘href’]

url = ‘https://site's url.format(href)

urls.append(url)

return urls

9. Mari tambahkan kode untuk mencetak URL satu per baris: print('\n'.join(urls))
10. Mari kita mengimplementasikan fungsi parse_products. Berikut adalah kode untuk mem-parsing harga, karakteristik, dan nama setiap produk:

def parse_products(urls):

data = [ ]

for url in urls:

soup = get_soup(url)

if soup is Non:

break

name = soup.select_one(‘#️product_name’).text.strip()

amount = soup.select_one(‘#️product_amount’).text.strip()

techs = {}

for row in soup.select(‘#️characteristics tbody tr’):

cols = row.select(‘td’)

cols = [c.text.strip() for c in cols]

techs[cols[0]] = cols[1]

11. Buat objek item di mana data penguraian produk tertentu akan disimpan. Kemudian, kita akan menambahkan item ini ke larik umum:

item = {

‘name’: name,

‘amount’: amount,

‘techs’: techs,

)

data.append(item)

Mari kita juga mencetak URL produk yang sedang diproses untuk melihat proses penguraian: print('\product: {}'.format(url))

12. Mengimpor pustaka untuk menyimpan berkas dengan mengimpor json. Kita akan mendeklarasikan variabel global OUT_FILENAME = 'out.json' dan menulis kode untuk menyimpan hasil parsing:

with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:

json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)

13. Mari kita atur variabel PAGES_COUNT = 2 untuk menjalankan pengurai untuk dua halaman. Kemudian, kita akan membuka berkas dengan hasil penguraian. Semuanya bekerja dengan benar, dan parser siap untuk digunakan lebih lanjut:

    

Pustaka untuk Scraping Web dengan Python

Kemampuan web scraping Python sangat ditingkatkan dengan penggunaan pustaka khusus. Baik Anda baru mengenal scraping atau pengembang yang berpengalaman, menguasai pustaka-pustaka ini adalah kunci untuk melakukan web scraping yang efektif. Berikut ini adalah tiga library penting: request, Selenium, dan BeautifulSoup.

Request

Pustaka request adalah landasan dari banyak proyek web scraping. Ini adalah pustaka HTTP yang kuat yang digunakan untuk membuat permintaan ke situs web. Kesederhanaan dan keramahannya terhadap pengguna membuatnya ideal untuk mengekstrak konten HTML dari halaman web. Hanya dengan beberapa baris kode, Anda dapat mengirimkan permintaan GET atau POST dan memproses data respons.

Selenium

Selenium adalah alat penting untuk scraping web di Python, menawarkan kerangka kerja serbaguna untuk mengotomatisasi interaksi browser. Selenium memastikan kompatibilitas lintas browser dan sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pengujian otomatis dan menjelajahi halaman web. Selenium dapat digunakan untuk menambahkan fungsionalitas ke aplikasi web, mengekstrak data dari situs web, atau mengotomatiskan tugas yang berulang.

Beautiful Soup

Beautiful Soup adalah pustaka penting lainnya untuk web scraping di Python. Ini memungkinkan Anda untuk mengekstrak dan mengurai data dari dokumen HTML atau XML. Dengan menggunakan fitur-fitur seperti pencarian tag, menavigasi struktur dokumen, dan pemfilteran konten berdasarkan pola umum, Anda dapat mengekstrak informasi dari halaman web secara efisien. Beautiful Soup juga dapat digunakan bersama dengan pustaka Python lainnya, seperti request, yang menambah fleksibilitasnya.

Alat Pengikisan Web Terbaik untuk sumber

Ketika sampai pada penguraian profesional, terutama untuk tujuan sourcing, Anda akan membutuhkan layanan penguraian web tambahan. Alat-alat yang tercantum di bawah ini adalah yang terbaik dan akan sangat menyederhanakan dan mengoptimalkan proses pengumpulan informasi, mempercepat pencarian kandidat atau tugas analisis data lainnya.

AutoPagerize

AutoPagerize adalah ekstensi peramban yang meningkatkan kemampuan penggalian Anda dengan mengotomatiskan proses yang sering kali membosankan dalam menavigasi konten situs web. Yang membedakan AutoPagerize adalah kemampuannya untuk secara cerdas mengidentifikasi dan memproses berbagai pola data di berbagai halaman web. Hal ini menghilangkan kebutuhan untuk menyesuaikan skrip untuk setiap struktur situs yang unik, menjadikannya solusi serbaguna yang dapat beradaptasi dengan berbagai format yang digunakan oleh berbagai situs.

Instant Data Scraper

Instant Data Scraper adalah alat lain yang mudah digunakan yang dirancang untuk scraping web yang mudah. Dengan antarmuka yang intuitif, Anda dapat menavigasi proses pengumpulan data tanpa pengkodean yang rumit atau pengetahuan teknis. Fleksibilitas alat ini sangat menonjol, karena mendukung berbagai situs web dan platform, memungkinkan Anda untuk mengekstrak informasi dari berbagai sumber, mulai dari jejaring sosial hingga situs berita. Instant Data Scraper juga memungkinkan ekstraksi berbagai jenis data, termasuk teks, gambar, dan tautan.

PhantomBuster

PhantomBuster menawarkan berbagai macam pengaturan, sehingga Anda dapat menyesuaikannya dengan kebutuhan Anda. Dari memilih sumber data hingga menentukan struktur keluaran, Anda memiliki kendali penuh atas proses pengumpulan informasi. PhantomBuster terintegrasi secara mulus dengan berbagai API, memberikan kemampuan tambahan untuk pemrosesan data. Hal ini memungkinkan interoperabilitas yang lancar dengan platform lain, menjadikannya alat yang sangat baik untuk pengikisan API web.

Kesimpulannya, web scraping dan web crawling adalah alat penting untuk menerapkan otomatisasi dalam pengumpulan informasi. Teknologi ini meningkatkan proyek bisnis, penelitian ilmiah, atau area lain yang membutuhkan pemrosesan dan analisis data dalam jumlah besar.