Để thu thập dữ liệu có hệ thống từ các trang web, một bot thu thập dữ liệu web được sử dụng. Đây là một chương trình tự động trích xuất thông tin cần thiết từ các trang. Phần mềm như vậy là cần thiết trong các trường hợp khối lượng dữ liệu quá lớn để xử lý thủ công hoặc khi cần cập nhật thường xuyên – ví dụ: giám sát giá cả, phân tích đánh giá hoặc theo dõi vị trí trong kết quả tìm kiếm.
Một bot thu thập dữ liệu web cho phép tự động hóa các tác vụ như: truy cập trang web, lấy nội dung của trang, trích xuất các phần cần thiết và lưu chúng ở định dạng mong muốn. Đây là một công cụ tiêu chuẩn trong thương mại điện tử, SEO, marketing và phân tích — ở bất cứ nơi nào tốc độ và độ chính xác của xử lý dữ liệu là quan trọng.
Một scraper bot là một tác nhân phần mềm tự động trích xuất nội dung từ các trang web để xử lý tiếp theo. Nó có thể là một phần của hệ thống doanh nghiệp, chạy như một script độc lập hoặc được triển khai thông qua nền tảng đám mây. Mục đích chính của nó là thu thập dữ liệu có cấu trúc quy mô lớn có sẵn trong truy cập mở.
Để hiểu rõ hơn khái niệm, hãy xem phân loại các công cụ được sử dụng như scraper bots.
Theo phương thức truy cập nội dung:
Theo khả năng thích ứng với cấu trúc website:
Theo mục đích và kiến trúc:
Đọc thêm: Các công cụ thu thập dữ liệu web tốt nhất năm 2025.
Bot thu thập dữ liệu được áp dụng trong nhiều ngành và nhiệm vụ khác nhau, nơi tốc độ, khả năng mở rộng và thông tin có cấu trúc là rất quan trọng.
Mỗi hướng đi này đòi hỏi một mức độ trích xuất dữ liệu và vượt qua bảo mật cụ thể. Do đó, bot thu thập dữ liệu web được điều chỉnh theo nhiệm vụ — từ script HTTP đơn giản đến các giải pháp dựa trên trình duyệt toàn diện có hỗ trợ proxy và tính năng chống phát hiện.
Bot thu thập dữ liệu web hoạt động theo kịch bản từng bước, trong đó mỗi giai đoạn tương ứng với một hành động kỹ thuật cụ thể. Bất chấp sự khác biệt trong thư viện và ngôn ngữ lập trình, logic cơ bản hầu như luôn giống nhau.
Dưới đây là mô tả chi tiết hơn từng bước với các ví dụ bằng Python.
Ở giai đoạn đầu tiên, một bot thu thập dữ liệu web khởi tạo một yêu cầu HTTP đến URL mục tiêu và lấy tài liệu HTML. Điều quan trọng là đặt header User-Agent chính xác để mô phỏng hành vi của một trình duyệt thông thường.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
vn 
English 
Español 
中國人 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski
import requests
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
url = 'https://books.toscrape.com/'
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
Tại đây, bot kết nối với trang web và nhận mã HTML thô của trang, giống như khi nó được mở trong một trình duyệt.
Để phân tích nội dung, HTML phải được phân tích cú pháp — chuyển đổi thành một cấu trúc dễ làm việc hơn. Để làm điều này, thường sử dụng các thư viện như BeautifulSoup hoặc lxml.
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
print(soup.prettify()[:1000]) # Hiển thị 1000 ký tự đầu tiên của HTML đã được định dạng
Bây giờ, HTML có thể được xem như một cây thẻ, giúp dễ dàng trích xuất các phần tử cần thiết.
Tiếp theo, bot thu thập dữ liệu web xác định các phần cần được trích xuất: tên sản phẩm, giá, hình ảnh, liên kết và nhiều hơn nữa. Thông thường, CSS selectors hoặc XPath được sử dụng.
books = soup.select('.product_pod h3 a')
for book in books:
print(book['title'])
Đoạn mã này tìm tất cả tiêu đề sách và hiển thị tên của chúng.
Ở giai đoạn này, bot thu thập dữ liệu web làm sạch và cấu trúc dữ liệu: xóa ký hiệu không cần thiết, định dạng văn bản, trích xuất thuộc tính (ví dụ: href hoặc src), và biên soạn mọi thứ vào một bảng thống nhất.
data = []
for book in books:
title = book['title']
link = 'https://books.toscrape.com/' + book['href']
data.append({'Title': title, 'Link': link})
Dữ liệu được chuyển thành một danh sách các dictionary, thuận tiện cho việc phân tích sau này.
Sau khi trích xuất, dữ liệu được lưu ở định dạng yêu cầu — CSV, JSON, Excel, cơ sở dữ liệu hoặc chuyển qua API.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('books.csv', index=False)
Các bộ thông tin đã thu thập có thể dễ dàng được phân tích trong Excel hoặc tải lên CRM.
Nếu dữ liệu cần thiết được phân bổ trên nhiều trang, bot scraper sẽ triển khai crawling: nó theo các liên kết và lặp lại quy trình.
next_page = soup.select_one('li.next a')
if next_page:
next_url = 'https://books.toscrape.com/catalogue/' + next_page['href']
print('Next page:', next_url)
Khi làm việc với các trang web mà nội dung tải động (qua JavaScript), các engine trình duyệt như Selenium hoặc Playwright được sử dụng. Chúng cho phép bot tương tác với DOM, chờ các phần tử cần thiết xuất hiện và thực hiện hành động — ví dụ: nhấp nút hoặc nhập dữ liệu vào biểu mẫu.
DOM (Document Object Model) là cấu trúc của một trang web được hình thành bởi trình duyệt từ mã HTML. Nó biểu thị một cây trong đó mỗi phần tử — tiêu đề, khối hoặc hình ảnh — là một nút riêng biệt có thể được thao tác bằng lập trình.
Mặc dù scraping rất hiệu quả, nhưng khi tương tác với các trang web thực, thường nảy sinh những rào cản kỹ thuật và pháp lý.
Để ngăn chặn truy cập tự động, các trang web triển khai nhiều hệ thống khác nhau:
Nên tham khảo tài liệu mô tả chi tiết cách vượt qua ReCaptcha hoạt động và công cụ nào phù hợp nhất cho từng tác vụ.
Khi scraping đi kèm với tần suất yêu cầu cao từ một nguồn duy nhất, máy chủ có thể:
Để xử lý các hạn chế kỹ thuật như vậy, các nền tảng sử dụng proxy xoay vòng, phân phối lưu lượng qua nhiều IP và điều chỉnh tốc độ yêu cầu với các khoảng trễ đã cấu hình.
Một số nguồn tải dữ liệu bằng JavaScript sau khi HTML ban đầu đã được cung cấp hoặc dựa trên hành động của người dùng như cuộn trang.
Trong những trường hợp như vậy, cần có các engine trình duyệt — ví dụ:
Chúng cho phép tương tác với DOM trong thời gian thực: chờ phần tử xuất hiện, cuộn trang, thực thi script và trích xuất dữ liệu từ cấu trúc đã được hiển thị.
Các nhà phát triển website có thể thay đổi:
Các bản cập nhật như vậy có thể khiến logic phân tích cú pháp trước đó không còn hoạt động hoặc gây lỗi khi trích xuất.
Để duy trì tính ổn định, các nhà phát triển triển khai các sơ đồ trích xuất linh hoạt, thuật toán dự phòng, bộ chọn đáng tin cậy (ví dụ: XPath) và thường xuyên kiểm tra hoặc cập nhật trình phân tích của họ.
Việc thu thập dữ liệu tự động có thể xung đột với điều khoản dịch vụ của một trang web. Vi phạm các quy tắc này gây ra rủi ro đặc biệt trong các trường hợp sử dụng thương mại hoặc phân phối lại dữ liệu đã thu thập.
Trước khi bắt đầu bất kỳ hoạt động thu thập dữ liệu nào, điều quan trọng là phải xem xét các điều khoản dịch vụ. Nếu có API chính thức, việc sử dụng nó là lựa chọn ưu tiên và an toàn hơn.
Tính hợp pháp của việc sử dụng bot thu thập dữ liệu phụ thuộc vào quyền tài phán, chính sách của trang web và phương pháp trích xuất dữ liệu. Ba khía cạnh chính cần được xem xét:
Phân tích chi tiết về khía cạnh pháp lý có thể được tìm thấy trong bài viết: Web Scraping có hợp pháp không?
Việc tạo một bot thu thập dữ liệu bắt đầu bằng việc phân tích nhiệm vụ. Điều quan trọng là phải hiểu rõ dữ liệu nào cần trích xuất, từ đâu và với tần suất như thế nào.
Python là ngôn ngữ phổ biến nhất cho web scraping nhờ các thư viện có sẵn, cú pháp ngắn gọn và sự tiện lợi khi làm việc với dữ liệu. Do đó, hãy xem xét quy trình tổng quát bằng Python làm ví dụ.
Các thư viện thường được sử dụng:
Một giải pháp hoàn chỉnh có thể được triển khai dưới dạng công cụ CLI hoặc dịch vụ dựa trên đám mây.
Các thành phần thiết yếu bao gồm:
Quy trình xây dựng một bot thu thập dữ liệu web được giải thích chi tiết trong bài viết này.
Một bot thu thập dữ liệu như một giải pháp cho việc thu thập dữ liệu tự động cho phép truy cập nhanh chóng vào thông tin từ các nguồn bên ngoài, giám sát có thể mở rộng và quy trình phân tích theo thời gian thực. Điều quan trọng là tuân thủ các hạn chế của nền tảng, phân phối hợp lý khối lượng công việc và xem xét các khía cạnh pháp lý khi làm việc với dữ liệu.
Chúng tôi cung cấp nhiều loại proxy cho web scraping. Lựa chọn của chúng tôi bao gồm IPv4, IPv6, ISP, proxy dân cư và proxy di động.
Đối với việc scraping quy mô lớn trên các trang web đơn giản, IPv4 là đủ. Nếu cần sự ổn định và tốc độ cao, hãy sử dụng proxy ISP. Để có hiệu suất ổn định trong điều kiện hạn chế vị trí địa lý và giới hạn kỹ thuật của nền tảng, nên sử dụng proxy dân cư hoặc di động. Loại sau cung cấp mức độ ẩn danh tối đa và khả năng chống lại ReCaptcha bằng cách sử dụng IP của nhà mạng di động thực.
Một parser xử lý HTML đã được tải, trong khi một bot thu thập dữ liệu tự tải trang, quản lý phiên, lặp lại hành động của người dùng và tự động hóa toàn bộ chu trình.
Có. Chúng giúp phân phối các yêu cầu qua nhiều địa chỉ IP khác nhau, cải thiện khả năng mở rộng, cho phép thu thập dữ liệu từ nhiều trang web song song và đảm bảo hoạt động ổn định trong các hạn chế kỹ thuật do nền tảng áp đặt.
Nên sử dụng xoay vòng IP, khoảng trễ giữa các yêu cầu, thiết lập User-Agent phù hợp và quản lý phiên để giảm rủi ro bị phát hiện.
Phổ biến nhất là Python với các thư viện như requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium. Node.js (Puppeteer) và Java (HtmlUnit) cũng thường được sử dụng.
Bình luận: 0