Khi bạn cần thu thập thông tin, phân tích cú pháp có thể giúp chia cấu trúc phức tạp của một trang web thành các yếu tố thành phần của nó. Điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa thu thập dữ liệu web và quét web để phân tích cú pháp hiệu quả.
Hãy bắt đầu bằng cách xác định các thuật ngữ này và khám phá cách thu thập dữ liệu web và quét web hoạt động:
Web Crawling là một quy trình tự động trong đó bot (hoặc nhện) thu thập dữ liệu các trang web, thu thập các liên kết trang web và xây dựng một mạng lưới dữ liệu để lưu trữ và phân tích.
Củ web liên quan đến việc thu thập thông tin cụ thể từ một trang web.
Củ web và thu thập thông tin web phục vụ các mục đích tương tự nhưng có những đặc điểm riêng biệt. Trước tiên hãy đi sâu vào mục đích sử dụng chính của họ:
Mặc dù mục đích của họ phù hợp, chúng khác nhau ở một số khía cạnh chính:
Phạm vi: Crawling web một cách có hệ thống duyệt các trang web bằng cách theo các liên kết, bao gồm một khối lượng lớn các trang để lập chỉ mục nội dung cho các công cụ tìm kiếm. Tuy nhiên, việc quét web được nhắm mục tiêu nhiều hơn, trích xuất dữ liệu cụ thể từ các trang web cụ thể theo yêu cầu của người dùng.
Tần suất: Trình thu thập dữ liệu hoạt động liên tục để giữ cho các chỉ mục công cụ tìm kiếm được cập nhật, thường xuyên truy cập các trang web để khám phá và cập nhật nội dung. Cạo có thể là một hành động một lần hoặc định kỳ dựa trên các mục tiêu cụ thể.
Tương tác với dữ liệu: Trình thu thập tải xuống và nội dung trang web chỉ mục mà không phải lúc nào cũng tương tác với nó, tập trung vào khám phá dữ liệu và phân loại. Mặt khác, Scraping liên quan đến việc trích xuất thông tin cụ thể, thường yêu cầu tương tác sâu hơn với cấu trúc trang, chẳng hạn như xác định và trích xuất dữ liệu từ các phần tử HTML cụ thể.
Củ web là một công cụ có giá trị để trích xuất dữ liệu, cung cấp cả ưu điểm và nhược điểm. Đây là sự cố của những người chính:
Thuận lợi:
Nhược điểm:
Web Crawling, giống như Scraping Web, có những lợi thế và nhược điểm riêng. Đây là sự cố của những người chính:
Thuận lợi:
Nhược điểm:
Web Scraping với Python là một cách mạnh mẽ để thu thập thông tin từ các trang web. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi qua một hướng dẫn từng bước về cách thiết lập trình phân tích cú pháp để lấy web bằng Python.
Để tạo trình phân tích cú pháp Python của riêng bạn, hãy làm theo các bước sau:
crawl_products(pages_count):
urls = [ ]
return urls
parse_products(urls):
data = [ ]
return data
def main():
urls = crawl_products(PAGES_COUNT)
data = parse_products(urls)
fmt = ‘https://site's url/?page={page}’
for page_n in range(1, 1 + pages_count):
page_url = fmt.format(page=page_n)
response = requests.get(page_url)
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
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]
item = {
‘name’: name,
‘amount’: amount,
‘techs’: techs,
)
data.append(item)
Cũng hãy in URL của sản phẩm hiện đang được xử lý để xem quy trình phân tích cú pháp: print(‘\product: {}’.format(url))
with open(OUT_FILENAME, ‘w’) as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)
Khả năng quét web của Python được tăng cường đáng kể bằng cách sử dụng các thư viện chuyên dụng. Cho dù bạn chưa quen với việc cạo hoặc một nhà phát triển có kinh nghiệm, việc làm chủ các thư viện này là chìa khóa để quét web hiệu quả. Dưới đây là cái nhìn kỹ hơn về ba thư viện cần thiết: yêu cầu, selen và đẹp.
Thư viện yêu cầu là nền tảng của nhiều dự án cạo web. Đó là một thư viện HTTP mạnh mẽ được sử dụng để đưa ra yêu cầu cho các trang web. Tính đơn giản và thân thiện với người dùng của nó làm cho nó lý tưởng để trích xuất nội dung HTML từ các trang web. Chỉ với một vài dòng mã, bạn có thể gửi yêu cầu GET hoặc đăng và xử lý dữ liệu phản hồi.
Selenium là một công cụ quan trọng để quét web trong Python, cung cấp một khung linh hoạt để tự động hóa các tương tác trình duyệt. Nó đảm bảo khả năng tương thích trình duyệt chéo và đặc biệt hữu ích cho các tác vụ như thử nghiệm tự động và khám phá các trang web. Selenium có thể được sử dụng để thêm chức năng vào các ứng dụng web, trích xuất dữ liệu từ các trang web hoặc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
Súp đẹp là một thư viện thiết yếu khác để quét web trong Python. Nó cho phép bạn trích xuất và phân tích dữ liệu từ các tài liệu HTML hoặc XML. Bằng cách sử dụng các tính năng như tìm kiếm thẻ, điều hướng các cấu trúc tài liệu và lọc nội dung dựa trên các mẫu phổ biến, bạn có thể trích xuất thông tin một cách hiệu quả từ các trang web. Súp đẹp cũng có thể được sử dụng cùng với các thư viện Python khác, chẳng hạn như các yêu cầu, làm tăng thêm tính linh hoạt của nó.
Khi nói đến phân tích cú pháp chuyên nghiệp, đặc biệt là cho mục đích tìm nguồn cung ứng, bạn sẽ cần thêm các dịch vụ cạo web. Các công cụ được liệt kê dưới đây là hàng đầu và sẽ đơn giản hóa rất nhiều và tối ưu hóa quy trình thu thập thông tin, tăng tốc các tìm kiếm ứng viên hoặc các nhiệm vụ phân tích dữ liệu khác.
Autopagerize là một phần mở rộng trình duyệt giúp tăng cường khả năng cạo của bạn bằng cách tự động hóa quá trình điều hướng nội dung trang web thường tẻ nhạt. Điều đặt ra sự tự động hóa là khả năng xác định và xử lý các mẫu dữ liệu khác nhau một cách thông minh trên nhiều trang web. Điều này giúp loại bỏ sự cần thiết phải tùy chỉnh các tập lệnh cho từng cấu trúc trang web duy nhất, làm cho nó trở thành một giải pháp linh hoạt thích ứng với các định dạng khác nhau được sử dụng bởi các trang web khác nhau.
Máy quét dữ liệu tức thì là một công cụ thân thiện với người dùng khác được thiết kế để dễ dàng cạo web. Với giao diện trực quan của nó, bạn có thể điều hướng quá trình thu thập dữ liệu mà không cần mã hóa phức tạp hoặc kiến thức kỹ thuật. Tính linh hoạt của công cụ này là đáng chú ý, vì nó hỗ trợ các trang web và nền tảng khác nhau, cho phép bạn trích xuất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, từ mạng xã hội đến các trang web tin tức. Máy cạo dữ liệu tức thì cũng cho phép trích xuất các loại dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh và liên kết.
Phantombuster cung cấp một loạt các cài đặt, cho phép bạn điều chỉnh nó theo nhu cầu của bạn. Từ việc chọn nguồn dữ liệu đến xác định cấu trúc đầu ra, bạn có toàn quyền kiểm soát quá trình thu thập thông tin. Phantombuster tích hợp liền mạch với các API khác nhau, cung cấp các khả năng bổ sung để xử lý dữ liệu. Điều này cho phép khả năng tương tác trơn tru với các nền tảng khác, làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời để cạo API Web.
Tóm lại, quét web và thu thập thông tin web là những công cụ thiết yếu để thực hiện tự động hóa trong thu thập thông tin. Những công nghệ này tăng cường các dự án kinh doanh, nghiên cứu khoa học hoặc bất kỳ lĩnh vực nào khác yêu cầu xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu.
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
vn 
English 
Español 
中國人 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
한국인 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski
Bình luận: 0