Anta at du vil ha informasjon fra et nettsted. La oss si et avsnitt om Donald Trump! Hva gjør du? Vel, du kan kopiere og lime inn informasjonen fra Wikipedia inn i filen din. Men hva om du ønsker å få store mengder informasjon fra en nettside så raskt som mulig? Slik som store mengder data fra en nettside for å trene en Maskinlæringsalgoritme ? I en slik situasjon vil ikke kopiering og liming fungere! Og det er da du må bruke Nettskraping . I motsetning til den lange og sinnslidende prosessen med å hente data manuelt, bruker nettskraping metoder for intelligensautomatisering for å få tusenvis eller til og med millioner av datasett på kortere tid.

Innholdsfortegnelse

• Hva er nettskraping?
• Hvordan fungerer nettskrapere?
• Typer nettskrapere
• Hvorfor er Python et populært programmeringsspråk for nettskraping?
• Hva brukes nettskraping til?

Hvis du kommer til en vanskelig slutt mens du prøver å samle offentlige data fra nettsteder, har vi en løsning for deg. Smartproxy er et verktøy som tilbyr en løsning for å håndtere alle hindringene med ett enkelt verktøy. Formelen deres for å skrape ethvert nettsted er: 40M+ pool av bolig- og datasenterfullmakter + kraftig nettskraper = Web Scraping API . Dette verktøyet sikrer at du får de nødvendige dataene i rå HTML med 100 % suksessrate.

Med Web Scraping API kan du samle inn sanntidsdata fra hvilken som helst by over hele verden. Du kan stole på dette verktøyet selv når du skraper nettsteder bygget med JavaScript og vil ikke møte noen hindringer. I tillegg tilbyr Smartproxy fire andre skrapere som passer til alle dine behov – nyt eCommerce, SERP, Social Media Scraping APIer og en No-Code-skraper som gjør datainnsamling mulig selv for ingen-kodere. Ta datainnsamlingsprosessen til neste nivå fra $50/måned + mva.

Men før du bruker Smartproxy eller et annet verktøy, må du vite hva nettskraping faktisk er og hvordan det gjøres. Så la oss forstå hva nettskraping er i detalj og hvordan du bruker det til å hente data fra andre nettsteder.

Hva er nettskraping?

Nettskraping er en automatisk metode for å hente store mengder data fra nettsider. Mesteparten av disse dataene er ustrukturerte data i HTML-format som deretter konverteres til strukturerte data i et regneark eller en database slik at de kan brukes i ulike applikasjoner. Det er mange forskjellige måter å utføre nettskraping på for å hente data fra nettsteder. Disse inkluderer bruk av nettjenester, spesielle API-er eller til og med å lage koden din for nettskraping fra bunnen av. Mange store nettsteder, som Google, Twitter, Facebook, StackOverflow, etc. har API-er som lar deg få tilgang til dataene deres i et strukturert format. Dette er det beste alternativet, men det er andre nettsteder som ikke lar brukere få tilgang til store mengder data i en strukturert form, eller de er rett og slett ikke så teknologisk avanserte. I den situasjonen er det best å bruke Web Scraping for å skrape nettstedet for data.

Nettskraping krever to deler, nemlig crawler og skrape . Søkeroboten er en kunstig intelligens-algoritme som surfer på nettet for å søke etter de spesielle dataene som kreves ved å følge koblingene på Internett. Skraperen er derimot et spesifikt verktøy laget for å trekke ut data fra nettsiden. Utformingen av skrapen kan variere mye i forhold til kompleksiteten og omfanget av prosjektet slik at den raskt og nøyaktig kan trekke ut dataene.

Hvordan fungerer nettskrapere?

Nettskrapere kan trekke ut alle dataene på bestemte nettsteder eller de spesifikke dataene som en bruker ønsker . Ideelt sett er det best hvis du spesifiserer dataene du vil ha, slik at nettskraperen bare trekker ut disse dataene raskt. For eksempel kan det være lurt å skrape en Amazon-side for typer juicere som er tilgjengelige, men du vil kanskje bare ha data om modellene til forskjellige juicere og ikke kundeanmeldelser.

Så når en nettskraper trenger å skrape et nettsted, blir URL-ene først gitt. Deretter laster den inn all HTML-koden for disse nettstedene, og en mer avansert skraper kan til og med trekke ut alle CSS- og Javascript-elementene også. Deretter henter skraperen de nødvendige dataene fra denne HTML-koden og sender ut disse dataene i formatet spesifisert av brukeren. For det meste er dette i form av et Excel-regneark eller en CSV-fil, men dataene kan også lagres i andre formater, for eksempel en JSON-fil.

Typer nettskrapere

Webskrapere kan deles inn på grunnlag av mange forskjellige kriterier, inkludert selvbygde eller forhåndsbygde nettskrapere, nettleserutvidelse eller programvarenettskrapere, og nettskrapere i nettskyen eller lokale.

Du kan ha Selvbygde nettskrapere men det krever avansert kunnskap om programmering. Og hvis du vil ha flere funksjoner i Web Scraper, trenger du enda mer kunnskap. På den annen side, forhåndsbygd Nettskrapere er tidligere laget skrapere som du enkelt kan laste ned og kjøre. Disse har også mer avanserte alternativer som du kan tilpasse.

Nettleserutvidelser Web Scrapers er utvidelser som kan legges til i nettleseren din. Disse er enkle å kjøre da de er integrert med nettleseren din, men samtidig er de også begrenset på grunn av dette. Eventuelle avanserte funksjoner som er utenfor nettleserens omfang er umulig å kjøre på nettleserutvidelsen Web Scrapers. Men Programvare nettskrapere har ikke disse begrensningene da de kan lastes ned og installeres på datamaskinen din. Disse er mer komplekse enn nettskrapere for nettlesere, men de har også avanserte funksjoner som ikke er begrenset av nettleserens omfang.

Cloud Web Scrapers kjøre på skyen, som er en off-site server som for det meste leveres av selskapet du kjøper skraperen fra. Disse lar datamaskinen din fokusere på andre oppgaver da datamaskinressursene ikke er nødvendige for å skrape data fra nettsteder. Lokale nettskrapere , på den annen side, kjør på datamaskinen din ved å bruke lokale ressurser. Så hvis nettskraperne krever mer CPU eller RAM, vil datamaskinen din bli treg og ikke være i stand til å utføre andre oppgaver.

Hvorfor er Python et populært programmeringsspråk for nettskraping?

Python ser ut til å være på mote i disse dager! Det er det mest populære språket for nettskraping, da det kan håndtere de fleste prosessene enkelt. Den har også en rekke biblioteker som ble laget spesielt for nettskraping. Scrappy er et veldig populært rammeverk for åpen kildekode som er skrevet i Python. Den er ideell for nettskraping i tillegg til å trekke ut data ved hjelp av APIer. Vakker suppe er et annet Python-bibliotek som er svært egnet for nettskraping. Den lager et parse-tre som kan brukes til å trekke ut data fra HTML på et nettsted. Vakker suppe har også flere funksjoner for navigering, søk og modifisering av disse parse-trærne.

Hva brukes nettskraping til?

Web Scraping har flere applikasjoner på tvers av ulike bransjer. La oss sjekke ut noen av disse nå!

1. Prisovervåking

Web Scraping kan brukes av selskaper til å skrote produktdataene for deres produkter og konkurrerende produkter for å se hvordan det påvirker deres prisstrategier. Bedrifter kan bruke disse dataene til å fastsette den optimale prisen for produktene sine, slik at de kan oppnå maksimal inntekt.

2. Markedsundersøkelser

Nettskraping kan brukes til markedsundersøkelser av selskaper. Høykvalitets nettskrapet data innhentet i store volumer kan være svært nyttig for bedrifter med å analysere forbrukertrender og forstå hvilken retning bedriften bør bevege seg i fremtiden.

3. Nyhetsovervåking

Nyhetssider for nettskraping kan gi detaljerte rapporter om de nåværende nyhetene til et selskap. Dette er enda viktigere for selskaper som ofte er i nyhetene eller som er avhengige av daglige nyheter for deres daglige drift. Tross alt kan nyhetsrapporter gjøre eller knekke et selskap på en enkelt dag!

4. Sentimentanalyse

Hvis bedrifter ønsker å forstå den generelle følelsen for produktene sine blant forbrukerne, er sentimentanalyse et must. Bedrifter kan bruke nettskraping for å samle inn data fra sosiale medier-nettsteder som Facebook og Twitter om hva den generelle følelsen om produktene deres er. Dette vil hjelpe dem med å lage produkter som folk ønsker og gå foran konkurrentene.

5. E-postmarkedsføring

Bedrifter kan også bruke nettskraping for e-postmarkedsføring. De kan samle inn e-post-ID-er fra forskjellige nettsteder ved å bruke nettskraping og deretter sende massekampanje- og markedsførings-e-poster til alle som eier disse e-post-ID-ene.