În fiecare zi care trece, companiile digitale trebuie să colecteze mai multe date, deoarece acestea ajută la netezirea proceselor și la creșterea mai ușor de atins. Cu toate acestea, întreprinderile pot diferi în funcție de nevoile lor și de ce instrumente pot folosi cu ușurință.
De exemplu, în timp ce unele companii folosesc Python, altele preferă C# web scraping . Acest lucru se datorează în mare parte preferințelor și cât de familiari sunt cu limba. Dar majoritatea mărcilor digitale folosesc limbajul de programare Python și, în acest scurt articol, vom prezenta de ce acest limbaj este considerat cel mai bun limbaj pentru web scraping.
Ce este colectarea datelor?
Colectarea datelor poate fi definită ca procesul extins care guvernează totul, de la recoltarea datelor de la o destinație țintă până la analizarea datelor și punerea lor în practică.
În general, începe prin trimiterea unei cereri folosind un proxy și un instrument de răzuire. Acesta culminează atunci când datele extrase au fost aplicate și utilizate pentru a lua decizii de afaceri informate.
Companiile au nevoie de colectarea datelor pentru a le permite să aibă întotdeauna datele corecte în orice moment. Ar fi aproape nepractic și nerealist să desfășurăm afaceri cu succes astăzi fără acest proces.
Care este importanța colectării datelor?
Principiul principal al fiecărui proces de colectare a datelor este creșterea disponibilității datelor de utilizare semnificative .
Un alt factor important al colectării datelor include:
- Pentru creșterea protecției mărcii și a managementului reputației
- Pentru observarea și monitorizarea prețurilor și a concurenței pe diverse piețe
- Pentru generarea de noi perspective și clienți potențiali care în cele din urmă vor deveni clienți plătitori
- Pentru cercetare, piață și sentimentele consumatorilor
Care este rolul web scraping în colectarea datelor?
Colectarea datelor este, prin urmare, un proces foarte crucial. Cu toate acestea, ar fi extrem de obositor și aproape imposibil fără un proces precum web scraping.
De exemplu, în mod tradițional, colectarea datelor implică:
- Obținerea unei adrese URL țintă.
- Trimiterea cererilor.
- Interacțiunea cu serverul.
- Copiați manual conținutul acestuia înainte de a-l lipi pe computer.
Apoi acest lucru se repetă pentru următoarea pagină web și următoarea adresă URL și așa mai departe. Cu toate acestea, web scraping automatizează întregul proces, făcându-l mai rapid, mai ușor și mai fiabil.
Mai jos sunt rolurile web scraping în procesul de colectare a datelor:
Aduce automatizare
Web scraping face extragerea datelor automată. Folosind web scraping, puteți interacționa cu orice server țintă în mod repetat și puteți colecta automat conținutul acestora la scară largă.
Instrumentele funcționează inteligent pentru a urmări fiecare adresă URL încorporată și pentru a colecta date de pe toate paginile web simultan — toate acestea ajută la reducerea efortului și a timpului necesar pentru gestionarea unei cantități mari de date.
Economisește timp prețios
Timpul este întotdeauna vital în afaceri și, deși colectarea datelor este importantă, este întotdeauna mai bine dacă se poate face cât mai repede posibil.
Web scraping introduce economisirea de timp în conceptul de extragere a datelor prin utilizarea instrumentelor care funcționează cu o viteză incredibilă și automatizează procesul.
Pe lângă faptul că vă asigurați că obțineți datele de care aveți nevoie mai devreme, acest lucru înseamnă, de asemenea, că veți primi datele utilizatorului în timp real, sporind astfel acuratețea datelor.
Mărește acuratețea datelor
Este mai bine să nu folosiți date decât să folosiți date inexacte. Acest lucru se datorează faptului că deciziile bazate pe date eronate pot provoca o pierdere a mărcii de clienți, venituri și chiar pot afecta reputația acesteia.
Web scraping previne acest lucru, asigurându-se că datele colectate sunt de cea mai mare acuratețe și nu conțin erori.
Rolul limbajului de programare Python în Web Scraping
Există mai multe roluri pe care limbajul de programare Python le poate juca în web scraping, dar mai jos sunt două dintre cele mai importante:
- Automatizare
Scraping pentru date poate deveni rapid atât un proces banal, cât și epuizant. Acesta este motivul pentru care multe mărci de comerț electronic se feresc să colecteze date, considerând procesul agitat și complicat.
Cu toate acestea, cu Python și numeroasele sale cadre și biblioteci, web scraping poate fi realizată fără probleme și automat.
Python are biblioteci și un cadru pentru aproape fiecare proces de scraping web, de la interacțiunea cu destinația țintă până la recoltarea și analizarea datelor.
Și toate funcționează într-un mod automat pentru a economisi atât timp, cât și energie.
- Combinaţie
Un alt rol pe care Python îl joacă în web scraping este că combină cu succes toate cele necesare colectării datelor într-un singur sistem imens.
Python poate fi folosit pentru a construi instrumente care se angajează cu date nestructurate, le extrag, le adaugă, le analizează, le importă și le salvează într-un sistem de stocare local dintr-o dată.
De asemenea, este posibil indiferent de cantitatea de date implicată. Nu multe limbaje de programare se pot lăuda cu această capacitate.
Prezentare generală a diferitelor biblioteci Python și a capacităților acestora
Mai multe biblioteci Python pot fi utilizate pentru diferite aspecte ale web scraping, iar mai jos sunt 5 biblioteci Python de top și capacitățile pe care le deservesc fiecare:
- Cerere
Fiecare exercițiu de scraping web trebuie să înceapă cu trimiterea unei cereri către adresa URL țintă, motiv pentru care această bibliotecă Python este esențială.
După cum sugerează și numele, biblioteca Request trimite solicitări HTML, cum ar fi GET și POST.
Este simplu și ușor de utilizat, cu alte avantaje, inclusiv autentificare de bază, adrese URL și domenii internaționale și suport proxy.
- LXML
Biblioteca Request de obicei nu poate analiza datele pe care le ajută la preluare, ceea ce face necesară combinarea acestora cu alte biblioteci, cum ar fi LXML.
Biblioteca LXML este o bibliotecă rapidă de înaltă performanță și de înaltă calitate de producție, care analizează fișiere HTML și XML.
Este un hibrid dintre arbori Element și Python, combinând puterea și viteza primului cu simplitatea celui din urmă.
Frumoasa Supa
Acesta este un instrument mai general, care poate fi utilizat separat sau combinat cu analizoare precum LXML.
Acum este foarte popular din acest motiv precis. Îl face și mai atractiv pentru web scraping, deoarece este robust, necesită doar câteva linii de cod și poate fi folosit cu ușurință de către începători.
Seleniu
În cazurile în care conținutul site-ului web țintă este dezvoltat și încărcat folosind JavaScript, utilizarea bibliotecilor de mai sus poate deveni rapid dificilă.
Bibliotecile menționate mai sus sunt numai excelente la interacțiunea și extragerea de pe site-uri web statice și adesea se luptă atunci când paginile web sunt dinamice.
Și aici intervine biblioteca Selenium .
În afară de aceasta, este, de asemenea, prietenos pentru începători și funcționează automat similar cu modul în care un om ar răzui conținut.
Scrapy
Scrapy este soluția de scraping web ideală atunci când căutați un instrument cu drepturi depline care face totul.
Nu este doar o bibliotecă, ci funcționează și ca un cadru. Puteți utiliza cu ușurință acest instrument pentru a accesa cu crawlere mai multe site-uri web și pentru a extrage date, apoi pentru a le analiza.
Și cea mai bună parte este că Scrapy este asincron, făcând solicitări către mai multe servere simultan.
Exemple de alte limbaje de programare și cum se compară cu Python
În afară de Python, puteți alege, de asemenea, C# web scraping sau utilizați alte limbaje de programare populare, cum ar fi Node.JS, Ruby, C și C++ și PHP.
Cu toate acestea, în comparație cu aceste alte limbi, Python are următoarele avantaje:
- Python introduce diversitatea cu o gamă largă de biblioteci și cadre care se pot ocupa de orice aspect al web scraping
- Este ușor de scris și simplu de utilizat
- Python are cele mai simple și mai ușor de înțeles sintaxe
- Instrumentele create cu Python sunt cele mai flexibile, gestionând colectarea datelor, adăugarea, analizarea, importul și vizualizarea.
- Puteți efectua cu ușurință sarcini de culoare cu coduri mici scrise și executate o singură dată, dar folosite în mod repetat și automat.
AllmaDesign vă oferă servicii profesionale de web design la prețuri avantajoase, creare de site-uri prezentare pentru companii mici și mijlocii, creare magazine online și cataloage de produse, precum și alte servicii conexe: întreținere și administrare site-uri web, optimizare SEO și promovare online, design grafic și identitate companie, găzduire web și înregistrare nume de domenii.
