Pengikisan web hampir seperti kekuatan super, namun memiliki serangkaian masalahnya sendiri.
Jika ada tantangan yang memengaruhi proses ekstraksi data Anda… Anda tidak sendirian. Saya pernah ke sana, dan saya juga mengenal Anda.
Dalam panduan ini, kita akan menjelajahi masalah web scraping yang paling sering terjadi dan cara mengatasinya secara efektif. Dari masalah struktur HTML hingga tindakan anti-scraping, Anda akan mengetahui cara mengatasi masalah ini dan meningkatkan keterampilan web scraping Anda.
Bagaimana denganmu? Pernahkah Anda menghadapi beberapa tantangan yang akan kita bahas di artikel ini?
Jangan ragu untuk membagikannya di komentar!
Memecahkan Tantangan Pengikisan Web: Ya, Masih Ada Harapan, Teman-teman.
Pengikisan web adalah proses mengekstraksi data dari situs web dan merupakan teknik yang sangat berguna (walaupun Anda mungkin sudah mengetahuinya). Namun, ada beberapa masalah teknis yang mungkin mempengaruhi kualitas data yang dikumpulkan.
Sama seperti seorang penambang yang mencari emas, Anda memerlukan beberapa strategi yang memungkinkan Anda menemukan harta karun Anda.
Lanjutkan membaca untuk mempelajari cara mengatasi tantangan untuk meningkatkan teknik pengikisan Anda.
Masalah #1: Cacat Struktur HTML dan Kurangnya Data
Struktur HTML yang berbeda pada halaman situs web dapat menyebabkan kegagalan scraper atau penyediaan data yang tidak lengkap. Ini menghambat identifikasi dan pengambilan informasi dengan cara yang benar.
Dan dengan banyaknya alat AI tanpa kode yang akan mengubah setiap perancang web menjadi anak-anak yang berotak besar, saya kira kita akan melihat semakin banyak inkoherensi HTML.
Solusi:
– Tambahkan pemeriksaan kesalahan jika beberapa elemen tidak ada dalam daftar.
– Gunakan penyeleksi longgar seperti XPath atau regex.
– Buat fungsi yang dapat Anda gunakan untuk bekerja dengan struktur situs web yang berbeda.
Masalah #2: Pemuatan Konten Dinamis
Sebagian besar situs web modern dibangun dengan bantuan teknologi JavaScript, AJAX, dan Single Page Application (SPA) untuk memuat konten tanpa memuat ulang seluruh halaman. Tahukah Anda bahwa ini merupakan masalah bagi alat pengikis konvensional?
Solusi:
– Gunakan browser tanpa kepala seperti Puppeteer atau Selenium untuk meniru interaksi pengguna dengan situs web.
– Gunakan waktu tunggu untuk memberi waktu memuat konten dinamis.
– Jajak pendapat atau gunakan WebSocket untuk pembaruan waktu nyata.
Soal #3: Tindakan Anti Goresan
Situs web mencoba mengontrol akses otomatis melalui beberapa cara, termasuk pemblokiran IP, pembatasan kecepatan, deteksi agen pengguna, dan CAPTCHA. Ini dapat sangat memengaruhi web scraper, karena saya yakin Anda pernah menjumpai beberapa di antaranya.
Solusi:
– Tambahkan beberapa interval waktu di antara permintaan agar terlihat seperti manusia yang membuat permintaan
– Gunakan alamat IP atau proxy yang berbeda untuk mencegah pemblokiran.
– Gunakan rotasi agen pengguna untuk membuat browser terlihat berbeda
– Gunakan layanan penyelesaian CAPTCHA atau temukan cara untuk menghindari CAPTCHA.
Masalah #4: Perubahan Struktur Situs Web
Pembaruan dan desain ulang situs web mengubah struktur HTML situs web dan ini memengaruhi pengikis yang bergantung pada penyeleksi tertentu untuk mendapatkan data.
Mengapa mereka tidak melakukannya seperti saya dan memperbarui situs mereka sekali saja? Catatan untuk saya sendiri: tingkatkan situs ini lebih sering, pengguna akan menghargainya, UX harus tetap solid (kembali lagi nanti untuk memeriksa!).
Solusi:
– Pilih elemen menggunakan atribut data atau tag semantik karena lebih dapat diandalkan
– Melakukan pemeriksaan berkala untuk mengidentifikasi dan merespons perubahan lingkungan.
– Mengembangkan sistem pengujian yang akan membantu mengidentifikasi kegagalan pengikisan.
– Mengusulkan penggunaan pembelajaran mesin untuk menyesuaikan pemilih secara otomatis.
Masalah #5: Skalabilitas dan Kinerja
Mengumpulkan data dalam jumlah besar dari beberapa situs web merupakan proses yang lambat dan memakan sumber daya yang dapat menyebabkan masalah kinerja. Belum lagi segala sesuatunya juga bisa menjadi sangat rumit. Kita mengetahui hal ini dengan sangat baik, benarkan?
Solusi:
– Gunakan pengikisan paralel untuk membagi beban kerja.
– Gunakan pembatasan kecepatan untuk mencegah kelebihan beban situs web
– Memfaktorkan ulang kode dan menggunakan struktur data yang lebih baik untuk meningkatkan kecepatan kode.
– Memanfaatkan caching dan pemrograman asinkron
Masalah #6: CAPTCHA dan Otentikasi
CAPTCHA adalah a sakit di pantat tindakan keamanan yang memblokir bot dan mengharuskan pengguna menyelesaikan tugas yang hanya dapat dilakukan oleh manusia. Ada beberapa alat untuk mengalahkan captcha, yang pendengarannya sangat mudah saat ini, berkat AI – ya, AI mendengarkannya dan kemudian menulis huruf/kata, sangat mudah!
Inilah fakta menyenangkan yang juga sedikit menyedihkan (sebenarnya sangat menyedihkan): ketika saya bertanya kepada pengembang saya apa yang dia lakukan untuk captcha, dan dia mengatakan ada orang India yang menyelesaikannya, saya pikir dia bercanda, tapi tidak. Beberapa layanan menggunakan daging untuk menyelesaikan captcha. Jika itu pekerjaanku, aku akan menjadi gila.
Solusi:
– Gunakan layanan penyelesaian CAPTCHA atau buat algoritma penyelesaian sendiri.
– Menggabungkan manajemen sesi dan manajemen cookie untuk otentikasi
– Gunakan browser tanpa kepala untuk menangani otentikasi
Masalah #7: Inkonsistensi dan Bias Data
Data yang dikumpulkan dari web sering kali bermasalah dan mengandung kesalahan. Hal ini disebabkan oleh perbedaan format, unit, dan granularitas data di seluruh situs web. Akibatnya, Anda mengalami masalah dengan integrasi dan analisis data.
Solusi:
– Menerapkan validasi dan pembersihan data untuk membakukan data.
– Menerapkan konversi dan standarisasi tipe data.
– Kenali kemungkinan prasangka dan gunakan data dari berbagai sumber.
Soal #8 : Data Tidak Lengkap
Kumpulan data yang diambil dari web biasanya tidak lengkap atau mengandung beberapa nilai yang hilang. Hal ini disebabkan oleh perubahan yang terjadi pada website dan keterbatasan metode scraping. Jadi, data yang tidak lengkap atau hilang dapat memengaruhi analisis Anda.
Itu sangat menjengkelkan… Saya pribadi menguji sesuatu belasan kali, setidaknya, untuk memastikan saya tidak memiliki kesalahan seperti ini, itulah betapa saya membencinya. Anda berpikir semuanya baik-baik saja, sampai Anda membuka Excel atau Gsheets, dan menyadari bahwa Anda harus kembali berperang.
Solusi:
– Menerapkan teknik imputasi data untuk memprediksi nilai yang hilang dalam kumpulan data.
– Gunakan informasi dari berbagai sumber untuk melengkapi informasi yang hilang
– Merefleksikan dampak data yang hilang pada analisis
Soal #9: Persiapan dan Pembersihan Data
Website menyediakan data dalam bentuk teks yang tidak terorganisir dan memerlukan pemrosesan. Data yang diekstraksi perlu diformat dan dibersihkan agar dapat digunakan untuk analisis. Saya tahu ini bagian yang paling tidak menyenangkan, tetapi itu perlu dilakukan.
Jika beberapa dari Anda mengetahui cara mengotomatiskan bagian ini dengan pembelajaran mesin atau apa pun, beri tahu saya! Saya membuang banyak waktu melakukannya secara manual seperti orang bodoh di Excel.
Solusi:
– Mengembangkan fungsi pemrosesan data untuk memformat data
– Gunakan perpustakaan seperti Beautiful Soup untuk parsing
– Gunakan ekspresi reguler untuk pencocokan pola dan manipulasi teks
– Terapkan pembersihan dan transformasi data menggunakan panda
Soal #10: Menangani Berbagai Jenis Data
Situs web menampilkan informasi dalam berbagai format seperti HTML, JSON, XML, atau bahkan dalam beberapa format tertentu lainnya. Pencakar harus mengelola format ini dan mengekstrak informasi dengan benar.
Solusi:
– Tambahkan kontrol kesalahan dan validasi data
– Memanfaatkan perpustakaan parsing yang tepat untuk setiap format.
– Buat fungsi yang dapat Anda gunakan untuk mengurai data dalam format berbeda.
Menyelesaikan Tantangan dalam Web Scraping
Pengikisan web adalah anugerah dan hal yang indah. Namun ia dapat kesulitan dengan struktur HTML yang berantakan, konten dinamis, tindakan anti-scraping, dan perubahan situs web, dan masih banyak lagi.
Untuk meningkatkan kualitas dan efisiensi data yang diambil, lakukan hal berikut:
- Gunakan pemeriksaan kesalahan
- Gunakan browser tanpa kepala
- Gunakan alamat IP yang berbeda
- Validasi, periksa, dan bersihkan data Anda
- Pelajari cara mengelola berbagai format
- Mengadopsi alat, perpustakaan, dan praktik terkini dan terkini di lapangan
Sekarang giliran Anda. Mulailah mengikuti saran yang kami berikan kepada Anda dan atasi masalah web scraping agar berhasil dalam usaha kecil Anda yang menyimpang.
