Bingung dan ingin tahu apa itu web scraping dan cara kerjanya?
Anda datang ke tempat yang tepat karena kami akan memberikan segalanya untuk Anda.
Sebelum kita mendalaminya, saya sudah dapat memberi tahu Anda versi singkatnya:
Pengikisan web adalah proses mengekstraksi data yang tersedia untuk umum dari situs web.
Bergabunglah dengan kami untuk mempelajari lebih lanjut secara spesifik, cara kerjanya, dan perpustakaan populer yang ada.
Apa itu Pengikisan Web?
Pada dasarnya web scraping adalah prosedur yang memungkinkan Anda mengekstrak data dalam jumlah besar dari sebuah situs web. Untuk ini perlu menggunakan “web scraper” seperti ParseHub atau jika Anda tahu cara membuat kode, gunakan salah satu dari banyak perpustakaan sumber terbuka di luar sana.
Setelah beberapa waktu dihabiskan untuk mengatur dan mengubahnya (tetap menggunakan pustaka Python atau alat tanpa kode jika Anda baru di sini), mainan baru Anda akan mulai menjelajahi situs web untuk menemukan data yang diinginkan dan mengekstraknya. Ini kemudian akan dikonversi ke format tertentu seperti CSV, sehingga Anda dapat mengakses, memeriksa, dan mengelola semuanya.
Dan bagaimana web scraper mendapatkan data spesifik dari suatu produk atau kontak?
Anda mungkin bertanya-tanya saat ini…
Ya, ini mungkin dengan sedikit pengetahuan html atau css. Anda hanya perlu klik kanan pada halaman yang ingin Anda scrap, pilih “Inspect element” dan identifikasi ID atau Class yang digunakan.
Cara lain adalah menggunakan XPath atau ekspresi reguler.
Bukan pembuat kode? Jangan khawatir!
Banyak alat pengikis web menawarkan antarmuka yang ramah pengguna di mana Anda dapat memilih elemen yang ingin Anda kikis dan menentukan data yang ingin Anda ekstrak. Beberapa di antaranya bahkan memiliki fitur bawaan yang mengotomatiskan proses mengidentifikasi segalanya untuk Anda.
Lanjutkan membaca, di bagian selanjutnya kita akan membicarakan hal ini lebih detail.
Bagaimana Cara Kerja Pengikisan Web?
Misalkan Anda harus mengumpulkan data dari sebuah website, namun mengetik semuanya satu per satu akan memakan banyak waktu. Nah, di situlah web scraping berperan.
Ini seperti memiliki robot kecil yang dapat dengan mudah mengambil informasi tertentu yang Anda inginkan dari situs web. Berikut rincian cara kerja proses ini:
- Mengirim permintaan HTTP ke situs web target: Ini adalah landasan di mana segala sesuatu berkembang. Permintaan HTTP memungkinkan web scraper mengirim permintaan ke server tempat situs web tersebut dihosting. Ini terjadi ketika seseorang mengetik URL atau mengklik link. Permintaan tersebut terdiri dari detail perangkat dan browser yang Anda gunakan.
- Mengurai kode sumber HTML: Server mengirimkan kembali kode HTML halaman web yang terdiri dari struktur halaman dan konten halaman termasuk teks, gambar, link, dll. Web scraper memprosesnya menggunakan perpustakaan seperti BeautifulSoup jika menggunakan Python atau DOMParser jika menggunakan JavaScript. Ini membantu mengidentifikasi elemen-elemen yang diperlukan yang mengandung nilai-nilai yang menarik.
- Ekstraksi Data: Setelah elemen teridentifikasi, web scraper menangkap data yang diperlukan. Hal ini melibatkan penelusuran struktur HTML, memilih tag atau atribut tertentu, dan kemudian mendapatkan teks atau data lain dari tag/atribut tersebut.
- Transformasi Data: Data yang diekstraksi mungkin dalam beberapa format yang tidak disukai. Data web ini dibersihkan dan dinormalisasi lalu dikonversi ke format seperti file CSV, objek JSON, atau catatan dalam database. Ini mungkin berarti menghapus beberapa karakter yang tidak diperlukan, mengubah tipe data, atau memasukkannya ke dalam bentuk tabel.
- Penyimpanan data: Data dibersihkan dan disusun untuk analisis atau penggunaan di masa mendatang sebelum disimpan. Hal ini dapat dicapai dengan beberapa cara, misalnya menyimpannya ke dalam file, ke database, atau mengirimkannya ke API.
- Ulangi untuk Beberapa Halaman: Jika Anda meminta scraper untuk mengumpulkan data dari beberapa halaman, ia akan mengulangi langkah 1-5 untuk setiap halaman, menavigasi melalui tautan atau menggunakan penomoran halaman. Beberapa di antaranya (tidak semuanya!) bahkan dapat menangani konten dinamis atau halaman yang dirender JavaScript.
- Pasca Pemrosesan (opsional): Setelah semuanya selesai, Anda mungkin perlu melakukan beberapa pemfilteran, pembersihan, atau deduplikasi untuk dapat memperoleh wawasan dari informasi yang diekstraksi.
Aplikasi Pengikisan Web
Pemantauan harga dan analisis pesaing untuk e-commerce
Jika Anda memiliki bisnis e-niaga, web scraping dapat bermanfaat bagi Anda dalam skenario ini.
Itu benar.
Dengan bantuan alat ini Anda dapat memantau harga secara berkelanjutan, serta melacak ketersediaan produk dan promosi yang ditawarkan pesaing. Anda juga dapat memanfaatkan data yang diekstraksi dengan web scraping untuk melacak tren, dan menemukan peluang pasar baru.
Generasi pemimpin dan intelijen penjualan
Apakah Anda ingin membuat daftar pelanggan potensial tetapi menghela nafas panjang memikirkan berapa lama waktu yang Anda perlukan untuk melakukan tugas ini? Anda dapat membiarkan web scraping melakukan ini untuk Anda dengan cepat.
Anda hanya perlu memprogram alat ini untuk memindai banyak situs web dan mengekstrak semua data yang menarik bagi daftar pelanggan Anda seperti informasi kontak dan detail perusahaan. Jadi dengan web scraping Anda bisa mendapatkan data dalam jumlah besar untuk dianalisis, menentukan sasaran penjualan Anda dengan lebih baik, dan mendapatkan prospek yang sangat Anda inginkan.
Daftar real estat dan riset pasar
Real estat adalah skenario lain di mana manfaat web scraping dimanfaatkan. Dengan alat ini, Anda dapat menjelajahi sejumlah besar situs web terkait real estat untuk menghasilkan daftar properti.
Data ini kemudian dapat digunakan untuk melacak tren pasar (mempelajari preferensi pembeli) dan mengenali properti mana yang dinilai terlalu rendah. Analisis data ini juga dapat menentukan keputusan investasi dan pembangunan dalam sektor ini.
Analisis sentimen media sosial
Jika Anda ingin memahami sentimen konsumen terhadap merek, produk tertentu, atau sekadar melihat tren di sektor tertentu dalam jejaring sosial, cara terbaik untuk melakukan semua ini adalah dengan web scraping.
Untuk mencapai hal ini, gunakan scraper Anda untuk mengumpulkan postingan, komentar, dan ulasan. Data yang diambil dari jejaring sosial dapat digunakan bersama dengan NLP atau AI untuk mempersiapkan strategi pemasaran dan memeriksa reputasi merek.
Penelitian akademis dan ilmiah
Tidak diragukan lagi, ekonomi, sosiologi, dan ilmu komputer adalah sektor yang paling diuntungkan dari web scraping.
Sebagai peneliti di salah satu bidang ini, Anda dapat menggunakan data yang diperoleh dengan alat ini untuk mempelajarinya atau membuat tinjauan bibliografi. Anda juga dapat membuat kumpulan data berskala besar untuk membuat model statistik dan proyek yang berfokus pada pembelajaran mesin.
Alat dan Perpustakaan Pengikisan Web Teratas
ular piton
Jika Anda memutuskan untuk melakukan proyek web scraping, Anda tidak akan salah menggunakan Python!
- Sup Cantik: perpustakaan ini bertugas mem-parsing dokumen HTML dan XML, juga kompatibel dengan parser yang berbeda.
- tergores: kerangka web scraping yang kuat dan cepat. Untuk ekstraksi data memiliki API tingkat tinggi.
- Selenium: alat ini mampu menangani situs web yang memiliki beban JavaScript yang cukup besar dalam kode sumbernya. Ini juga dapat digunakan untuk menggores konten dinamis.
- Permintaan: melalui perpustakaan ini Anda dapat membuat permintaan HTTP dalam antarmuka yang sederhana dan elegan.
- Urlib: Membuka dan membaca URL. Seperti Permintaan, ia memiliki antarmuka tetapi dengan tingkat yang lebih rendah sehingga Anda hanya dapat menggunakannya untuk tugas-tugas dasar web scraping.
JavaScript
JavaScript adalah pesaing kedua yang sangat baik untuk web scraping, terutama dengan Penulis Drama.
- Dalang: berkat perpustakaan Node.js yang dilengkapi dengan API tingkat tinggi, Anda dapat memiliki kesempatan untuk mengelola versi tanpa kepala browser Chrome atau Chromium untuk web scraping.
- ceria: mirip dengan jQuery, perpustakaan ini memungkinkan Anda mengurai dan memanipulasi HTML. Untuk melakukannya, ia memiliki sintaksis yang mudah dipahami.
- aksio: perpustakaan populer ini memberi Anda API sederhana untuk melakukan permintaan HTTP. Ini juga dapat digunakan sebagai alternatif modul HTTP yang dibangun di Node.js.
- Dramawan: Mirip dengan Puppeteer, ini adalah perpustakaan Node.js tetapi lebih baru dan lebih baik. Ini dikembangkan oleh Microsoft, dan tidak seperti Windows 11 atau Edge Browser, ini tidak buruk! Menawarkan fitur seperti kompatibilitas lintas-browser dan menunggu otomatis.
Rubi
Saya belum pernah menyentuh satu baris kode Ruby pun seumur hidup saya, tetapi saat meneliti postingan ini, saya melihat beberapa pengguna di Reddit bersumpah bahwa ini lebih baik daripada Python untuk scraping. Jangan tanya kenapa.
- Mekanisasi: selain mengekstrak data, perpustakaan Ruby ini dapat diprogram untuk mengisi formulir dan mengklik tautan. Ini juga dapat digunakan untuk manajemen dan otentikasi halaman JavaScript.
- Nokogiri: perpustakaan yang mampu memproses kode sumber HTML dan XML. Ini mendukung penyeleksi XPath dan CSS.
- Pesta HTTP: memiliki antarmuka intuitif yang akan memudahkan Anda melakukan permintaan HTTP ke server, sehingga dapat digunakan sebagai basis untuk proyek web scraping.
- Kimurai: Itu dibangun di atas Mechanize dan Nokogiri. Ini memiliki struktur yang lebih baik dan menangani tugas-tugas seperti merayapi banyak halaman, mengelola cookie, dan menangani JavaScript.
- Wombat: Permata Ruby yang dirancang khusus untuk web scraping. Ini menyediakan DSL (Bahasa Khusus Domain) yang membuatnya lebih mudah untuk menentukan aturan pengikisan.
PHP
Cantumkan saja demi artikel lengkap, tapi jangan gunakan PHP untuk scraping.
- Asam Urat: dirancang pada komponen BrowserKit dan DomCrawler Symfony. Perpustakaan ini memiliki API yang dapat Anda gunakan untuk menjelajahi situs web, mengeklik tautan, dan mengumpulkan data.
- Pengurai DOM HTML sederhana: penguraian dokumen HTML dan XML dimungkinkan dengan perpustakaan ini. Berkat sintaksnya yang mirip jQuery, ini dapat digunakan untuk memanipulasi DOM.
- Membuang waktu: API tingkat tingginya memungkinkan Anda membuat permintaan HTTP dan mengelola berbagai respons yang bisa Anda dapatkan kembali.
Jawa
Perpustakaan apa saja yang disediakan Java untuk web scraping? Mari kita lihat:
- Sup J: menganalisis dan mengekstrak elemen dari halaman web tidak akan menjadi masalah dengan perpustakaan ini, yang memiliki API sederhana untuk membantu Anda mencapai misi ini.
- Selenium: memungkinkan Anda mengelola situs web dengan banyak JavaScript dalam kode sumbernya, sehingga Anda dapat mengekstrak semua data dalam format ini yang Anda minati.
- Klien Apache Http: gunakan API tingkat rendah yang disediakan oleh perpustakaan ini untuk membuat permintaan HTTP.
- Unit Html: Pustaka ini menyimulasikan browser web tanpa antarmuka grafis (alias tanpa kepala), dan memungkinkan Anda berinteraksi dengan situs web secara terprogram. Sangat berguna untuk situs yang banyak menggunakan JavaScript dan untuk meniru tindakan pengguna seperti mengklik tombol atau mengisi formulir.
Pemikiran Terakhir tentang Seluruh Hal Pengikisan Web Ini
Saya harap sekarang sudah jelas: web scraping sangat ampuh di tangan yang tepat!
Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu, dan dasar-dasar cara kerjanya, sekarang saatnya mempelajari cara menerapkannya dalam alur kerja Anda, ada banyak manfaat yang dapat diperoleh bisnis darinya.
Bahasa pemrograman seperti Python, JavaScript, dan Ruby adalah raja web scraping yang tak terbantahkan. Anda bisa menggunakan PHP untuk itu… Tapi kenapa? Kenapa!?
Serius, jangan gunakan PHP untuk web-scraping, biarlah di WordPress dan Magento.
