Bingung dan ingin tahu apa sebenarnya web scraping dan bagaimana cara kerjanya?
Anda datang ke tempat yang tepat karena kami akan menjelaskan semuanya untuk Anda.
Sebelum kita membahasnya lebih jauh, berikut versi singkatnya:
Web scraping adalah proses mengekstrak data yang tersedia untuk umum dari sebuah situs web.
Bergabunglah dengan kami untuk mempelajari lebih lanjut tentang detailnya, cara kerjanya, dan pustaka populer yang tersedia.
Apa Itu Web Scraping?
Pada dasarnya, web scraping adalah prosedur yang memungkinkan Anda mengekstrak sejumlah besar data dari sebuah situs web. Untuk melakukannya, Anda perlu menggunakan “web scraper” seperti ParseHub atau, jika Anda tahu cara membuat kode, gunakan salah satu dari sekian banyak pustaka sumber terbuka yang tersedia.
Setelah meluangkan waktu untuk mengaturnya dan menyesuaikannya (gunakan pustaka Python atau alat tanpa kode jika Anda masih baru di sini), perangkat baru Anda akan mulai menjelajahi situs web untuk menemukan data yang diinginkan dan mengekstraknya. Data tersebut kemudian akan dikonversi ke format tertentu seperti CSV, sehingga Anda dapat mengakses, memeriksa, dan mengelola semuanya.
Lalu, bagaimana web scraper mendapatkan data spesifik tentang suatu produk atau kontak?
Mungkin Anda bertanya-tanya…
Hal ini bisa dilakukan dengan sedikit pengetahuan tentang HTML atau CSS. Anda hanya perlu mengeklik kanan halaman yang ingin Anda-scrape, memilih “Inspect element”, lalu mengidentifikasi ID atau Class yang digunakan.
Cara lainnya adalah menggunakan XPath atau ekspresi reguler.
Tidak bisa membuat kode? Jangan khawatir!
Banyak alat web scraping menawarkan antarmuka yang mudah digunakan, tempat Anda dapat memilih elemen yang ingin di-scrape dan menentukan data yang ingin diekstrak. Beberapa alat bahkan memiliki fitur bawaan yang mengotomatiskan proses identifikasi semuanya untuk Anda.
Lanjutkan membaca; di bagian berikutnya, kita akan membahasnya lebih terperinci.
Bagaimana Cara Kerja Web Scraping?
Misalkan Anda harus mengumpulkan data dari sebuah situs web, tetapi mengetikkannya satu per satu akan memakan banyak waktu. Nah, di sinilah web scraping berperan.
Proses ini seperti memiliki robot kecil yang dapat dengan mudah mengambil informasi tertentu yang Anda inginkan dari situs web. Berikut penjelasan tentang cara kerja proses ini secara umum:
- Mengirim permintaan HTTP ke situs web target: Inilah dasar dari seluruh proses. Permintaan HTTP memungkinkan web scraper mengirim permintaan ke server tempat situs web yang dimaksud dihosting. Hal ini terjadi saat seseorang mengetik URL atau mengeklik tautan. Permintaan tersebut berisi detail perangkat dan browser yang Anda gunakan.
- Mengurai kode sumber HTML: Server mengirimkan kembali kode HTML halaman web yang berisi struktur halaman dan konten halaman, termasuk teks, gambar, tautan, dan sebagainya. Web scraper memprosesnya menggunakan pustaka seperti BeautifulSoup jika menggunakan Python atau DOMParser jika menggunakan JavaScript. Langkah ini membantu mengidentifikasi elemen yang diperlukan dan berisi nilai yang dicari.
- Ekstraksi Data: Setelah mengidentifikasi elemen-elemen tersebut, web scraper mengambil data yang diperlukan. Proses ini mencakup menelusuri struktur HTML, memilih tag atau atribut tertentu, lalu mengambil teks atau data lainnya dari tag/atribut tersebut.
- Transformasi Data: Data yang diekstrak mungkin memiliki format yang tidak diinginkan. Data web ini dibersihkan dan dinormalisasi, lalu dikonversi ke format seperti file CSV, objek JSON, atau catatan dalam basis data. Proses ini dapat mencakup penghapusan karakter yang tidak diperlukan, perubahan jenis data, atau penyusunan data dalam bentuk tabel.
- Penyimpanan Data: Data dibersihkan dan disusun agar dapat dianalisis atau digunakan nanti sebelum disimpan. Hal ini dapat dilakukan dengan beberapa cara, misalnya menyimpannya ke dalam file atau basis data, atau mengirimkannya ke API.
- Mengulangi proses untuk beberapa halaman: Jika Anda meminta scraper mengumpulkan data dari beberapa halaman, scraper akan mengulangi langkah 1-5 untuk setiap halaman dengan menelusuri tautan atau menggunakan pagination. Beberapa scraper (tetapi tidak semuanya!) bahkan dapat menangani konten dinamis atau halaman yang dirender dengan JavaScript.
- Pemrosesan Lanjutan (opsional): Setelah semuanya selesai, Anda mungkin perlu melakukan pemfilteran, pembersihan, atau deduplikasi agar dapat memperoleh wawasan dari informasi yang diekstrak.
Penerapan Web Scraping
Pemantauan harga dan analisis pesaing untuk e-commerce
Jika Anda memiliki bisnis e-commerce, web scraping dapat bermanfaat dalam situasi ini.
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 diekstrak melalui web scraping untuk melacak tren dan menemukan peluang pasar baru.
Pencarian prospek dan intelijen penjualan
Apakah Anda ingin menyusun daftar calon pelanggan, tetapi menghela napas panjang saat membayangkan waktu yang dibutuhkan untuk mengerjakan tugas ini? Anda dapat meminta web scraping melakukannya dengan cepat.
Anda hanya perlu memprogram alat ini untuk memindai banyak situs web dan mengekstrak semua data yang dibutuhkan untuk daftar pelanggan Anda, seperti informasi kontak dan detail perusahaan. Dengan web scraping, Anda dapat memperoleh data dalam jumlah besar untuk dianalisis, menetapkan sasaran penjualan dengan lebih baik, dan mendapatkan prospek yang sangat Anda inginkan.
Daftar properti dan riset pasar real estat
Real estat adalah bidang lain yang dapat memanfaatkan keunggulan web scraping. Dengan alat ini, Anda dapat menjelajahi berbagai situs web terkait real estat untuk menyusun daftar properti.
Data ini kemudian dapat digunakan untuk melacak tren pasar (mempelajari preferensi pembeli) dan mengetahui properti mana yang harganya di bawah nilai pasar. Analisis data ini juga dapat menjadi faktor penentu dalam keputusan investasi dan pengembangan di sektor tersebut.
Analisis sentimen media sosial
Jika Anda ingin memahami sentimen konsumen terhadap merek atau produk tertentu, atau sekadar melihat tren di sektor tertentu di media sosial, cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan web scraping.
Untuk itu, jalankan scraper Anda untuk mengumpulkan unggahan, komentar, dan ulasan. Data yang diekstrak dari media sosial dapat digunakan bersama NLP atau AI untuk menyusun strategi pemasaran dan memeriksa reputasi suatu merek.
Penelitian akademis dan ilmiah
Tak diragukan lagi, ekonomi, sosiologi, dan ilmu komputer adalah bidang 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 melakukan tinjauan pustaka. Anda juga dapat menghasilkan kumpulan data berskala besar untuk membuat model statistik dan proyek yang berfokus pada pembelajaran mesin.
Alat dan Pustaka Web Scraping Terbaik
Python
Jika Anda memutuskan untuk mengerjakan proyek web scraping, Anda tidak akan salah memilih Python!
- BeautifulSoup: pustaka ini bertugas mengurai dokumen HTML dan XML, serta kompatibel dengan berbagai parser.
- Scrapy: framework web scraping yang tangguh dan cepat. Untuk ekstraksi data, tersedia API tingkat tinggi.
- Selenium: alat ini mampu menangani situs web yang memiliki banyak JavaScript dalam kode sumbernya. Alat ini juga dapat digunakan untuk scraping konten dinamis.
- Requests: melalui pustaka ini, Anda dapat membuat permintaan HTTP dengan antarmuka yang sederhana dan elegan.
- Urllib: Membuka dan membaca URL. Seperti Requests, pustaka ini memiliki antarmuka, tetapi dengan tingkat yang lebih rendah sehingga Anda hanya dapat menggunakannya untuk tugas web scraping dasar.
JavaScript
JavaScript adalah pilihan kedua yang sangat bagus untuk web scraping, terutama dengan Playwright.
- Puppeteer: berkat pustaka Node.js ini yang dilengkapi API tingkat tinggi, Anda dapat mengelola browser Chrome atau Chromium versi headless untuk web scraping.
- Cheerio: mirip dengan jQuery, pustaka ini memungkinkan Anda mengurai dan memanipulasi HTML. Untuk melakukannya, pustaka ini memiliki sintaks yang mudah dipahami.
- Axios: pustaka populer ini menyediakan API sederhana untuk melakukan permintaan HTTP. Pustaka ini juga dapat digunakan sebagai alternatif modul HTTP bawaan Node.js.
- Playwright: Mirip dengan Puppeteer, pustaka ini adalah pustaka Node.js, tetapi lebih baru dan lebih baik. Pustaka ini dikembangkan oleh Microsoft, dan tidak seperti Windows 11 atau Edge Browser, pustaka ini tidak payah! Menawarkan fitur seperti kompatibilitas lintas browser dan penantian otomatis.
Ruby
Saya belum pernah menyentuh satu baris kode Ruby pun seumur hidup, tetapi saat mencari informasi untuk tulisan ini, saya melihat beberapa pengguna Reddit bersumpah bahwa Ruby lebih baik daripada Python untuk scraping. Jangan tanya alasannya.
- Mechanize: selain mengekstrak data, pustaka Ruby ini dapat diprogram untuk mengisi formulir dan mengeklik tautan. Pustaka ini juga dapat digunakan untuk mengelola halaman JavaScript dan autentikasi.
- Nokogiri: pustaka yang mampu memproses kode sumber HTML dan XML. Pustaka ini mendukung pemilih XPath dan CSS.
- HTTParty: memiliki antarmuka intuitif yang memudahkan Anda membuat permintaan HTTP ke server, sehingga dapat digunakan sebagai dasar untuk proyek web scraping.
- Kimurai: Pustaka ini dibangun di atas Mechanize dan Nokogiri. Pustaka ini memiliki struktur yang lebih baik dan menangani tugas-tugas seperti merayapi banyak halaman, mengelola cookie, dan menangani JavaScript.
- Wombat: Gem Ruby yang dirancang khusus untuk web scraping. Gem ini menyediakan DSL (Bahasa Khusus Domain) yang memudahkan Anda menentukan aturan scraping.
PHP
Saya hanya mencantumkannya agar artikelnya lengkap, tetapi jangan gunakan PHP untuk scraping.
- Goutte: dirancang berdasarkan komponen BrowserKit dan DomCrawler milik Symfony. Pustaka ini memiliki API yang dapat Anda gunakan untuk menjelajahi situs web, mengeklik tautan, dan mengumpulkan data.
- Simple HTML DOM Parser: penguraian dokumen HTML dan XML dapat dilakukan dengan pustaka ini. Berkat sintaksnya yang mirip jQuery, pustaka ini dapat digunakan untuk memanipulasi DOM.
- Guzzle: API tingkat tingginya memungkinkan Anda membuat permintaan HTTP dan mengelola berbagai respons yang diterima.
Java
Pustaka apa saja yang tersedia di Java untuk web scraping? Mari kita lihat:
- JSoup: menganalisis dan mengekstrak elemen dari halaman web bukanlah masalah dengan pustaka ini, yang memiliki API sederhana untuk membantu Anda menjalankan tugas ini.
- Selenium: memungkinkan Anda mengelola situs web dengan banyak JavaScript dalam kode sumbernya, sehingga Anda dapat mengekstrak semua data dalam format ini yang menarik bagi Anda.
- Apache HttpClient: gunakan API tingkat rendah yang disediakan pustaka ini untuk membuat permintaan HTTP.
- HtmlUnit: Pustaka ini menyimulasikan browser web tanpa antarmuka grafis (alias headless), dan memungkinkan Anda berinteraksi dengan situs web secara terprogram. Sangat berguna untuk situs yang banyak menggunakan JavaScript dan untuk meniru tindakan pengguna seperti mengeklik tombol atau mengisi formulir.
Kesimpulan tentang Semua Urusan Web Scraping Ini
Semoga sekarang sudah jelas: web scraping sangat ampuh di tangan yang tepat!
Sekarang setelah Anda tahu apa itu web scraping dan dasar cara kerjanya, saatnya mempelajari cara menerapkannya dalam alur kerja Anda. Ada banyak cara bisnis dapat memperoleh manfaat darinya.
Bahasa pemrograman seperti Python, JavaScript, dan Ruby adalah jagoan web scraping yang tak terbantahkan. Anda bisa menggunakan PHP untuk itu… Tapi kenapa? Kenapa coba!?
Sungguh, jangan gunakan PHP untuk web scraping; biarkan PHP menangani WordPress dan Magento saja.