วิธีการขูดปกเว็บ

การเรียนรู้วิธีการทำเว็บสเครปเป็นความคิดที่ดีหรือไม่? หากคุณต้องการประหยัดเวลาทำงานหลายร้อยชั่วโมง คุณควรทำ และยังเป็นทักษะที่ยอดเยี่ยมสำหรับโปรแกรมเมอร์อีกด้วย

การสแกนเว็บเป็นกระบวนการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ และเนื่องจากข้อมูลมีอยู่ทุกที่ คุณจึงสามารถรับและประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการเรียนรู้เทคนิคขั้นพื้นฐานและขั้นสูง 

เราได้เตรียมคู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น ซึ่งรวมถึงสิ่งสำคัญทั้งหมด ตั้งแต่การทำความเข้าใจโครงสร้างของเว็บไซต์ การเรียนรู้เทคนิคพื้นฐานไปจนถึงแนวคิดการทำเว็บสเครปขั้นสูง เพื่อให้คุณกลายเป็นมืออาชีพได้

ทำความเข้าใจโครงสร้างเว็บไซต์

ก่อนที่จะเริ่มทำการขูดข้อมูล คุณต้องเข้าใจก่อนว่าเว็บไซต์มีโครงสร้างอย่างไร

ขั้นแรก เว็บไซต์จะถูกสร้างขึ้นโดยใช้โค้ด ซึ่งโค้ดที่พบบ่อยที่สุด ได้แก่ HTML (Hypertext Markup Language, CSS (Cascading Style Sheet) และ JavaScript

HTML เป็นที่นิยมที่สุดเพราะใช้งานง่าย โดยจะกำหนดโครงสร้างและเนื้อหาของหน้าเว็บโดยใช้องค์ประกอบต่างๆ ซึ่งแสดงด้วยแท็ก

เช่น,

  • <h1> สำหรับหัวข้อ
  • <p> สำหรับย่อหน้า

เพื่อตั้งชื่อให้เพียงไม่กี่ชื่อ (และยังมีอีกมากมาย)

นี่คือตัวอย่างลักษณะของโค้ด HTML:

<html>
  <head>
	<title>Example Website</title>
  </head>
  <body>
	<h1>Welcome to my website!</h1>
	<p>This is a paragraph of text.</p>
	<ul>
  	<li>Item 1</li>
  	<li>Item 2</li>
  	<li>Item 3</li>
	</ul>
  </body>
</html>
  </body>
</html>

สุดท้าย CSS จะกำหนดรูปแบบขององค์ประกอบ HTML ในขณะที่ JavaScript ทำหน้าที่ควบคุมพฤติกรรมแบบไดนามิกของเว็บไซต์

เครื่องมือขูดข้อมูลที่เราจะใช้จะนำทางหน้าเว็บโดยใช้โครงสร้างของหน้าเว็บ และจะระบุเนื้อหาที่จะแยกออกมา ไซต์ที่มีโครงสร้างที่เป็นระเบียบและอธิบายรายละเอียดได้ดีกว่ามักจะขูดข้อมูลได้ง่ายกว่า และในฐานะผู้เริ่มต้น คุณคงเข้าใจเรื่องนี้ดีใช่ไหม

การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ

เอาล่ะ ตอนนี้คุณมีความคิดเกี่ยวกับโครงสร้างเว็บไซต์แล้ว คุณสามารถเริ่มตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณได้

ขั้นแรก คุณต้องเลือกภาษาการเขียนโปรแกรม เนื่องจากไม่ใช่ภาษาทั้งหมดที่เหมาะกับงานนี้ Python เป็นตัวเลือกที่นิยมใช้มากที่สุดสำหรับการขูดข้อมูล เนื่องจากเป็นโปรแกรมระดับสูง ใช้งานง่าย และยังมีไลบรารี เฟรมเวิร์ก และเครื่องมือในตัวที่ยอดเยี่ยมอีกด้วย

สิ่งเหล่านี้ช่วยแก้ไขงานเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการขูดข้อมูล เช่นต่อไปนี้:

  • Requests:ทำให้การสร้างคำขอ HTTP ไปยังเว็บไซต์เป้าหมายเป็นเรื่องง่ายยิ่งขึ้น
  • BeautifulSoup:ไลบรารีนี้ใช้สำหรับวิเคราะห์เอกสาร HTML และ XML แต่เดี๋ยวก่อน การวิเคราะห์คืออะไร การวิเคราะห์คือกระบวนการวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่มีโครงสร้าง
  • Selenium:เพื่อทำให้เว็บเบราว์เซอร์ทำงานแบบอัตโนมัติเพื่อจำลองการโต้ตอบของมนุษย์
  • Scrapyกรอบงานที่ครอบคลุมนี้สามารถใช้กับงานต่างๆ เช่น การรวบรวมเว็บ (ค้นหา URL เพื่อดึงข้อมูล) การขุดข้อมูล และการทดสอบอัตโนมัติ

จะเริ่มต้นอย่างไร?

  1. การตั้งค่าสภาพแวดล้อม: ดาวน์โหลด Python เวอร์ชันล่าสุดและติดตั้ง ง่ายนิดเดียว
  2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือนจริง: สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงเพื่อแยกสิ่งที่ต้องพึ่งพาในโครงการของคุณออกจากกัน เปิดเทอร์มินัลและรันคำสั่งต่อไปนี้:
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # For Unix/Linux
myenv\Scripts\activate.bat  # For Windows

3. ติดตั้งไลบรารีและเครื่องมือ: ฉันแนะนำให้คุณติดตั้ง Requests, Selenium, BeautifulSoup และ Scrapy เพื่อเริ่มต้น คุณสามารถติดตั้งได้โดยใช้ “pip install” เพียงเปิดเทอร์มินัลและรันคำสั่งต่อไปนี้:

pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

การขูดเว็บ 101: จริยธรรมและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

รอสักครู่ ก่อนที่จะเจาะลึกถึงประเด็นทางเทคนิค มาดูผลกระทบทางจริยธรรมและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของการขูดข้อมูลบนเว็บกันก่อน

นักขูดข้อมูลทุกคนต่างรู้เรื่องนี้บ้าง แต่มือใหม่จำเป็นต้องเข้าใจแนวปฏิบัติต่อไปนี้เพื่อให้อยู่ในขีดจำกัด:

  • เคารพไฟล์ Robots.txt: กฎข้อแรกของการสแกปคือคุณต้องเคารพไฟล์ Robots.txt ไฟล์นี้เป็นไฟล์ข้อความที่เว็บไซต์ทุกแห่งมีไว้เพื่อแจ้งให้ทุกคนทราบโดยพื้นฐานว่าคุณสามารถสแกปอะไรได้บ้างและสแกปอะไรไม่ได้
  • เคารพเงื่อนไขการบริการของไซต์: ตรวจสอบเงื่อนไขการบริการของไซต์เพื่อดูว่าอนุญาตให้มีการขูดเว็บหรือไม่
  • จำกัดความถี่ในการขูดข้อมูลและผลกระทบต่อเซิร์ฟเวอร์: หลีกเลี่ยงการส่งคำขอมากเกินไปในช่วงเวลาสั้นๆ นอกจากนี้ หลีกเลี่ยงการโอเวอร์โหลดเซิร์ฟเวอร์โดยการใช้การหน่วงเวลาระหว่างคำขอ
  • ใช้ API (ถ้ามี): ก่อนทำการสเครปเปอร์ ให้ตรวจสอบว่าไซต์นั้นมี API สำหรับการเข้าถึงข้อมูลหรือไม่ ขอเล่าให้คุณฟังว่าหลายครั้งฉันเคยทำงานกับสเครปเปอร์แต่กลับพบว่ามี API ให้ใช้งาน แต่ไม่เคยตรวจสอบเลย การใช้ API ง่ายกว่ามาก (เชื่อฉันเถอะ) เนื่องจากมีข้อมูลที่มีโครงสร้าง
  • ข้อควรพิจารณาทางกฎหมาย: ตรวจสอบกฎหมายเพื่อให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ละเมิดสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาหรือละเมิดกฎใดๆ หากคุณไม่แน่ใจ ควรปรึกษาทนายความก่อน

การเริ่มต้นใช้งาน Web Scraping: เทคนิคพื้นฐาน

โอเค เราเสร็จสิ้นเรื่องทฤษฎีและแนวคิดแล้ว มาเริ่มลงมือทำกันเลย สิ่งแรกที่คุณจะเรียนรู้คือวิธีการส่งคำขอ HTTP

การส่งคำขอ HTTP (GET, POST) ด้วยไลบรารีคำขอของ Python

เราจะใช้ไลบรารี Requests ใน Python มาดูตัวอย่างกัน:

import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

ที่นี่คุณระบุ URL ของเพจที่คุณต้องการจะขูดด้วย requests.get () เรากำลังส่งคำขอ GET และเนื้อหา HTML ของเพจจะถูกเก็บไว้ในตัวแปร html_content

การวิเคราะห์ HTML ด้วย BeautifulSoup

เมื่อคุณมีเนื้อหา HTML แล้ว คุณสามารถแยกวิเคราะห์เนื้อหาโดยใช้ไลบรารี BeautifulSoup เพื่อแยกข้อมูลเฉพาะออกมาได้ นี่คือตัวอย่าง:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
title = soup.find('h1').text
paragraphs = soup.find_all('p')

ในโค้ดนี้ เราสร้างอ็อบเจ็กต์ BeautifulSoup โดยส่งเนื้อหา HTML และระบุตัววิเคราะห์ (ในกรณีนี้คือ 'html.parser'). แล้วเราสามารถใช้วิธีการเช่น find() และ find_all() เพื่อค้นหาองค์ประกอบที่เจาะจงตามแท็กหรือคุณลักษณะขององค์ประกอบเหล่านั้น

การแยกข้อมูลโดยใช้ CSS Selectors และวิธีการเช่น find() และ find_all()

ตัวเลือก CSS เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาองค์ประกอบต่างๆ บนหน้าเว็บ BeautifulSoup ช่วยให้คุณสามารถใช้ตัวเลือก CSS เพื่อดึงข้อมูลออกมาได้

นี่คือตัวอย่าง:

links = soup.select('a.external-link')
for link in links:
href = link['href']
text = link.text
print(f"Link: {href}, Text: {text}")

ในโค้ดนี้เราใช้ select() วิธีการค้นหาแท็กทั้งหมดด้วยคลาส “external-link“ จากนั้นเราสามารถทำซ้ำตามองค์ประกอบที่เลือกและแยกแอตทริบิวต์หรือข้อความที่ต้องการได้

การบันทึกข้อมูลที่ขูดไปยังไฟล์

หลังจากแยกข้อมูลที่ต้องการแล้ว คุณสามารถบันทึกข้อมูลลงในไฟล์เพื่อวิเคราะห์หรือประมวลผลเพิ่มเติมได้ นี่คือตัวอย่างการบันทึกข้อมูลลงในไฟล์ CSV:

import csv

data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['John', '25', 'New York'],
['Alice', '30', 'London'],
]

with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)

ในโค้ดนี้ เราจะกำหนดรายการของแถวข้อมูล เปิดไฟล์ชื่อ “output.csvในโหมดเขียน ให้สร้างอ็อบเจ็กต์ตัวเขียน CSV และเขียนแถวข้อมูลลงในไฟล์

นี่คือเทคนิคพื้นฐานที่คุณต้องฝึกฝน เมื่อคุณทำต่อไป คุณจะเห็นว่ามีบางกรณีที่การขูดข้อมูลทำได้ยาก เช่น เว็บไซต์แบบไดนามิกหรือการแบ่งหน้า

ไม่ต้องกังวล (เกือบ) ทุกไซต์สามารถขูดข้อมูลได้หากคุณรู้เทคนิคที่ถูกต้องและมีเครื่องมือที่เหมาะสม

การจัดการการแบ่งหน้าและหลายหน้า

คำว่า “การแบ่งหน้า” หมายถึงไซต์ที่แบ่งเนื้อหาออกเป็นหลายหน้า หากคุณต้องการขูดข้อมูลจากทุกหน้า คุณจะต้องระบุรูปแบบการแบ่งหน้า วิธีนี้จะช่วยให้คุณปรับเปลี่ยนลูปการขูดข้อมูลและรับผลลัพธ์ได้

ตรวจสอบเทคนิคต่อไปนี้:

  1. การระบุรูปแบบการแบ่งหน้าใน URL: มองหารูปแบบในโครงสร้าง URL ที่ระบุหมายเลขหน้า ตัวอย่างเช่น URL เช่น https://example.com/page/1, https://example.com/page/2ฯลฯ ปฏิบัติตามรูปแบบการแบ่งหน้าที่ชัดเจน
  2. การปรับเปลี่ยนลูปการขูดข้อมูล: ปรับลูปการขูดข้อมูลของคุณเพื่อทำซ้ำในช่วงหมายเลขหน้า ตัวอย่างเช่น:
for page in range(1, 11):
url = f"https://example.com/page/{page}"
# Scrape data from each page

ในโค้ดนี้ เราจะวนซ้ำหมายเลขหน้าตั้งแต่ 1 ถึง 10 และสร้าง URL สำหรับแต่ละหน้าแบบไดนามิก

3. การตรวจจับการมีอยู่ของ “Nextปุ่ม ”: เว็บไซต์บางแห่งใช้ปุ่ม “Next” แทนหมายเลขหน้าที่ชัดเจน ในกรณีเช่นนี้ คุณสามารถตรวจสอบการมีอยู่ของปุ่ม “Nextปุ่ม " แล้วขูดต่อไปจนกว่ามันจะหายไป

การจัดการกับเว็บไซต์ไดนามิกและการเรนเดอร์ JavaScript

ในฐานะของโปรแกรมสแกนข้อมูล คุณคงจะต้องพบกับเว็บไซต์ที่มีความซับซ้อนและโต้ตอบได้สูง ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ เว็บไซต์ประเภทนี้ใช้ JavaScript เป็นหลัก และมักเรียกว่าเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาแบบไดนามิก

แต่ทำไมถึงมีเรื่องวุ่นวายเกิดขึ้นล่ะ ปัญหาคือในเว็บไซต์เหล่านี้ ซอร์สโค้ดอาจไม่มีข้อมูลที่ต้องการ และเป็นเรื่องท้าทายสำหรับการขูดข้อมูล

นี่คือเวลาที่คุณต้องใช้เครื่องมือเช่น Selenium

Selenium เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการทำงานอัตโนมัติของเว็บเบราว์เซอร์ ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับเว็บเพจ กรอกแบบฟอร์ม คลิกปุ่ม และดึงข้อมูลจากเนื้อหาที่แสดงผลแบบไดนามิก

การตั้งค่า Selenium

หากคุณติดตั้ง Selenium แล้ว ขั้นตอนต่อไปที่คุณต้องทำคือติดตั้งไดรเวอร์เว็บสำหรับเบราว์เซอร์ที่คุณต้องการ เช่น ChromeDriver สำหรับ Google Chrome

นี่คือตัวอย่างวิธีการใช้งาน:

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()  # Assumes ChromeDriver is installed and in PATH
driver.get('https://example.com')

# Perform actions and extract data
title = driver.find_element_by_tag_name('h1').text

driver.quit()

ในโค้ดนี้ เราสร้างอินสแตนซ์ของไดรเวอร์เว็บ Chrome จากนั้นนำทางไปยัง URL เฉพาะโดยใช้ driver.get()จากนั้นดำเนินการและดึงข้อมูลโดยใช้วิธีการของ Selenium เช่น find_element_by_tag_name().

กำลังรอให้องค์ประกอบโหลด

ในไซต์ไดนามิก เนื้อหามักจะไม่โหลดพร้อมกัน ดังนั้นองค์ประกอบบางอย่างอาจไม่พร้อมใช้งานทันทีเมื่อโหลดหน้า คุณสามารถจัดการปัญหานี้ได้โดยใช้การรอแบบชัดแจ้งและโดยนัยของ Selenium

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

wait = WebDriverWait(driver, 10)<br>element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'my-element-id')))

ในโค้ดนี้ เราสร้างอ็อบเจ็กต์ WebDriverWait โดยมีเวลาหมด 10 วินาที จากนั้นใช้เมธอด until() เพื่อรอการมีอยู่ขององค์ประกอบที่มี ID เฉพาะ

ทางเลือกอื่นสำหรับซีลีเนียม

แม้ว่าผู้ใช้จำนวนมากเชื่อว่า Selenium เป็นสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถใช้สำหรับไซต์ไดนามิก แต่คุณควรพิจารณาทางเลือกอื่นๆ เพื่อดูว่าอะไรเหมาะกับคุณที่สุด

Scrapy-Splash อาจเป็นตัวเลือกได้ เนื่องจากเป็นการผสานรวมเบราว์เซอร์แบบไม่มีส่วนหัวเข้ากับเฟรมเวิร์ก Scrapy ซึ่งช่วยให้ดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายแบบไม่บล็อกของ Scrapy และคุณสมบัติขั้นสูงของ Splash สำหรับการเรนเดอร์หน้าเว็บแบบไดนามิกได้อย่างรวดเร็ว

Requests-html เป็นทางเลือกอื่นเนื่องจากขยายการใช้งานของไลบรารี requests ด้วยการเพิ่มการรองรับการเรนเดอร์ JavaScript และการโต้ตอบกับหน้าเว็บ

เทคนิคการขูดเว็บขั้นสูง

เมื่อคุณเริ่มมีความคืบหน้า คุณจะเห็นว่าคุณจัดการกับสถานการณ์การขูดข้อมูลบางสถานการณ์ได้ แต่คุณยังต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้เทคนิคขั้นสูงอีกด้วย

การจัดการการรับรองความถูกต้องและคุกกี้

เว็บไซต์บางแห่งต้องการการรับรองความถูกต้องหรือใช้คุกกี้เพื่อจัดการเซสชันของผู้ใช้ คุณสามารถจัดการการรับรองความถูกต้องได้โดยส่งข้อมูลรับรองการเข้าสู่ระบบพร้อมกับคำขอของคุณและจัดการคุกกี้โดยใช้ไลบรารี เช่น requests หรือ http.คุกกี้จาร์.

การหลีกเลี่ยงการตรวจจับและการแบน

เว็บไซต์อาจใช้มาตรการในการตรวจจับและบล็อกกิจกรรมการขูดเว็บ หากต้องการหลีกเลี่ยงการตรวจจับ คุณสามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การหมุนเวียนตัวแทนผู้ใช้ การใช้พร็อกซี และการแนะนำการหน่วงเวลาแบบสุ่มระหว่างการร้องขอ

การเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล

แทนที่จะบันทึกข้อมูลที่รวบรวมมาลงในไฟล์ คุณสามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเพื่อการจัดเก็บและการเรียกค้นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวเลือกยอดนิยมได้แก่ฐานข้อมูล SQL เช่น MySQL และ PostgreSQL และฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB

การขูด API และการจัดการข้อมูล JSON

เฮ้! คุณเจอ API แล้ว แต่ว่ามันอยู่ในรูปแบบ JSON คุณทำอะไรได้บ้าง? คุณสามารถใช้ไลบรารีเช่น requests เพื่อสร้างคำขอ API และวิเคราะห์การตอบสนอง JSON โดยใช้โมดูล json ใน Python

การขูดข้อมูลแบบขนานและแบบอะซิงโครนัส

หากต้องการเร่งความเร็วของกระบวนการขูดข้อมูล คุณสามารถใช้เทคนิคการประมวลผลแบบขนานและการเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัสได้ ไลบรารีเช่น multiprocessing, threading และ asyncio ใน Python สามารถช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายนี้ได้

การนำทุกสิ่งมารวมกัน: โปรเจ็กต์การขูดเว็บในโลกแห่งความเป็นจริง

ตอนที่ผมยังเป็นมือใหม่ เมื่อผมเริ่มฝึกขูดข้อมูล ผมรู้สึกว่าผมรู้ดีว่าต้องทำอะไร จนกระทั่งผมต้องทำจริงๆ การอ่านอย่างเดียวไม่มีประโยชน์อะไร คุณต้องทดสอบทักษะของคุณด้วยการฝึกฝน

และมีวิธีใดจะดีไปกว่าการทำงานในโครงการโลกแห่งความเป็นจริง?

มาดูตัวอย่างพร้อมขั้นตอนโดยละเอียดกัน:

ตัวอย่างที่ 1: การขูดบทความข่าวและการวิเคราะห์ความรู้สึก

  1. การวางแผนกระบวนการขูด:
    • ระบุเว็บไซต์ข่าวที่จะขูด
    • กำหนดโครงสร้างของบทความ (ชื่อ, เนื้อหา, วันที่ ฯลฯ)
    • วางแผนรูปแบบการจัดเก็บข้อมูล (เช่น CSV, ฐานข้อมูล)
  2. การใช้งานเครื่องมือขูดข้อมูล:
    • ใช้คำขอเพื่อดึงเนื้อหา HTML ของเว็บไซต์ข่าว
    • วิเคราะห์ HTML โดยใช้ BeautifulSoup เพื่อดึงข้อมูลบทความ
    • จัดการการแบ่งหน้าและนำทางผ่านหลายหน้า
    • จัดเก็บข้อมูลที่ขูดมาในรูปแบบที่เลือก
  3. การวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลที่ขูดออกมา:
    • ดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกเกี่ยวกับเนื้อหาบทความโดยใช้ไลบรารีเช่น NLTK หรือ TextBlob
    • แสดงภาพคะแนนความรู้สึกโดยใช้ไลบรารีเช่น Matplotlib หรือ Plotly
    • ระบุแนวโน้มและรูปแบบในความรู้สึกของข่าวในแต่ละช่วงเวลา

ตัวอย่างที่ 2: การสร้างเครื่องมือตรวจสอบราคา

  1. การขูดข้อมูลผลิตภัณฑ์จากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ:
    • ระบุเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่จะขูด
    • กำหนดโครงสร้างข้อมูลสินค้า (ชื่อ, ราคา, ความพร้อมจำหน่าย ฯลฯ)
    • ใช้เทคนิคการขูดเว็บเพื่อดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์จากเว็บไซต์หลายแห่ง
  2. การตั้งค่าการแจ้งเตือนและการเตือน:
    • กำหนดเกณฑ์ราคาหรือเกณฑ์ความพร้อมจำหน่ายสำหรับผลิตภัณฑ์แต่ละชิ้น
    • นำกลไกมาใช้เพื่อเปรียบเทียบราคาที่ขูดมาเทียบกับเกณฑ์ที่กำหนด
    • ตั้งค่าการแจ้งเตือนทางอีเมล์หรือ SMS เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้ทราบเมื่อราคาลดลงหรือมีสินค้าพร้อมจำหน่าย
  3. การปรับใช้เครื่องมือสแกนข้อมูลบนคลาวด์:
    • เลือกแพลตฟอร์มคลาวด์ (เช่น AWS, Google Cloud, Heroku)
    • กำหนดค่าสภาพแวดล้อมและการอ้างอิงที่จำเป็น
    • กำหนดเวลาให้เครื่องมือสแกนทำงานเป็นระยะๆ
    • จัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมมาในฐานข้อมูลบนคลาวด์เพื่อให้เข้าถึงและตรวจสอบได้ง่าย

กรอบงานและเครื่องมือสำหรับการสแกนเว็บ

ฉันทราบว่าคำว่า “เฟรมเวิร์ก” และ “ไลบรารี” มักใช้แทนกันได้ แต่ทั้งสองมีความหมายต่างกัน และใช้เพื่อจุดประสงค์ที่ต่างกัน

ด้วยไลบรารีอย่าง Request หรือ BeautifulSoup คุณสามารถสร้างเว็บสเครเปอร์ตั้งแต่ต้นได้ อย่างไรก็ตาม ด้วยเฟรมเวิร์ก คุณสามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการได้ เนื่องจากเฟรมเวิร์กเหล่านี้ประกอบด้วยเครื่องมือและไลบรารีมากมาย

ลองพิจารณาดูแบบนี้ ไลบรารีก็เหมือนกับรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยมือ ซึ่งให้คุณควบคุมได้เต็มที่ แต่ต้องใช้ความพยายามและทักษะมากกว่าในการนำทาง ในขณะที่เฟรมเวิร์กก็เหมือนกับรถยนต์อัตโนมัติ แต่ให้ประสบการณ์ที่ราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากกว่าโดยลดความซับซ้อนของแง่มุมที่น่าเบื่อหน่ายในการขูดข้อมูล

ตัวเลือกยอดนิยมบางส่วนได้แก่:

Scrapy

Scrapy เป็นกรอบงานสำหรับ Python ที่มีระบบนิเวศน์ที่สมบูรณ์สำหรับการสร้างเว็บสเครเปอร์ที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ คุณสมบัติหลักมีดังนี้:

  • รวดเร็วด้วยการออกแบบ
  • ไม่จำเป็นต้องเพิ่มโค้ดเพื่อสร้าง CSV, JSON และไฟล์อื่น ๆ
  • รองรับ XPath และ CSS Selectors
  • ระบบนิเวศส่วนขยายที่ยอดเยี่ยม เช่น การสนับสนุนมิดเดิลแวร์
  • การบูรณาการกับรายการท่อสำหรับการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล

ไพสไปเดอร์

PySpider เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับ Python เช่นกัน แต่ต่างจาก Scrapy ตรงที่มันเข้ากันได้กับ JavaScript ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่แข็งแกร่งกว่า นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นอีกด้วย โดยฟีเจอร์หลักๆ ได้แก่:

  • รองรับการเรนเดอร์ JavaScript โดยใช้ PhantomJS หรือ Puppeteer
  • คิวงานและตัวกำหนดเวลาในตัว
  • การบูรณาการกับฐานข้อมูลและคิวข้อความ
  • รองรับการทำงานพร้อมกัน

เครื่องมือและบริการการขูดเว็บ

นอกจากกรอบงานแล้ว ยังมีเครื่องมือและบริการบางอย่างที่จะช่วยให้การสแกปข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น ส่วนที่ดีที่สุดก็คือเครื่องมือและบริการเหล่านี้ต้องการการเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อย ตัวเลือกบางส่วนมีดังนี้:

  • Octoparse:เครื่องมือขูดเว็บที่ใช้ระบบคลาวด์พร้อมอินเทอร์เฟซแบบชี้และคลิกเพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์
  • ParseHub:แอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่ช่วยให้คุณสร้างเว็บสเครเปอร์ได้โดยเลือกองค์ประกอบบนหน้าเว็บ
  • Import.io:แพลตฟอร์มบนเว็บที่ให้เครื่องมือสำหรับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์และ API

สรุปพื้นฐานการขูดเว็บ

ในคู่มือนี้ เราครอบคลุมหลักพื้นฐานในการขูดข้อมูลเว็บไซต์อย่างคร่าวๆ เช่น การทำความเข้าใจโครงสร้างของเว็บไซต์ ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรม เทคนิคพื้นฐานและขั้นสูง รวมไปถึงเครื่องมือและกรอบงานเพิ่มเติม

คุณพร้อมที่จะเริ่มต้นแล้ว แต่ควรพิจารณาขยายความรู้ของคุณโดยการอ่านแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม เช่น เอกสารอย่างเป็นทางการของไลบรารีและเฟรมเวิร์ก และแบบฝึกสอนการรวบรวมข้อมูลเว็บ

นอกจากนี้ ให้พยายามขอคำแนะนำจากผู้ที่มีประสบการณ์ในชุมชนและฟอรัมการรวบรวมข้อมูล อย่าแยกตัว เพราะเราต่างก็ต้องการกันและกัน

เราทุกคนเคยเป็นมือใหม่มาก่อน ดังนั้นจงอ่อนโยนกับตัวเอง เริ่มจากสิ่งเล็กๆ น้อยๆ และฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอ เมื่อฝึกฝนและทุ่มเทมากพอ คุณจะเห็นว่าคุณจะสามารถรับมือกับโปรเจ็กต์ที่ซับซ้อนมากขึ้นได้เมื่อคุณพัฒนาไป

อเล็กซานเดอร์ ชมิดต์
อเล็กซานเดอร์ ชมิดต์

Alexander Schmidt เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่เชื่อมั่นในการทำงานอย่างชาญฉลาดขึ้น ไม่ใช่หนักขึ้น ด้วยประสบการณ์ 12 ปีในการจัดการกับระบบอัตโนมัติและการดึงข้อมูลเว็บเพื่อการวิเคราะห์และการวิจัย เขาเสริมศักยภาพธุรกิจด้วยเคล็ดลับที่ใช้งานได้จริงและข้อมูลเชิงลึกอันทรงคุณค่าที่นำเสนอในรูปแบบที่สนุกสนานและอ่านง่าย เพื่อช่วยให้ผู้อื่นเพิ่มมูลค่าและประสิทธิภาพของโซลูชันพร็อกซีของตนให้สูงสุด เมื่อเขาไม่ได้ปรับเปลี่ยนการตั้งค่าหรือการให้คำปรึกษาสำหรับ SMB คุณจะพบว่า Alexander กำลังดูข่าวสารเทคโนโลยีล่าสุดและความก้าวหน้าของ AI

เลือกและซื้อพร็อกซี

เลือกประเภท สถานที่ และปริมาณเพื่อดูราคาได้ทันที

เลือกและซื้อพร็อกซี