เรียนรู้วิธี Web Scrape: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

การเรียนรู้วิธีดึงข้อมูลจากเว็บไซต์เป็นความคิดที่ดีไหม? ถ้าคุณอยากประหยัดเวลาทำงานหลายร้อยชั่วโมง ก็ควรเรียนรู้ไว้ นอกจากนี้ ยังเป็นทักษะที่เจ๋งสำหรับโปรแกรมเมอร์อีกด้วย

การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์คือกระบวนการรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ และเนื่องจากมีข้อมูลอยู่ทุกที่ คุณจึงสามารถดึงข้อมูลมาและประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการฝึกฝนเทคนิคพื้นฐานและขั้นสูง

เราเตรียมคู่มือสำหรับมือใหม่ที่รวบรวมสิ่งจำเป็นไว้ทั้งหมด ตั้งแต่การทำความเข้าใจโครงสร้างเว็บไซต์ การเรียนรู้เทคนิคพื้นฐาน ไปจนถึงแนวคิดขั้นสูงเกี่ยวกับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ เพื่อให้คุณก้าวสู่การเป็นมือโปร

ทำความเข้าใจโครงสร้างเว็บไซต์

ก่อนเริ่มดึงข้อมูล คุณต้องทำความเข้าใจก่อนว่าเว็บไซต์มีโครงสร้างอย่างไร

ก่อนอื่น เว็บไซต์สร้างขึ้นด้วยโค้ด ภาษาที่พบได้บ่อยที่สุดคือ HTML (Hypertext Markup Language), CSS (Cascading Style Sheet) และ JavaScript

HTML เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เพราะใช้งานง่าย โดยกำหนดโครงสร้างและเนื้อหาของหน้าเว็บด้วยองค์ประกอบต่างๆ ซึ่งแทนด้วยแท็ก

ตัวอย่างเช่น

• <h1> ใช้สำหรับหัวเรื่อง
• <p> ใช้สำหรับย่อหน้า

ยกตัวอย่างมาเพียงไม่กี่แท็กเท่านั้น (ยังมีอีกเยอะมาก)

ตัวอย่างโค้ด HTML มีลักษณะดังนี้:

<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 ใช้กำหนดรูปแบบการแสดงผลขององค์ประกอบ HTML ส่วน JavaScript มีหน้าที่ควบคุมพฤติกรรมแบบไดนามิกของเว็บไซต์

เครื่องมือดึงข้อมูลที่เราจะใช้จะนำทางไปตามโครงสร้างของหน้าเว็บ และระบุเนื้อหาที่ต้องการดึง เว็บไซต์ที่มีโครงสร้างเป็นระเบียบและสื่อความหมายชัดเจนมักจะดึงข้อมูลได้ง่ายกว่า และในฐานะมือใหม่ คุณคงชอบแบบนั้นใช่ไหมล่ะ?

ตั้งค่าสภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนา

เอาล่ะ ตอนนี้คุณพอจะเข้าใจโครงสร้างเว็บไซต์แล้ว ก็เริ่มตั้งค่าสภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนาได้เลย

ก่อนอื่น คุณต้องเลือกภาษาโปรแกรม เพราะไม่ใช่ทุกภาษาที่เหมาะกับงานนี้ Python เป็นตัวเลือกยอดนิยมที่สุดสำหรับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ เนื่องจากเป็นภาษาระดับสูง ใช้งานง่าย และยังมีไลบรารี เฟรมเวิร์ก และเครื่องมือที่มีมาให้ในตัวอีกมากมาย

สิ่งเหล่านี้ช่วยให้แก้ปัญหาเฉพาะด้านที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลได้ เช่น

• Requests: ช่วยให้ส่งคำขอ HTTP ไปยังเว็บไซต์เป้าหมายได้ง่ายขึ้น
  
• BeautifulSoup: ไลบรารีนี้ใช้แยกวิเคราะห์เอกสาร HTML และ XML แต่เดี๋ยวก่อน การแยกวิเคราะห์คืออะไร? คือกระบวนการวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่มีโครงสร้าง
  
• Selenium: ใช้ทำให้เว็บเบราว์เซอร์ทำงานอัตโนมัติเพื่อดำเนินการต่างๆ ที่จำลองการโต้ตอบของมนุษย์
  
• Scrapy: เฟรมเวิร์กแบบครบวงจรนี้ใช้กับงานได้หลากหลาย เช่น การรวบรวมข้อมูลเว็บ (ค้นหา URL เพื่อดึงข้อมูล) การทำเหมืองข้อมูล และการทดสอบอัตโนมัติ

เริ่มต้นใช้งานอย่างไร?

1. ตั้งค่าสภาพแวดล้อม: ดาวน์โหลด Python เวอร์ชันล่าสุดแล้วติดตั้ง ง่ายแค่นั้นเอง
2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมเสมือน: สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนเพื่อแยกการพึ่งพาของโปรเจกต์ออกจากกัน เปิดเทอร์มินัลแล้วเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้:

python -m venv myenv source myenv/bin/activate # For Unix/Linux myenv\Scripts\activate.bat # For Windows

3. ติดตั้งไลบรารีและเครื่องมือ: แนะนำให้ติดตั้ง Requests, Selenium, BeautifulSoup และ Scrapy เพื่อเริ่มต้น คุณติดตั้งได้ด้วยคำสั่ง “pip install” เพียงเปิดเทอร์มินัลแล้วเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้:

pip install requests beautifulsoup4 scrapy selenium

พื้นฐานการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์: จริยธรรมและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

เดี๋ยวก่อน ก่อนจะลงลึกในด้านเทคนิค เรามาพิจารณาผลกระทบด้านจริยธรรมและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์กันก่อน

คนที่ทำงานดึงข้อมูลส่วนใหญ่พอจะรู้เรื่องนี้อยู่แล้ว แต่ผู้เริ่มต้นควรเข้าใจแนวทางต่อไปนี้เพื่อให้ทำงานอยู่ภายในขอบเขตที่กำหนด:

• เคารพ Robots.txt: กฎข้อแรกของการดึงข้อมูลคือคุณต้องเคารพ Robots.txt ซึ่งเป็นไฟล์ข้อความที่แต่ละเว็บไซต์ใช้แจ้งให้ทุกคนทราบโดยทั่วไปว่าสามารถดึงข้อมูลอะไรได้บ้างและดึงอะไรไม่ได้บ้าง
  
• เคารพข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์: ตรวจสอบข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์ว่าการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ได้รับอนุญาตหรือไม่
  
• จำกัดความถี่ในการดึงข้อมูลและผลกระทบต่อเซิร์ฟเวอร์: หลีกเลี่ยงการส่งคำขอจำนวนมากเกินไปในช่วงเวลาสั้นๆ และหลีกเลี่ยงการทำให้เซิร์ฟเวอร์ทำงานหนักเกินไปด้วยการเว้นช่วงระหว่างคำขอ
  
• ใช้ API (หากมี): ก่อนดึงข้อมูล ให้ตรวจสอบว่าเว็บไซต์มี API สำหรับเข้าถึงข้อมูลหรือไม่ ขอเล่าให้ฟังว่าฉันเคยทำงานกับโปรแกรมดึงข้อมูลไปแล้วตั้งหลายครั้ง ก่อนจะพบว่ามี API ให้ใช้งาน แต่ฉันกลับไม่ได้ตรวจสอบ การใช้ API ง่ายกว่ามาก (เชื่อฉันเถอะ) เพราะ API ให้ข้อมูลที่มีโครงสร้าง
  
• ข้อควรพิจารณาทางกฎหมาย: ตรวจสอบกฎหมายเพื่อให้แน่ใจว่าคุณไม่ได้ละเมิดสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญาหรือฝ่าฝืนกฎข้อใด หากไม่แน่ใจ ควรปรึกษาทนายความก่อน

เริ่มต้นดึงข้อมูลจากเว็บไซต์: เทคนิคพื้นฐาน

เอาล่ะ จบภาคทฤษฎีและแนวคิดแล้ว มาเริ่มลงมือกัน สิ่งแรกที่คุณจะได้เรียนรู้คือวิธีส่งคำขอ HTTP

ส่งคำขอ HTTP (GET, POST) ด้วยไลบรารี Requests ของ Python

ในที่นี้เราจะใช้ไลบรารี Requests ใน Python มาดูตัวอย่างกัน:

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

ในที่นี้ คุณระบุ URL ของหน้าที่ต้องการดึงข้อมูล ส่วน requests.get () ใช้ส่งคำขอ GET และเนื้อหา HTML ของหน้าจะถูกจัดเก็บไว้ในตัวแปร html_content

การแยกวิเคราะห์ HTML ด้วย BeautifulSoup

เมื่อได้เนื้อหา HTML แล้ว คุณสามารถแยกวิเคราะห์โดยใช้ไลบรารี BeautifulSoup เพื่อดึงข้อมูลเฉพาะออกมาได้ ตัวอย่างเช่น:

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') title = soup.find('h1').text paragraphs = soup.find_all('p')

ในโค้ดนี้ เราสร้างออบเจ็กต์ BeautifulSoup โดยส่งเนื้อหา HTML เข้าไปและระบุตัวแยกวิเคราะห์ (ในกรณีนี้คือ ‘html.parser‘) จากนั้นเราสามารถใช้เมธอดอย่าง find() และ find_all() เพื่อค้นหาองค์ประกอบที่ต้องการตามแท็กหรือแอตทริบิวต์

การดึงข้อมูลโดยใช้ CSS Selectors และเมธอดอย่าง find() และ find_all()

CSS selectors เป็นวิธีที่ทรงพลังในการค้นหาองค์ประกอบบนหน้าเว็บ BeautifulSoup ช่วยให้คุณใช้ CSS selectors เพื่อดึงข้อมูลได้

ตัวอย่างเช่น:

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

ในโค้ดนี้ เราใช้เมธอด select() เพื่อค้นหาแท็กทั้งหมดที่มีคลาส “external-link“ จากนั้นเราสามารถวนซ้ำองค์ประกอบที่เลือกไว้และดึงแอตทริบิวต์หรือข้อความที่ต้องการออกมาได้

การบันทึกข้อมูลที่ดึงมาลงในไฟล์

หลังจากดึงข้อมูลที่ต้องการแล้ว คุณสามารถบันทึกลงในไฟล์เพื่อวิเคราะห์หรือประมวลผลเพิ่มเติมได้ ตัวอย่างการบันทึกข้อมูลลงในไฟล์ 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 เรากำหนดรายการแถวข้อมูล เปิดไฟล์ชื่อ “output.csv” ในโหมดเขียน สร้างออบเจ็กต์ตัวเขียน CSV และเขียนแถวข้อมูลลงในไฟล์

นี่คือเทคนิคพื้นฐานที่คุณต้องฝึกฝน เมื่อเรียนรู้ต่อไป คุณจะพบว่ามีบางกรณีที่การดึงข้อมูลทำได้ยาก เช่น เว็บไซต์แบบไดนามิกหรือการแบ่งหน้า

ไม่ต้องกังวล (เกือบ) ทุกเว็บไซต์สามารถดึงข้อมูลได้ หากคุณรู้เทคนิคที่ถูกต้องและมีเครื่องมือที่เหมาะสม

การจัดการการแบ่งหน้าและหลายหน้า

คำว่า “การแบ่งหน้า” หมายถึงเว็บไซต์ที่แบ่งเนื้อหาออกเป็นหลายหน้า หากต้องการดึงข้อมูลจากทุกหน้า คุณต้องระบุรูปแบบการแบ่งหน้า วิธีนี้จะช่วยให้คุณปรับลูปดึงข้อมูลและรับผลลัพธ์ได้

ดูเทคนิคต่อไปนี้:

1. การระบุรูปแบบการแบ่งหน้าใน URL: มองหารูปแบบในโครงสร้าง URL ที่บ่งบอกหมายเลขหน้า ตัวอย่างเช่น URL อย่าง https://example.com/page/1, https://example.com/page/2 และอื่น ๆ มีรูปแบบการแบ่งหน้าที่ชัดเจน
2. การปรับลูปดึงข้อมูล: ปรับลูปดึงข้อมูลให้วนซ้ำตามช่วงหมายเลขหน้า ตัวอย่างเช่น:

for page in range(1, 11): url = f"https://example.com/page/{page}" # Scrape data from each page

ในโค้ดนี้ เราวนซ้ำหมายเลขหน้าตั้งแต่ 1 ถึง 10 และสร้าง URL สำหรับแต่ละหน้าแบบไดนามิก

3. การตรวจจับว่ามีปุ่ม “ถัดไป” หรือไม่: บางเว็บไซต์ใช้ปุ่ม “ถัดไป” แทนการระบุหมายเลขหน้าโดยตรง ในกรณีเช่นนี้ คุณสามารถตรวจสอบว่ามีปุ่ม “ถัดไป” หรือไม่ และดึงข้อมูลต่อไปจนกว่าปุ่มจะหายไป

จัดการกับเว็บไซต์แบบไดนามิกและการเรนเดอร์ JavaScript

ในฐานะผู้ขูดข้อมูล คุณจะพบเว็บไซต์ที่มีการโต้ตอบสูงและซับซ้อนอย่างแน่นอน ซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้ เว็บไซต์ประเภทนี้พึ่งพา JavaScript อย่างมาก และโดยทั่วไปเรียกว่าเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาแบบไดนามิก

แล้วเรื่องนี้มีปัญหาอะไร? ปัญหาคือ ในเว็บไซต์เหล่านี้ ซอร์สโค้ดอาจไม่มีข้อมูลที่ต้องการ และทำให้การขูดข้อมูลเป็นเรื่องท้าทาย

นี่คือเวลาที่คุณต้องใช้เครื่องมืออย่าง Selenium

Selenium เป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับทำให้เว็บเบราว์เซอร์ทำงานโดยอัตโนมัติ โดยช่วยให้คุณโต้ตอบกับหน้าเว็บ กรอกแบบฟอร์ม คลิกปุ่ม และดึงข้อมูลจากเนื้อหาที่เรนเดอร์แบบไดนามิกได้

ตั้งค่า Selenium

หากคุณติดตั้ง Selenium แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือติดตั้งเว็บไดรเวอร์สำหรับเบราว์เซอร์ที่ต้องการ เช่น ChromeDriver สำหรับ Google Chrome

ตัวอย่างวิธีใช้งานมีดังนี้:

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 เราสร้างอินสแตนซ์ของเว็บไดรเวอร์ Chrome ไปยัง URL ที่ระบุโดยใช้ driver.get() จากนั้นดำเนินการต่างๆ และดึงข้อมูลด้วยเมธอดของ Selenium เช่น find_element_by_tag_name()

รอให้องค์ประกอบโหลด

ในเว็บไซต์แบบไดนามิก เนื้อหามักไม่ได้โหลดพร้อมกัน ดังนั้นองค์ประกอบบางอย่างอาจยังไม่พร้อมใช้งานทันทีที่หน้าเว็บโหลดเสร็จ คุณจัดการเรื่องนี้ได้ด้วยการรอแบบระบุเงื่อนไขและการรอแบบไม่ระบุเงื่อนไขของ 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 เราสร้างออบเจ็กต์ WebDriverWait โดยกำหนดเวลาให้หมดอายุที่ 10 วินาที จากนั้นใช้เมธอด until() เพื่อรอให้องค์ประกอบที่มี ID ที่ระบุปรากฏขึ้น

ทางเลือกอื่นนอกเหนือจาก Selenium

แม้ผู้ใช้จำนวนมากเชื่อว่า Selenium เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับเว็บไซต์แบบไดนามิก แต่คุณก็ควรลองศึกษาทางเลือกอื่นๆ เพื่อดูว่าแบบใดเหมาะกับคุณที่สุด

Scrapy-Splash อาจเป็นตัวเลือกหนึ่ง โดยเป็นการผสานเบราว์เซอร์แบบไร้ส่วนติดต่อผู้ใช้เข้ากับเฟรมเวิร์ก Scrapy ช่วยให้ดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นด้วยโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายแบบไม่บล็อกของ Scrapy และความสามารถขั้นสูงของ Splash ในการเรนเดอร์หน้าเว็บแบบไดนามิกได้อย่างรวดเร็ว

Requests-html เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง โดยขยายความสามารถของไลบรารี requests ด้วยการเพิ่มการรองรับการเรนเดอร์ JavaScript และการโต้ตอบกับหน้าเว็บ

เทคนิคการขูดข้อมูลเว็บขั้นสูง

เมื่อคุณเริ่มคืบหน้า คุณจะพบว่าจัดการสถานการณ์การขูดข้อมูลบางกรณีได้ แต่ก็ต้องเจอกับกรณีที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้เทคนิคขั้นสูงขึ้นด้วย

จัดการการยืนยันตัวตนและคุกกี้

เว็บไซต์บางแห่งต้องยืนยันตัวตนหรือใช้คุกกี้เพื่อจัดการเซสชันของผู้ใช้ คุณจัดการการยืนยันตัวตนได้โดยส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบไปพร้อมกับคำขอ และจัดการคุกกี้ด้วยไลบรารีอย่าง requests หรือ http.cookiejar

หลีกเลี่ยงการตรวจจับและการแบน

เว็บไซต์อาจใช้มาตรการตรวจจับและบล็อกกิจกรรมการขูดข้อมูลเว็บ เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ คุณใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การหมุนเวียน user agent การใช้พร็อกซี และการสุ่มหน่วงเวลาระหว่างคำขอได้

จัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล

แทนที่จะบันทึกข้อมูลที่ขูดมาไว้ในไฟล์ คุณสามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเพื่อให้จัดเก็บและเรียกใช้ข้อมูลได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ตัวเลือกยอดนิยม ได้แก่ ฐานข้อมูล SQL เช่น MySQL และ PostgreSQL รวมถึงฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB

ขูดข้อมูลจาก API และจัดการข้อมูล JSON

เฮ้! คุณเจอ API แล้ว แต่ข้อมูลอยู่ในรูปแบบ JSON จะทำอย่างไรได้บ้าง? คุณใช้ไลบรารีอย่าง requests เพื่อส่งคำขอไปยัง API และแยกวิเคราะห์การตอบกลับ JSON ด้วยโมดูล json ใน Python ได้

การขูดข้อมูลแบบขนานและแบบอะซิงโครนัส

เพื่อเร่งกระบวนการขูดข้อมูล คุณสามารถใช้ประโยชน์จากเทคนิคการประมวลผลแบบขนานและการเขียนโปรแกรมแบบอะซิงโครนัส ไลบรารีอย่าง multiprocessing, threading และ asyncio ใน Python สามารถช่วยให้คุณทำสิ่งนี้ได้

นำทุกอย่างมารวมกัน: โปรเจกต์ขูดเว็บในโลกจริง

ตอนที่ฉันเป็นมือใหม่และเริ่มฝึกขูดข้อมูล ฉันรู้สึกเหมือนรู้ดีว่าต้องทำอะไร จนกระทั่งต้องลงมือทำจริง การอ่านอย่างเดียวไม่มีประโยชน์ คุณต้องทดสอบทักษะของตัวเองด้วยการฝึกฝน

แล้วจะมีวิธีไหนดีกว่าการลงมือทำโปรเจกต์ในโลกจริงล่ะ?

ลองดูตัวอย่างพร้อมขั้นตอนทีละขั้นกัน:

ตัวอย่างที่ 1: ขูดบทความข่าวและวิเคราะห์ความรู้สึก

1. วางแผนกระบวนการขูดข้อมูล:
   • ระบุเว็บไซต์ข่าวที่ต้องการขูดข้อมูล
   • ระบุโครงสร้างของบทความ (ชื่อเรื่อง เนื้อหา วันที่ ฯลฯ)
   • วางแผนรูปแบบการจัดเก็บข้อมูล (เช่น CSV, ฐานข้อมูล)
     
2. พัฒนาตัวขูดข้อมูล:
   • ใช้ requests เพื่อดึงเนื้อหา HTML ของเว็บไซต์ข่าว
   • แยกวิเคราะห์ HTML โดยใช้ BeautifulSoup เพื่อดึงข้อมูลบทความ
   • จัดการการแบ่งหน้าและเลื่อนไปยังหน้าต่าง ๆ
   • จัดเก็บข้อมูลที่ขูดมาในรูปแบบที่เลือก
     
3. วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลที่ขูดมา:
   • วิเคราะห์ความรู้สึกจากเนื้อหาบทความโดยใช้ไลบรารีอย่าง NLTK หรือ TextBlob
   • แสดงภาพคะแนนความรู้สึกโดยใช้ไลบรารีอย่าง Matplotlib หรือ Plotly
   • ระบุแนวโน้มและรูปแบบของความรู้สึกในข่าวเมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างที่ 2: สร้างเครื่องมือติดตามราคา

1. ขูดข้อมูลผลิตภัณฑ์จากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ:
   • ระบุเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่ต้องการขูดข้อมูล
   • ระบุโครงสร้างของข้อมูลผลิตภัณฑ์ (ชื่อ ราคา สถานะสินค้าว่ามีหรือไม่ ฯลฯ)
   • ใช้เทคนิคการขูดเว็บเพื่อดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์จากหลายเว็บไซต์
     
2. ตั้งค่าการแจ้งเตือน:
   • กำหนดเกณฑ์ราคา หรือเงื่อนไขความพร้อมจำหน่ายสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์
   • ใช้กลไกเปรียบเทียบราคาที่ขูดมากับเกณฑ์ที่กำหนดไว้
   • ตั้งค่าการแจ้งเตือนทางอีเมลหรือ SMS เพื่อแจ้งผู้ใช้เมื่อราคาลดลงหรือสินค้ากลับมาพร้อมจำหน่าย
     
3. นำตัวขูดข้อมูลไปใช้งานบนคลาวด์:
   • เลือกแพลตฟอร์มคลาวด์ (เช่น AWS, Google Cloud, Heroku)
   • กำหนดค่าสภาพแวดล้อมและส่วนที่ต้องพึ่งพาที่จำเป็น
   • ตั้งเวลาให้ตัวขูดข้อมูลทำงานเป็นระยะอย่างสม่ำเสมอ
   • จัดเก็บข้อมูลที่ขูดมาไว้ในฐานข้อมูลบนคลาวด์ เพื่อให้เข้าถึงและตรวจสอบได้ง่าย

เฟรมเวิร์กและเครื่องมือสำหรับขูดเว็บ

ฉันทราบว่าคำว่า “เฟรมเวิร์ก” และ “ไลบรารี” มักใช้แทนกัน แต่ทั้งสองคำมีความหมายต่างกันและใช้ในวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน

ไลบรารีอย่าง Request หรือ BeautifulSoup ช่วยให้คุณสร้างตัวขูดเว็บขึ้นมาเองได้ตั้งแต่ต้น อย่างไรก็ตาม เฟรมเวิร์กช่วยให้กระบวนการง่ายขึ้นได้ เพราะเป็นชุดเครื่องมือและไลบรารีที่รวบรวมไว้ด้วยกัน

ลองนึกภาพแบบนี้ ไลบรารีก็เหมือนรถเกียร์ธรรมดา ที่ให้คุณควบคุมได้เต็มที่ แต่ต้องออกแรงและใช้ทักษะมากกว่าในการขับ ส่วนเฟรมเวิร์กก็เหมือนรถเกียร์อัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้ใช้งานได้สะดวกและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยลดความยุ่งยากของงานขูดข้อมูลหลายอย่าง

ตัวเลือกยอดนิยมมีดังนี้:

Scrapy

Scrapy เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับ Python ที่มาพร้อมระบบนิเวศครบวงจรสำหรับสร้างตัวขูดเว็บที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพ ฟีเจอร์หลักมีดังนี้:

• ออกแบบมาให้ทำงานได้รวดเร็ว
• ไม่จำเป็นต้องเพิ่มโค้ดเพื่อสร้างไฟล์ CSV, JSON และไฟล์รูปแบบอื่น ๆ
• รองรับ XPath และ CSS Selectors
• มีระบบส่วนขยายที่ยอดเยี่ยม เช่น การรองรับมิดเดิลแวร์
• ผสานการทำงานกับไปป์ไลน์รายการสำหรับประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล

PySpider

PySpider เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับ Python เช่นกัน แต่ต่างจาก Scrapy ตรงที่รองรับ JavaScript ซึ่งเป็นจุดเด่นที่เหนือกว่า นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น ฟีเจอร์หลักประกอบด้วย:

• รองรับการเรนเดอร์ JavaScript โดยใช้ PhantomJS หรือ Puppeteer
• มีคิวงานและตัวจัดตารางเวลามาให้ในตัว
• ผสานการทำงานกับฐานข้อมูลและคิวข้อความ
• รองรับการทำงานพร้อมกัน

เครื่องมือและบริการขูดเว็บ

นอกจากเฟรมเวิร์กแล้ว ยังมีเครื่องมือและบริการบางอย่างที่ช่วยให้การขูดข้อมูลง่ายขึ้น ข้อดีที่สุดคือใช้โค้ดเพียงเล็กน้อย ตัวเลือกบางส่วนมีดังนี้:

• Octoparse: เครื่องมือขูดเว็บบนคลาวด์ที่มีอินเทอร์เฟซแบบชี้แล้วคลิกสำหรับดึงข้อมูลจากเว็บไซต์
• ParseHub: แอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อปที่ช่วยให้คุณสร้างตัวขูดเว็บได้ด้วยการเลือกองค์ประกอบบนหน้าเว็บผ่านภาพ
• Import.io: แพลตฟอร์มบนเว็บที่มีเครื่องมือสำหรับดึงข้อมูลจากเว็บไซต์และ API

สรุปพื้นฐานการขูดเว็บ

ในคู่มือนี้ เราได้กล่าวถึงพื้นฐานของการขูดเว็บในภาพรวม เช่น การทำความเข้าใจโครงสร้างเว็บไซต์ ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรม เทคนิคพื้นฐานและขั้นสูง ตลอดจนเครื่องมือและเฟรมเวิร์กเพิ่มเติม

คุณพร้อมเริ่มต้นแล้ว แต่ลองพิจารณาขยายความรู้ด้วยการอ่านแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม เช่น เอกสารอย่างเป็นทางการของไลบรารีและเฟรมเวิร์ก รวมถึงบทแนะนำการขูดเว็บ

นอกจากนี้ ลองขอคำแนะนำจากผู้ที่มีประสบการณ์ในการขูดข้อมูลในชุมชนและฟอรัมต่าง ๆ อย่าแยกตัวออกมา เพราะเราต่างต้องพึ่งพากัน

เราทุกคนต่างเคยเป็นมือใหม่มาก่อน ดังนั้นจงใจดีกับตัวเอง เริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ และฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอ เมื่อฝึกฝนและทุ่มเทมากพอ คุณจะเห็นว่าตัวเองสามารถรับมือกับโปรเจกต์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้เมื่อมีความก้าวหน้า