การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์คืออะไรและทำงานอย่างไร?

สับสนและอยากรู้ไหมว่าเว็บสเครปปิงคืออะไรกันแน่ และทำงานอย่างไร

ถ้าอย่างนั้นคุณมาถูกที่แล้ว เพราะเรากำลังจะอธิบายทุกอย่างให้คุณฟัง

ก่อนจะลงรายละเอียด ขอเกริ่นสั้น ๆ ก่อนว่า:

เว็บสเครปปิงคือกระบวนการดึงข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะจากเว็บไซต์

มาร่วมเรียนรู้รายละเอียดเพิ่มเติม วิธีการทำงาน และไลบรารียอดนิยมที่มีให้ใช้งานกัน

เว็บสเครปปิงคืออะไร

โดยพื้นฐานแล้ว เว็บสเครปปิงคือกระบวนการที่ช่วยให้คุณดึงข้อมูลจำนวนมากจากเว็บไซต์ได้ ซึ่งจำเป็นต้องใช้ “เว็บสเครปเปอร์” เช่น ParseHub หรือหากคุณเขียนโค้ดเป็น ก็เลือกใช้ไลบรารีโอเพนซอร์สมากมายที่มีอยู่ได้

หลังจากใช้เวลาตั้งค่าและปรับแต่งสักพัก (หากเพิ่งเริ่มต้น ลองใช้ไลบรารี Python หรือเครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ด) เครื่องมือใหม่ของคุณก็จะเริ่มสำรวจเว็บไซต์เพื่อค้นหาและดึงข้อมูลที่ต้องการ จากนั้นข้อมูลจะถูกแปลงเป็นรูปแบบเฉพาะ เช่น CSV เพื่อให้คุณเข้าถึง ตรวจสอบ และจัดการข้อมูลทั้งหมดได้

แล้วเว็บสเครปเปอร์ดึงข้อมูลเฉพาะของสินค้าหรือผู้ติดต่อได้อย่างไร

ตอนนี้คุณอาจกำลังสงสัยอยู่…

ทำได้โดยอาศัยความรู้ HTML หรือ CSS เล็กน้อย เพียงคลิกขวาบนหน้าที่ต้องการสเครป เลือก “ตรวจสอบองค์ประกอบ” แล้วระบุ ID หรือ Class ที่ใช้งาน

อีกวิธีหนึ่งคือใช้ XPath หรือนิพจน์ทั่วไป

เขียนโค้ดไม่เป็นใช่ไหม ไม่ต้องกังวล!

เครื่องมือเว็บสเครปปิงหลายตัวมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ให้คุณเลือกองค์ประกอบที่ต้องการสเครปและระบุข้อมูลที่ต้องการดึงออกมาได้ บางเครื่องมือยังมีฟีเจอร์ในตัวที่ช่วยระบุทุกอย่างให้คุณโดยอัตโนมัติอีกด้วย

อ่านต่อ ในส่วนถัดไปเราจะพูดถึงเรื่องนี้อย่างละเอียดมากขึ้น

เว็บสเครปปิงทำงานอย่างไร

สมมติว่าคุณต้องรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ แต่การพิมพ์ข้อมูลทีละรายการต้องใช้เวลามาก นี่แหละคือจุดที่เว็บสเครปปิงเข้ามาช่วย

ลองนึกภาพว่ามีหุ่นยนต์ตัวเล็ก ๆ ที่สามารถดึงข้อมูลเฉพาะที่คุณต้องการจากเว็บไซต์ได้อย่างง่ายดาย ต่อไปนี้คือรายละเอียดโดยทั่วไปของกระบวนการนี้:

1. ส่งคำขอ HTTP ไปยังเว็บไซต์เป้าหมาย: นี่คือจุดเริ่มต้นของกระบวนการทั้งหมด คำขอ HTTP ช่วยให้เว็บสเครปเปอร์ส่งคำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์เว็บไซต์นั้นอยู่ เหมือนกับเวลาที่เราพิมพ์ URL หรือคลิกลิงก์ คำขอนี้ประกอบด้วยรายละเอียดของอุปกรณ์และเบราว์เซอร์ที่คุณกำลังใช้
   
2. แยกวิเคราะห์ซอร์สโค้ด HTML: เซิร์ฟเวอร์จะส่งโค้ด HTML ของหน้าเว็บกลับมา ซึ่งประกอบด้วยโครงสร้างและเนื้อหาของหน้า เช่น ข้อความ รูปภาพ ลิงก์ ฯลฯ เว็บสเครปเปอร์จะประมวลผลโค้ดนี้ด้วยไลบรารี เช่น BeautifulSoup หากใช้ Python หรือ DOMParser หากใช้ JavaScript ซึ่งช่วยระบุองค์ประกอบที่จำเป็นและมีค่าที่ต้องการ
   
3. ดึงข้อมูล: เมื่อระบุองค์ประกอบที่ต้องการได้แล้ว เว็บสเครปเปอร์จะเก็บข้อมูลนั้น กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการไล่ดูโครงสร้าง HTML เลือกแท็กหรือแอตทริบิวต์ที่ต้องการ แล้วดึงข้อความหรือข้อมูลอื่น ๆ จากแท็กหรือแอตทริบิวต์เหล่านั้น
   
4. แปลงข้อมูล: ข้อมูลที่ดึงมาอาจอยู่ในรูปแบบที่ไม่ต้องการ ข้อมูลเว็บนี้จะได้รับการทำความสะอาดและปรับให้เป็นมาตรฐาน จากนั้นแปลงเป็นรูปแบบ เช่น ไฟล์ CSV ออบเจ็กต์ JSON หรือระเบียนในฐานข้อมูล ซึ่งอาจหมายถึงการลบอักขระที่ไม่จำเป็น เปลี่ยนชนิดข้อมูล หรือจัดให้อยู่ในรูปแบบตาราง
   
5. จัดเก็บข้อมูล: ข้อมูลจะได้รับการทำความสะอาดและจัดโครงสร้างให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์หรือใช้งานในอนาคต ก่อนนำไปจัดเก็บ ซึ่งทำได้หลายวิธี เช่น บันทึกลงในไฟล์ ฐานข้อมูล หรือส่งไปยัง API
   
6. ทำซ้ำสำหรับหลายหน้า: หากคุณสั่งให้สเครปเปอร์รวบรวมข้อมูลจากหลายหน้า โปรแกรมจะทำซ้ำขั้นตอนที่ 1-5 สำหรับแต่ละหน้า โดยไล่ตามลิงก์หรือใช้การแบ่งหน้า บางเครื่องมือ (ไม่ใช่ทั้งหมด!) ยังจัดการเนื้อหาแบบไดนามิกหรือหน้าที่เรนเดอร์ด้วย JavaScript ได้อีกด้วย
   
7. ประมวลผลภายหลัง (ไม่บังคับ): เมื่อทำงานเสร็จแล้ว คุณอาจต้องกรอง ทำความสะอาด หรือลบข้อมูลซ้ำ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมาและค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้

การประยุกต์ใช้การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์

การติดตามราคาและวิเคราะห์คู่แข่งสำหรับอีคอมเมิร์ซ

หากคุณทำธุรกิจอีคอมเมิร์ซ การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์อาจเป็นประโยชน์กับคุณในกรณีนี้

ใช่แล้ว

คุณสามารถใช้เครื่องมือนี้ติดตามราคาอย่างต่อเนื่อง รวมถึงติดตามความพร้อมจำหน่ายของสินค้าและโปรโมชันที่คู่แข่งเสนอได้ นอกจากนี้ คุณยังใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ดึงมาจากเว็บไซต์เพื่อติดตามแนวโน้มและค้นหาโอกาสใหม่ ๆ ในตลาดได้อีกด้วย

การสร้างโอกาสในการขายและข่าวกรองด้านการขาย

คุณกำลังมองหาวิธีสร้างรายชื่อลูกค้าที่มีแนวโน้มจะซื้อ แต่พอนึกถึงเวลาที่ต้องใช้ทำงานนี้แล้วก็ถอนหายใจเฮือกใหญ่ใช่ไหม? คุณสามารถให้การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ช่วยทำงานนี้ให้คุณได้อย่างรวดเร็ว

เพียงตั้งโปรแกรมให้เครื่องมือนี้สแกนเว็บไซต์จำนวนมากและดึงข้อมูลทั้งหมดที่เป็นประโยชน์ต่อรายชื่อลูกค้าของคุณ เช่น ข้อมูลติดต่อและรายละเอียดบริษัท การดึงข้อมูลจากเว็บไซต์จึงช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลได้ในปริมาณมากเพื่อนำมาวิเคราะห์ กำหนดเป้าหมายการขายได้ดียิ่งขึ้น และคว้าโอกาสในการขายที่คุณต้องการอย่างมาก

ประกาศอสังหาริมทรัพย์และการวิจัยตลาด

อสังหาริมทรัพย์เป็นอีกหนึ่งกรณีที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อดีของการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ได้ เครื่องมือนี้ช่วยให้สำรวจเว็บไซต์เกี่ยวกับอสังหาริมทรัพย์จำนวนมากเพื่อจัดทำรายชื่ออสังหาริมทรัพย์ได้

จากนั้นสามารถใช้ข้อมูลนี้ติดตามแนวโน้มตลาด (ศึกษาความชอบของผู้ซื้อ) และพิจารณาว่าอสังหาริมทรัพย์ใดมีราคาต่ำกว่ามูลค่าที่ควรจะเป็น การวิเคราะห์ข้อมูลนี้ยังมีส่วนสำคัญต่อการตัดสินใจลงทุนและพัฒนาโครงการในภาคธุรกิจนี้ได้อีกด้วย

การวิเคราะห์ความรู้สึกบนโซเชียลมีเดีย

หากคุณต้องการทำความเข้าใจว่าผู้บริโภครู้สึกอย่างไรต่อแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์บางอย่าง หรือเพียงต้องการดูแนวโน้มในภาคธุรกิจหนึ่งบนโซเชียลเน็ตเวิร์ก วิธีที่ดีที่สุดในการทำทั้งหมดนี้คือการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์

หากต้องการทำเช่นนี้ ให้เริ่มใช้งานเครื่องมือดึงข้อมูลของคุณเพื่อรวบรวมโพสต์ ความคิดเห็น และรีวิว ข้อมูลที่ดึงมาจากโซเชียลเน็ตเวิร์กสามารถนำไปใช้ร่วมกับ NLP หรือ AI เพื่อจัดทำกลยุทธ์การตลาดและตรวจสอบชื่อเสียงของแบรนด์ได้

การวิจัยทางวิชาการและวิทยาศาสตร์

เศรษฐศาสตร์ สังคมวิทยา และวิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นสาขาที่ได้รับประโยชน์จากการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์มากที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย

ในฐานะนักวิจัยในสาขาใดสาขาหนึ่งเหล่านี้ คุณสามารถใช้ข้อมูลที่ได้จากเครื่องมือนี้เพื่อศึกษาและทำการทบทวนวรรณกรรมได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจัดทำแบบจำลองทางสถิติและโครงการที่มุ่งเน้นการเรียนรู้ของเครื่องได้อีกด้วย

เครื่องมือและไลบรารียอดนิยมสำหรับการดึงข้อมูลจากเว็บ

Python

ถ้าคุณตัดสินใจทำโปรเจกต์ดึงข้อมูลจากเว็บ เลือกใช้ Python รับรองไม่ผิดหวัง!

1. BeautifulSoup: ไลบรารีนี้ทำหน้าที่แยกวิเคราะห์เอกสาร HTML และ XML และยังใช้งานร่วมกับตัวแยกวิเคราะห์หลายชนิดได้ด้วย
2. Scrapy: เฟรมเวิร์กดึงข้อมูลจากเว็บที่ทรงพลังและรวดเร็ว มี API ระดับสูงสำหรับการดึงข้อมูล
3. Selenium: เครื่องมือนี้จัดการเว็บไซต์ที่มี JavaScript จำนวนมากในซอร์สโค้ดได้ และยังใช้ดึงเนื้อหาแบบไดนามิกได้ด้วย
4. Requests: ไลบรารีนี้ช่วยให้คุณส่งคำขอ HTTP ได้ผ่านอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและสง่างาม
5. Urllib: เปิดและอ่าน URL ได้ เช่นเดียวกับ Requests ที่มีอินเทอร์เฟซให้ใช้งาน แต่เป็นระดับที่ต่ำกว่า จึงใช้ได้เฉพาะกับงานดึงข้อมูลจากเว็บพื้นฐานเท่านั้น

JavaScript

JavaScript เป็นตัวเลือกอันดับสองที่ดีมากสำหรับการดึงข้อมูลจากเว็บ โดยเฉพาะเมื่อใช้ร่วมกับ Playwright

1. Puppeteer: ด้วยไลบรารี Node.js นี้ที่มาพร้อม API ระดับสูง คุณจึงสามารถจัดการเบราว์เซอร์ Chrome หรือ Chromium เวอร์ชัน headless เพื่อดึงข้อมูลจากเว็บได้
   
2. Cheerio: ไลบรารีนี้คล้ายกับ jQuery ช่วยให้คุณแยกวิเคราะห์และจัดการ HTML ได้ โดยใช้ไวยากรณ์ที่ทำความเข้าใจได้ง่าย
   
3. Axios: ไลบรารียอดนิยมนี้มอบ API ที่เรียบง่ายสำหรับส่งคำขอ HTTP และยังใช้แทนโมดูล HTTP ที่มีมาให้ใน Node.js ได้ด้วย
   
4. Playwright: คล้ายกับ Puppeteer ตรงที่เป็นไลบรารี Node.js แต่ใหม่กว่าและดีกว่า พัฒนาโดย Microsoft และต่างจาก Windows 11 หรือเบราว์เซอร์ Edge ตรงที่มันไม่ได้ห่วย! มีฟีเจอร์อย่างการรองรับหลายเบราว์เซอร์และการรออัตโนมัติ

Ruby

ตลอดชีวิตฉันไม่เคยแตะโค้ด Ruby สักบรรทัด แต่ตอนค้นคว้าสำหรับโพสต์นี้ ฉันเห็นผู้ใช้บางคนใน Reddit ยืนยันว่ามันดีกว่า Python สำหรับการดึงข้อมูล อย่าถามฉันว่าทำไม

1. Mechanize: นอกจากดึงข้อมูลแล้ว ยังตั้งโปรแกรมให้ไลบรารี Ruby นี้กรอกแบบฟอร์มและคลิกลิงก์ได้ นอกจากนี้ยังใช้จัดการหน้า JavaScript และการยืนยันตัวตนได้ด้วย
   
2. Nokogiri: ไลบรารีที่ประมวลผลซอร์สโค้ด HTML และ XML ได้ รองรับ XPath และตัวเลือก CSS
   
3. HTTParty: มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ซึ่งช่วยให้ส่งคำขอ HTTP ไปยังเซิร์ฟเวอร์ได้สะดวกขึ้น จึงนำมาใช้เป็นพื้นฐานสำหรับโปรเจกต์ดึงข้อมูลจากเว็บได้
   
4. Kimurai: ต่อยอดจาก Mechanize และ Nokogiri มีโครงสร้างที่ดีกว่าและจัดการงานต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูลจากหลายหน้า การจัดการคุกกี้ และการจัดการ JavaScript ได้
   
5. Wombat: Ruby gem ที่ออกแบบมาเพื่อการดึงข้อมูลจากเว็บโดยเฉพาะ มี DSL (ภาษาเฉพาะโดเมน) ที่ช่วยให้กำหนดกฎการดึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น

PHP

ขอใส่ไว้ให้บทความนี้ครบถ้วนก็แล้วกัน แต่อย่าใช้ PHP ดึงข้อมูล

1. Goutte: ออกแบบบนคอมโพเนนต์ BrowserKit และ DomCrawler ของ Symfony ไลบรารีนี้มี API ที่ใช้ท่องเว็บไซต์ คลิกลิงก์ และรวบรวมข้อมูลได้
   
2. Simple HTML DOM Parser: ไลบรารีนี้ใช้แยกวิเคราะห์เอกสาร HTML และ XML ได้ และด้วยไวยากรณ์ที่คล้าย jQuery จึงใช้จัดการ DOM ได้
   
3. Guzzle: API ระดับสูงช่วยให้คุณส่งคำขอ HTTP และจัดการการตอบกลับประเภทต่างๆ ที่ได้รับได้

Java

Java มีไลบรารีอะไรให้ใช้ดึงข้อมูลจากเว็บบ้าง? มาดูกัน:

1. JSoup: ไลบรารีนี้มี API ที่เรียบง่ายและช่วยให้คุณวิเคราะห์และดึงองค์ประกอบจากหน้าเว็บได้อย่างไม่มีปัญหา
   
2. Selenium: ช่วยให้คุณจัดการเว็บไซต์ที่มี JavaScript จำนวนมากในซอร์สโค้ด เพื่อดึงข้อมูลในรูปแบบนี้ทั้งหมดที่คุณสนใจได้
   
3. Apache HttpClient: ใช้ API ระดับต่ำที่ไลบรารีนี้มีให้เพื่อส่งคำขอ HTTP
   
4. HtmlUnit: ไลบรารีนี้จำลองเว็บเบราว์เซอร์ที่ไม่มีส่วนติดต่อแบบกราฟิก (หรือเรียกว่า headless) และช่วยให้คุณโต้ตอบกับเว็บไซต์ผ่านโปรแกรมได้ มีประโยชน์เป็นพิเศษสำหรับเว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มาก และใช้จำลองการกระทำของผู้ใช้ เช่น การคลิกปุ่มหรือกรอกแบบฟอร์ม
   

ทิ้งท้ายเรื่องการดึงข้อมูลจากเว็บทั้งหมดนี้

หวังว่าตอนนี้คงเข้าใจชัดเจนแล้วว่า การดึงข้อมูลจากเว็บนั้นทรงพลังมากเมื่ออยู่ในมือคนที่ใช่!

เมื่อรู้แล้วว่ามันคืออะไรและทำงานอย่างไรในเบื้องต้น ก็ถึงเวลาเรียนรู้วิธีนำไปใช้ในเวิร์กโฟลว์ของคุณ เพราะธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากมันได้หลายทาง

ภาษาโปรแกรมอย่าง Python, JavaScript และ Ruby คือราชาที่ไม่มีใครโต้แย้งได้ในวงการดึงข้อมูลจากเว็บ คุณจะใช้ PHP ก็ได้… แต่ทำไม? ทำไมกัน!?

พูดจริงๆ นะ อย่าใช้ PHP ดึงข้อมูลจากเว็บ ปล่อยให้มันอยู่กับ WordPress และ Magento เถอะ