Bạn đang bối rối và muốn biết web scraping là gì và hoạt động như thế nào?
Vậy thì bạn đã tìm đúng nơi rồi, vì chúng tôi sắp giải thích mọi thứ cho bạn.
Trước khi đi sâu vào chi tiết, tôi có thể cho bạn biết ngay phiên bản ngắn gọn:
Web scraping là quá trình trích xuất dữ liệu công khai từ một trang web.
Hãy cùng tìm hiểu thêm về các chi tiết cụ thể, cách thức hoạt động và những thư viện phổ biến hiện có.
Web Scraping là gì?
Về cơ bản, web scraping là một quy trình cho phép bạn trích xuất một lượng lớn dữ liệu từ một trang web. Để làm điều này, cần sử dụng một “trình quét web” như ParseHub hoặc, nếu biết lập trình, dùng một trong nhiều thư viện mã nguồn mở hiện có.
Sau một thời gian thiết lập và tinh chỉnh (nếu mới bắt đầu, hãy dùng thư viện Python hoặc công cụ không cần viết mã), món đồ chơi mới của bạn sẽ bắt đầu khám phá trang web để tìm dữ liệu mong muốn và trích xuất dữ liệu đó. Sau đó, dữ liệu sẽ được chuyển đổi sang một định dạng cụ thể như CSV để bạn có thể truy cập, kiểm tra và quản lý mọi thứ.
Vậy trình quét web lấy dữ liệu cụ thể về sản phẩm hoặc người liên hệ như thế nào?
Có thể lúc này bạn đang tự hỏi…
Điều này có thể thực hiện được nếu bạn biết một chút về html hoặc css. Bạn chỉ cần nhấp chuột phải vào trang muốn quét, chọn “Inspect element” rồi xác định ID hoặc Class đang được sử dụng.
Một cách khác là dùng XPath hoặc biểu thức chính quy.
Bạn không biết lập trình? Đừng lo!
Nhiều công cụ web scraping có giao diện thân thiện với người dùng, cho phép bạn chọn các thành phần muốn quét và chỉ định dữ liệu cần trích xuất. Một số công cụ thậm chí còn có các tính năng tích hợp giúp tự động xác định mọi thứ cho bạn.
Hãy tiếp tục đọc, ở phần tiếp theo chúng ta sẽ thảo luận chi tiết hơn về vấn đề này.
Web Scraping hoạt động như thế nào?
Giả sử bạn cần thu thập dữ liệu từ một trang web, nhưng nhập từng mục một sẽ tốn rất nhiều thời gian. Đó là lúc web scraping phát huy tác dụng.
Hãy hình dung nó như một chú robot nhỏ có thể dễ dàng lấy thông tin cụ thể bạn muốn từ các trang web. Dưới đây là phân tích về cách quy trình này thường hoạt động:
- Gửi yêu cầu HTTP đến trang web mục tiêu: Đây là nền tảng để mọi thứ bắt đầu. Yêu cầu HTTP cho phép trình quét web gửi yêu cầu đến máy chủ lưu trữ trang web đó. Việc này diễn ra khi bạn nhập URL hoặc nhấp vào một liên kết. Yêu cầu bao gồm thông tin chi tiết về thiết bị và trình duyệt bạn đang sử dụng.
- Phân tích mã nguồn HTML: Máy chủ gửi lại mã HTML của trang web, bao gồm cấu trúc trang và nội dung trang như văn bản, hình ảnh, liên kết, v.v. Trình quét web xử lý mã này bằng các thư viện như BeautifulSoup nếu dùng Python hoặc DOMParser nếu dùng JavaScript. Việc này giúp xác định các thành phần cần thiết chứa những giá trị bạn quan tâm.
- Trích xuất dữ liệu: Sau khi xác định được các thành phần, trình quét web thu thập dữ liệu cần thiết. Quy trình này bao gồm việc duyệt qua cấu trúc HTML, chọn một số thẻ hoặc thuộc tính nhất định, rồi lấy văn bản hoặc dữ liệu khác từ các thẻ/thuộc tính đó.
- Chuyển đổi dữ liệu: Dữ liệu trích xuất có thể ở định dạng không phù hợp. Dữ liệu web này được làm sạch, chuẩn hóa rồi chuyển đổi sang định dạng như tệp CSV, đối tượng JSON hoặc bản ghi trong cơ sở dữ liệu. Việc này có thể bao gồm xóa các ký tự không cần thiết, thay đổi kiểu dữ liệu hoặc sắp xếp dữ liệu dưới dạng bảng.
- Lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu được làm sạch và sắp xếp có cấu trúc để phục vụ việc phân tích hoặc sử dụng sau này trước khi được lưu trữ. Có thể thực hiện việc này theo nhiều cách, chẳng hạn như lưu vào tệp, cơ sở dữ liệu hoặc gửi đến API.
- Lặp lại cho nhiều trang: Nếu bạn yêu cầu trình quét thu thập dữ liệu từ nhiều trang, công cụ sẽ lặp lại các bước 1-5 cho từng trang, điều hướng qua các liên kết hoặc sử dụng phân trang. Một số công cụ (không phải tất cả!) thậm chí còn có thể xử lý nội dung động hoặc các trang được hiển thị bằng JavaScript.
- Xử lý hậu kỳ (không bắt buộc): Khi hoàn tất, bạn có thể cần lọc, làm sạch hoặc loại bỏ dữ liệu trùng lặp để rút ra thông tin chuyên sâu từ dữ liệu đã trích xuất.
Các ứng dụng của Web Scraping
Theo dõi giá và phân tích đối thủ cạnh tranh trong thương mại điện tử
Nếu bạn kinh doanh thương mại điện tử, web scraping có thể hữu ích trong trường hợp này.
Đúng vậy.
Với sự trợ giúp của công cụ này, bạn có thể liên tục theo dõi giá cả, đồng thời cập nhật tình trạng hàng hóa và các chương trình khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh. Bạn cũng có thể tận dụng dữ liệu thu thập được bằng web scraping để theo dõi xu hướng và khám phá các cơ hội thị trường mới.
Tìm kiếm khách hàng tiềm năng và thông tin bán hàng
Bạn đang muốn lập danh sách khách hàng tiềm năng nhưng lại ngán ngẩm khi nghĩ đến khoảng thời gian cần bỏ ra để thực hiện việc này? Bạn có thể để web scraping nhanh chóng làm thay bạn.
Bạn chỉ cần lập trình công cụ này để quét nhiều trang web và trích xuất mọi dữ liệu hữu ích cho danh sách khách hàng, chẳng hạn như thông tin liên hệ và thông tin chi tiết về công ty. Nhờ web scraping, bạn có thể thu thập lượng dữ liệu lớn để phân tích, xác định mục tiêu bán hàng phù hợp hơn và tìm được những khách hàng tiềm năng mà bạn hằng mong muốn.
Tin đăng bất động sản và nghiên cứu thị trường
Bất động sản là một lĩnh vực khác có thể tận dụng những ưu điểm của web scraping. Công cụ này giúp bạn khám phá lượng lớn trang web liên quan đến bất động sản để tạo danh sách các bất động sản.
Sau đó, bạn có thể dùng dữ liệu này để theo dõi xu hướng thị trường (nghiên cứu sở thích của người mua) và nhận biết những bất động sản đang bị định giá thấp. Phân tích dữ liệu này cũng có thể đóng vai trò quyết định trong các quyết định đầu tư và phát triển trong lĩnh vực này.
Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội
Nếu muốn tìm hiểu cảm nhận của người tiêu dùng về một số thương hiệu, sản phẩm nhất định hoặc đơn giản là xem xu hướng trong một lĩnh vực cụ thể trên mạng xã hội, web scraping là cách tốt nhất để thực hiện tất cả những việc này.
Để làm được điều đó, hãy sử dụng trình thu thập dữ liệu của bạn để thu thập bài đăng, bình luận và đánh giá. Dữ liệu trích xuất từ mạng xã hội có thể được sử dụng kết hợp với NLP hoặc AI để xây dựng chiến lược tiếp thị và đánh giá danh tiếng thương hiệu.
Nghiên cứu học thuật và khoa học
Không nghi ngờ gì nữa, kinh tế học, xã hội học và khoa học máy tính là những lĩnh vực hưởng lợi nhiều nhất từ web scraping.
Là nhà nghiên cứu trong bất kỳ lĩnh vực nào trong số này, bạn có thể sử dụng dữ liệu thu được bằng công cụ này để nghiên cứu hoặc thực hiện tổng quan tài liệu. Bạn cũng có thể tạo các bộ dữ liệu quy mô lớn để xây dựng mô hình thống kê và các dự án tập trung vào học máy.
Các công cụ và thư viện Web Scraping hàng đầu
Python
Nếu quyết định thực hiện các dự án web scraping, bạn sẽ không thể chọn sai với Python!
- BeautifulSoup: thư viện này phụ trách phân tích cú pháp các tài liệu HTML và XML, đồng thời tương thích với nhiều trình phân tích cú pháp khác nhau.
- Scrapy: một framework web scraping mạnh mẽ và nhanh chóng. Công cụ này có API cấp cao để trích xuất dữ liệu.
- Selenium: công cụ này có thể xử lý các trang web có lượng JavaScript đáng kể trong mã nguồn. Ngoài ra, công cụ còn có thể được dùng để scraping nội dung động.
- Requests: thông qua thư viện này, bạn có thể gửi các yêu cầu HTTP bằng giao diện đơn giản và thanh lịch.
- Urllib: Mở và đọc URL. Giống như Requests, thư viện này có giao diện nhưng ở cấp thấp hơn, nên bạn chỉ có thể dùng nó cho các tác vụ web scraping cơ bản.
JavaScript
JavaScript là một lựa chọn rất tốt thứ hai cho web scraping, đặc biệt là khi dùng Playwright.
- Puppeteer: nhờ thư viện Node.js này được trang bị API cấp cao, bạn có thể quản lý phiên bản không giao diện của trình duyệt Chrome hoặc Chromium để web scraping.
- Cheerio: tương tự jQuery, thư viện này cho phép bạn phân tích cú pháp và thao tác với HTML. Thư viện có cú pháp dễ làm quen.
- Axios: thư viện phổ biến này cung cấp cho bạn một API đơn giản để thực hiện các yêu cầu HTTP. Ngoài ra, thư viện có thể được dùng thay thế cho mô-đun HTTP tích hợp trong Node.js.
- Playwright: Tương tự Puppeteer, đây là thư viện Node.js nhưng mới hơn và tốt hơn. Thư viện do Microsoft phát triển, và không giống Windows 11 hay trình duyệt Edge, nó không tệ! Cung cấp các tính năng như tương thích đa trình duyệt và tự động chờ.
Ruby
Tôi chưa từng viết một dòng mã Ruby nào trong đời, nhưng khi tìm hiểu cho bài viết này, tôi thấy một số người dùng trên Reddit khẳng định Ruby tốt hơn Python cho việc scraping. Đừng hỏi tôi lý do.
- Mechanize: ngoài việc trích xuất dữ liệu, thư viện Ruby này có thể được lập trình để điền biểu mẫu và nhấp vào liên kết. Thư viện cũng có thể được dùng để quản lý trang JavaScript và xác thực.
- Nokogiri: thư viện có khả năng xử lý mã nguồn HTML và XML. Thư viện hỗ trợ bộ chọn XPath và CSS.
- HTTParty: có giao diện trực quan giúp bạn gửi yêu cầu HTTP đến máy chủ dễ dàng hơn, vì vậy có thể dùng làm nền tảng cho các dự án web scraping.
- Kimurai: Được xây dựng dựa trên Mechanize và Nokogiri. Thư viện có cấu trúc tốt hơn và xử lý các tác vụ như thu thập dữ liệu trên nhiều trang, quản lý cookie và xử lý JavaScript.
- Wombat: Một gem Ruby được thiết kế chuyên biệt cho web scraping. Gem này cung cấp DSL (Ngôn ngữ chuyên biệt theo miền), giúp định nghĩa các quy tắc scraping dễ dàng hơn.
PHP
Chỉ liệt kê cho bài viết đầy đủ, nhưng đừng dùng PHP để scraping.
- Goutte: được xây dựng dựa trên các thành phần BrowserKit và DomCrawler của Symfony. Thư viện này có API mà bạn có thể dùng để duyệt website, nhấp vào liên kết và thu thập dữ liệu.
- Simple HTML DOM Parser: thư viện này cho phép phân tích cú pháp các tài liệu HTML và XML. Nhờ cú pháp giống jQuery, thư viện có thể được dùng để thao tác với DOM.
- Guzzle: API cấp cao của thư viện cho phép bạn gửi yêu cầu HTTP và quản lý các phản hồi khác nhau nhận được.
Java
Java cung cấp những thư viện nào để web scraping? Cùng xem nhé:
- JSoup: việc phân tích và trích xuất các phần tử từ trang web sẽ không thành vấn đề với thư viện này, vốn có API đơn giản giúp bạn thực hiện nhiệm vụ đó.
- Selenium: cho phép bạn quản lý các website có lượng JavaScript lớn trong mã nguồn, nhờ đó bạn có thể trích xuất mọi dữ liệu ở định dạng này mà mình quan tâm.
- Apache HttpClient: dùng API cấp thấp do thư viện này cung cấp để gửi yêu cầu HTTP.
- HtmlUnit: Thư viện này mô phỏng một trình duyệt web không có giao diện đồ họa (tức là không giao diện) và cho phép bạn tương tác với các website bằng chương trình. Đặc biệt hữu ích với các trang web sử dụng nhiều JavaScript và để mô phỏng các thao tác của người dùng như nhấp nút hoặc điền biểu mẫu.
Lời kết về toàn bộ chuyện Web Scraping này
Hy vọng giờ thì đã rõ: web scraping rất mạnh mẽ nếu được sử dụng đúng cách!
Giờ bạn đã biết web scraping là gì và những kiến thức cơ bản về cách thức hoạt động, đã đến lúc tìm hiểu cách tích hợp nó vào quy trình làm việc của mình; doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ nó theo nhiều cách.
Các ngôn ngữ lập trình như Python, JavaScript và Ruby là những ông vua không thể tranh cãi của web scraping. Bạn có thể dùng PHP cho việc này… Nhưng tại sao? Tại sao chứ!?
Nghiêm túc đấy, đừng dùng PHP cho web scraping, cứ để nó dành cho WordPress và Magento.