2 cara untuk Mengekstrak Data dari Web Crawler menggunakan Python Script

Data adalah landasan dari industri apa pun. Ini memungkinkan Anda untuk memahami pelanggan Anda, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan meningkatkan proses penjualan. Namun, memperoleh data yang dapat ditindaklanjuti tidaklah mudah, terutama jika bisnis tersebut baru. Untungnya, Anda dapat mengekstrak dan menggunakan data dari situs pesaing jika Anda belum dapat menghasilkan cukup data dari situs atau platform Anda sendiri. Anda dapat melakukan ini menggunakan perayap dan pengikis web. Meskipun tidak sama, mereka sering digunakan bersama-sama untuk mencapai ekstraksi data yang bersih. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan perbedaan antara perayap web dan pengikis web, dan juga menjelajahi cara membuat perayap web untuk ekstraksi data dan pembuatan prospek.

Web Crawler vs. Web Scraper

Perayap web adalah sekumpulan bot yang disebut laba-laba yang merayapi situs web – ia membaca semua konten di halaman untuk menemukan konten dan tautan serta mengindeks semua informasi ini dalam basis data. Itu juga terus mengikuti setiap tautan pada halaman dan merayapi informasi sampai semua titik akhir habis. Perayap tidak mencari data tertentu melainkan merayapi semua informasi dan tautan di halaman. Informasi yang diindeks oleh perayap web dilewatkan melalui pengikis untuk mengekstrak titik data tertentu dan membuat tabel informasi yang dapat digunakan. Setelah screen scraping , tabel umumnya disimpan sebagai file XML, SQL, atau Excel yang dapat digunakan oleh program lain.

Cara Membuat Perayap Web

Python adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan untuk membangun perayap web karena pustaka siap pakai yang memudahkan tugas. Langkah pertama adalah menginstal Scrapy (kerangka kerja perayapan web sumber terbuka yang ditulis dengan Python) dan menentukan kelas yang dapat dijalankan nanti: import scrapy class spider1(scrapy.Spider): name = 'IMDBBot' start_urls = ['http ://www.imdb.com/chart/boxoffice'] def parse(self, response): lulus Di Sini:

1. Perpustakaan scrapy diimpor
2. Sebuah nama diberikan ke bot crawler, dalam hal ini – 'IMDBBot'
3. URL awal untuk perayapan ditentukan dengan menggunakan variabel start_urls. Dalam hal ini, kami telah memilih daftar Top Box Office di IMDB
4. Pengurai disertakan untuk mempersempit apa yang diekstraksi dari tindakan perayapan

Kita dapat menjalankan kelas laba-laba ini menggunakan perintah “scrapyrunspiderspider1.py” kapan saja. Output dari program ini akan berisi semua konten teks dan tautan di dalam halaman yang disimpan dalam format yang dibungkus. Format yang dibungkus tidak dapat dibaca secara langsung, tetapi kita dapat memodifikasi skrip untuk mencetak informasi tertentu. Kami menambahkan baris berikut ke bagian parse program: … def parse(self, response): for e in response.css('div#boxoffice>table>tbody>tr'): yield { 'title': ”. join(e.css('td.titleColumn>a::text').extract()).strip(), 'weekend': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[0].css ('::text').extract()).strip(), 'gross': ”.join(e.css('td.ratingColumn')[1].css('span.secondaryInfo::text') .extract()).strip(), 'weeks': ”.join(e.css('td.weeksColumn::text').extract()).strip(), 'image': e.css(' td.posterColumn img::attr(src)').extract_first(), } … Elemen DOM 'title', 'weekend', dan seterusnya diidentifikasi menggunakan alat inspeksi di Google Chrome. Menjalankan program sekarang memberi kita output: [ {“gross”: “$93.8M”, “weeks”: “1”, “weekend”: “$93.8M”, “image”: “https://images-na. “ ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYWVhZjZkYTItOGIwYS00NmRkLWJlYjctMWM0ZjFmMDU4ZjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@,_V1_0,45,67_CR0,”} “1”, “akhir pekan”: “$27.5M”, “image”: “https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGetYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkF_c0_AUX@. ”, “title”: “Wonder”}, {“gross”: “$247.3M”, “weeks”: “3”, “weekend”: “$21.7M”, “image”: “https://images-na .ssl-images-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UY67_CR0,0,45,67_AL_.jpg”, “title”: “Thor: Ragnarok ] Data ini bisa diekstrak ke SQL, … . , atau file XML atau juga disajikan menggunakan pemrograman HTML dan CSS. Kami sekarang telah berhasil membangun web crawler dan scraper untuk mengekstrak data dari IMDB menggunakan Python. Ini adalah bagaimana Anda dapat membuat perayap web Anda sendiri untuk pemanenan web.

Cara Menghasilkan Prospek

Perayap web sangat berguna untuk setiap industri, baik itu e-niaga, perawatan kesehatan, FnB, atau manufaktur. Mendapatkan kumpulan data yang luas dan bersih membantu Anda dengan berbagai proses bisnis. Data ini dapat digunakan untuk menentukan audiens target Anda dan membuat profil pengguna selama fase ide, membuat kampanye pemasaran yang dipersonalisasi, dan menjalankan panggilan dingin ke email untuk penjualan. Data yang diekstraksi sangat berguna untuk menghasilkan prospek dan mengubah prospek menjadi pelanggan. Namun, kuncinya adalah mendapatkan kumpulan data yang tepat untuk bisnis Anda. Anda dapat melakukan ini dengan salah satu dari dua cara:

1. Buat perayap web Anda sendiri dan ekstrak data dari situs yang ditargetkan sendiri
2. Manfaatkan solusi DaaS (Data sebagai Layanan)

Kami telah melihat cara mengekstrak data sendiri menggunakan Python. Meskipun ini merupakan pilihan yang baik, menggunakan penyedia solusi DaaS mungkin merupakan cara paling efisien untuk mengekstrak data web.

Memperkenalkan Data sebagai Solusi

Penyedia layanan ekstraksi data web , seperti kami di PromptCloud, mengambil alih seluruh proses pembuatan dan eksekusi untuk Anda. Yang harus Anda lakukan adalah memberikan URL situs yang ingin Anda jelajahi dan informasi yang ingin Anda ekstrak. Anda juga dapat menentukan beberapa situs, frekuensi pengumpulan data, dan mekanisme pengiriman berdasarkan kebutuhan Anda. Penyedia layanan kemudian menyesuaikan program, menjalankannya, dan selama situs tidak secara hukum melarang ekstraksi data web , mengirimkan data yang diekstraksi kepada Anda. Ini sangat mengurangi waktu dan upaya Anda, dan Anda dapat fokus menggunakan data daripada membangun program untuk mengekstraknya.

Pikiran terakhir

Meskipun mungkin ada solusi yang berbeda di pasar, sebagian besar tidak menyediakan ruang lingkup yang cukup untuk penyesuaian. Anda sering dibiarkan dengan kumpulan data yang mendekati kebutuhan Anda, tetapi tidak persis seperti yang dibutuhkan bisnis Anda. Layanan PromptCloud, di sisi lain, telah terbukti memberikan hasil. Kami telah membuat perayap dan pengikis web untuk industri seperti e-niaga, keuangan, perjalanan, real estat, dan otomotif (lihat semua kasus penggunaan kami). Kami memungkinkan pengambilan keputusan yang cerdas dalam perusahaan dengan memberikan kumpulan data yang spesifik dan terstruktur. Platform kami sangat dapat disesuaikan sehingga Anda dapat menyesuaikannya dengan kebutuhan bisnis Anda. Kami memiliki keahlian dan infrastruktur yang diperlukan untuk merayapi dan mengikis data dalam jumlah besar, jadi situs apa pun yang ingin Anda jelajahi, kami akan menyelesaikannya dalam hitungan detik. Hubungi kami dengan kebutuhan Anda, dan kami akan menghubungi Anda dengan solusi.