Hướng dẫn Python Web Scrapping cho người mới bắt đầu

Một trong những điều quan trọng nhất trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu là kỹ năng lấy đúng dữ liệu cho vấn đề bạn muốn giải quyết. Các nhà khoa học dữ liệu không phải lúc nào cũng có một cơ sở dữ liệu chuẩn bị để làm việc mà phải lấy dữ liệu từ các nguồn phù hợp. Với mục đích này, API và Web Scraping được sử dụng.

1. API (Giao diện chương trình ứng dụng) : API là một tập hợp các phương pháp và công cụ cho phép một người truy vấn và truy xuất dữ liệu động. Reddit, Spotify, Twitter, Facebook và nhiều công ty khác cung cấp các API miễn phí cho phép các nhà phát triển truy cập thông tin họ lưu trữ trên máy chủ của họ; những người khác tính phí truy cập vào các API của họ.
2. Web Scraping : Rất nhiều dữ liệu không thể truy cập được thông qua các tập dữ liệu hoặc API mà tồn tại trên internet dưới dạng các trang Web . Vì vậy, thông qua việc tìm kiếm trên web, người ta có thể truy cập dữ liệu mà không cần đợi nhà cung cấp tạo API.

Web Scraping là gì?

Gỡ trang web là một kỹ thuật để tìm nạp dữ liệu từ các trang web. Trong khi lướt web, nhiều trang web không cho phép người dùng lưu dữ liệu để sử dụng riêng.

Một cách là sao chép và dán dữ liệu theo cách thủ công, việc này vừa tẻ nhạt vừa tốn thời gian.

Web Scraping là quá trình tự động trích xuất dữ liệu từ các trang web. Quá trình này được thực hiện với sự trợ giúp của phần mềm trích xuất web được gọi là công cụ quét web.

Chúng tự động tải và trích xuất dữ liệu từ các trang web dựa trên yêu cầu của người dùng. Chúng có thể được xây dựng tùy chỉnh để hoạt động cho một trang web hoặc có thể được định cấu hình để hoạt động với bất kỳ trang web nào.

Tại sao sử dụng Python cho Web Scraping?

Có một số công cụ quét web trên mạng để thực hiện tác vụ và nhiều ngôn ngữ khác nhau, có các thư viện hỗ trợ quét web.

Trong số tất cả các ngôn ngữ này,  Python  được coi là một trong những ngôn ngữ tốt nhất cho Web Scraping vì các tính năng như - một thư viện phong phú, dễ sử dụng, được nhập động, v.v.

Dưới đây là một số thư viện Scraping web python3 được sử dụng phổ biến nhất.

1. Beautiful Soup
2. Selenium
3. Requests
4. Lxml
5. Mechanical Soup
6. Urllib2

Xây dựng Web Scraper bằng Python

Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét hướng dẫn từng bước về cách xây dựng một trình quét web cơ bản bằng cách sử dụng mô-đun python Beautiful Soup.

1. Trước hết, để lấy mã nguồn HTML của trang web, hãy gửi một yêu cầu HTTP đến URL của trang web đó mà người ta muốn truy cập. Máy chủ phản hồi yêu cầu bằng cách trả về nội dung HTML của trang web. Để thực hiện tác vụ này, một người sẽ sử dụng thư viện HTTP của bên thứ ba được gọi là yêu cầu trong python.
2. Sau khi truy cập nội dung HTML, công việc tiếp theo là phân tích cú pháp dữ liệu . Mặc dù hầu hết dữ liệu HTML được lồng vào nhau, vì vậy không thể trích xuất dữ liệu đơn giản thông qua xử lý chuỗi. Vì vậy, cần có một trình phân tích cú pháp có thể tạo cấu trúc lồng nhau / cấu trúc cây của dữ liệu HTML. Bán tại. html5lib, lxml, v.v.
3. Nhiệm vụ cuối cùng là điều hướng và tìm kiếm cây phân tích cú pháp đã được tạo bằng trình phân tích cú pháp. Đối với tác vụ này, chúng tôi sẽ sử dụng một thư viện python khác của bên thứ ba có tên là Beautiful Soup . Đây là một thư viện Python rất phổ biến để lấy dữ liệu từ các tệp HTML và XML.

Bước 1: Nhập thư viện bên thứ ba bắt buộc

Trước khi bắt đầu với mã, hãy nhập một số thư viện bên thứ ba bắt buộc vào IDE Python của bạn.

pip install requests

pip install lxml

pip install bs4

Bước 2: Lấy nội dung HTML từ trang web

Để lấy mã nguồn HTML từ trang web bằng thư viện yêu cầu và để làm điều này, chúng ta phải viết mã này. 

source = requests.get('https://devopscube.com/project-management-software').text

Bước 3: Phân tích cú pháp nội dung HTML

Phân tích cú pháp tệp HTML thành Beautiful Soup và một người cũng cần chỉ định trình phân tích cú pháp của mình. Ở đây chúng tôi đang sử dụng trình phân tích cú pháp lxml .

soup = BeautifulSoup(source, 'lxml')

Để in phần trình bày trực quan của cây phân tích cú pháp được tạo từ nội dung HTML thô, hãy viết mã này.

print(soup.prettify())

Bước 4: Điều hướng và tìm kiếm cây phân tích cú pháp

Bây giờ, chúng tôi muốn trích xuất một số dữ liệu hữu ích từ nội dung HTML. Đối tượng súp chứa tất cả dữ liệu trong cấu trúc lồng nhau có thể được trích xuất theo chương trình. Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi đang tìm kiếm một trang web có chứa tiêu đề và trang web tương ứng của nó.

Chúng ta có thể bắt đầu phân tích thông tin mà chúng ta muốn bây giờ giống như trước đây. Hãy bắt đầu bằng cách lấy tiêu đề và trang web chính thức của nó.

Realworld Python Web Scraping Projects

Dưới đây là một số ý tưởng dự án trong thế giới thực mà bạn có thể thử để quét web bằng python.

1. Giám sát giá trên các trang web thương mại điện tử
2. Cung cấp tin tức từ nhiều trang web tin tức và blog.
3. Phân tích nội dung đối thủ cạnh tranh
4. Phân tích phương tiện truyền thông xã hội cho các nội dung thịnh hành.
5. Trình theo dõi dữ liệu COVID-9

Trên đây là những thông tin về Pythonh Web Scraping Project, hy vọng những kiến thức này hữu ích với bạn. Nếu có nhu cầu tìm hiểu về Python, bạn có thể tham khảo khóa học lập trình Python.

Muốn tìm hiểu về các ngôn ngữ lập trình khác, tham khảo ngay các khóa học lập trình tại Viện công nghệ thông tin T3H.