Průvodce pro začátečníky od Semalt na webové stránce Scrapping

Data a informace na webu rostou každým dnem. V dnešní době většina lidí používá Google jako první zdroj znalostí, ať už hledají recenze o firmě nebo se snaží porozumět novému pojmu.

S množstvím dat dostupných na webu otevírá vědcům Data mnoho příležitostí. Většina údajů na webu bohužel není snadno dostupná. Je prezentován ve nestrukturovaném formátu, který se nazývá HTML formát, který nelze stáhnout. K jejich využití je tedy zapotřebí znalostí a odborných znalostí datového vědce.

Webové škrabání je proces převádění dat přítomných ve formátu HTML do strukturovaného formátu, ke kterému lze snadno přistupovat a používat. Téměř všechny programovací jazyky lze použít pro správné sešrotování webu. V tomto článku však budeme používat jazyk R.

Existuje několik způsobů, jak lze data zeškrabat z webu. Mezi nejoblíbenější patří:

1. Lidská kopie-vložit

Toto je pomalá, ale velmi účinná technika seškrabávání dat z webu. V této technice osoba analyzuje data sama a pak je zkopíruje do místního úložiště.

2. Shoda textu

Toto je další jednoduchý, ale výkonný přístup k extrahování informací z webu. Vyžaduje použití pravidelných zařízení pro porovnávání výrazů programovacích jazyků.

3. Rozhraní API

Spousta webových stránek, jako je Twitter, Facebook, LinkedIn atd., Vám poskytuje veřejná nebo soukromá rozhraní API, která mohou být nazývána pomocí standardních kódů k načtení dat v předepsaném formátu.

4. DOM Parsing

Některé programy mohou načíst dynamický obsah vytvořený skripty na straně klienta. Je možné analyzovat stránky do stromu DOM, který je založen na programech, které můžete použít k načtení některých částí těchto stránek.

Než se pustíte do webového scrapingu v R, musíte mít základní znalosti o R. Pokud jste začátečník, existuje mnoho skvělých zdrojů, které vám mohou pomoci. Rovněž musíte mít znalosti o HTML a CSS. Protože však většina vědců s údaji nemá technické znalosti HTML a CSS, můžete použít otevřený software, jako je Selector Gadget.

Například, pokud škrábáte data na webu IMDB pro 100 nejpopulárnějších filmů vydaných v daném období, musíte škrábat následující data z webu: popis, runtime, žánr, hodnocení, hlasy, hrubý výdělek, režisér a obsazení. Jakmile data odstraníte, můžete je analyzovat různými způsoby. Můžete například vytvořit řadu zajímavých vizualizací. Nyní, když máte obecnou představu o tom, co je šrotování dat, můžete si to udělat!