Οδηγός για αρχάριους από το Semalt στην απόσυρση ιστοσελίδας

Τα δεδομένα και οι πληροφορίες στον Ιστό αυξάνονται μέρα με τη μέρα. Σήμερα, οι περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν το Google ως την πρώτη πηγή γνώσης, είτε αναζητούν κριτικές για μια επιχείρηση είτε προσπαθούν να κατανοήσουν έναν νέο όρο.

Με τον όγκο των δεδομένων που διατίθενται στον Ιστό, ανοίγει πολλές ευκαιρίες για τους επιστήμονες δεδομένων. Δυστυχώς, τα περισσότερα δεδομένα στον Ιστό δεν είναι άμεσα διαθέσιμα. Παρουσιάζεται σε μια μη δομημένη μορφή που αναφέρεται ως μορφή HTML που δεν είναι δυνατή η λήψη. Επομένως, απαιτεί τη γνώση και την εμπειρία ενός επιστήμονα δεδομένων για να το χρησιμοποιήσει.

Το web scraping είναι η διαδικασία μετατροπής των δεδομένων που υπάρχουν σε μορφή HTML σε δομημένη μορφή που μπορεί εύκολα να προσεγγιστεί και να χρησιμοποιηθεί. Σχεδόν όλες οι γλώσσες προγραμματισμού μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη σωστή απόσυρση ιστού. Ωστόσο, σε αυτό το άρθρο, θα χρησιμοποιούμε τη γλώσσα R.

Υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους τα δεδομένα μπορούν να αποκομίζονται από τον Ιστό. Μερικά από τα πιο δημοφιλή περιλαμβάνουν:

1. Ανθρώπινη αντιγραφή-επικόλληση

Αυτή είναι μια αργή αλλά πολύ αποτελεσματική τεχνική απόσυρσης δεδομένων από τον Ιστό. Σε αυτήν την τεχνική, ένα άτομο αναλύει τα δεδομένα του και στη συνέχεια τα αντιγράφει στην τοπική αποθήκευση.

2. Αντιστοίχιση μοτίβου κειμένου

Αυτή είναι μια άλλη απλή αλλά ισχυρή προσέγγιση για την εξαγωγή πληροφοριών από έναν ιστό. Απαιτείται η χρήση τακτικών εγκαταστάσεων αντιστοίχισης έκφρασης γλωσσών προγραμματισμού.

3. Διεπαφή API

Πολλοί ιστότοποι όπως το Twitter, το Facebook, το LinkedIn κ.λπ. σας παρέχουν δημόσια ή ιδιωτικά API, τα οποία μπορεί να κληθούν χρησιμοποιώντας τυπικούς κωδικούς για την ανάκτηση δεδομένων σε καθορισμένη μορφή.

4. Ανάλυση DOM

Σημειώστε ότι ορισμένα προγράμματα μπορούν να ανακτήσουν δυναμικό περιεχόμενο που δημιουργήθηκε από τα σενάρια του πελάτη. Είναι δυνατή η ανάλυση σελίδων σε ένα δέντρο DOM που βασίζεται στα προγράμματα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για την ανάκτηση ορισμένων τμημάτων αυτών των σελίδων.

Πριν ξεκινήσετε το web scraping στο R, πρέπει να έχετε βασικές γνώσεις για το R. Αν είστε αρχάριος, υπάρχουν πολλές εξαιρετικές πηγές που μπορούν να βοηθήσουν. Επίσης, πρέπει να έχετε γνώσεις HTML και CSS. Ωστόσο, δεδομένου ότι οι περισσότεροι επιστήμονες δεδομένων δεν είναι πολύ υγιείς με τις τεχνικές γνώσεις HTML και CSS, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα ανοιχτό λογισμικό όπως το Selector Gadget.

Για παράδειγμα, εάν συλλέγετε δεδομένα στον ιστότοπο IMDB για τις 100 πιο δημοφιλείς ταινίες που κυκλοφόρησαν σε μια δεδομένη περίοδο, πρέπει να αποκόψετε τα ακόλουθα δεδομένα από έναν ιστότοπο: περιγραφή, χρόνος εκτέλεσης, είδος, βαθμολογία, ψήφοι, ακαθάριστα κέρδη, σκηνοθέτης και εκμαγείο. Μόλις διαγράψετε τα δεδομένα, μπορείτε να τα αναλύσετε με διαφορετικούς τρόπους. Για παράδειγμα, μπορείτε να δημιουργήσετε μια σειρά από ενδιαφέρουσες απεικονίσεις. Τώρα, όταν έχετε μια γενική ιδέα για το τι είναι η απόσυρση δεδομένων, μπορείτε να προχωρήσετε σε αυτό!