Việc xuất hiện của dữ liệu lớn trong các ngành công nghiệp khác nhau đã hoàn toàn biến đổi quan điểm của chúng ta về kinh doanh và công nghệ. Đã phát sinh nhu cầu cần tới các công cụ chuyên biệt để rút trích, phân tích và xử lý lượng dữ liệu to lớn.
Đây là cách các trình thu thập dữ liệu web ra đời. Nhiệm vụ chính của nó là loại bỏ các vấn đề trong việc hiểu dữ liệu phức tạp. Nó chuyển đổi thông tin phi cấu trúc hoặc không thể đọc được thành các cấu trúc đơn giản và toàn diện nhất có thể.
Web Scraping (có thể được tạm dịch là quét màn hình, khai thác dữ liệu web, thu thập web, trích xuất dữ liệu web và phân tích dữ liệu web) cũng là một loại truy xuất thông tin hàng loạt. Đó là quá trình thu thập thông tin hàng loạt từ các trang web khác nhau.
Quá trình này cho phép bạn thu thập dữ liệu phi cấu trúc từ các trang web của bên thứ ba và cung cấp dữ liệu đó ở dạng có cấu trúc bằng cách tải dữ liệu đó lên máy chủ của bạn ở định dạng HTML, JSON, XML, CSV, XLSX.
Điều này cho phép so sánh, phân tích sản phẩm và giá cả, và nếu cần, trực quan hóa dữ liệu. Các chương trình cần thiết để thu thập thông tin được gọi là trình phân tích cú pháp hoặc trình dọn dẹp và được viết bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau, chủ yếu là các ngôn ngữ sau: Ruby, cURL, Python, Node.js, C#, PHP, Java, GoLang, v.v.
Ví dụ về việc sử dụng Web Scraping
1. Công ty X sẽ bán sản phẩm của mình trên Amazon. Bằng cách phân tích giá, có thể theo dõi sự tiến triển của chúng và số lượng sản phẩm tương tự được bán trên Amazon.com và/hoặc Amazon.de. Điều này là cần thiết để chọn mức giá tốt nhất và dự đoán khối lượng bán hàng.
2. Công ty Y phát triển một trang web hoặc một ứng dụng để lựa chọn các khách sạn ở khu nghỉ dưỡng. Nó cần thu thập tất cả thông tin về các khách sạn trong khu vực này (vị trí, mô tả, giá cả) từ Airbnb, Booking, Hotels.com, Google Hotels và các trang web trong khu vực. Không phải tất cả các trang web này đều cung cấp thông tin cho nhà phát triển bên thứ ba thông qua API.
Scraping không giống như API. Ví dụ: một công ty có thể cung cấp API để cho phép các hệ thống khác tương tác với dữ liệu của công ty đó; tuy nhiên, chất lượng và số lượng dữ liệu có sẵn thông qua API thường thấp hơn dữ liệu có thể thu được thông qua việc quét web. Ngoài ra, việc quét còn cung cấp nhiều thông tin cập nhật hơn API và có cấu trúc dễ thiết lập hơn nhiều.
Proxy đóng vai trò gì trong việc Scraping?
Nhu cầu sử dụng một số lượng lớn máy chủ proxy là không thể tránh khỏi trong trường hợp phân tích/cạo hàng loạt. Máy chủ proxy được sử dụng chủ yếu trong quá trình quét web để bảo vệ khỏi bị chặn bởi máy chủ lưu trữ trang đích.
Trong quá trình thu thập dữ liệu, địa chỉ IP của bạn sẽ gửi yêu cầu đến máy chủ và nếu bạn gửi quá nhiều yêu cầu trong thời gian ngắn hoặc yêu cầu quá nhiều dữ liệu, máy chủ có thể chặn địa chỉ IP của bạn.
Với máy chủ proxy, bạn có thể ẩn địa chỉ IP thực của mình và gửi yêu cầu thay mặt cho một máy chủ khác. Điều này có thể ngăn địa chỉ IP của bạn bị chặn và giảm nguy cơ công cụ quét của bạn bị xác định và chặn.
Ngoài ra, việc sử dụng proxy có thể tăng tốc độ phân tích vì bạn có thể phân phối yêu cầu đến nhiều máy chủ proxy, cho phép bạn phân tích nhiều dữ liệu hơn trong thời gian ngắn hơn.
Loại máy chủ proxy nào phù hợp nhất để Scraping?
Có nhiều máy chủ proxy khác nhau. Các proxy phù hợp nhất để thu thập dữ liệu là proxy được lưu trữ tại trung tâm dữ liệu và proxy di động.
Proxy được lưu trữ tại trung tâm dữ liệu
Địa chỉ IP của các proxy như vậy được đăng ký cho các công ty CNTT. Phần mềm của các proxy như vậy được lưu trữ trong các trung tâm dữ liệu. Đây là một trong những proxy nhanh nhất và rẻ nhất . Ưu điểm lớn nhất của các proxy như vậy là không tính phí cho lưu lượng dữ liệu được sử dụng. Điều này có nghĩa là bạn có thể tải xuống và tải lên bất kỳ lượng dữ liệu nào. Điều này không làm tăng giá dưới bất kỳ hình thức nào.
Một ví dụ về một trong những dịch vụ cung cấp quyền truy cập vào máy chủ proxy loại này là Fineproxy.de. Giá cho 1 địa chỉ IP của proxy bắt đầu từ 6 xu, đây là mức giá thấp nhất trong số tất cả các dịch vụ tương tự.
Proxy di động
Địa chỉ IP của các proxy này được đăng ký chính thức với các nhà cung cấp Internet di động, nhưng trên thực tế, chúng không phải và chỉ được sử dụng làm proxy. Phần mềm được lưu trữ trên các máy chủ chuyên dụng trong các “trang trại di động” được thiết lập đặc biệt.
Proxy di động đắt hơn nhiều và chỉ nên được sử dụng trong những trường hợp đặc biệt khi quét các trang web được bảo vệ khỏi việc thu thập dữ liệu hàng loạt. Do đó, điều này có nghĩa là khi hình ảnh xác thực được chỉ định thay vì nội dung trang.
Cần lưu ý rằng các dịch vụ như vậy được tính phí riêng cho lưu lượng dữ liệu được sử dụng ngoài phí cơ bản cho dịch vụ và điều này có thể có tác động đáng kể đến chi phí cuối cùng với sản phẩm hoặc dịch vụ mà bạn tạo ra.
Mẹo để thu thập dữ liệu hiệu quả
- Bạn nên tuân thủ pháp luật và nhận được sự đồng ý của chủ sở hữu để thu thập dữ liệu.
- Việc thu thập thông tin bí mật, bí mật kinh doanh hoặc bí mật nhà nước là bất hợp pháp.
- Không được phép sử dụng tính năng quét web để chặn một trang web có số lượng lớn yêu cầu. Vì nguyên tắc của công cụ dọn dẹp dựa trên việc thu thập dữ liệu thông qua một loạt truy vấn nên chúng có thể được sử dụng bởi những người dùng vô đạo đức nhằm mục đích tấn công DDOS dẫn đến lỗi trang web.
- Khi cạo, không nên tải hình ảnh. Bạn chỉ cần phân tích liên kết đến hình ảnh. Nếu không, sẽ có vấn đề về bản quyền và rất nhiều lưu lượng dữ liệu sẽ bị lãng phí.
- Bạn nên chọn máy chủ proxy càng gần máy chủ web của trang đích càng tốt. Ví dụ: một máy chủ proxy ở Đức là nơi lý tưởng để quét các trang web ở Châu Âu.
- Nếu bạn không chắc chắn mình cần loại proxy nào thì tốt nhất nên bắt đầu với proxy được lưu trữ trên trung tâm dữ liệu. Nếu hiệu quả thu thập dữ liệu của bạn tỏ ra kém, bạn nên chuyển sang proxy di động.
- Bạn không nên thu thập bất kỳ dữ liệu cá nhân nào từ tài khoản người dùng. Điều này cũng áp dụng cho việc thu thập dữ liệu phi cá nhân, việc tiết lộ dữ liệu này bị chủ sở hữu trang web hoặc chính người dùng cấm tiết lộ.
- Việc quét một trang web trên đám mây (ví dụ: Cloudflare) không phải là vấn đề. Vấn đề thường là tốc độ cạo. Càng có nhiều hình ảnh xác thực thì việc quét mã càng trở nên tốn kém hơn. Bạn có thể kết nối chức năng anticaptcha.
