Pengikisan web, juga dikenal sebagai pengumpulan web atau ekstraksi data web, adalah teknik yang digunakan untuk mengekstrak data dari situs web di internet. Ini melibatkan proses otomatis mengambil dan mengekstraksi informasi dari halaman web, yang kemudian dapat dianalisis atau digunakan untuk berbagai tujuan. Web scraping telah menjadi alat penting di era pengambilan keputusan berbasis data, memberikan wawasan berharga dan memberdayakan bisnis dan peneliti dengan sejumlah besar data dari World Wide Web.
Sejarah asal usul Web scraping dan penyebutan pertama kali.
Pengikisan web memiliki sejarah sejak masa awal internet ketika pengembang dan peneliti web mencari cara untuk mengakses dan mengekstrak data dari situs web untuk berbagai tujuan. Penyebutan web scraping pertama kali dapat ditelusuri kembali ke akhir tahun 1990an ketika para peneliti dan pemrogram mengembangkan skrip untuk mengumpulkan informasi dari situs web secara otomatis. Sejak itu, teknik web scraping telah berkembang secara signifikan, menjadi lebih canggih, efisien, dan diadopsi secara luas.
Informasi terperinci tentang pengikisan web. Memperluas topik Pengikisan web.
Pengikisan web melibatkan berbagai teknologi dan metode untuk mengekstrak data dari situs web. Prosesnya umumnya terdiri dari langkah-langkah berikut:
-
Mengambil: Perangkat lunak web scraping mengirimkan permintaan HTTP ke server situs web target untuk mengambil halaman web yang diinginkan.
-
Penguraian: Konten HTML atau XML halaman web diurai untuk mengidentifikasi elemen data spesifik yang akan diekstraksi.
-
Ekstraksi Data: Setelah elemen data yang relevan diidentifikasi, elemen tersebut diekstraksi dan disimpan dalam format terstruktur seperti CSV, JSON, atau database.
-
Pembersihan Data: Data mentah dari situs web mungkin mengandung gangguan, informasi yang tidak relevan, atau inkonsistensi. Pembersihan data dilakukan untuk memastikan keakuratan dan keandalan data yang diekstraksi.
-
Penyimpanan dan Analisis: Data yang diekstraksi dan dibersihkan disimpan untuk analisis lebih lanjut, pelaporan, atau integrasi ke dalam aplikasi lain.
Struktur internal pengikisan Web. Cara kerja pengikisan web.
Pengikisan web dapat dipecah menjadi dua pendekatan utama:
-
Pengikisan Web Tradisional: Dalam metode ini, bot web scraping langsung mengakses server situs web target dan mengambil data. Ini melibatkan penguraian konten HTML halaman web untuk mengekstrak informasi spesifik. Pendekatan ini efektif untuk mengambil data dari situs web sederhana yang tidak menerapkan langkah-langkah keamanan tingkat lanjut.
-
Penjelajahan Tanpa Kepala: Dengan munculnya situs web yang lebih canggih yang menggunakan rendering sisi klien dan kerangka kerja JavaScript, web scraping tradisional menjadi terbatas. Browser tanpa kepala seperti Puppeteer dan Selenium digunakan untuk mensimulasikan interaksi pengguna nyata dengan situs web. Browser tanpa kepala ini dapat menjalankan JavaScript, sehingga memungkinkan untuk mengambil data dari situs web yang dinamis dan interaktif.
Analisis fitur utama dari Web scraping.
Fitur utama dari web scraping meliputi:
-
Pengambilan Data Otomatis: Pengikisan web memungkinkan ekstraksi data secara otomatis dari situs web, menghemat banyak waktu dan tenaga dibandingkan pengumpulan data manual.
-
Keanekaragaman Data: Web berisi sejumlah besar data yang beragam, dan web scraping memungkinkan bisnis dan peneliti mengakses data ini untuk analisis dan pengambilan keputusan.
-
Intelijen Kompetitif: Perusahaan dapat menggunakan web scraping untuk mengumpulkan informasi tentang produk pesaing, harga, dan strategi pemasaran, sehingga mendapatkan keunggulan kompetitif.
-
Riset Pasar: Pengikisan web memfasilitasi riset pasar dengan mengumpulkan data tentang preferensi, tren, dan sentimen pelanggan.
-
Pembaruan Waktu Nyata: Pengikisan web dapat dikonfigurasi untuk mengambil data waktu nyata, memberikan informasi terkini untuk pengambilan keputusan penting.
Jenis pengikisan web
Web scraping dapat dikategorikan berdasarkan pendekatan yang digunakan atau jenis data yang diekstraksi. Berikut adalah beberapa jenis web scraping yang umum:
| Jenis Pengikisan Web | Keterangan |
|---|---|
| Pengikisan Data | Mengekstraksi data terstruktur dari situs web seperti detail produk, harga, atau informasi kontak. |
| Pengikisan Gambar | Mengunduh gambar dari website, sering digunakan untuk pengumpulan stok foto atau analisis data dengan pengenalan gambar. |
| Pengikisan Media Sosial | Mengumpulkan data dari platform media sosial untuk menganalisis sentimen pengguna, melacak tren, atau melakukan pemasaran media sosial. |
| Pengikisan Pekerjaan | Mengumpulkan daftar pekerjaan dari berbagai papan pekerjaan atau situs web perusahaan untuk analisis pasar kerja dan tujuan perekrutan. |
| Pengikisan Berita | Mengekstraksi artikel berita dan tajuk utama untuk agregasi berita, analisis sentimen, atau memantau liputan media. |
| Pengikisan E-niaga | Mengumpulkan informasi produk dan harga dari situs e-commerce untuk memantau pesaing dan mengoptimalkan harga. |
| Pengikisan Makalah Penelitian | Mengekstraksi makalah akademis, kutipan, dan data penelitian untuk analisis ilmiah dan manajemen referensi. |
Cara menggunakan pengikisan web:
-
Riset Pasar dan Analisis Pesaing: Bisnis dapat menggunakan web scraping untuk memantau pesaing, melacak tren pasar, dan menganalisis strategi penetapan harga.
-
Generasi pemimpin: Pengikisan web dapat membantu menghasilkan prospek dengan mengekstraksi informasi kontak dari situs web dan direktori.
-
Agregasi Konten: Pengikisan web digunakan untuk mengumpulkan konten dari berbagai sumber, membuat database atau portal berita yang komprehensif.
-
Analisis Sentimen: Mengekstraksi data dari platform media sosial dapat digunakan untuk analisis sentimen dan memahami opini pelanggan.
-
Pemantauan Harga: Bisnis e-commerce memanfaatkan web scraping untuk memantau harga dan memperbarui strategi penetapan harga mereka.
Masalah dan Solusi:
-
Perubahan Struktur Situs Web: Situs web sering memperbarui desain dan strukturnya, yang dapat merusak skrip web scraping yang ada. Pemeliharaan dan pembaruan rutin diperlukan untuk beradaptasi dengan perubahan tersebut.
-
Tindakan Anti Goresan: Beberapa situs web menggunakan teknik anti-scraping seperti CAPTCHA atau pemblokiran IP. Menggunakan proxy dan merotasi agen pengguna dapat membantu menghindari tindakan ini.
-
Masalah Etis dan Hukum: Pengikisan web menimbulkan pertanyaan etika dan hukum, karena pengikisan data dari situs web tanpa izin dapat melanggar persyaratan layanan atau undang-undang hak cipta. Penting untuk mematuhi syarat dan kebijakan situs web dan meminta izin bila diperlukan.
-
Privasi dan Keamanan Data: Pengikisan web mungkin melibatkan pengaksesan data sensitif atau pribadi. Kehati-hatian harus diberikan untuk menangani data tersebut secara bertanggung jawab dan melindungi privasi pengguna.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lain dengan istilah serupa
| Ketentuan | Keterangan |
|---|---|
| Perayapan Web | Proses otomatis menjelajahi internet dan mengindeks halaman web untuk mesin pencari. Ini adalah prasyarat untuk web scraping. |
| Penambangan Data | Proses menemukan pola atau wawasan dari kumpulan data besar, sering kali menggunakan teknik statistik dan pembelajaran mesin. Data mining dapat menggunakan web scraping sebagai salah satu sumber datanya. |
| Lebah | Antarmuka Pemrograman Aplikasi menyediakan cara terstruktur untuk mengakses dan mengambil data dari layanan web. Meskipun API sering kali merupakan metode pilihan untuk pengambilan data, web scraping digunakan ketika API tidak tersedia atau tidak mencukupi. |
| Pengikisan Layar | Istilah lama yang digunakan untuk web scraping yang mengacu pada ekstraksi data dari antarmuka pengguna aplikasi perangkat lunak atau layar terminal. Sekarang identik dengan web scraping. |
Masa depan web scraping diperkirakan akan mengalami tren berikut:
-
Kemajuan dalam AI dan Pembelajaran Mesin: Alat pengikis web akan mengintegrasikan algoritme AI dan ML untuk meningkatkan akurasi ekstraksi data dan menangani situs web yang kompleks dengan lebih efektif.
-
Peningkatan Otomatisasi: Pengikisan web akan menjadi lebih otomatis, memerlukan intervensi manual minimal untuk mengonfigurasi dan memelihara proses pengikisan.
-
Peningkatan Keamanan dan Privasi: Alat pengikis web akan memprioritaskan privasi dan keamanan data, memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan melindungi informasi sensitif.
-
Integrasi dengan Big Data dan Teknologi Cloud: Pengikisan web akan diintegrasikan secara mulus dengan pemrosesan data besar dan teknologi cloud, sehingga memfasilitasi analisis dan penyimpanan data berskala besar.
Bagaimana server proxy dapat digunakan atau dikaitkan dengan Web scraping.
Server proxy memainkan peran penting dalam web scraping karena alasan berikut:
-
Rotasi Alamat IP: Pengikisan web dari satu alamat IP dapat menyebabkan pemblokiran IP. Server proxy memungkinkan rotasi alamat IP, sehingga menyulitkan situs web untuk mendeteksi dan memblokir aktivitas pengikisan.
-
Penargetan Geografis: Server proxy mengaktifkan pengikisan web dari lokasi geografis yang berbeda, berguna untuk mengumpulkan data spesifik lokasi.
-
Anonimitas dan Privasi: Server proxy menyembunyikan alamat IP sebenarnya dari scraper, memberikan anonimitas dan melindungi identitas scraper.
-
Distribusi Beban: Saat melakukan scraping dalam skala besar, server proxy mendistribusikan beban ke beberapa alamat IP, sehingga mengurangi risiko server kelebihan beban.
Tautan yang berhubungan
Untuk informasi selengkapnya tentang web scraping, Anda dapat menjelajahi sumber daya berikut:
- Scraping Web: Panduan Komprehensif
- Praktik Terbaik Pengikisan Web
- Pengantar Web Scraping dengan Python
- Etika Pengikisan Web
- Pengikisan Web dan Masalah Hukum
Ingat, web scraping bisa menjadi alat yang ampuh, namun penggunaan etis dan kepatuhan terhadap undang-undang dan peraturan sangat penting untuk menjaga lingkungan online yang sehat. Selamat menggores!
