Scraping Web dengan Beberapa Server Proxy di Selenium WebDriver Menggunakan Python

Web scraping adalah teknik yang digunakan untuk mengekstrak data dalam jumlah besar dari situs web yang datanya tidak tersedia untuk diunduh. Metode ini sangat berguna dalam berbagai skenario, termasuk riset pasar, perbandingan harga, agregasi listing real estat, pemantauan data cuaca, analisis media sosial, dan banyak lagi. Berikut ini penjelasan lebih rinci mengenai penerapan dan pentingnya:

1. Riset Pasar dan Analisis Kompetitif: Bisnis menggunakan web scraping untuk mengumpulkan data dari situs web pesaing, seperti harga produk, deskripsi, dan ulasan pelanggan. Informasi ini sangat penting untuk analisis persaingan, strategi penetapan harga, dan memahami tren pasar.
2. Perbandingan harga: Web scraping banyak digunakan di industri e-commerce untuk perbandingan harga. Dengan mengambil data dari berbagai pengecer online, perusahaan dapat membandingkan harga dan menawarkan harga yang kompetitif kepada pelanggan mereka.
3. Generasi pemimpin: Tim penjualan dan pemasaran mengumpulkan data web untuk mengumpulkan informasi kontak dari direktori bisnis atau platform media sosial untuk tujuan menghasilkan prospek.
4. SEO dan Pemasaran Digital: Web scraping membantu dalam pemantauan SEO dengan mengekstraksi data tentang peringkat kata kunci, tautan balik, dan konten dari situs web pesaing. Data ini sangat berharga untuk mengoptimalkan strategi SEO.
5. Daftar Real Estat dan Properti: Di sektor real estate, scraping digunakan untuk mengumpulkan data dari situs listing properti, memberikan informasi berharga mengenai harga pasar, detail properti, dan tren historis.
6. Agregasi dan Pemantauan Berita: Media dan kantor berita menggunakan web scraping untuk melacak berita online dan postingan media sosial, membantu mereka tetap mengikuti perkembangan tren dan peristiwa terkini.
7. Analisis Media Sosial: Menganalisis data media sosial melalui web scraping membantu memahami opini publik, sentimen merek, dan tren yang sedang berkembang.
8. Analisis Pasar Keuangan: Di bidang keuangan, web scraping digunakan untuk mengumpulkan data dari portal keuangan untuk analisis pasar saham, pemantauan nilai tukar, dan indikator ekonomi.
9. Penelitian Akademik: Peneliti di berbagai bidang menggunakan web scraping untuk mengumpulkan kumpulan data dari berbagai sumber untuk analisis, studi, dan eksperimen.
10. Pengembangan dan Inovasi Produk: Perusahaan mengumpulkan ulasan dan umpan balik pengguna dari berbagai platform untuk mendapatkan wawasan tentang preferensi pelanggan, sehingga membantu pengembangan dan inovasi produk.

Namun, web scraping sering kali menimbulkan tantangan seperti pemblokiran alamat IP atau penyajian data yang sudah ketinggalan zaman, terutama karena situs web ingin mengontrol datanya dan mencegah server mereka kelebihan beban. Di sinilah proxy berperan. Proxy, dengan menyamarkan alamat IP pengguna dan merutekan permintaan melalui server yang berbeda, membantu menghindari larangan dan batasan kecepatan yang diberlakukan oleh situs web. Mereka memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan data secara lebih efisien dan anonim, memastikan akses tanpa gangguan ke data yang diperlukan.

Proksi

Proxy berfungsi sebagai perantara (server P) untuk menghubungi server target (server A), mengarahkan respons kembali ke pengguna. Mereka sangat berguna dalam skenario di mana pengguna perlu menutupi identitas mereka atau mensimulasikan beberapa klien yang mengakses situs web, sehingga menghindari pembatasan berbasis IP yang diberlakukan oleh layanan web.

Menyiapkan Lingkungan

Mulailah dengan menginstal http-request-randomizer paket menggunakan pip manajer paket Python:

pip install http-request-randomizer

Mengumpulkan dan Mengelola Proksi

Dengan http-request-randomizer, Anda dapat mengumpulkan daftar proxy secara dinamis:

from http_request_randomizer.requests.proxy.requestProxy import RequestProxy
req_proxy = RequestProxy()
proxies = req_proxy.get_proxy_list()

Detail Proksi

Periksa alamat IP dan negara asal setiap proxy dalam daftar:

print(proxies[0].get_address())  # '179.127.241.199:53653'
print(proxies[0].country)       # 'Brazil'

Mengintegrasikan Proksi dengan Selenium WebDriver

Seleksi dan Pengaturan

Pilih proksi dari daftar untuk digunakan dengan Selenium WebDriver. Contohnya:

PROXY = proxies[0].get_address()
print(PROXY)  # '179.127.241.199:53653'

Mengonfigurasi Firefox

Konfigurasikan Firefox WebDriver untuk menggunakan proxy yang dipilih:

from selenium import webdriver

webdriver.DesiredCapabilities.FIREFOX['proxy'] = {
    "httpProxy": PROXY,
    "ftpProxy": PROXY,
    "sslProxy": PROXY,
    "proxyType": "MANUAL"
}

driver = webdriver.Firefox(executable_path="path_to_geckodriver")

Mengonfigurasi Chrome

Demikian pula, siapkan Chrome WebDriver:

from selenium import webdriver

webdriver.DesiredCapabilities.CHROME['proxy'] = {
    "httpProxy": PROXY,
    "ftpProxy": PROXY,
    "sslProxy": PROXY,
    "proxyType": "MANUAL"
}

driver = webdriver.Chrome(executable_path="path_to_chromedriver")

Memverifikasi Anonimitas IP

Verifikasi efektivitas proxy dengan memeriksa alamat IP:

driver.get('https://www.expressvpn.com/what-is-my-ip')

Penggunaan Proxy Berulang: Meningkatkan Efisiensi Pengikisan Web

Penggunaan proxy berulang adalah strategi penting dalam web scraping, terutama ketika berhadapan dengan situs web yang memiliki batasan permintaan ketat atau tindakan anti-scraping. Berikut rincian lebih rinci dari proses ini:

• Proksi Berputar: Gunakan sistem rotasi proxy untuk mendistribusikan permintaan ke beberapa alamat IP. Praktik ini mengurangi kemungkinan pemblokiran proxy tunggal karena permintaan yang berlebihan. Dengan merotasi proxy, Anda meniru perilaku banyak pengguna yang mengakses situs web dari lokasi berbeda, yang tampak lebih alami bagi server target.
• Manajemen Permintaan: Tentukan batas permintaan setiap situs web yang Anda gores. Situs web sering kali memiliki ambang batas berapa banyak permintaan yang dapat dibuat oleh suatu IP dalam jangka waktu tertentu sebelum diblokir. Gunakan setiap proxy untuk sejumlah permintaan yang aman di bawah batas ini.
• Manajemen Sesi: Setelah menggunakan proxy untuk jumlah permintaan yang dialokasikan, tutup sesi Selenium WebDriver. Langkah ini penting untuk menghapus cookie dan data sesi, sehingga semakin mengurangi risiko deteksi.
• Peralihan Efisien: Kembangkan sistem untuk berpindah proxy dengan lancar tanpa waktu henti yang signifikan. Hal ini dapat melibatkan pra-pemuatan proxy atau penggunaan kumpulan proxy di mana proxy baru segera tersedia setelah proxy saat ini mencapai batasnya.
• Penanganan Kesalahan: Terapkan penanganan kesalahan yang kuat untuk mendeteksi ketika proxy diblokir atau gagal. Sistem harus secara otomatis beralih ke proksi berikutnya tanpa intervensi manual untuk menjaga kelangsungan proses pengikisan.

Mengoptimalkan Kecepatan dengan Proxy Lokal

Menggunakan proxy lokal, atau proxy dari negara yang sama dengan situs web target, dapat meningkatkan kecepatan web scraping secara signifikan. Berikut ini pandangan lebih lanjut tentang pendekatan ini:

• Pengurangan Latensi: Proxy lokal biasanya menawarkan latensi yang lebih rendah dibandingkan dengan proxy internasional, karena datanya tidak perlu menyebar jauh. Hal ini menghasilkan waktu muat yang lebih cepat dan pengikisan yang lebih efisien.
• Relevansi Data: Untuk jenis scraping tertentu, seperti mengumpulkan berita lokal atau harga pasar, proxy lokal mungkin memberikan data yang lebih relevan, karena beberapa situs web menyajikan konten berbeda berdasarkan lokasi pengguna.
• Keseimbangan Antara Kecepatan dan Keanekaragaman: Meskipun proxy lokal bisa lebih cepat, mereka membatasi keragaman kumpulan proxy Anda. Kumpulan yang lebih kecil meningkatkan risiko kehabisan proxy yang tersedia, terutama jika situs target memiliki kebijakan pembatasan atau larangan yang ketat.
• Pertimbangan Pemilihan Proksi Lokal: Saat memilih proxy lokal, penting untuk menilai kualitas, kecepatan, dan keandalannya. Skenario yang ideal adalah melibatkan sejumlah besar perwakilan lokal untuk memastikan kecepatan dan risiko pelarangan yang lebih rendah.
• Strategi Penggantian: Jika proxy lokal terbatas, gunakan strategi fallback yang melibatkan proxy dari negara atau wilayah tetangga dengan kinerja jaringan serupa. Hal ini memastikan bahwa proses pengikisan tetap berjalan lancar meskipun proxy lokal telah habis atau untuk sementara tidak tersedia.

Strategi proxy yang terencana dengan baik, menggabungkan penggunaan berulang dan optimalisasi proxy lokal, dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi dan kecepatan upaya web scraping Anda sekaligus meminimalkan risiko deteksi dan larangan IP.

Kesimpulan

Menggunakan banyak proxy di Selenium WebDriver dengan Python menghadirkan solusi canggih untuk web scraping yang efektif dan anonim. Pendekatan ini tidak hanya membantu menghindari larangan IP tetapi juga menjaga proses ekstraksi data berjalan lancar. Namun, pengguna harus menyadari potensi variabilitas dalam keandalan dan kecepatan proxy.

Bagi mereka yang mencari solusi yang lebih kuat dan andal, disarankan untuk mempertimbangkan penyedia proxy premium seperti OneProxy. OneProxy menawarkan beragam proxy berkualitas tinggi yang terkenal dengan kecepatan, stabilitas, dan keamanannya. Memanfaatkan layanan premium tersebut memastikan kinerja yang konsisten, meminimalkan risiko pemblokiran, dan menawarkan pilihan geolokasi yang lebih luas untuk kebutuhan pengikisan Anda. Meskipun memerlukan biaya, investasi pada OneProxy dapat meningkatkan upaya web scraping secara signifikan, terutama bagi para profesional dan organisasi yang memerlukan ekstraksi data bervolume tinggi dan efisien.

Memasukkan OneProxy ke dalam strategi pengikisan web Anda dengan Selenium WebDriver meningkatkan efisiensi dan efektivitas secara keseluruhan, memberikan pengalaman yang lancar bahkan dalam tugas ekstraksi data yang paling berat sekalipun.