خراش دادن داده، همچنین به عنوان خراش وب یا جمع آوری داده شناخته می شود، فرآیند استخراج اطلاعات از وب سایت ها و صفحات وب برای جمع آوری داده های ارزشمند برای اهداف مختلف است. این شامل استفاده از ابزارها و اسکریپت‌های خودکار برای پیمایش در وب‌سایت‌ها و بازیابی داده‌های خاص مانند متن، تصاویر، پیوندها و موارد دیگر در قالبی ساختاریافته است. جمع‌آوری داده‌ها به یک تکنیک ضروری برای کسب‌وکارها، محققان، تحلیل‌گران و توسعه‌دهندگان برای جمع‌آوری بینش، نظارت بر رقبا و تقویت نوآوری تبدیل شده است.
تاریخچه پیدایش Data scraping و اولین ذکر آن.
منشأ خراش داده‌ها را می‌توان به روزهای اولیه اینترنت، زمانی که محتوای وب در دسترس عموم قرار گرفت، ردیابی کرد. در اواسط دهه 1990، مشاغل و محققان به دنبال روش های کارآمد برای جمع آوری داده ها از وب سایت ها بودند. اولین ذکر از خراش دادن داده ها را می توان در مقالات آکادمیک در مورد تکنیک های استخراج خودکار داده ها از اسناد HTML یافت.
اطلاعات دقیق در مورد خراش دادن داده ها. گسترش موضوع خراش دادن داده ها.
خراش دادن داده ها شامل یک سری مراحل برای بازیابی و سازماندهی داده ها از وب سایت ها است. این فرآیند معمولاً با شناسایی وب سایت مورد نظر و داده های خاصی که باید خراشیده شوند، شروع می شود. سپس، ابزارها یا اسکریپت های اسکریپ وب برای تعامل با ساختار HTML وب سایت، پیمایش در صفحات و استخراج داده های مورد نیاز توسعه می یابند. داده های استخراج شده اغلب در قالبی ساختاریافته مانند CSV، JSON یا پایگاه داده برای تجزیه و تحلیل و استفاده بیشتر ذخیره می شوند.
اسکرپینگ وب را می توان با استفاده از زبان های برنامه نویسی مختلف مانند پایتون، جاوا اسکریپت و کتابخانه هایی مانند BeautifulSoup، Scrapy و Selenium انجام داد. با این حال، هنگام جمع‌آوری داده‌ها از وب‌سایت‌ها، توجه به ملاحظات قانونی و اخلاقی بسیار مهم است، زیرا برخی از سایت‌ها ممکن است از طریق شرایط خدمات خود یا فایل‌های robots.txt چنین فعالیت‌هایی را ممنوع یا محدود کنند.
ساختار داخلی خراش دادن داده ها. نحوه خراش دادن داده ها
ساختار داخلی خراش دادن داده ها از دو جزء اصلی تشکیل شده است: خزنده وب و استخراج کننده داده. خزنده وب مسئول پیمایش در وب سایت ها، دنبال کردن پیوندها و شناسایی داده های مربوطه است. با ارسال درخواست های HTTP به وب سایت مورد نظر و دریافت پاسخ های حاوی محتوای HTML شروع می شود.
هنگامی که محتوای HTML به دست آمد، استخراج کننده داده وارد بازی می شود. کد HTML را تجزیه می کند، داده های مورد نظر را با استفاده از تکنیک های مختلف مانند انتخابگرهای CSS یا XPaths مکان یابی می کند و سپس اطلاعات را استخراج و ذخیره می کند. فرآیند استخراج داده ها را می توان برای بازیابی عناصر خاص مانند قیمت محصول، بررسی ها یا اطلاعات تماس به خوبی تنظیم کرد.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی خراش دادن داده ها.
خراش دادن داده چندین ویژگی کلیدی را ارائه می دهد که آن را به ابزاری قدرتمند و همه کاره برای جمع آوری داده تبدیل می کند:
-
جمع آوری خودکار داده ها: خراش دادن داده ها جمع آوری خودکار و مداوم داده ها از منابع متعدد را امکان پذیر می کند و در زمان و تلاش برای ورود دستی داده ها صرفه جویی می کند.
-
اکتساب داده در مقیاس بزرگ: با اسکرپینگ وب، حجم وسیعی از داده ها را می توان از وب سایت های مختلف استخراج کرد و دید جامعی از یک دامنه یا بازار خاص ارائه می کند.
-
نظارت در زمان واقعی: اسکراپینگ وب به کسب و کارها اجازه می دهد تا تغییرات و به روز رسانی ها را در وب سایت ها در زمان واقعی نظارت کنند و پاسخ های سریع به روند بازار و اقدامات رقبا را ممکن می سازد.
-
تنوع داده ها: خراش دادن داده ها می تواند انواع مختلفی از داده ها را استخراج کند، از جمله متن، تصاویر، ویدیوها و موارد دیگر، و دیدگاهی جامع از اطلاعات موجود آنلاین ارائه می دهد.
-
هوش تجاری: جمع آوری داده ها به ایجاد بینش های ارزشمند برای تجزیه و تحلیل بازار، تحقیقات رقبا، تولید سرنخ، تجزیه و تحلیل احساسات و موارد دیگر کمک می کند.
انواع خراش دادن داده ها
خراش دادن داده ها را می توان بر اساس ماهیت وب سایت های هدف و فرآیند استخراج داده ها به انواع مختلفی طبقه بندی کرد. جدول زیر انواع اصلی خراش داده ها را نشان می دهد:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| خراش دادن وب استاتیک | داده ها را از وب سایت های ثابت با محتوای HTML ثابت استخراج می کند. ایده آل برای وب سایت های بدون به روز رسانی مکرر. |
| اسکرپینگ پویا وب | با وب سایت هایی سروکار دارد که از جاوا اسکریپت یا AJAX برای بارگذاری پویا داده ها استفاده می کنند. به تکنیک های پیشرفته نیاز دارد. |
| خراش دادن رسانه های اجتماعی | بر استخراج داده ها از پلتفرم های مختلف رسانه های اجتماعی مانند توییتر، فیس بوک و اینستاگرام تمرکز دارد. |
| خراش دادن تجارت الکترونیک | جزئیات محصول، قیمت ها و نظرات را از فروشگاه های آنلاین جمع آوری می کند. به تحلیل و قیمت گذاری رقبا کمک می کند. |
| خراش دادن تصویر و ویدئو | تصاویر و ویدیوها را از وب‌سایت‌ها استخراج می‌کند که برای تجزیه و تحلیل رسانه‌ها و تجمیع محتوا مفید است. |
خراش دادن داده ها کاربردها را در صنایع مختلف و موارد استفاده پیدا می کند:
کاربردهای Data Scraping:
-
تحقیقات بازار: خراش دادن وب به کسب و کارها کمک می کند تا قیمت های رقبا، کاتالوگ محصولات و نظرات مشتریان را برای تصمیم گیری آگاهانه نظارت کنند.
-
نسل سرب: استخراج اطلاعات تماس از وب سایت ها شرکت ها را قادر می سازد تا لیست های بازاریابی هدفمند ایجاد کنند.
-
تجمع محتوا: خراش دادن محتوا از منابع مختلف به ایجاد پلتفرم های محتوای انتخاب شده و جمع آوری کننده های اخبار کمک می کند.
-
تحلیل احساسات: جمع‌آوری داده‌ها از رسانه‌های اجتماعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا احساسات مشتریان را نسبت به محصولات و برندهای خود بسنجند.
مشکلات و راه حل ها:
-
تغییرات ساختار وب سایت: وب سایت ها ممکن است طراحی یا ساختار خود را به روز کنند و باعث شکسته شدن اسکریپت های خراشیده شوند. نگهداری و به روز رسانی منظم اسکریپت های خراش دادن می تواند این مشکل را کاهش دهد.
-
مسدود کردن IP: وب سایت ها می توانند ربات های اسکرپینگ را بر اساس آدرس های IP شناسایی و مسدود کنند. پروکسی های چرخشی می توانند برای جلوگیری از مسدود شدن IP و توزیع درخواست ها استفاده شوند.
-
نگرانی های حقوقی و اخلاقی: خراش دادن داده ها باید با شرایط خدمات وب سایت هدف مطابقت داشته باشد و به قوانین حفظ حریم خصوصی احترام بگذارد. شفافیت و شیوه های خراش دادن مسئولانه ضروری است.
-
CAPTCHA ها و مکانیسم های ضد خراش: برخی از وب سایت ها CAPTCHA و اقدامات ضد خراش را اجرا می کنند. حل کننده های CAPTCHA و تکنیک های خراش دادن پیشرفته می توانند با این چالش مقابله کنند.
مشخصات اصلی و سایر مقایسه ها با اصطلاحات مشابه در قالب جداول و فهرست.
| مشخصه | خراش دادن داده ها | خزیدن داده | داده کاوی |
|---|---|---|---|
| هدف | استخراج داده های خاص از وب سایت ها | فهرست و تحلیل محتوای وب | الگوها و بینش ها را در مجموعه داده های بزرگ کشف کنید |
| محدوده | تمرکز بر استخراج داده های هدفمند | پوشش جامع محتوای وب | تجزیه و تحلیل مجموعه داده های موجود |
| اتوماسیون | بسیار خودکار با استفاده از اسکریپت ها و ابزار | اغلب خودکار است، اما تأیید دستی رایج است | الگوریتم های خودکار برای کشف الگو |
| منبع اطلاعات | وب سایت ها و صفحات وب | وب سایت ها و صفحات وب | پایگاه های داده و داده های ساخت یافته |
| استفاده از مورد | تحقیقات بازار، تولید سرنخ، حذف محتوا | موتورهای جستجو، بهینه سازی سئو | هوش تجاری، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده |
آینده خراش دادن داده ها دارای امکانات هیجان انگیزی است که ناشی از پیشرفت در فناوری و افزایش نیازهای داده محور است. برخی از دیدگاه ها و فناوری هایی که باید مراقب آنها بود عبارتند از:
-
یادگیری ماشینی در خراشیدن: ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین برای افزایش دقت استخراج داده ها و مدیریت ساختارهای پیچیده وب.
-
پردازش زبان طبیعی (NLP): استفاده از NLP برای استخراج و تجزیه و تحلیل داده های متنی، که بینش های پیچیده تری را امکان پذیر می کند.
-
APIهای Web Scraping: ظهور APIهای اختصاصی خراش دادن وب که فرآیند خراش دادن را ساده می کند و داده های ساختار یافته را مستقیماً ارائه می دهد.
-
خراش دادن داده های اخلاقی: تاکید بر رویه‌های مسئول خراش دادن داده‌ها، رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها و دستورالعمل‌های اخلاقی.
چگونه می توان از سرورهای پروکسی استفاده کرد یا با خراش دادن داده ها مرتبط شد.
سرورهای پروکسی نقش مهمی در خراش دادن داده ها، به ویژه در عملیات خراش در مقیاس بزرگ یا مکرر دارند. آنها مزایای زیر را ارائه می دهند:
-
چرخش IP: سرورهای پروکسی به خراش دهنده های داده اجازه می دهند آدرس های IP خود را بچرخانند و از مسدود شدن IP جلوگیری می کنند و از سوء ظن وب سایت های هدف جلوگیری می کنند.
-
ناشناس بودن: پراکسی ها آدرس IP واقعی اسکراپر را مخفی می کنند و ناشناس ماندن در هنگام استخراج داده ها را حفظ می کنند.
-
موقعیت جغرافیایی: با سرورهای پراکسی واقع در مناطق مختلف، اسکراپرها می توانند به داده های جغرافیایی محدود دسترسی داشته باشند و وب سایت ها را طوری مشاهده کنند که گویی از مکان های خاصی در حال مرور هستند.
-
توزیع بار: با توزیع درخواست ها بین چندین پراکسی، اسکراپرهای داده می توانند بار سرور را مدیریت کرده و از بارگذاری بیش از حد در یک IP جلوگیری کنند.
لینک های مربوطه
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد داده‌ها و موضوعات مرتبط می‌توانید به منابع زیر مراجعه کنید:
