Anfängerleitfaden von Semalt auf Webseiten-Scraping
Daten und Informationen im Internet wachsen von Tag zu Tag. Heutzutage verwenden die meisten Leute Google als erste Wissensquelle, egal ob sie nach Erfahrungsberichten über ein Unternehmen suchen oder versuchen, einen neuen Begriff zu verstehen.
Mit der im Internet verfügbaren Datenmenge eröffnen sich Data Scientists viele Möglichkeiten. Leider sind die meisten Daten im Internet nicht verfügbar. Es wird in einem unstrukturierten Format präsentiert, das als HTML-Format bezeichnet wird und nicht herunterladbar ist. Es erfordert also das Wissen und die Expertise eines Datenwissenschaftlers, um davon Gebrauch zu machen.
Web Scraping ist der Prozess der Konvertierung von Daten, die im HTML-Format vorliegen, in ein strukturiertes Format, auf das leicht zugegriffen werden kann. Fast alle Programmiersprachen können für eine ordnungsgemäße Web-Verschrottung verwendet werden. In diesem Artikel werden wir jedoch die R-Sprache verwenden.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Daten aus dem Internet ausgekratzt werden können. Einige der beliebtesten sind:
1. Human-Kopie-Paste
Dies ist eine langsame, aber sehr effiziente Technik des Kratzens Daten aus dem Internet Bei dieser Technik analysiert eine Person die Daten selbst und kopiert sie dann in den lokalen Speicher.
2. Textmusterabgleich
Dies ist ein weiterer einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz.
3. API-Schnittstelle
Viele Websites wie Twitter, Facebook, LinkedIn, etc. bieten Ihnen die Möglichkeit, Informationen aus einem Web zu extrahieren öffentliche oder private APIs, die unter Verwendung von Standardcodes zum Abrufen von Daten in einem vorgeschriebenen Format aufgerufen werden können.
4. DOM-Parsing
Beachten Sie, dass einige Programme dynamischen Inhalt abrufen können, der von den clientseitigen Skripten erstellt wurde Es ist möglich, Seiten in einen DOM-Baum zu zerlegen, der auf den Programmen basiert, mit denen Sie Teile dieser Seiten abrufen können.
Vor t Wenn Sie sich für das Web Scraping in R entscheiden, müssen Sie ein grundlegendes Wissen über R haben. Wenn Sie ein Anfänger sind, gibt es viele gute Quellen, die Ihnen helfen können. Außerdem müssen Sie Kenntnisse in HTML und CSS haben. Da jedoch die meisten Datenwissenschaftler mit den technischen Kenntnissen von HTML und CSS nicht sehr vertraut sind, können Sie eine offene Software wie Selector Gadget verwenden.
Wenn Sie z. B. Daten auf der IMDB-Website für die 100 populärsten in einem bestimmten Zeitraum veröffentlichten Filme scrappen, müssen Sie die folgenden Daten von einer Website scrappen: Beschreibung, Laufzeit, Genre, Bewertung, Stimmen , Bruttoerwerb, Regisseur und Besetzung. Sobald Sie die Daten verschrottet haben, können Sie sie auf verschiedene Arten analysieren. Zum Beispiel können Sie eine Reihe von interessanten Visualisierungen erstellen. Wenn Sie nun eine allgemeine Vorstellung davon haben, was eine Datenverschrottung ist, können Sie sich darum kümmern!
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