Beginnersgids van Semalt On Web Page Scraping
Gegevens en informatie op het internet worden elke dag groter. Tegenwoordig gebruiken de meeste mensen Google als de eerste bron van kennis, of ze nu op zoek zijn naar recensies over een bedrijf of een nieuwe term proberen te begrijpen.
Met de hoeveelheid gegevens die beschikbaar is op het web, biedt dit veel mogelijkheden voor gegevenswetenschappers. Helaas zijn de meeste gegevens op internet niet direct beschikbaar. Het wordt aangeboden in een ongestructureerd formaat waarnaar wordt verwezen als HTML-formaat dat niet kan worden gedownload. Het vereist dus de kennis en expertise van een data-wetenschapper om er gebruik van te maken.
Webscraping is het proces waarbij de in HTML-indeling aanwezige gegevens worden omgezet in een gestructureerd formaat dat gemakkelijk toegankelijk en te gebruiken is. Bijna alle programmeertalen kunnen worden gebruikt voor een goede web-sloop. In dit artikel gebruiken we echter de R-taal.
Er zijn verschillende manieren waarop gegevens van het web kunnen worden geschraapt. Enkele van de meest populaire zijn:
1. Menselijke kopie-plakken
Dit is een langzame maar zeer efficiënte techniek om te schrapen gegevens van het web. In deze techniek analyseert een persoon de gegevens zelf en kopieert deze vervolgens naar de lokale opslag.
2. Tekstpatroonvergelijking
Dit is een andere eenvoudige maar krachtige benadering om informatie uit een web te extraheren. Het vereist het gebruik van reguliere expressiemogelijkheden van programmeertalen.
3. API-interface
Veel websites zoals Twitter, Facebook, LinkedIn, enz. voorzien u van openbare of private API's die kunnen worden aangeroepen met behulp van standaardcodes om gegevens in een voorgeschreven indeling op te halen.
4. DOM-parsering
Merk op dat sommige programma's dynamische inhoud kunnen ophalen die is gemaakt door de client-side scripts Het is mogelijk om pagina's te ontleden in een DOM-structuur die is gebaseerd op de programma's die u kunt gebruiken om sommige delen van deze pagina's op te halen.
Voordat t o ga op internet krabben in R, je moet een basiskennis hebben over R. Als je een beginner bent, zijn er veel geweldige bronnen die kunnen helpen. Je moet ook kennis hebben van HTML en CSS. Omdat de meeste gegevenswetenschappers niet erg goed zijn met de technische kennis van HTML en CSS, kunt u een open software zoals Selector Gadget gebruiken.
Als u bijvoorbeeld gegevens scant op de IMDB-website voor de 100 populairste films die in een bepaalde periode zijn uitgebracht, moet u de volgende gegevens van een site verwijderen: beschrijving, runtime, genre, classificatie, stemmen , bruto verdiensten, regisseur en cast. Nadat u de gegevens hebt gesloopt, kunt u deze op verschillende manieren analyseren. U kunt bijvoorbeeld een aantal interessante visualisaties maken. Als je nu een algemeen idee hebt van wat een sloop van gegevens is, kun je er een weg doorheen maken!
Post a comment
