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Guida per principianti da Semalt su raschiamento della pagina Web

I dati e le informazioni sul web crescono di giorno in giorno. Oggigiorno, la maggior parte delle persone usa Google come prima fonte di conoscenza, sia che stiano cercando recensioni su un'azienda o che stiano cercando di capire un nuovo termine.

Con la quantità di dati disponibili sul web, offre molte opportunità agli scienziati dei dati. Sfortunatamente, la maggior parte dei dati sul web non è facilmente disponibile. Viene presentato in un formato non strutturato denominato formato HTML che non è scaricabile. Pertanto, richiede la conoscenza e l'esperienza di uno scienziato dei dati per farne uso.

Lo scraping Web è il processo di conversione dei dati presenti in formato HTML in un formato strutturato che può essere facilmente utilizzato e utilizzato. Quasi tutti i linguaggi di programmazione possono essere utilizzati per una corretta rottamazione del web. Tuttavia, in questo articolo, useremo il linguaggio R.

Ci sono diversi modi in cui i dati possono essere raschiati dal web. Alcuni dei più popolari sono:

1. Human Copy-Paste

Questa è una tecnica di raschiamento lenta ma molto efficiente dati dal Web. In questa tecnica, una persona analizza i dati e li copia nella memoria locale.

2. Text Pattern Matching

Questo è un altro approccio semplice ma potente per estrarre informazioni da un Web. Richiede l'utilizzo di funzionalità di corrispondenza delle espressioni regolari dei linguaggi di programmazione.

3. Interfaccia API

Un sacco di siti Web come Twitter, Facebook, LinkedIn, ecc. API pubbliche o private che possono essere chiamate utilizzando codici standard per recuperare i dati in un formato prescritto.

4. DOM Parsing

Si noti che alcuni programmi possono recuperare il contenuto dinamico creato dagli script sul lato client È possibile analizzare le pagine in un albero DOM basato sui programmi che è possibile utilizzare per recuperare alcune parti di queste pagine.

Prima di t o intraprendere il web scraping in R, è necessario avere una conoscenza di base su R. Se sei un principiante, ci sono molte grandi fonti che possono aiutare. Inoltre, è necessario avere conoscenza di HTML e CSS. Tuttavia, dal momento che la maggior parte degli scienziati di dati non sono molto sani con le conoscenze tecniche di HTML e CSS, è possibile utilizzare un software aperto come Selector Gadget.

Ad esempio, se si stanno raschiando dati sul sito IMDB per i 100 film più popolari rilasciati in un dato periodo, è necessario analizzare i seguenti dati da un sito: descrizione, runtime, genere, classificazione, voti, guadagno lordo, regista e cast. Una volta che hai scartato i dati, puoi analizzarli in diversi modi. Ad esempio, puoi creare un numero di visualizzazioni interessanti. Ora, quando hai un'idea generale di cosa è una rottamazione dei dati, puoi girarci intorno!

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