Nybörjarguide från Semalt på skrotning av webbsidor

Data och information på nätet växer dag för dag. Numera använder de flesta Google som den första kunskapskällan, oavsett om de letar efter recensioner om ett företag eller försöker förstå en ny term.

Med den mängd information som finns tillgänglig på webben öppnar det många möjligheter för dataforskare. Tyvärr är de flesta data på webben inte lätt tillgängliga. Det presenteras i ett ostrukturerat format som kallas HTML-format som inte kan laddas ner. Därför krävs det en datavetenskaps kunskap och expertis för att använda den.

Webskrapning är processen för att konvertera data som finns i HTML-format till ett strukturerat format som lätt kan nås och användas. Nästan alla programmeringsspråk kan användas för en korrekt webbskrotning. Men i den här artikeln kommer vi att använda R-språket.

Det finns flera sätt på vilka data kan skrapas från webben. Några av de mest populära inkluderar:

1. Human Copy-Paste

Detta är en långsam men mycket effektiv teknik för att skrapa data från webben. I denna teknik analyserar en person uppgifterna själv och kopierar sedan den till den lokala lagringen.

2. Matchmönstermatchning

Detta är ett annat enkelt men kraftfullt tillvägagångssätt för att extrahera information från en webb. Det kräver användning av reguljära uttrycksmatchningsfunktioner för programmeringsspråk.

3. API-gränssnitt

Många webbplatser som Twitter, Facebook, LinkedIn, etc. ger dig offentliga eller privata API: er som kan kallas med hjälp av standardkoder för att hämta data i ett föreskrivet format.

4. DOM-parsning

Observera att vissa program kan hämta dynamiskt innehåll skapat av klientsidan skript. Det är möjligt att analysera sidor i ett DOM-träd som är baserat på de program du kan använda för att hämta vissa delar av dessa sidor.

Innan du börjar med webbskrotning i R måste du ha en grundläggande kunskap om R. Om du är nybörjare finns det många fantastiska källor som kan hjälpa dig. Du måste också ha kunskap om HTML och CSS. Men eftersom de flesta datavetare inte är så bra med den tekniska kunskapen om HTML och CSS, kan du använda en öppen programvara som Selector Gadget.

Om du till exempel skrapar data på IMDB: s webbplats för de 100 mest populära filmerna som släppts under en given period måste du skrapa följande data från en webbplats: beskrivning, runtime, genre, betyg, röster, bruttoinkomst, regissör och kasta. När du har skrotat data kan du analysera dem på olika sätt. Till exempel kan du skapa ett antal intressanta visualiseringar. Nu när du har en allmän uppfattning om vad en dataskrotning är kan du ta dig igenom det!

mass gmail