Data adalah salah satu kekuatan pendorong di dunia kita. Setiap aspek kehidupan kita sehari-hari berkisar pada data. Tanpa data, mustahil untuk mencapai pertumbuhan teknologi seperti sekarang ini. Data sangat penting bagi setiap organisasi, apa pun sektornya. Organisasi yang paling terkemuka memiliki bank data dan danau data. Mereka akan mengambil data dan menganalisanya untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik. Terkadang, mengumpulkan data dari luar diperlukan, mengumpulkannya secara online. Situasi ini adalah di mana web scraping bersinar lebih baik. Banyak komunitas data science mendorong web scraping yang etis untuk memilih bentuk data yang berbeda untuk berbagai analisis. Kami akan membahas web scraping dan alat web scraping python terbaik di bagian yang akan datang.
Jangan ragu untuk melompat ke bagian mana pun untuk mempelajari lebih lanjut tentang alat scraping web python!
Dengan kata sederhana, web scraping, juga dikenal sebagai screen scraping, mengekstrak sejumlah besar data dari berbagai sumber online. Ini adalah proses otomatis tanpa interaksi manusia. Kebanyakan orang sering disesatkan tentang proses sebenarnya yang terlibat dalam web scraping. Proses web scraping adalah mengekstrak data dari sumber yang ditargetkan dan mengatur data tersebut. Data berada dalam format yang tidak terstruktur setiap kali Anda melakukan pengikisan layar, yang berarti tidak ada data berlabel. Proses ekstraksi data web juga termasuk mengelola data tidak terstruktur tersebut menjadi data terstruktur menggunakan bingkai data.
Ada berbagai cara untuk melakukan proses web scraping, seperti membuat skrip otomatis dari awal atau menggunakan alat API untuk mengikis situs web, seperti Twitter, Facebook, dan Reddit. Beberapa situs web memiliki API khusus yang memungkinkan scraping dalam jumlah data yang terbatas, dan ada juga yang tidak. Dalam skenario tersebut, melakukan proses web scraping adalah cara terbaik untuk mengekstrak data dari situs web tersebut.
Pengikisan web terdiri dari dua bagian, pengikis, dan perayap. Scraper adalah algoritme pembelajaran mesin yang membantu mengidentifikasi data yang diperlukan dengan mengikuti tautan. Perayap adalah alat yang digunakan untuk mengekstrak data dari target. Pengguna dapat memodifikasi scraper dan crawler.
Secara teknis proses web scraping dimulai dengan memberikan URL seed. URL ini bertindak sebagai pintu gerbang menuju data. Scraper mengikuti URL ini hingga sampai ke tempat di mana ia dapat mengakses bagian HTML dari situs web. Seperti yang telah disebutkan, perayap adalah alat yang menelusuri data HTML dan dokumen XML, mengikis data, dan mengeluarkan hasilnya dalam format yang ditentukan pengguna, biasanya dalam format spreadsheet Excel atau CSV (file yang dipisahkan dengan koma). Konfigurasi lainnya adalah file JSON. File JSON ini bermanfaat untuk mengotomatiskan seluruh proses, bukan hanya satu kali pengikisan.
Berdasarkan persyaratannya, web scraper dapat dibedakan menjadi empat jenis, yaitu:
Scraper web yang ditulis sendiri - Jenis ini didasarkan pada pembuatan scraper web menggunakan bahasa pemrograman apa pun yang Anda pilih. Yang paling populer adalah python. Untuk pendekatan ini, Anda perlu memiliki pengetahuan pemrograman tingkat lanjut.
Scraper web yang sudah ditulis sebelumnya -Jenis inimenggunakan scraper web yang sudah ditulis sebelumnya. Ini dapat diunduh secara online untuk memulai proses pengikisan web. Scraper web pra-bangun memungkinkan Anda untuk mengubah opsi berdasarkan kebutuhan Anda. Sedikit atau bahkan tidak ada pengetahuan pemrograman yang diperlukan.
Ekstensi peramban - Beberapa API pengikisan web tersedia sebagai ekstensi peramban (add-on). Anda hanya perlu mengaktifkannya dengan peramban default dan menyebutkan lokasi basis data untuk menyimpan data yang diekstrak, seperti spreadsheet Excel atau file CSV.
Scraper web berbasis cloud - Hanya ada sedikit scraper web berbasis cloud. Scraper web ini dijalankan berdasarkan server cloud yang dikelola oleh perusahaan tempat Anda membeli scraper web. Keuntungan utamanya adalah sumber daya komputasi. Dengan web scraper berbasis cloud, web scraping adalah sumber daya yang menuntut, sehingga komputer Anda dapat fokus pada tugas-tugas penting lainnya.
Python secara luas dianggap sebagai bahasa pemrograman pemula terbaik karena keterbacaan pengguna yang tinggi, yang sering membantu para pemula memulai perjalanan mereka di bidang pemrograman. Untuk alasan yang sama, python sangat cocok untuk web scraping. Ada enam pustaka dan alat web scraping python yang kami anggap sebagai yang terbaik. CATATAN: Beberapa alat ini terdiri dari pustaka python dengan fungsi khusus dalam proses web scraping
Mungkin library yang paling dasar dan standar dalam python ini terutama digunakan sebagai salah satu alat scraping web python terbaik. Langkah pertama dalam web scraping adalah "meminta" data HTML dari server situs web target untuk mengambil data. Permintaan yang dibuat ke pustaka permintaan adalah GET dan POST. Dua kelemahan utama adalah request library tidak dapat digunakan secara efisien ketika situs web yang ditargetkan terbuat dari javascript murni dan tidak dapat digunakan untuk mem-parsing HTML.
Berikut ini adalah kode python untuk menginstal pustaka permintaan:
mengimpor permintaan
data =requests.request("GET", "https://www.example.com")
dataCATATAN: Anda dapat mengimpor permintaan hanya dengan menggunakan notebook Juypter atau Google Collab. Jika Anda menggunakan CMD di Windows, Linux, atau macOS, Anda dapat menginstal permintaan menggunakan metode pip. Kode python untuk menginstal permintaan adalah "pip install requests." Hal utama yang perlu diingat adalah bahwa python dilengkapi dengan "urllib" dan "urllib2". Urllib dapat digunakan sebagai pengganti request, tetapi kekurangannya adalah terkadang perlu menggunakan urllib dan urllib2, yang mengarah pada peningkatan kompleksitas skrip pemrograman.
Pustaka ini adalah versi terbaru dari pustaka permintaan. Pustaka LXML menghilangkan kelemahan pustaka permintaan, yang mem-parsing HTML. Pustaka LXML dapat mengekstrak sejumlah besar data dengan kecepatan tinggi dengan kinerja dan efisiensi tinggi. Menggabungkan kedua request dan LXML adalah yang terbaik untuk menghapus data dari HTML.
BeautifulSoup mungkin merupakan pustaka yang paling banyak digunakan sebagai salah satu alat pengikis web python karena lebih mudah digunakan oleh para pemula dan ahli. Keuntungan utama menggunakan BeautifulSoup adalah Anda tidak perlu khawatir tentang HTML yang dirancang dengan buruk. Menggabungkan BeautifulSoup dan request juga umum dilakukan dalam alat scraping web. Kekurangannya adalah lebih lambat dibandingkan dengan LXML. Disarankan untuk menggunakan BeautifulSoup bersama dengan parser LXML. Kode python untuk menginstal BeautifulSoup adalah "pip install BeautifulSoup."
Bisa dibilang Scrapy adalah pahlawan dari web scraping. Scrapy bukanlah sebuah pustaka python, melainkan sebuah kerangka kerja web scraping yang lengkap. Di bagian backend, Scrapy terdiri dari bot yang mampu mengirimkan beberapa permintaan HTTP secara bersamaan ke sumbernya. Meskipun Scrapy adalah kerangka kerja yang kuat untuk scraping web, Anda dapat menambahkan plugin untuk meningkatkan fungsionalitasnya. Kelemahan utama dari Scrapy adalah bahwa ia tidak memiliki kemampuan, seperti selenium (yang akan kita lihat di bagian mendatang), untuk menangani javascript. Scrapy dapat mengatasi kekurangan ini dengan menggunakan library yang mendukung ekstraksi data dari situs web dinamis.
Selenium diciptakan oleh Jason Huggins untuk pengujian otomatis aplikasi web. Kekurangan Scrapy yang tidak dapat menangani halaman Javascript dengan mudah adalah di mana Selenium paling bersinar. Karena Selenium dapat mengikis halaman web dinamis, Selenium juga merupakan yang terbaik untuk mengikis data dari halaman web tersebut. Tetapi disarankan untuk menggunakan Selenium ketika mengerjakan proyek berskala kecil dan ketika waktu tidak terlalu penting. Karena Selenium menjalankan javascript pada setiap halaman dari sumber yang ditargetkan, Selenium cenderung lambat dibandingkan dengan pustaka dan kerangka kerja python lainnya.
Memang benar bahwa situs web berubah dengan cepat dan menjadi lebih kompleks. Scraping web dalam skala yang lebih besar menjadi lebih sulit, seperti scraping data dari situs web eCommerce.
Tetapi import.io memiliki solusinya. Dengan teknologi mutakhir dalam web scraping, Anda dapat mengikis beberapa situs web secara bersamaan tanpa jeda. Hal terbaik tentang import.io adalah alat ini merupakan alat yang secara otomatis dapat memeriksa data yang sedang di-scraping dan melakukan audit QA secara berkala.
Fitur ini dapat digunakan untuk menghindari nilai nol dan duplikat yang di-scraping. Anda dapat mengikis berbagai jenis data, seperti detail produk, peringkat, ulasan, Tanya Jawab, dan ketersediaan produk.
Jika Anda seorang pemasar media sosial, datastreamer adalah alat terbaik bagi Anda untuk mengikis data publik dalam jumlah besar dari situs web media sosial. Dengan DataStreamer, Anda dapat mengintegrasikan data yang tidak terstruktur dengan satu API.
Dengan DataStreamer, Anda dapat mengisi pipeline data Anda dengan lebih dari 56.000 konten dan 10.000 pengayaan per detik. Sesuaikan data Anda dengan memfilter dan menggabungkannya berdasarkan pertanyaan yang ingin dijawab.
Proxy bukanlah alat python yang sebenarnya, tetapi diperlukan untuk melakukan web scraping. Seperti yang disebutkan di atas, web scraping perlu dilakukan dengan hati-hati karena beberapa situs web tidak mengizinkan Anda mengekstrak data dari halaman web mereka. Jika Anda melakukannya, kemungkinan besar mereka akan memblokir alamat IP lokal Anda. Untuk mencegah hal itu, sebuah proxy menyamarkan alamat IP Anda dan menjadikan Anda anonim secara online.
ProxyScrape adalah salah satu penyedia proxy paling populer dan dapat diandalkan secara online. Tiga layanan proxy termasuk server proxy pusat data khusus, server proxy perumahan, dan server proxy premium. Jadi, apa solusi terbaik untuk proxy HTTP terbaik untuk web scraping? Sebelum menjawab pertanyaan itu, yang terbaik adalah melihat fitur-fitur dari masing-masing server proxy.
Proxy pusat data khusus paling cocok untuk tugas-tugas online berkecepatan tinggi, seperti streaming data dalam jumlah besar (dalam hal ukuran) dari berbagai server untuk tujuan analisis. Ini adalah salah satu alasan utama organisasi memilih proksi khusus untuk mentransmisikan data dalam jumlah besar dalam waktu singkat.
Proksi pusat data khusus memiliki beberapa fitur, seperti bandwidth tak terbatas dan koneksi bersamaan, proksi HTTP khusus untuk komunikasi yang mudah, dan otentikasi IP untuk keamanan lebih. Dengan waktu aktif 99,9%, Anda bisa yakin bahwa pusat data khusus akan selalu berfungsi selama sesi apa pun. Yang tak kalah penting, ProxyScrape menyediakan layanan pelanggan yang sangat baik dan akan membantu Anda menyelesaikan masalah Anda dalam waktu 24-48 jam kerja.
Berikutnya adalah proxy perumahan. Residential adalah proxy yang cocok untuk setiap konsumen umum. Alasan utamanya adalah alamat IP proxy perumahan menyerupai alamat IP yang disediakan oleh ISP. Ini berarti mendapatkan izin dari server target untuk mengakses datanya akan lebih mudah dari biasanya.
Fitur lain dari proksi residensial ProxyScrapeadalah fitur berputar. Proksi berputar membantu Anda menghindari pelarangan permanen pada akun Anda karena proksi residensial Anda secara dinamis mengubah alamat IP Anda, sehingga menyulitkan server target untuk memeriksa apakah Anda menggunakan proksi atau tidak.
Selain itu, fitur-fitur lain dari proxy residensial adalah: lebar pita tak terbatas, bersama dengan koneksi bersamaan, proxy HTTP/s khusus, proxy pada sesi kapan saja karena 7 juta lebih proxy dalam kumpulan proxy, otentikasi nama pengguna dan kata sandi untuk keamanan yang lebih baik, dan yang tak kalah pentingnya, kemampuan untuk mengubah server negara. Anda dapat memilih server yang Anda inginkan dengan menambahkan kode negara pada autentikasi nama pengguna.
Yang terakhir adalah proxy premium. Proksi premium sama dengan proksi pusat data khusus. Fungsionalitasnya tetap sama. Perbedaan utamanya adalah aksesibilitas. Pada proxy premium, daftar proxy (daftar yang berisi proxy) tersedia untuk setiap pengguna di jaringan ProxyScrape. Itulah mengapa proxy premium lebih murah daripada proxy pusat data khusus.
Jadi, apa solusi terbaik untuk proxy HTTP terbaik untuk web scraping? Jawabannya adalah "proxy perumahan." Alasannya sederhana. Seperti yang dikatakan di atas, proxy residensial adalah proxy yang berputar, yang berarti bahwa alamat IP Anda akan berubah secara dinamis selama periode waktu tertentu yang dapat membantu mengelabui server dengan mengirimkan banyak permintaan dalam jangka waktu yang singkat tanpa mendapatkan blokir IP.
Selanjutnya, yang terbaik adalah mengubah server proxy berdasarkan negara. Anda hanya perlu menambahkan ISO_CODE negara di akhir autentikasi IP atau autentikasi nama pengguna dan kata sandi.
Bacaan yang Disarankan:
Web scraping adalah alat yang sangat penting bagi setiap ilmuwan data dan analis. Dengannya, data scientist dapat memperoleh wawasan yang lebih baik tentang data dan memberikan solusi yang lebih baik untuk masalah-masalah yang ada di dunia saat ini. Jika Anda seorang SEO/pemasar digital, maka alat web scraping Python adalah suatu keharusan. Alat scraping web Python membantu Anda menghemat banyak waktu dan dengan mudah mengumpulkan data yang sangat dibutuhkan tanpa kesulitan. Artikel ini berharap dapat memberikan informasi yang cukup tentang "8 alat scraping web Python terbaik"
PENAFIAN: Artikel ini hanya untuk tujuan pembelajaran. Tanpa mengikuti panduan yang tepat, melakukan web scraping bisa jadi ilegal. Artikel ini tidak mendukung web scraping ilegal dalam bentuk apa pun.