Webskraping-opplæring fra Semalt-ekspert for ikke-profesjonelle brukere

I dag har internett blitt den viktigste kilden der flertallet av ledere og nettsøkere ser etter data de trenger. Internett er en enorm plattform, og folk trenger å bruke de riktige verktøyene for å hente ut all informasjonen de ønsker. Noe av det viktigste er å bli kjent hvordan du kan spore opp riktig datasett. For eksempel kan det være lurt å skrape et datasett for håndverksøl og kunne analysere resultatene senere.

For det første trenger brukerne å vite hvordan de kommer i gang med sine egne prosjekter. Hvis de ønsker det, kan de skrape et håndverksøl-datasett fra et nettsted ved hjelp av Python.

Nettskraping: Et effektivt utvinningsverktøy

Webskraping kan hjelpe nettlesere til automatisk å finne et antall data fra forskjellige websider over hele nettet. Det er et veldig effektivt verktøy som kan gi spesifikke resultater i løpet av få minutter. I dag bruker mange salgssjefer dette verktøyet for å hente ut priser, lister over produkter og mer. For eksempel kan brukere kode en nettskrape for å gi dem en liste over produkter de er interessert i, samt rangering av dem fra en e-butikknettsted. Faktisk er skraping av et nettsted en effektiv måte å samle inn alle data du trenger og forbedre kvaliteten på produktene eller tjenestene som tilbys.

Litt planlegging

Nettsøkere som ønsker å bygge logikk for en skrape de bruker, må lage sine egne planer. Først må de bestemme hva slags informasjon de vil samle inn fra dette eller det nettstedet. For eksempel vil de kanskje trekke ut sider som inneholder informasjon om håndverksøl. Og dette er ikke et stort problem, siden det er mange websider som gir denne informasjonen.

Sjekk HTML-koden

Hvis de vil at skraperen skal finne all informasjon om håndverksøl, må de se på den spesielle koden (HTML) til hjemmesiden for håndverkøl. De må huske på at de fleste nettlesere tilbyr en måte å oppdage HTML-kildekoden til nettstedet med bare et klikk. På Google Chrome kan for eksempel websøkere høyreklikke på et element på et bestemt nettsted og deretter klikke på "Inspiser" for å se HTML-koden.

Beers & Breweries Databases

Bryggeriedatabasen er ganske enkel å lage. Nettsøkere må bare velge alle de relevante kolonnene i datasettet, fjerne eventuelle duplikater og deretter tilbakestille det. Ved å tilbakestille indeksen, oppretter du en spesiell identifikator for hvert bryggeri. De vil trenge denne identifikatoren når de oppretter et datasett for øl fordi de på denne måten har sjansen til å knytte hvert øl til en spesifikk bryggeri-ID. De kan også lage et datasett for øl og erstatte alle repeterende data om bryggerier, for eksempel navn og plassering. Da kan de matche hvert bryggeri med en viss type øl.

Bruk variabler, som by og stat

Gjennom datasettet for bryggerier kan de lage kolonner for bryggeriets beliggenhet, som byen og staten der hvert bryggeri ligger. De kan skille disse to variablene ved å bruke delingsfunksjonen.