08 Feb

Trong thời đại số, nhu cầu truy xuất dữ liệu từ Internet ngày càng tăng. Web scraping chính là giải pháp tối ưu giúp bạn nhanh chóng thu thập thông tin cần thiết. Hiện nay vẫn chưa có nhiều người chưa biết đến Web Scraping, bài viết này Terus sẽ cung cấp rõ cho bạn những thông tin về Web Scraping.

I. Web Scraping là gì?

Web scraping là quá trình tự động thu thập dữ liệu từ các trang web, thay thế hoàn toàn việc làm thủ công tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Bằng cách sử dụng các bot chuyên dụng, chúng ta có thể nhanh chóng trích xuất thông tin cần thiết từ hàng ngàn trang web.Có 2 thuật ngữ gần giống nhau nhưng dễ bị nhầm lẫn là web scraping và web scaper. Hai điều này vô cùng khác nhau, bạn có hiểu rằng web crawling sẽ thu thập mọi thông tin liên quan đến website, còn scraping sẽ nhắm chính và tập dữ liệu. 

II. Nguyên tắc hoạt động của Web Scraper

Sau khi tìm hiểu xong về Web Scraper thì tiếp theo tôi sẽ làm rõ cho bạn cách hoạt động:

1. Lên kế hoạch

Người dùng có thể tùy chỉnh dữ liệu cần thu thập từ website, từ giá cả, mô tả sản phẩm đến thông tin liên hệ và nhiều hơn thế nữa.

2. Truy cập vào website

Web scraper hoạt động như một công cụ tự động, tải về toàn bộ nội dung của một trang web dựa trên URL được cung cấp, từ đó giúp người dùng dễ dàng trích xuất dữ liệu cần thiết.

3. Phân tích file lấy về

Web scraper hoạt động như một công cụ thông minh, phân tích mã nguồn HTML để tìm kiếm và trích xuất dữ liệu có cấu trúc một cách tự động, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.

4. Lấy dữ liệu

Các dữ liệu sẽ được lấy ra dựa trên file HTML lấy được như thẻ, class, id, cú pháp,...

5. Lưu trữ lại dữ liệu

Sau khi dữ liệu được lấy ra và phân loại đủ, chúng sẽ được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu, có thể là tệp tin hoặc hệ thống lưu trữ, để phân tích lại sau này.

Web scraper giúp tiết kiệm thời gian và công sức bằng cách tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Tuy nhiên, người dùng phải hiểu rõ các quy định về bản quyền và chính sách sử dụng của từng trang web để tuân thủ luật.

III. Phân biệt giữa Web Scraping và Web Crawling?

Để giúp bạn hiểu rõ hơn về Web Scraping và Web Crawling thì tôi sẽ vẽ thành bảng so sánh:


Web CrawlingWeb Scraping
Mục tiêuThu thập URL và siêu dữ liệu của các trang webTrích xuất dữ liệu cụ thể từ các trang web
Quy trìnhDuyệt qua các trang web theo các liên kếtXử lý HTML/XML để lấy dữ liệu
Kết quảDanh sách các URL và siêu dữ liệuDữ liệu được trích xuất (văn bản, hình ảnh, số liệu)
Công cụWeb crawler (bot)Web scraper, thư viện trích xuất dữ liệu (Beautiful SoupScrapy)
Ứng dụngXây dựng công cụ tìm kiếm, phân tích liên kết, phân tích thị trườngNghiên cứu thị trường, xây dựng cơ sở dữ liệu, phân tích cảm xúc
Mối quan hệWeb crawling thường là bước đầu tiên để xác định các trang cần scrapingWeb scraping sử dụng dữ liệu thu được từ web crawling

IV. Tác dụng của Web Scraping

Dữ liệu lớn trở thành tài sản vô giá cho mọi doanh nghiệp trong thời đại số. Sử dụng web scraping là một công cụ tuyệt vời để thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu này, giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định khôn ngoan.

1. Những ứng dụng của Web Scraping

Dữ liệu là tài sản vô giá trong thời đại số. Tuy nhiên, việc sở hữu dữ liệu chất lượng cao không phải là điều dễ dàng.

Phần lớn các công ty phải đối mặt với một trong ba lựa chọn khó khăn: mua dữ liệu bất hợp pháp, tự thu thập dữ liệu thủ công hoặc tận dụng công nghệ web scraping để tự động hóa quá trình này. Trong số đó, web scraping được coi là tốt nhất.

2. Những lĩnh vực ứng dụng Web Scraping

Bạn sẽ ngạc nhiên khi biết rằng công nghệ này đã xâm nhập vào 54 lĩnh vực khác nhau tại Mỹ, với 7 ngành công nghiệp dẫn đầu về việc áp dụng.

  • Phần mềm máy tính
  • Công nghệ thông tin
  • Dịch vụ tài chính
  • Internet 
  • Marketing
  • Bảo mật máy tính & mạng
  • Bảo hiểm y tế Ngân hàng và tài chính

V. Tổng hợp các loại Web Scraping

Sẽ có nhiều phương pháp và kỹ thuật được sáng tạo ra nhưng tôi sẽ giới thiệu cho bạn những Web Scraping phổ biến nhất.

1. Parsing HTML

Quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web trở nên đơn giản hơn nhờ các thư viện như Beautiful Soup và XML. Chúng cho phép chúng ta xác định và lấy ra các thông tin cụ thể từ mã HTML một cách chính xác.

2. API

Nhiều trang web cung cấp API, cho phép bạn truy cập dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng, thay vì phải sử dụng phương pháp Web Scraping phức tạp.

3. Selenium

Selenium là một công cụ trình duyệt web cho phép xuất dữ liệu như hành động của người dùng, chẳng hạn như nhấp chuột, điền form, gọi điện, v.v.

4. Scraping Frameworks

Việc thu thập dữ liệu từ internet trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết khi sử dụng các framework như Scrapy, Puppeteer và Cheerio, cùng với các công cụ tự động hóa khác. Lập trình viên có thể tiết kiệm thời gian và công sức bằng cách sử dụng các công cụ này để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

VI. Web Scraping là hành vi xấu là đúng hay sai?

Không thể chứng minh rằng web scraping lúc nào cũng giúp chống lại hành vi xấu! Mặc dù đã có nhiều trường hợp ảnh hưởng đến các doanh nghiệp bằng Web Scraping, nhưng chúng ta cũng cần xem xét một số yếu tố.

1. Quyền bản quyền

Có nhiều rủi ro pháp lý liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ các trang web không được phép. Do đó, trước khi thực hiện web scraping, bạn nên xem xét kỹ các điều khoản sử dụng của trang web để đảm bảo rằng bạn tuân thủ đầy đủ các quy định hiện hành.

2. Ảnh hưởng tới website bị scraping

Việc lọc web với tần suất cao hoặc quy mô lớn có thể gây quá tải máy chủ, làm chậm tốc độ truy cập và thậm chí khiến trang web sập, gây ra trải nghiệm người dùng tồi tệ.

3. Thông tin người dùng

Việc tùy tiện thu thập dữ liệu không chỉ vi phạm quyền riêng tư của cá nhân mà còn đặt tổ chức vào nguy cơ rò rỉ thông tin và tấn công mạng, có thể gây hại cho hoạt động kinh doanh và danh tiếng của tổ chức.

Nhiều trường hợp vẫn sử dụng web scraping và tuân theo ba điều mà tôi đã đề cập ở trên. Web scraping luôn hỗ trợ nghiên cứu, thị trường, phân tích đối thủ và thu thập ý kiến của cộng đồng.

VII. Những lĩnh vực đang sử dụng Web Scraping

Hiện tại, tôi tổng hợp được những ngành sau đang áp dụng Web Scraping: 

1. Nghiên cứu thị trường

Doanh nghiệp có thể đưa ra các dự báo chính xác về thị trường và đánh giá hiệu quả các chiến dịch tiếp thị bằng cách sử dụng dữ liệu từ các nền tảng thương mại điện tử.

2. Phân tích và dự báo tình hình

Các công ty có thể sử dụng quét dữ liệu web để thu thập thông tin thị trường, tiến hành phân tích chuyên sâu và đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả.

3. Hỗ trợ quản lý và giám sát

Thu thập và phân tích thông tin từ các trang web để nắm bắt xu hướng thị trường và nhu cầu của khách hàng.

4. Thương mại điện tử

Chúng thu thập dữ liệu về giá cả, sản phẩm và khuyến mãi từ các trang thương mại điện tử để phân tích thị trường, từ đó xây dựng chiến lược marketing hiệu quả.

5. Nghiên cứu cho khoa học

Việc thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến là một bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu khoa học, giúp cung cấp thông tin đa chiều và cập nhật để phân tích và đánh giá.

VIII. Bàn về mặt trái của Web Scraping

Hiện tại Web Scraping đang bị hiểu nhầm và bị nghi ngờ là phục vụ cho những hành vi xấu như:

  • Vi phạm luật bản quyền: Thu thập dữ liệu trái phép từ website có thể dẫn đến các hậu quả pháp lý nghiêm trọng.
  • Gây lãng phí tài nguyên của website: Việc thực hiện web scraping quá mức có thể gây quá tải cho máy chủ của trang web nguồn, dẫn đến tình trạng chậm chạp, thậm chí bị chặn truy cập.
  • Bảo mật thông tin cá nhân: Việc thu thập thông tin cá nhân phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân để tránh rủi ro pháp lý.
  • Cạnh tranh không lành mạnh: Việc lợi dụng dữ liệu thu thập từ Web Scraping để cạnh tranh không lành mạnh có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho thị trường và các doanh nghiệp khác.

IX. Cách bảo mật Web Scraping

Sự gia tăng của các bot scraper độc hại đang khiến việc bảo vệ dữ liệu trên các trang web trở nên khó khăn hơn rất nhiều. Những bot này có thể xâm nhập và vô hiệu hóa các biện pháp bảo mật hiện có, gây thiệt hại đáng kể cho công ty.

Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng các phương pháp bảo mật tiên tiến như phân tích lưu lượng truy cập để phân biệt người dùng và bot để đối phó với tình huống này.

1. Mỗi IP phải có giới hạn nhất định

Do đặc điểm hoạt động liên tục và tự động, các bot thu thập dữ liệu thường gây ra quá tải cho máy chủ. Để đảm bảo hoạt động ổn định, hệ thống có thể tự động chặn các IP thực hiện quá nhiều request trong thời gian ngắn.Cách giải quyết: Để tránh bị các trang web mục tiêu phát hiện và chặn, chúng ta có thể sử dụng một số kỹ thuật như: ngẫu nhiên hóa thời gian giữa các yêu cầu, giới hạn số lượng yêu cầu đồng thời và sử dụng các máy chủ proxy. Việc này giúp che giấu địa chỉ IP thực và giảm thiểu rủi ro bị khóa tài khoản.

2. Yêu cầu đăng nhập

Mỗi yêu cầu gửi đến server được xử lý một cách độc lập do tính chất không trạng thái của HTTP. Tuy nhiên, các trình duyệt thường sử dụng cookie để lưu trữ các loại thông tin cụ thể để cải thiện trải nghiệm người dùng.

Điều này có nghĩa là crawler có thể truy cập các trang web công khai mà không cần xác thực. Tuy nhiên, để được phép truy cập vào các trang web bảo mật, crawler sẽ phải gửi thông tin đăng nhập kèm theo.Cách giải quyết:Việc khai thác cookie để tự động hóa quá trình đăng nhập và thu thập dữ liệu trên một số thư viện là hoàn toàn khả thi. Tuy nhiên, để tránh bị phát hiện và chặn bởi các hệ thống bảo mật, chúng ta cần thiết kế một cơ chế thu thập dữ liệu thông minh, đảm bảo tốc độ thu thập phù hợp và tránh gây quá tải cho hệ thống.

3. Đổi giao diện website

Trình quét web hoạt động dựa trên việc phân tích cấu trúc HTML của trang web. Bằng cách xác định các mẫu và thẻ HTML đặc trưng, trình quét sẽ tìm kiếm và trích xuất dữ liệu cần thiết. Tuy nhiên, nếu cấu trúc HTML thay đổi thường xuyên hoặc không đồng nhất, khả năng hoạt động hiệu quả của trình quét sẽ bị hạn chế đáng kể.Cách giải quyết:Việc thay đổi cấu trúc website thường tốn kém thời gian và công sức nên các trang web lớn thường có xu hướng ổn định về mặt cấu trúc. Tuy nhiên, các ứng dụng thu thập dữ liệu cần linh hoạt để thích ứng với những thay đổi nhỏ, đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và cập nhật.

4. Sử dụng CAPTCHA khi cần thiết

CAPTCHA được tạo ra với mục đích phân biệt người dùng là con người hay máy tính bằng cách đặt ra những thử thách mà chỉ con người mới có thể giải quyết dễ dàng.Cách giải quyết:CAPTCHA thường chỉ được áp dụng cho các trường hợp đặc biệt, liên quan đến bảo mật thông tin cao. Do đó, trong quá trình scraping dữ liệu, việc đối phó với CAPTCHA không phải là vấn đề quá phổ biến.

5. Tạo ra các khó khăn cho việc thu thập

Kỹ thuật này hoạt động bằng cách chèn thêm các liên kết ẩn, chẳng hạn như thẻ <a> hoặc <button> có kiểu hiển thị "display:none", vào mã nguồn trang web. Mặc dù người dùng bình thường không thể nhìn thấy các liên kết này, nhưng các bot thu thập dữ liệu có thể phát hiện và theo dõi chúng, dẫn đến việc tạo ra các chuỗi truy cập vô tận và làm chậm quá trình thu thập thông tin.Cách giải quyết:Để tránh thu thập thông tin không cần thiết, rất quan trọng là xác định rõ ràng dữ liệu cần thiết trước khi thu thập. Tuy nhiên, chúng ta cần thiết lập các quy tắc cụ thể để đảm bảo chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như giới hạn thời gian chuỗi truy cập để ngăn chặn các lỗi không mong muốn.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về web scraping và các công nghệ khác liên quan đến internet? Đây là cơ hội tuyệt vời để khám phá kho tàng kiến thức phong phú của Terus. Chúng tôi luôn cập nhật những bài viết mới nhất và hữu ích để giúp bạn cải thiện kỹ năng của mình.

FAQ - Giải đáp thắc mắc liên quan tới Web Scraping

1. Web Scraping Python là gì?

Web scraping Python là quá trình tự động trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng ngôn ngữ Python. Python có nhiều thư viện mạnh mẽ như BeautifulSoup, Scrapy, requests hỗ trợ việc phân tích HTML, xử lý dữ liệu và tương tác với các trang web.

2. Data scraping là gì?

Data scraping là quá trình tự động thu thập dữ liệu từ các trang web. Thay vì phải sao chép và dán thủ công từng phần tử dữ liệu, chúng ta sử dụng các công cụ và phần mềm chuyên dụng để trích xuất thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3. Cách lấy dữ liệu từ web bằng Python là gì?

Cách làm cơ bản như sau:

  1. Các bước cơ bản:
  2. Xác định mục tiêu: Xác định rõ dữ liệu cần lấy.
  3. Phân tích HTML: Hiểu cách dữ liệu được sắp xếp trên trang.
  4. Viết code: Sử dụng Python và thư viện BeautifulSoup để lấy dữ liệu.
  5. Lưu trữ dữ liệu: Lưu trữ dữ liệu vào file (CSV, Excel) hoặc cơ sở dữ liệu.
Comments
* The email will not be published on the website.
I BUILT MY SITE FOR FREE USING