Membuat Alat Scraping Khusus dengan Python: Panduan Cara

Pengantar Web Scraping dengan Python

Web scraping adalah teknologi strategis yang digunakan untuk mengekstrak data dari situs web. Proses ini mengotomatiskan pengambilan informasi dari halaman web, mengubah data tidak terstruktur menjadi data terstruktur yang dapat dimanfaatkan oleh bisnis untuk banyak operasi strategis. Mengingat pertumbuhan eksponensial dalam pembuatan data dan keunggulan kompetitif yang ditawarkan oleh pengambilan keputusan berbasis data, web scraping dengan Python kini menjadi bagian integral dari kerangka operasional dan strategis di berbagai industri.

Python adalah bahasa pemrograman pilihan untuk mengembangkan solusi web scraping khusus karena fitur-fiturnya yang kuat dan ekosistem yang mendukung. Inilah mengapa Python sangat bermanfaat untuk aplikasi bisnis:

Sumber: redswitch

• Kemudahan Penggunaan dan Keterbacaan : Sintaks langsung Python memastikan bahwa skrip mudah ditulis dan dipelihara, yang sangat penting bagi bisnis yang ingin beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pasar.
• Perpustakaan Komprehensif : Python menawarkan perpustakaan khusus seperti BeautifulSoup, Scrapy, dan Selenium. Alat-alat ini menyederhanakan tugas yang terkait dengan pengambilan data, penguraian HTML, dan otomatisasi browser, sehingga mengurangi waktu pengembangan secara signifikan.
• Skalabilitas : Fleksibilitas Python mendukung pengembangan skrip sederhana untuk kebutuhan data skala kecil dan sistem kompleks untuk pemrosesan data perusahaan skala besar.
• Dukungan Komunitas yang Kuat : Komunitas pengembang Python yang luas merupakan sumber daya yang sangat berharga untuk pemecahan masalah, pembaruan, dan pembelajaran berkelanjutan, memastikan bahwa solusi bisnis tetap terkini dan efektif.

Menyiapkan Lingkungan Python

Memulai Python untuk web scraping memerlukan lingkungan yang dikonfigurasi dengan benar. Inilah cara Anda mengatur sistem Anda untuk memastikan semuanya berjalan lancar untuk web scraping Anda dengan proyek Python.

Menginstal Python

Pertama, Anda perlu menginstal Python. Disarankan untuk mengunduh versi terbaru Python 3 dari situs resmi Python. Versi ini mencakup semua fitur dan peningkatan terbaru. Anda dapat memverifikasi instalasi dengan membuka command prompt atau terminal dan mengetik python –version. Perintah ini akan menampilkan nomor versi, mengonfirmasi bahwa Python siap digunakan.

Menciptakan Lingkungan Virtual

Praktik terbaiknya adalah menggunakan lingkungan virtual untuk proyek Python Anda. Ini mengisolasi perpustakaan proyek Anda dari instalasi Python global dan mencegah konflik antar dependensi proyek. Untuk membuat lingkungan virtual, navigasikan ke direktori proyek Anda di terminal dan jalankan:

python -m venv env

Di sini, env adalah nama folder lingkungan virtual; Anda dapat menamainya sesuka Anda. Untuk mengaktifkan lingkungan virtual, gunakan perintah berikut:

Di Windows:

envScript aktifkan

Di macOS dan Linux:

sumber env/bin/aktifkan

Menginstal Paket

Setelah lingkungan Anda diatur dan diaktifkan, Anda dapat menginstal paket Python yang diperlukan untuk web scraping. Paket yang paling umum digunakan adalah permintaan untuk membuat permintaan HTTP dan BeautifulSoup untuk mengurai dokumen HTML dan XML. Instal paket-paket ini dengan menjalankan:

instalasi pip meminta beautifulsoup4

Perintah ini mengambil versi terbaru dari permintaan dan BeautifulSoup dan menginstalnya di lingkungan virtual Anda.

Memverifikasi Instalasi Python

Untuk memastikan bahwa instalasi Anda berhasil dan paket-paket diinstal dengan benar, Anda dapat mengimpornya dalam shell Python. Cukup ketik python di baris perintah Anda untuk membuka shell, lalu masukkan:

permintaan impor

import bs4 # bs4 adalah nama paket untuk BeautifulSoup

Jika tidak ada kesalahan, paket telah diinstal dengan benar, dan Anda siap memulai web scraping dengan Python!

Penyiapan ini memberikan landasan yang kuat untuk setiap web scraping dengan proyek Python, memungkinkan Anda bekerja dengan Python secara efektif dan mengelola dependensi proyek Anda dengan rapi.

Dasar-dasar Pemilih HTML & CSS

Halaman web dibuat menggunakan HTML (HyperText Markup Language), yang menyusun konten melalui penggunaan elemen dan tag. Elemen-elemen ini adalah elemen penyusun halaman web mana pun, yang mencakup segala hal mulai dari judul dan paragraf hingga tautan dan gambar. Bagi siapa pun yang mempelajari web scraping dengan Python, pemahaman mendasar tentang HTML sangat diperlukan karena ini menjadi dasar bagaimana Anda akan menemukan dan mengekstrak data yang Anda perlukan.

Struktur HTML

Dokumen HTML disusun sebagai pohon elemen, dimulai dengan tag <html>, diikuti oleh bagian <head> dan <body>. <head> berisi metadata dan link ke skrip dan stylesheet, sedangkan <body> menampung konten sebenarnya yang ditampilkan di halaman web. Elemen dalam <body> didefinisikan menggunakan tag seperti <p> ​​untuk paragraf, <a> untuk hyperlink, <table> untuk tabel, dan banyak lainnya. Setiap elemen juga dapat memiliki atribut seperti kelas, id, dan gaya, yang memberikan informasi tambahan tentang elemen atau mengubah tampilan dan perilakunya.

Pemilih CSS

Sumber: atatus

Pemilih CSS (Cascading Style Sheets) adalah pola yang digunakan untuk memilih elemen yang ingin Anda gaya atau manipulasi. Saat mengambil data web, pemilih CSS memungkinkan Anda menargetkan elemen tertentu yang informasinya ingin Anda ekstrak. Ada beberapa jenis penyeleksi CSS:

• Ketik elemen target penyeleksi berdasarkan nama tag. Misalnya, p memilih semua elemen <p>.
• Pemilih kelas menggunakan atribut kelas suatu elemen untuk seleksi. Misalnya, .menu memilih semua elemen dengan class=”menu”.
• Pemilih ID menargetkan elemen berdasarkan atribut id. Misalnya, #header memilih elemen dengan id=”header”.
• Pemilih atribut mencari elemen berdasarkan keberadaan atau nilai atribut tertentu. Misalnya, [href] memilih semua elemen dengan atribut href.

Menggunakan HTML dan Pemilih Gaya untuk Scraping

Untuk mengikis data dari halaman web secara efisien, Anda perlu memeriksa halaman tersebut dan memahami strukturnya. Hal ini biasanya dilakukan menggunakan Alat Pengembang di browser web seperti Chrome atau Firefox. Di sini, Anda dapat melihat HTML dan mengidentifikasi elemen mana yang berisi data yang ingin Anda kikis. Setelah diidentifikasi, Anda dapat menggunakan pemilih CSS untuk menentukan elemen-elemen ini.

Misalnya, jika Anda tertarik untuk mengambil daftar judul berita dari halaman web, Anda mungkin menemukan bahwa setiap judul dibungkus dalam tag <h1> dalam elemen div yang memiliki kelas “item berita”. Pemilih CSS untuk ini bisa berupa div.news-item h1, yang memilih semua elemen <h1> yang merupakan turunan dari elemen <div> dengan kelas “item berita”.

Membuat Skrip Scraping Python Pertama Anda

Menulis skrip Python untuk mengambil data dari halaman web mungkin tampak menakutkan pada awalnya, namun dengan membagi prosesnya menjadi langkah-langkah yang dapat dikelola, Anda dapat mulai mengambil data dalam waktu singkat. Berikut panduan sederhana untuk membuat skrip scraping Python pertama Anda menggunakan permintaan dan pustaka BeautifulSoup.

Langkah 1: Instal Perpustakaan yang Diperlukan

Sebelum memulai, pastikan Anda telah menginstal Python di sistem Anda. Kemudian, Anda perlu menginstal dua pustaka Python: permintaan untuk mengambil halaman web dan BeautifulSoup untuk menguraikan konten HTML. Instal perpustakaan ini menggunakan pip:

instalasi pip meminta beautifulsoup4

Langkah 2: Impor Perpustakaan

Mulai skrip Anda dengan mengimpor perpustakaan yang diperlukan. Buat file Python baru dan tulis kode berikut di atas:

permintaan impor

dari bs4 impor BeautifulSoup

Langkah 3: Ambil Halaman Web

Pilih URL halaman web yang ingin Anda kikis. Gunakan fungsi request.get() untuk mengambil halaman. Fungsi ini mengambil halaman web dan menyimpan respons dalam sebuah variabel:

url = 'http://example.com' # Ganti dengan URL sebenarnya

respon = permintaan.dapatkan(url)

Langkah 4: Parsing Konten HTML

Setelah Anda memiliki halaman web, Anda perlu mengurai konten HTML. Gunakan BeautifulSoup untuk mengurai respon.konten dan membuat objek BeautifulSoup:

sup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

Langkah 5: Ekstrak Data

Putuskan data apa yang ingin Anda ekstrak. Misalnya, jika Anda ingin menghapus semua judul (yang terdapat dalam tag <h1>) dari laman web, Anda dapat menggunakan metode find_all() dari BeautifulSoup:

judul = sup.find_all('h1')

untuk judul dalam judul:

cetak(heading.teks.strip())

Cuplikan kode ini akan menemukan semua tag <h1>, menelusurinya, dan mencetak teks di dalam setiap tag.

Langkah 6: Tangani Data

Setelah Anda mengekstrak data, Anda mungkin ingin menyimpannya dalam file atau database, atau mungkin membersihkannya untuk dianalisis. Untuk mempermudah, mari tulis judulnya ke file teks:

dengan open('headings.txt', 'w') sebagai file:

untuk judul dalam judul:

file.write(f”{heading.teks.strip()}n”)

Langkah 7: Jalankan Skrip Anda

Simpan skrip Anda dan jalankan dari baris perintah Anda:

python nama_skrip_anda.py

Ganti your_script_name.py dengan nama file Python Anda. Periksa hasilnya untuk memastikan skrip Anda berfungsi dengan benar.

Skrip dasar ini dapat diperluas dan dimodifikasi untuk mengikis berbagai jenis data dari berbagai situs web. Saat Anda sudah merasa lebih nyaman, Anda dapat mulai menjelajahi web scraping yang lebih canggih dengan teknik dan alat Python.

Mengatasi Tantangan Ekstraksi Data Umum

Sumber: xtrak

Ekstraksi data melalui web scraping dapat menimbulkan banyak tantangan, terutama ketika berhadapan dengan struktur situs web yang kompleks atau konten dinamis. Memahami tantangan-tantangan ini dan mengetahui cara mengatasinya sangat penting untuk pengumpulan data yang efektif. Berikut beberapa masalah umum yang mungkin Anda temui dan strategi untuk mengatasinya:

• Berurusan dengan Paginasi

Banyak situs web menggunakan penomoran halaman untuk mengatur kumpulan data dalam jumlah besar di beberapa halaman, sehingga dapat mempersulit proses ekstraksi data.

Solusi: Untuk menangani penomoran halaman, Anda perlu mengotomatiskan proses mengakses setiap halaman dan mengekstrak data yang diperlukan. Hal ini sering kali melibatkan identifikasi pola URL yang digunakan situs web untuk penomoran halaman dan memasukkan loop dalam skrip Anda untuk mengulangi semua halaman. Misalnya, jika URL berubah berdasarkan parameter kueri sederhana (misalnya, halaman=1, halaman=2), Anda dapat membuat URL berikut secara dinamis dalam skrip Anda:

base_url = 'http://example.com/items?page='

untuk saya dalam rentang(1, jumlah_halaman_+1):

url = f”{base_url}{i}”

respon = permintaan.dapatkan(url)

# Parsing dan ekstrak data seperti yang dijelaskan sebelumnya

• Mengikis Konten Dinamis

Beberapa situs web memuat kontennya secara dinamis menggunakan JavaScript, yang berarti data yang Anda perlukan mungkin tidak ada dalam HTML yang dikembalikan melalui permintaan HTTP sederhana.

Solusi: Untuk situs web yang sangat bergantung pada JavaScript, alat seperti Selenium atau Puppeteer, yang dapat mengotomatiskan browser sebenarnya, sering kali diperlukan. Alat-alat ini dapat berinteraksi dengan halaman web seperti yang dilakukan pengguna (mengklik tombol, menggulir, dll.) dan dapat mengikis data yang dimuat secara dinamis:

dari selenium impor webdriver

driver = webdriver.Chrome() # atau webdriver.Firefox(), dll.

driver.dapatkan('http://example.com/dynamic_content')

# Kode untuk berinteraksi dengan halaman ada di sini

data = driver.find_element_by_id('data').teks

mencetak(data)

pengemudi.berhenti()

• Menangani Pembatasan Tingkat dan Larangan IP

Situs web mungkin menerapkan pembatasan tarif atau memblokir IP Anda jika Anda mengirim terlalu banyak permintaan dalam waktu singkat.

Solusi: Untuk menghindari pemblokiran atau pembatasan tarif, Anda harus:

• Buat permintaan dengan kecepatan lebih lambat. Terapkan penundaan atau interval tidur di loop pengikisan Anda.
• Putar alamat IP dan agen pengguna. Menggunakan proxy dan mengubah agen pengguna dapat membantu meniru pengguna yang berbeda dan mengurangi risiko pemblokiran.

waktu impor

impor acak

untuk url di url:

time.sleep(random.randint(1, 5)) # Tidur acak untuk meniru perilaku manusia

respon = permintaan.get(url, headers={'Agen-Pengguna': 'String Agen Pengguna Anda'})

# Parsing respons

Menyimpan dan Mengelola Data Tergores

Setelah Anda berhasil mengambil data dari web, langkah penting berikutnya adalah menyimpan dan mengelolanya secara efektif. Penyimpanan data yang tepat tidak hanya memastikan data Anda tetap teratur dan mudah diakses, namun juga meningkatkan skalabilitas alur kerja pemrosesan data Anda. Berikut ini beberapa tips dan praktik terbaik untuk menyimpan dan mengelola data yang Anda kumpulkan:

Memilih Format Penyimpanan yang Tepat

Format penyimpanan data bekas dapat berdampak signifikan terhadap cara Anda menggunakannya nanti. Format umum meliputi:

• CSV (Nilai yang Dipisahkan Koma) : Ideal untuk data tabel dengan struktur sederhana. Ini didukung secara luas dan mudah untuk diimpor ke perangkat lunak spreadsheet atau database.
• JSON (Notasi Objek JavaScript) : Terbaik untuk data hierarki atau bersarang. JSON sangat disukai dalam aplikasi web dan dapat langsung digunakan di lingkungan JavaScript.
• XML (eXtensible Markup Language) : Berguna untuk data dengan struktur kompleks atau saat Anda memerlukan format deskriptif mandiri yang mendukung metadata.

Menggunakan Database untuk Data Skala Besar

Untuk pengumpulan data yang lebih luas atau kompleks, database lebih cocok karena skalabilitas dan kemampuan kueri tingkat lanjutnya:

• Basis Data Relasional (misalnya MySQL, PostgreSQL) : Sangat baik untuk data terstruktur yang cocok dengan tabel dan baris. Basis data SQL mendukung kueri kompleks dan ideal untuk integritas data dan operasi transaksional.
• Basis Data NoSQL (misalnya, MongoDB, Cassandra) : Lebih cocok untuk data tidak terstruktur atau semi-terstruktur, atau ketika skema data dapat berkembang seiring waktu. Ini sangat skalabel dan dirancang untuk kinerja tinggi di seluruh kumpulan data besar.

Integritas dan Validasi Data

Memastikan keakuratan dan kelengkapan data yang Anda ambil sangatlah penting:

• Terapkan pemeriksaan selama proses pengikisan untuk memvalidasi format data (misalnya tanggal, angka).
• Perbarui skrip pengikisan data Anda secara rutin untuk beradaptasi dengan perubahan tata letak atau skema situs web sumber.

Praktik Manajemen Data yang Efisien

Mengelola kumpulan data besar secara efektif adalah kunci untuk mempertahankan kinerja:

• Pencadangan Reguler : Jadwalkan pencadangan rutin data Anda untuk mencegah kehilangan data.
• Pengindeksan Data : Gunakan pengindeksan di database Anda untuk mempercepat waktu kueri dan meningkatkan pola akses.
• Pemrosesan Batch : Untuk manipulasi atau analisis data skala besar, pertimbangkan untuk menggunakan kerangka pemrosesan batch seperti Apache Hadoop atau Spark.

Mengotomatiskan Pembaruan Data

Data web dapat sering berubah, jadi menyiapkan skrip otomatis untuk memperbarui data Anda secara berkala akan bermanfaat:

• Gunakan pekerjaan cron (di Linux) atau Penjadwal Tugas (di Windows) untuk menjalankan skrip scraping Anda secara berkala.
• Pantau kesehatan dan kinerja operasi pengikisan Anda untuk menangkap dan mengatasi kesalahan dengan segera.

Pertimbangan Keamanan

Ingatlah keamanan saat menyimpan data sensitif atau pribadi:

• Patuhi peraturan perlindungan data (misalnya GDPR, CCPA) untuk memastikan Anda menangani data secara sah.
• Enkripsi data sensitif baik saat transit maupun saat disimpan.

Contoh Menyimpan Data dalam CSV menggunakan Python:

1. Berikut ini contoh sederhana cara menyimpan data bekas ke dalam file CSV menggunakan Python:

impor csv

data = [{'nama': 'Produk A', 'harga': '10'}, {'nama': 'Produk B', 'harga': '20'}]

kunci = data[0].kunci()

dengan open('products.csv', 'w', newline=”) sebagai output_file:

dict_writer = csv.DictWriter(file_output, kunci)

dict_writer.writeheader()

dict_writer.writerows(data)

Kesimpulannya

Dengan dasar-dasar pengikisan web yang efektif, penyimpanan data, dan pengelolaan yang kini ada di perangkat Anda, Anda diperlengkapi dengan baik untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga. Perjalanan dari memperoleh data hingga mengubahnya menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti sangat penting dalam mendorong keputusan bisnis dan inisiatif strategis Anda. Siap meningkatkan bisnis Anda dengan solusi data yang disesuaikan? Hubungi PromptCloud hari ini untuk mempelajari bagaimana layanan pengikisan data kami yang disesuaikan dapat memberdayakan proyek Anda. Selami lebih dalam dunia pengambilan keputusan berbasis data dan mulailah mengubah pendekatan Anda terhadap data sekarang juga.