Hướng dẫn về Công cụ, Kỹ thuật và Rủi ro liên quan đến Trích xuất Dữ liệu trên Internet

Dữ liệu vẫn là vua và web là kho lưu trữ dữ liệu lớn nhất. Do đó, quét web đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu trong hành trình chinh phục lĩnh vực dữ liệu kỹ thuật số rộng lớn.

Với công nghệ đơn giản nhưng mạnh mẽ này, các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng thu thập lượng dữ liệu khổng lồ, dữ liệu này có thể được phân tích và sử dụng theo nhiều cách khác nhau.

Nhưng giống như bất kỳ lĩnh vực nào khác, quét web có những rắc rối và phức tạp. Trên thực tế, những người quét web chuyên nghiệp kiếm được tới 128.000 đô la tiền lương, điều này cho thấy giá trị và nhu cầu đối với nghề của họ.

Vì vậy, cho dù bạn đang có kế hoạch đi sâu vào nghiên cứu thị trường — phân tích chiến lược của đối thủ cạnh tranh hay bạn chỉ đang tìm cách tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu của mình, thì việc tìm kiếm trang web chính là người bạn đồng hành đáng tin cậy của bạn.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi thảo luận về việc quét web là gì, cách thức thực hiện, các rủi ro liên quan đến việc này và các phương pháp hay nhất để thực hiện tốt việc này.

Chúng ta hãy phá vỡ nó, phải không?

Quét web là gì?

Quét web đang trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng các công cụ và tập lệnh tự động. Mục đích của việc quét web là thu thập một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, sau đó có thể phân tích và sử dụng cho các mục đích khác nhau như nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ cạnh tranh và tổng hợp nội dung.

Quét web có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng, bao gồm:

• giám sát giá,
• tạo khách hàng tiềm năng,
• phân tích tình cảm, và
• sáng tạo nội dung.

Quét web là một quy trình gồm nhiều bước và yêu cầu trình độ chuyên môn nhất định để thực hiện. Nếu bạn là người mới bắt đầu, bạn cần hiểu những điều cơ bản trước khi cố gắng thực hiện quy trình.

Hiểu các khái niệm cơ bản về quét web

World Wide Web hay ‘Web’ về cơ bản là một hệ thống và quy ước để tổng hợp dữ liệu. Nó được tạo thành từ vài zettabyte thông tin được sắp xếp theo cách mà mọi người có thể chia sẻ và truy cập được. Thông tin được sắp xếp theo lớp và lớp nhỏ nhất/đơn giản nhất là trang web. Một số trang web làm cho một trang web.

Các trang web được tạo bằng HTML (Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản). HTML cung cấp cấu trúc khung cho nội dung trên trang web, bao gồm văn bản, hình ảnh và liên kết. Trong khi HTML cung cấp cấu trúc của các trang web, CSS (Cascading Style Sheets) thêm phong cách, theo thuật ngữ đơn giản.

Vì vậy, về cơ bản, quét web là tất cả về việc nắm bắt kho dữ liệu ẩn sâu bên trong HTML và CSS. Phân tích cú pháp HTML là công việc cơ bản của việc quét web; đó là quá trình phân tích mã HTML và xác định các phần tử chứa dữ liệu mong muốn.

Quá trình quét web có thể được thực hiện thủ công nhưng nó thường được thực hiện tự động bằng cách sử dụng tập lệnh và các công cụ tự động khác. Điều này là do cần có nhiều dòng mã HTML để tạo một trang web và việc sắp xếp chúng theo cách thủ công sẽ mất rất nhiều thời gian.

Kỹ thuật quét web

Bây giờ, hãy cùng khám phá các kỹ thuật khác nhau mà trình quét web sử dụng để hoàn thành công việc của họ. Chúng tôi đã đề cập trước đó—Phân tích cú pháp HTML. Ngoài ra, còn có một kỹ thuật khác gọi là phân tích cú pháp DOM. Hãy phá vỡ cả hai.

A. Phân tích cú pháp HTML

Phân tích cú pháp HTML liên quan đến việc phân tích mã HTML của trang web và xác định các phần tử chứa dữ liệu mong muốn. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng công cụ quét web có thể đọc và diễn giải mã HTML.

Các bước liên quan đến phân tích cú pháp HTML bao gồm

• gửi yêu cầu đến trang web,
• nhận được mã HTML phản hồi,
• phân tích cú pháp mã HTML để xác định các phần tử có liên quan và
• trích xuất dữ liệu từ các phần tử đó.

B. Phân tích cú pháp DOM

Phân tích cú pháp DOM liên quan đến việc sử dụng công cụ quét web để tương tác với DOM và trích xuất dữ liệu từ trang web.

HTML và CSS không phải là ngôn ngữ đánh dấu/lập trình duy nhất được sử dụng để định dạng trang web; có những ngôn ngữ khác với nhiều khả năng hơn. Nhiều lần hơn hai trong số các ngôn ngữ này được sử dụng để tạo các trang web. Điều này làm cho việc phân tích cú pháp HTML không hiệu quả đối với việc quét web. Nhập phân tích cú pháp DOM.

Mô hình đối tượng tài liệu (DOM) là giao diện lập trình cho HTML, XML (Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng) và các ngôn ngữ lập trình khác được sử dụng để tạo trang web. Nó thể hiện cấu trúc của một trang web dưới dạng cây đối tượng, có thể được thao tác bằng JavaScript.

Phân tích cú pháp DOM có thể được thực hiện bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm

• sử dụng JavaScript để thao tác DOM,
• sử dụng trình duyệt không đầu để hiển thị trang web và
• sử dụng công cụ quét web có thể tương tác trực tiếp với DOM.

Công cụ và thư viện để quét web

Các kỹ thuật được mô tả trong phần trước yêu cầu một bộ hoàn chỉnh các chương trình phần mềm và tích hợp trước khi chúng có thể được thực hiện. Những người quét web có quyền truy cập vào một số công cụ và thư viện đi kèm với tất cả các công cụ cần thiết để hoàn thành công việc.

Một số công cụ và thư viện quét web phổ biến bao gồm:

1. Selenium

Chủ yếu để tự động hóa trình duyệt, bao gồm tương tác với các trang web, điền vào biểu mẫu và trích xuất dữ liệu, Selenium đã được sử dụng phổ biến để quét web và thu thập dữ liệu web.

Bằng cách tận dụng khả năng tự động hóa trình duyệt của Selenium, các nhà phát triển có thể xây dựng các tập lệnh cạo tương tác với các trang web động, xử lý kết xuất JavaScript và bỏ qua các biện pháp chống cạo nhất định.

2. Puppeteer

Puppeteer là thư viện Node.js cung cấp API cấp cao để kiểm soát trình duyệt Chrome hoặc Chromium không đầu. Nó có thể được sử dụng để tự động hóa trình duyệt web, thực hiện kiểm tra tự động và trích xuất dữ liệu từ các trang web.

3. BeautifulSoup

BeautifulSoup là một thư viện Python có thể được sử dụng để phân tích các tài liệu HTML và XML. Nó cung cấp một API đơn giản để điều hướng và tìm kiếm DOM và có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các trang web.

4. Scrapy

Scrapy là một khung Python để quét web cung cấp API cấp cao để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Nó có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu trang web, trích xuất dữ liệu và lưu trữ ở định dạng có cấu trúc.

Rủi ro và thách thức trong Web Scraping

Có những rủi ro và thách thức liên quan đến việc quét web. Hầu hết những thách thức này xuất phát từ thực tế là không phải chủ sở hữu trang web nào cũng muốn bạn rình mò dữ liệu của họ. Đã có trường hợp những người quét web hành động thiếu thiện chí và phải nhận hậu quả.

Ngoài ra, một số thách thức này là kết quả của tốc độ phát triển nhanh chóng trong ngành.

Dưới đây là một số thách thức mà người quét web có thể gặp phải:

Chặn trang web và chặn IP

Các trang web có thể chặn hoạt động quét web bằng cách phát hiện và chặn địa chỉ IP của trình quét. Điều này có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng các trình duyệt chống phát hiện như Ẩn danh, cho phép người dùng duyệt Internet ẩn danh và tránh bị phát hiện.

Hình ảnh xác thực và các biện pháp chống cạo

Các trang web có thể sử dụng hình ảnh xác thực và các biện pháp chống sao chép khác để ngăn việc trích xuất dữ liệu tự động. Điều này có thể được khắc phục bằng cách sử dụng các kỹ thuật như bắt chước hành vi duyệt web của con người và xoay chuỗi tác nhân người dùng.

Xử lý các trang web động và nội dung được hiển thị bằng JavaScript

Các trang web cũ được xây dựng bằng HTML và CSS và chúng khá cơ bản so với những trang web chúng ta có ngày nay. Các trang web hiện đại được xây dựng bằng các công cụ mới và điều này do đó làm tăng mức độ tinh vi của chúng.

Ví dụ: JavaScript có thể được sử dụng để thêm các phần tử động vào trang web và làm cho trang web ít tĩnh hơn. Các trang web động và nội dung được hiển thị bằng JavaScript có thể khó xóa bằng các kỹ thuật quét web truyền thống.

Những rủi ro và thách thức này có thể được giảm thiểu bằng cách chuẩn bị thích hợp và thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết. Trong phần tiếp theo, chúng tôi thảo luận về một số phương pháp mà bạn có thể kết hợp vào thói quen của mình để giúp thiết lập một phiên quét web thành công.

Các phương pháp hay nhất để quét web thành công

Dưới đây là một số phương pháp bạn có thể thực hiện để giúp tận dụng tốt nhất các bài tập quét web của mình.

Xác định nguồn dữ liệu đáng tin cậy

Điều đầu tiên cần lưu ý là, việc quét web về cơ bản là tìm nguồn cung ứng dữ liệu và dữ liệu tốt chỉ đến từ các nguồn tốt. Do đó, điều quan trọng là xác định các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khi quét web, vì dữ liệu không đáng tin cậy có thể dẫn đến phân tích và ra quyết định không chính xác. Nguồn dữ liệu đáng tin cậy bao gồm các trang web và nhà cung cấp dữ liệu có uy tín.

Thực hiện đúng nghi thức cạo

Nghi thức cạo thích hợp liên quan đến việc tôn trọng các điều khoản dịch vụ của trang web mục tiêu và tránh cạo quá mức. Ngoài ra, sử dụng các tác nhân người dùng và tiêu đề thích hợp để hỗ trợ nhận dạng đúng

Sử dụng các kỹ thuật xử lý giới hạn tốc độ để tránh gián đoạn

Giới hạn tỷ lệ và các gián đoạn khác có thể là một thách thức khi quét web. Sử dụng các kỹ thuật như duyệt bằng proxy, luân phiên tác nhân người dùng và triển khai độ trễ giữa các yêu cầu để xử lý chúng.

Tận dụng các tính năng bảo mật của các trình duyệt chống phát hiện như Incogniton

Trình duyệt chống phát hiện có thể được sử dụng để nâng cao quyền riêng tư và bảo mật trong các hoạt động quét web. Chúng cho phép người dùng duyệt Internet ẩn danh và tránh bị phát hiện bởi các trang web có thể đang chặn hoặc theo dõi hoạt động của họ.

Tận dụng các tính năng bảo mật của các trình duyệt chống phát hiện như Incogniton trong các hoạt động quét web có tầm quan trọng đáng kể, đặc biệt là trong việc bảo vệ quyền riêng tư và tăng cường bảo mật.

Các trình duyệt chuyên dụng này trao quyền cho người dùng điều hướng trong lĩnh vực trực tuyến với tính ẩn danh, tránh bị các trang web có thể cản trở hoặc giám sát hành động của họ phát hiện.

Trong phần sau, chúng tôi sẽ đi sâu vào chi tiết về cách các trình duyệt chống phát hiện này đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo sự thành công và bảo mật của các nỗ lực quét web.

Sử dụng Trình duyệt chống phát hiện để quét web an toàn

Khi chọn một công cụ quét web, điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố như tính dễ sử dụng, hiệu suất và khả năng tương thích với trang web mục tiêu, nhưng quan trọng nhất là tính ẩn danh, quyền riêng tư và bảo mật. Tuy nhiên, điều này thường có nghĩa là bạn sẽ sử dụng vô số công cụ cùng lúc để hoàn thành công việc.

Các trình duyệt chống phát hiện tốt nhất cung cấp cho trình quét web một lớp bảo mật và quyền riêng tư bổ sung. Chúng cho phép người dùng duyệt Internet ẩn danh và tránh bị phát hiện bởi các trang web có thể đang chặn hoặc theo dõi hoạt động của họ. Điều này giảm thiểu đáng kể các rủi ro liên quan đến việc quét web.

Và nếu bạn chọn một trình duyệt chống phát hiện như Incogniton, bạn sẽ thấy rằng nó tích hợp tất cả các công cụ và thư viện quét web thiết yếu mà bạn cần, như Selenium và Puppeteer.

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng các trình duyệt chống phát hiện như Incogniton.

Ẩn danh và bảo vệ quyền riêng tư

Các trình duyệt chống phát hiện chủ yếu là các trình duyệt tập trung vào quyền riêng tư và chúng có các tính năng tích hợp cụ thể để cung cấp cho người dùng mức độ riêng tư vô song. Một số tính năng này bao gồm giả mạo dấu vân tay của trình duyệt, vô hiệu hóa Canvas và WebGL cũng như tích hợp proxy.

Do đó, những người quét web sẽ thấy dễ dàng thực hiện các kỹ thuật khác nhau mà họ cần để nâng cao tính ẩn danh và tránh bị phát hiện. Chẳng hạn, họ có thể sử dụng tích hợp proxy trực tiếp của trình duyệt để thực hiện xoay vòng IP, bao gồm việc thay đổi địa chỉ IP của trình quét web để tránh bị các trang web có thể đang chặn hoặc theo dõi hoạt động của họ phát hiện.

Bỏ qua các biện pháp chống cạo & cơ chế phát hiện được sử dụng bởi các trang web

Có thể khắc phục các biện pháp chống cạo như hình ảnh xác thực và chặn IP bằng cách sử dụng các kỹ thuật như luân phiên tác nhân người dùng, sử dụng proxy và triển khai độ trễ giữa các yêu cầu. Bạn có thể quản lý các biện pháp chống cạo này một cách hiệu quả bằng trình duyệt chống phát hiện.

Quản lý phiên hiệu quả để cạo thành công

Quản lý phiên liên quan đến việc quản lý trạng thái của trình quét web giữa các yêu cầu. Điều này có thể được thực hiện bằng cookie hoặc bằng cách lưu trữ dữ liệu phiên trong bộ nhớ. Quản lý phiên hiệu quả là rất quan trọng để quét web thành công, vì nó cho phép trình quét web duy trì trạng thái của nó giữa các yêu cầu.

Hầu hết các trình duyệt chống phát hiện đều có các tính năng lưu trữ dữ liệu cho phép người dùng giữ dữ liệu duyệt web từ từng cấu hình duyệt web riêng biệt và dễ dàng truy cập từ bất kỳ thiết bị nào.

Sửa đổi và quản lý cookie để trích xuất dữ liệu hiệu quả

Cookie là các tệp văn bản nhỏ được các trang web lưu trữ trên máy tính của người dùng. Chúng có thể được sử dụng để theo dõi hoạt động của người dùng và xác định những người dọn dẹp trang web.

Cookies cũng có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phiên và duy trì trạng thái giữa các yêu cầu. Việc sửa đổi và quản lý cookie có thể giúp tối ưu hóa việc trích xuất dữ liệu bằng cách đảm bảo rằng trình quét web được xác thực và có quyền truy cập vào dữ liệu cần thiết.

Incogniton có tính năng quản lý cookie cho phép bạn quản lý cookie một cách hiệu quả. Bạn có thể xóa cookie giữa các yêu cầu hoặc sử dụng cấu hình trình duyệt riêng cho các hoạt động quét web.

Tự động hóa trình duyệt

Tự động hóa trình duyệt liên quan đến việc sử dụng công cụ quét web để tự động hóa các tác vụ duyệt web như nhấp vào liên kết và điền vào biểu mẫu. Điều này có thể tăng hiệu quả và giảm thời gian cần thiết để quét web. Các trình duyệt chống phát hiện được đóng gói với các tính năng tự động hóa này. Ví dụ: Incogniton có tính năng “dán như gõ của con người” để tự động điền biểu mẫu.

Xử lý JavaScript và trích xuất nội dung động

JavaScript và nội dung động có thể khó cạo bằng các kỹ thuật cạo web truyền thống. Incognition được tích hợp với các công cụ như Selenium và Puppeteer nên nó dễ dàng tương tác với JavaScript và trích xuất nội dung động.

Xu hướng và đổi mới trong tương lai trong quét web

Không chắc rằng các hoạt động quét web sẽ biến mất khi các công nghệ mới được phát triển. Ngược lại, những công nghệ này sẽ chỉ tăng cường và hoàn thiện quy trình.

Chẳng hạn, việc tích hợp AI và máy học sẽ giúp tự động hóa các tác vụ quét web phức tạp hơn, chẳng hạn như trích xuất dữ liệu từ hình ảnh và các định dạng nội dung khác ngoài văn bản.

Tương lai nắm giữ những tiến bộ tiềm năng dưới dạng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với sự trợ giúp của cơ sở dữ liệu Vector và mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM). NLP có thể trích xuất dữ liệu một cách hiệu quả từ văn bản phi cấu trúc, bao gồm các bài đánh giá sản phẩm và bài đăng trên mạng xã hội. Những khả năng AI tiềm năng này hứa hẹn sẽ mang lại những hiểu biết có giá trị cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu nhưng cũng gây ra các mối đe dọa về quyền riêng tư.

Nhìn chung, nếu việc quét web, như chúng ta hiện biết, cuối cùng giảm mức độ phổ biến, thì có thể là do sự xuất hiện của các phương pháp tiên tiến hơn để tìm nguồn cung ứng, thu thập và xử lý dữ liệu lớn — một tình huống đôi bên cùng có lợi.

Phần kết luận

Quét web đóng một vai trò quan trọng trong việc trích xuất dữ liệu từ các trang web và nó là một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu cần thu thập dữ liệu từ internet.

Tuy nhiên, để đảm bảo các phương pháp cạo web có trách nhiệm và có đạo đức, điều cần thiết là phải tôn trọng các điều khoản dịch vụ của trang web mục tiêu, không cạo quá mức và kết hợp các phương pháp hay nhất được thảo luận trong bài viết.

Thông qua việc sử dụng các trình duyệt chống phát hiện như Incogniton, bạn có thể đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật trong các hoạt động quét web. Các trình duyệt này cung cấp khả năng bảo vệ nâng cao bằng cách che giấu danh tính của người dùng và ngăn chặn sự phát hiện trong khi thực hiện các tác vụ quét web.

Bằng cách tuân thủ các thông lệ có trách nhiệm, web scraping có thể tiếp tục đóng vai trò là công cụ có giá trị để thu thập dữ liệu và cho phép các doanh nghiệp cũng như nhà nghiên cứu thu thập thông tin họ cần từ nguồn tài nguyên khổng lồ có sẵn trên internet.