वेब पेज स्क्रैपिंग पर सेमल्ट से शुरुआती गाइड

वेब पर डेटा और जानकारी दिन-ब-दिन बढ़ रही है। आजकल, अधिकांश लोग Google को ज्ञान के पहले स्रोत के रूप में उपयोग करते हैं, चाहे वे किसी व्यवसाय के बारे में समीक्षा खोज रहे हों या एक नया शब्द समझने की कोशिश कर रहे हों।

वेब पर उपलब्ध डेटा की मात्रा के साथ, यह डेटा वैज्ञानिकों के लिए बहुत सारे अवसर खोलता है। दुर्भाग्य से, वेब पर अधिकांश डेटा आसानी से उपलब्ध नहीं है। इसे HTML प्रारूप के रूप में संदर्भित एक असंरचित प्रारूप में प्रस्तुत किया जाता है जो डाउनलोड करने योग्य नहीं है। इस प्रकार, इसका उपयोग करने के लिए एक डेटा वैज्ञानिक के ज्ञान और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

वेब स्क्रैपिंग HTML प्रारूप में मौजूद डेटा को एक संरचित प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है जिसे आसानी से एक्सेस और उपयोग किया जा सकता है। लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग एक उचित वेब स्क्रैपिंग के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, इस लेख में, हम R भाषा का उपयोग करेंगे।

ऐसे कई तरीके हैं जिनसे डेटा को वेब से स्क्रैप किया जा सकता है। कुछ सबसे लोकप्रिय लोगों में शामिल हैं:

1. मानव कॉपी-पेस्ट

यह वेब से डेटा को स्क्रैप करने की एक धीमी लेकिन बहुत कुशल तकनीक है। इस तकनीक में, एक व्यक्ति डेटा का विश्लेषण स्वयं / उसके बाद करता है और फिर उसे स्थानीय संग्रहण में कॉपी करता है।

2. पाठ पैटर्न मिलान

वेब से जानकारी निकालने के लिए यह एक और सरल लेकिन शक्तिशाली तरीका है। इसमें प्रोग्रामिंग भाषाओं की नियमित अभिव्यक्ति मिलान सुविधाओं का उपयोग करना आवश्यक है।

3. एपीआई इंटरफ़ेस

ट्विटर, फेसबुक, लिंक्डइन आदि जैसी बहुत सी वेबसाइटें आपको सार्वजनिक या निजी एपीआई प्रदान करती हैं, जिन्हें एक निर्धारित प्रारूप में डेटा प्राप्त करने के लिए मानक कोड का उपयोग करके बुलाया जा सकता है।

4. डोम पार्सिंग

ध्यान दें कि कुछ प्रोग्राम क्लाइंट-साइड स्क्रिप्ट द्वारा बनाई गई गतिशील सामग्री को पुनः प्राप्त कर सकते हैं। डोम ट्री में पृष्ठों को पार्स करना संभव है जो उन कार्यक्रमों पर आधारित है जिनका उपयोग आप इन पृष्ठों के कुछ हिस्सों को पुनः प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।

आर में वेब स्क्रैपिंग को शुरू करने से पहले, आपको आर पर एक बुनियादी ज्ञान होना चाहिए। यदि आप शुरुआती हैं, तो कई महान स्रोत हैं जो मदद कर सकते हैं। साथ ही, आपको HTML और CSS का ज्ञान होना आवश्यक है। हालाँकि, चूंकि अधिकांश डेटा वैज्ञानिक HTML और CSS के तकनीकी ज्ञान के साथ बहुत अच्छे नहीं हैं, इसलिए आप एक खुले सॉफ़्टवेयर जैसे कि चयनकर्ता गैजेट का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप किसी दिए गए समय में रिलीज़ की गई 100 सबसे लोकप्रिय फिल्मों के लिए IMDB वेबसाइट पर डेटा स्क्रैप कर रहे हैं, तो आपको निम्नलिखित डेटा को साइट से परिमार्जन करने की आवश्यकता है: विवरण, रनटाइम, शैली, रेटिंग, वोट, सकल कमाई, निर्देशक डाली। एक बार जब आप डेटा को स्कैन कर लेते हैं, तो आप इसे विभिन्न तरीकों से विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप कई दिलचस्प दृश्य बना सकते हैं। अब जब आपके पास एक सामान्य विचार है कि डेटा स्क्रैपिंग क्या है, तो आप इसके चारों ओर अपना रास्ता बना सकते हैं!