Semalt On Web Page Scrapping 초보자 안내서

웹의 데이터와 정보는 날마다 증가하고 있습니다. 요즘 대부분의 사람들은 비즈니스에 대한 리뷰를 검색하거나 새로운 용어를 이해하려고 할 때 Google을 첫 번째 지식의 원천으로 사용합니다.

웹에서 사용할 수있는 데이터의 양으로 인해 데이터 과학자에게는 많은 기회가 열립니다. 불행히도, 웹상의 대부분의 데이터는 쉽게 이용할 수 없습니다. 다운로드 할 수없는 HTML 형식이라고하는 구조화되지 않은 형식으로 제공됩니다. 따라서이를 활용하려면 데이터 과학자의 지식과 전문 지식이 필요합니다.

웹 스크래핑은 HTML 형식으로 존재하는 데이터를 쉽게 액세스하고 사용할 수있는 구조화 된 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 거의 모든 프로그래밍 언어를 적절한 웹 스크랩에 사용할 수 있습니다. 그러나이 기사에서는 R 언어를 사용합니다.

웹에서 데이터를 스크랩 할 수있는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 인기있는 것들 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 인간 복사 붙여 넣기

이것은 웹에서 데이터를 스크랩하는 느리지 만 매우 효율적인 기술입니다. 이 기술에서는 개인이 데이터를 분석 한 다음 로컬 저장소에 복사합니다.

2. 텍스트 패턴 매칭

이것은 웹에서 정보를 추출하는 또 다른 간단하지만 강력한 방법입니다. 프로그래밍 언어의 정규식 일치 기능을 사용해야합니다.

3. API 인터페이스

Twitter, Facebook, LinkedIn 등과 같은 많은 웹 사이트는 표준 코드를 사용하여 규정 된 형식으로 데이터를 검색 할 수있는 공개 또는 개인 API를 제공합니다.

4. DOM 파싱

일부 프로그램은 클라이언트 측 스크립트로 작성된 동적 컨텐츠를 검색 할 수 있습니다. 페이지를 이러한 페이지의 일부를 검색하는 데 사용할 수있는 프로그램을 기반으로하는 DOM 트리로 구문 분석 할 수 있습니다.

R에서 웹 스크래핑을 시작하기 전에 R에 대한 기본 지식이 있어야합니다. 초보자 인 경우 도움이 될만한 훌륭한 소스가 많이 있습니다. 또한 HTML 및 CSS에 대한 지식이 있어야합니다. 그러나 대부분의 데이터 과학자는 HTML 및 CSS에 대한 기술 지식이별로 좋지 않으므로 Selector Gadget과 같은 개방형 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 IMDB 웹 사이트에서 특정 기간 동안 가장 인기있는 영화 100 편에 대한 데이터를 스크랩하는 경우 사이트에서 설명, 런타임, 장르, 평가, 투표, 총 수익, 이사 및 데이터를 스크랩해야합니다. 캐스트. 데이터를 폐기 한 후에는 다른 방법으로 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 가지 흥미로운 시각화를 만들 수 있습니다. 이제 데이터 스크랩이 무엇인지에 대한 일반적인 아이디어가 있으면이를 해결할 수 있습니다.