VN

Luôn kiểm tra các API ẩn khi thu thập dữ liệu từ web.

2024-12-23 21:549 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video này mô tả cách thu thập dữ liệu từ một trang web, tập trung vào việc phân tích các yêu cầu web bằng cách sử dụng công cụ phát triển. Người dẫn dắt hướng dẫn người xem cách xác định các yếu tố dữ liệu cần thiết trong mã nguồn web thay vì dựa vào các yếu tố hình ảnh. Hướng dẫn bao gồm việc tải và phân tích dữ liệu sản phẩm, xử lý phân trang cho các tập dữ liệu lớn, và việc sử dụng các công cụ kiểm tra API như Postman hoặc Insomnia để quản lý yêu cầu dễ dàng hơn. Sau đó, video chuyển sang việc sử dụng Python và thư viện Pandas để thao tác dữ liệu và xuất kết quả vào tệp CSV. Toàn bộ quá trình nhấn mạnh việc thu thập dữ liệu thô một cách hiệu quả và chuẩn bị nó cho phân tích.

Thông tin quan trọng

  • Bài hướng dẫn tập trung vào các kỹ thuật thu thập dữ liệu trên web mà không sử dụng Selenium.
  • Nó nhấn mạnh việc kiểm tra các yêu cầu mạng thông qua công cụ phát triển của trình duyệt để trích xuất dữ liệu.
  • Người dùng được hướng dẫn kiểm tra tab 'xhr' trong phần mạng để tìm dữ liệu cần thiết.
  • Quá trình này bao gồm việc bắt chước các yêu cầu HTTP, quản lý phân trang để truy cập tất cả các sản phẩm và sử dụng các công cụ như Postman hoặc Insomnia.
  • Buổi trình diễn cũng đề cập đến việc xuất dữ liệu đã thu thập vào định dạng như CSV và sử dụng các thư viện như pandas trong Python để xử lý dữ liệu này.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Web Scraping

Video này thảo luận về các phương pháp trích xuất dữ liệu từ web, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu các cấu trúc HTML, CSS và JavaScript nền tảng để thành công trong việc lấy dữ liệu mà không chỉ dựa vào các công cụ như Selenium.

Inspect Element

Người xem được hướng dẫn cách sử dụng công cụ kiểm tra phần tử để điều hướng tab mạng và phân tích các yêu cầu xảy ra khi tương tác với một trang web, điều này rất quan trọng để hiểu cách dữ liệu được tải.

Network Requests

Kịch bản nhấn mạnh cách tải lại các trang và ghi lại tất cả các yêu cầu mạng, tập trung vào việc xác định thông tin hữu ích có trong phản hồi từ máy chủ.

Loading More Data

Video minh họa các chiến lược để nhấp vào nút 'tải thêm' một cách lập trình nhằm thu thập thêm thông tin sản phẩm một cách liền mạch từ các kết quả phân trang.

Python with Requests

Người trình bày giải thích cách sử dụng Python, cùng với các thư viện bên ngoài như Pandas, để tự động hóa các quy trình trích xuất dữ liệu từ web và quản lý dữ liệu JSON được lấy từ các cuộc gọi API.

Data Normalization

Một hướng dẫn từng bước được cung cấp về cách chuẩn hóa và làm phẳng dữ liệu JSON thành định dạng có cấu trúc hơn bằng cách sử dụng Python và Pandas, làm cho nó phù hợp cho việc phân tích.

Error Handling

Tầm quan trọng của việc thực hiện các cơ chế xử lý lỗi trong mã được thảo luận, nhấn mạnh sự vững chắc cần có khi thu thập dữ liệu qua nhiều yêu cầu.

CSV Export

Video kết thúc với hướng dẫn về cách xuất dữ liệu đã được làm sạch và có cấu trúc vào một tệp CSV, điều này rất quan trọng cho việc phân tích hoặc báo cáo dữ liệu trong tương lai.

Best Practices in Web Scraping

Một tóm tắt về các thực tiễn tốt nhất trong việc trích xuất dữ liệu từ web được cung cấp, tập trung vào việc điều hướng hiệu quả cấu trúc trang web, sử dụng các công cụ phù hợp, xử lý các yêu cầu một cách thận trọng và đảm bảo tuân thủ các điều khoản dịch vụ của trang web.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Thêm gợi ý video