Tutorial voor webscraping van Semalt Expert voor niet-professionele gebruikers

Tegenwoordig is internet de nummer één bron geworden waar de meeste managers en webzoekers op zoek gaan naar gegevens die ze nodig hebben. Het web is een enorm platform en mensen moeten de juiste tools gebruiken om alle gewenste informatie te extraheren. Een van de belangrijkste dingen is om te weten hoe u de juiste dataset kunt opsporen. Ze willen bijvoorbeeld een dataset van ambachtelijk bier schrapen en later de resultaten kunnen analyseren.

Maar eerst moeten de gebruikers weten hoe ze aan de slag kunnen met hun eigen projecten. Als ze willen, kunnen ze een dataset van ambachtelijk bier van een website schrapen met Python.

Webscraping: een effectieve extractietool

Webscraping kan webzoekers helpen om automatisch een aantal gegevens van verschillende webpagina's over het net te vinden. Het is een zeer effectieve tool die binnen enkele minuten specifieke resultaten kan geven. Tegenwoordig gebruiken veel verkoopmanagers deze tool om prijzen, productlijsten en meer op te halen. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld een webschraper coderen om hen een lijst te geven van producten waarin ze geïnteresseerd zijn, evenals hun beoordeling van een e-shop-website. Het schrapen van een website is zelfs een effectieve manier om alle gegevens die u nodig heeft te verzamelen en de kwaliteit van de aangeboden producten of diensten te verbeteren.

Een beetje planning

Webzoekers die logica willen bouwen voor een schraper die ze gebruiken, moeten hun eigen plannen maken. Eerst moeten ze beslissen wat voor soort informatie ze van deze of die website willen verzamelen. Ze willen bijvoorbeeld pagina's extraheren met informatie over ambachtelijke bieren. En dit is geen groot probleem, aangezien er veel webpagina's zijn die deze informatie verstrekken.

Controleer de HTML-code

Als ze willen dat hun schraper alle informatie over ambachtelijke bieren vindt, moeten ze naar de speciale code (HTML) van de webpagina voor ambachtelijke bieren kijken. Ze moeten er rekening mee houden dat de meeste webbrowsers een manier bieden om de HTML-broncode van de website met slechts een klik te detecteren. In Google Chrome kunnen webzoekers bijvoorbeeld met de rechtermuisknop op een element in een bepaalde website klikken en vervolgens op 'Inspecteren' klikken om de HTML-code te zien.

Databanken voor bieren en brouwerijen

Brouwersdatabase is vrij eenvoudig te maken. Webzoekers hoeven alleen maar alle relevante kolommen in de dataset te kiezen, eventuele duplicaten te verwijderen en vervolgens opnieuw in te stellen. Door de index opnieuw in te stellen, maakt u voor elke brouwerij een speciale identificatie aan. Ze hebben deze ID nodig bij het maken van een dataset voor bieren, omdat ze zo de kans krijgen om elk bier te associëren met een specifieke brouwerij-ID. Ze kunnen ook een dataset voor bieren maken en alle repetitieve gegevens over brouwerijen, zoals namen en locaties, vervangen. Vervolgens kunnen ze elke brouwerij matchen met een bepaald soort bier.

Gebruik variabelen, zoals stad en staat

Via de dataset voor brouwerijen kunnen ze kolommen maken voor de locatie van de brouwerijen, zoals de stad en de staat waarin elke brouwerij is gevestigd. Ze kunnen deze twee variabelen scheiden door de splitfunctie te gebruiken.