Водич за почетнике од Семалт-а на снимању веб страница

Подаци и информације на вебу расту из дана у дан. Данас већина људи користи Гоогле као први извор сазнања, без обзира да ли су у потрази за прегледима предузећа или покушавају да разумеју нови термин.

Са количином података доступних на вебу, то отвара пуно могућности за научнике података. Нажалост, већина података на вебу није лако доступна. Представља се у неструктурираном формату који се назива ХТМЛ форматом и који се не може преузети. Стога је за то потребно знање и стручност научника за податке.

Веб сцрапинг је процес претварања података присутних у ХТМЛ формату у структурирани формат којем се лако може приступити и користити. Скоро сви програмски језици могу се користити за правилно скенирање на вебу. Међутим, у овом чланку користићемо језик Р.

Постоји неколико начина на које се подаци могу избрисати с интернета. Неке од најпопуларнијих су:

1. Хуман Цопи-Пасте

Ово је спора, али врло ефикасна техника брисања података са интернета. У овој техници, особа анализира податке и потом их копира у локалну меморију.

2. Усклађивање текстуалног узорка

Ово је још један једноставан, али моћан приступ за извлачење информација са интернета. То захтева употребу регуларних средстава за подударање израза програмских језика.

3. АПИ интерфејс

Много веб локација попут Твиттера, Фацебоока, ЛинкедИна итд. Пружају вам јавне или приватне АПИ-је који се могу позвати помоћу стандардних кодова за преузимање података у прописаном формату.

4. ДОМ Парсинг

Имајте на уму да неки програми могу дохватити динамични садржај креиран на страни клијента. Могуће је рашчланити странице у ДОМ стаблу које је засновано на програмима које можете користити за дохваћање неких дијелова тих страница.

Пре него што се упишете у гребање веб-страница на Р-у, морате имати основно знање о Р. Ако сте почетник, постоји много сјајних извора који вам могу помоћи. Такође морате да имате знање о ХТМЛ-у и ЦСС-у. Међутим, с обзиром да већина научника са подацима није баш солидна са техничким познавањем ХТМЛ-а и ЦСС-а, можете користити отворени софтвер попут Селецтор Гадгет-а.

На пример, ако записујете податке на ИМДБ веб локацији за 100 најпопуларнијих филмова објављених у одређеном периоду, потребно је да избришете следеће податке са веб локације: опис, време извођења, жанр, оцена, гласови, бруто зарада, режисер и цаст. Једном када избришете податке, можете их анализирати на различите начине. На пример, можете да направите велики број занимљивих визуализација. Сада када имате општу идеју о томе шта је брисање података, можете га решити!