Tutorial de raspagem da Web do Semalt Expert para usuários não profissionais

Atualmente, a internet se tornou a fonte número um em que a maioria dos gerentes e pesquisadores da web procura os dados de que precisa. A web é uma vasta plataforma e as pessoas precisam usar as ferramentas certas para extrair todas as informações que desejam. Uma das coisas mais importantes é saber como rastrear o conjunto de dados correto. Por exemplo, eles podem querer raspar um conjunto de dados de cerveja artesanal e poder analisar os resultados posteriormente.

No entanto, primeiro, os usuários precisam saber como começar seus próprios projetos. Se desejar, eles podem raspar um conjunto de dados de cerveja artesanal de um site usando Python.

Raspagem na Web: Uma Ferramenta de Extração Eficaz

O Web Scraping pode ajudar os pesquisadores a encontrar automaticamente vários dados de várias páginas da Internet. É uma ferramenta muito eficaz, capaz de fornecer resultados específicos em questão de minutos. Hoje, muitos gerentes de vendas usam essa ferramenta para extrair preços, listas de produtos e muito mais. Por exemplo, os usuários podem codificar um raspador da Web para fornecer uma lista de produtos nos quais estão interessados, bem como sua classificação em um site de loja virtual. De fato, raspar um site é uma maneira eficaz de reunir todos os dados necessários e melhorar a qualidade dos produtos ou serviços oferecidos.

Um pouco de planejamento

Os pesquisadores da Web que desejam criar lógica para um raspador que usam precisam fazer seus próprios planos. Primeiro, eles precisam decidir que tipo de informação eles desejam coletar deste ou daquele site. Por exemplo, eles podem querer extrair páginas contendo informações sobre cervejas artesanais. E isso não é um grande problema, pois há muitas páginas da web fornecendo essas informações.

Verifique o código HTML

Se eles desejam que seu raspador encontre todas as informações sobre cervejas artesanais, eles precisam consultar o código especial (HTML) da página da Web de cervejas artesanais. Eles precisam ter em mente que a maioria dos navegadores oferece uma maneira de detectar o código-fonte HTML do site com apenas um clique. Por exemplo, no Google Chrome, os pesquisadores da Web podem clicar com o botão direito do mouse em um elemento de um determinado site e clicar em "Inspecionar" para ver o código HTML.

Bases de dados de cervejas e cervejarias

O banco de dados das cervejarias é bastante simples de criar. Os pesquisadores da Web precisam apenas escolher todas as colunas relevantes no conjunto de dados, remover as duplicatas e redefini-las. Redefinindo o índice, crie um identificador especial para cada cervejaria. Eles precisarão desse identificador ao criar um conjunto de dados para cervejas, pois dessa forma terão a chance de associar cada cerveja a um ID específico da cervejaria. Além disso, eles podem criar um conjunto de dados para cervejas e substituir todos os dados repetitivos sobre cervejarias, como nomes e locais. Em seguida, eles podem combinar cada cervejaria com um certo tipo de cerveja.

Use Variáveis, como Cidade e Estado

Por meio do conjunto de dados das cervejarias, eles podem criar colunas para a localização das cervejarias, como a cidade e o estado em que cada cervejaria está localizada. Eles podem separar essas duas variáveis usando a função split.