Web scraping là gì? 4 loại web scraping phổ biến hiện nay.

Genlogin
 31 Tháng Năm, 2023
Dữ liệu có sức mạnh lớn, nhưng việc thu thập và phân tích thông tin này để tạo ra giá trị thực sự là một thách thức đối với các doanh nghiệp và tổ chức. Đó là lý do tại sao web scraping đã trở thành một công nghệ quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về khái niệm “web scraping” và khám phá những ứng dụng tiềm năng của nó.
web-scraping-1

1. Web scraping là gì?

Theo Viettel IDC, web scraping là quá trình sử dụng bots, tức là các phần mềm máy tính thực hiện các tác vụ tự động, để trích xuất dữ liệu và nội dung từ các trang web. Các dữ liệu thu thập được sau đó được lưu trữ dưới các định dạng hữu ích như bảng tính hoặc có thể truy cập thông qua API để phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau. Các công cụ được sử dụng để thực hiện web scraping được gọi là web scraper.
Web scraper hoạt động bằng cách quét mã HTML của trang web và trích xuất thông tin hữu ích ẩn trong đó. Tuy nhiên, web scraping không nên bị nhầm lẫn với một phương pháp khác là web crawling. Web crawling thường trừu tượng hơn và thu thập tất cả thông tin có sẵn trên một trang web, trong khi web scraping nhằm tập trung vào việc thu thập dữ liệu cụ thể và xác định trước.

2. Cách hoạt động của web scraping

Web scraping hoạt động bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật để tự động truy cập vào trang web, phân tích cú pháp HTML và trích xuất dữ liệu từ các phần tử trang như văn bản, hình ảnh, bảng dữ liệu và liên kết. Dưới đây là quá trình cơ bản của web scraping:
  • Truy cập vào trang web: Web scraping bắt đầu bằng việc sử dụng một HTTP client hoặc trình duyệt để gửi yêu cầu HTTP đến một trang web cụ thể. Yêu cầu này được gửi từ một chương trình máy tính hoặc script được thiết kế để thực hiện web scraping.
  • Tải nội dung HTML: Khi yêu cầu HTTP được gửi, trang web sẽ trả về nội dung HTML của trang đó. Điều này bao gồm mã HTML, CSS và JavaScript chứa thông tin và cấu trúc của trang web.
  • Phân tích cú pháp HTML: Các công cụ web scraping sử dụng các thư viện và framework như BeautifulSoup, lxml hoặc Puppeteer để phân tích cú pháp của trang web. Điều này cho phép chúng nhận diện và truy cập các phần tử trang như thẻ HTML, lớp CSS hoặc các phần tử DOM.
  • Trích xuất dữ liệu: Sau khi phân tích cú pháp HTML, công cụ web scraping sẽ xác định các phần tử dữ liệu cần trích xuất từ trang web. Điều này có thể là văn bản, hình ảnh, bảng dữ liệu, liên kết hoặc bất kỳ thông tin nào khác có sẵn trên trang.
  • Lưu trữ hoặc sử dụng dữ liệu: Dữ liệu được trích xuất từ trang web có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu hoặc các định dạng khác như CSV, Excel hoặc JSON. Nó cũng có thể được sử dụng trực tiếp để phân tích, xử lý hoặc tạo ra các ứng dụng mới thông qua việc truy xuất dữ liệu bằng API hoặc giao thức khác.
Quá trình web scraping có thể được tùy chỉnh và điều chỉnh dựa trên cấu trúc và yêu cầu cụ thể của trang web mục tiêu. Tuy nhiên, khi thực hiện web scraping, cần tuân thủ quy định pháp luật và chính sách bảo mật của trang web để đảm bảo việc thu thập dữ liệu diễn ra một cách hợp pháp và đạo đức.

3. Các loại web scraping phổ biến

3.1. Self-built or Pre-built

  • Self-built web scraping: Đây là loại web scraping được tạo ra bằng cách xây dựng mã và logic tự động trong một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc Java. Nó cho phép người dùng tùy chỉnh và điều chỉnh quy trình thu thập dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ.
  • Pre-built web scraping: Đây là loại web scraping sử dụng các công cụ và thư viện đã được phát triển trước đó, có sẵn và có khả năng trích xuất dữ liệu từ các trang web phổ biến. Các công cụ như BeautifulSoup, Scrapy và Puppeteer cung cấp các chức năng và API proxy để thực hiện web scraping một cách dễ dàng và nhanh chóng.

3.2. Cloud vs Local

  • Cloud-based web scraping: Đây là loại web scraping được thực hiện trên các nền tảng đám mây như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) hoặc Microsoft Azure. Việc sử dụng mô hình đám mây cho phép tăng khả năng mở rộng và quy mô của quy trình web scraping, đồng thời cung cấp các tính năng bổ sung như khả năng định lịch và quản lý dễ dàng.
  • Local-based web scraping: Đây là loại web scraping được thực hiện trên máy tính cá nhân hoặc máy chủ cục bộ. Việc thực hiện web scraping một cách cục bộ cung cấp sự kiểm soát tối đa và quyền kiểm soát dữ liệu, nhưng có thể hạn chế khả năng mở rộng và quy mô so với mô hình đám mây.

3.3. Browser extension vs software

  • Browser extension web scraping: Đây là loại web scraping sử dụng các tiện ích mở rộng của trình duyệt web để thực hiện quá trình trích xuất dữ liệu. Các tiện ích mở rộng này thường được cài đặt trên trình duyệt và cung cấp giao diện dễ sử dụng để chọn và trích xuất dữ liệu từ các trang web.
  • Software web scraping: Đây là loại web scraping sử dụng các phần mềm độc lập hoặc script để thực hiện việc trích xuất dữ liệu. Người dùng chạy phần mềm hoặc script này trên máy tính và tùy chỉnh quá trình trích xuất dữ liệu theo yêu cầu.

3.4. User interface

  • Các công cụ web scraping có giao diện người dùng (User Interface – UI) cung cấp một giao diện đồ họa để người dùng tương tác và cấu hình quá trình trích xuất dữ liệu. Điều này cho phép người dùng thiết lập các thông số, chọn các phần tử trang web cần trích xuất và xem trực tiếp kết quả trích xuất dữ liệu trong môi trường UI trực quan.
Tùy thuộc vào nhu cầu và yêu cầu cụ thể, người dùng có thể lựa chọn các loại web scraping phù hợp như self-built or pre-built, cloud vs local, browser extension vs software và có hoặc không có user interface để thực hiện công việc trích xuất dữ liệu từ các trang web.

4. Web scraping thường ứng dụng trong lĩnh vực nào?

Web Scraping có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:
  • Nghiên cứu thị trường: Web Scraping giúp thu thập thông tin về giá cả, sản phẩm, đánh giá khách hàng và xu hướng thị trường từ các trang web thương mại điện tử và diễn đàn để phân tích thị trường, đưa ra quyết định kinh doanh thông minh và nắm bắt cơ hội cạnh tranh.
  • Quảng cáo và tiếp thị: Web Scraping có thể giúp thu thập thông tin về khách hàng tiềm năng, nhận xét và đánh giá sản phẩm, dữ liệu mạng xã hội và dữ liệu từ các trang web công cụ tìm kiếm. Điều này giúp tối ưu hóa chiến lược quảng cáo và tiếp thị, đưa ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu thực tế.
  • Lĩnh vực bất động sản: Web Scraping có thể được sử dụng để thu thập thông tin về giá cả, vị trí, diện tích, thông tin liên hệ và các yếu tố khác liên quan đến bất động sản từ các trang web bất động sản. Điều này giúp định giá, nghiên cứu thị trường và tìm kiếm thông tin về thị trường bất động sản.
  • Nghiên cứu và phân tích dữ liệu: Web Scraping cung cấp khả năng thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến khác nhau để nghiên cứu, phân tích và khám phá thông tin. Điều này có thể áp dụng trong lĩnh vực khoa học, giáo dục, phân tích dữ liệu xã hội và nghiên cứu thị trường.

5. Ưu điểm và nhược điểm của web scraping

Ưu điểm
Nhược điểm
  • Thu thập dữ liệu tự động: Web scraping cho phép tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ các trang web, giúp tiết kiệm thời gian và công sức so với việc thu thập dữ liệu thủ công.
  • Trích xuất dữ liệu cấu trúc: Web scraping giúp trích xuất dữ liệu từ các trang web và chuyển đổi nó thành định dạng có cấu trúc như CSV, Excel hoặc JSON. Điều này giúp dễ dàng lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu.
  • Tạo dữ liệu từ các nguồn trực tuyến: Web scraping cho phép truy cập và sử dụng thông tin từ các nguồn trực tuyến khác nhau. Điều này mở ra nhiều cơ hội để phân tích thị trường, nghiên cứu cạnh tranh, thu thập thông tin sản phẩm và nhiều mục đích khác.
  • Tự động hóa công việc: Web scraping có thể tự động hóa các công việc như theo dõi giá cả, cập nhật thông tin sản phẩm, theo dõi thay đổi trang web và cung cấp thông tin liên tục và cập nhật.
  • Vấn đề về pháp lý: Web scraping có thể vi phạm quy định pháp luật về bản quyền và quyền riêng tư. Một số trang web cấm hoặc giới hạn việc trích xuất dữ liệu từ trang của họ. Vì vậy, việc sử dụng web scraping cần tuân thủ quy định pháp luật và chính sách của trang web mục tiêu.
  • Thay đổi cấu trúc trang web: Nếu cấu trúc của một trang web thay đổi, web scraping có thể gặp khó khăn trong việc trích xuất dữ liệu. Cần phải cập nhật và điều chỉnh quá trình web scraping để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của nó.
  • Hiệu suất và tốc độ: Web scraping có thể mất thời gian và tốn tài nguyên khi trích xuất dữ liệu từ các trang web lớn hoặc có cấu trúc phức tạp. Một số trang web cũng có giới hạn truy cập hoặc chống scraping để ngăn chặn việc trích xuất dữ liệu.
  • Sự không ổn định của dữ liệu: Dữ liệu trích xuất từ các trang web không được kiểm tra và kiểm soát chất lượng như dữ liệu do chính trang web cung cấp. Điều này có thể dẫn đến dữ liệu không chính xác, không hoàn chỉnh hoặc có sai sót.

 

6. Cách bảo mật web scraping

Hiện tại, sự gia tăng của các bot scraper độc hại đã làm cho một số biện pháp bảo mật thông thường trở nên không còn hiệu quả. Để chống lại các bot scraper tiên tiến này, công ty Imperva đã áp dụng một phương pháp phân tích chi tiết lưu lượng truy cập, đảm bảo rằng mọi lưu lượng truy cập đến website, bao gồm cả con người và bot, đều hợp pháp.
Quy trình này bao gồm việc xác minh các yếu tố sau:
  • 0 fingerprint: Quá trình lọc bắt đầu bằng việc kiểm tra các header HTTP để xác định liệu khách truy cập có phải là người dùng hay bot, có tính an toàn hay độc hại. Chữ ký header được so sánh với cơ sở dữ liệu liên tục được cập nhật với hơn 10 triệu biến thể.
  • IP Reputation: Dữ liệu IP được thu thập từ các cuộc tấn công chống lại khách hàng. Các truy cập từ các địa chỉ IP có lịch sử bị liên quan đến các cuộc tấn công sẽ được xem là đáng ngờ và đòi hỏi xem xét cẩn thận hơn.
  • Phân tích hành vi: Theo dõi cách mà khách truy cập tương tác với trang web có thể phát hiện ra những hành vi bất thường, chẳng hạn như tỷ lệ yêu cầu quá mạnh mẽ hoặc duyệt web phi logic. Điều này giúp phát hiện các bot đang cố gắng truy cập vào trang web.
  • Các challenge liên tục: Sử dụng các challenge bao gồm hỗ trợ cookie và thực thi JavaScript để lọc ra các bot. Một phương án cuối cùng là sử dụng CAPTCHA, giúp loại bỏ các bot cố gắng giả mạo người dùng để vượt qua các rào cản bảo vệ.
Bằng cách áp dụng các phương pháp phân tích và các thử thách liên tục như vậy, Imperva đảm bảo rằng chỉ lưu lượng truy cập hợp pháp và an toàn mới được phép truy cập vào trang web, từ đó ngăn chặn hiệu quả các hoạt động bot scraper độc hại.

7. Một số câu hỏi thường gặp

Một trang web có thể ngăn chặn việc thực hiện web scraping bằng cách nào?
Có một số phương pháp mà một trang web có thể sử dụng để ngăn chặn hoặc giới hạn việc thực hiện Web Scraping:
  • Robots.txt: Trang web có thể sử dụng tệp Robots.txt để chỉ định các quy tắc và hạn chế cho các trình duyệt web và bot. Việc tuân thủ Robots.txt là cần thiết để tránh vi phạm chính sách của trang web và tôn trọng quyền riêng tư của người quản lý trang web.
  • Captcha: Một trang web có thể yêu cầu xác nhận của người dùng thông qua các hình ảnh chứa các ký tự hoặc câu hỏi đơn giản. Điều này nhằm ngăn chặn các bot tự động thực hiện Web Scraping bằng cách yêu cầu sự can thiệp của con người để giải mã và xác nhận.
  • Giới hạn tốc độ: Trang web có thể thiết lập giới hạn tốc độ truy cập để ngăn chặn việc quá tải hệ thống hoặc gây ảnh hưởng đến hiệu suất trang web. Việc giới hạn số lượng yêu cầu được thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định giúp trang web duy trì sự ổn định và bảo vệ dữ liệu.
Làm thế nào để đảm bảo việc sử dụng web scraping tuân thủ các quy định pháp luật?
  • Đọc và tuân thủ chính sách và quy tắc của trang web: Trước khi thực hiện Web Scraping, hãy đọc và hiểu chính sách và quy tắc của trang web mà bạn định thu thập dữ liệu. Hãy chú ý đến các hạn chế, điều khoản sử dụng và hướng dẫn được đưa ra bởi trang web và tuân thủ chúng một cách nghiêm ngặt.
  • Sử dụng API hoặc cơ chế lưu lượng truy cập được phép: Nếu trang web cung cấp API công khai, hãy sử dụng API đó để truy xuất dữ liệu một cách hợp pháp. Nếu không có API, hãy xem xét xác định các hạn chế về lưu lượng truy cập mà trang web đưa ra và tuân thủ các hạn chế đó.
  • Xác minh pháp lý và quyền riêng tư: Trước khi thu thập dữ liệu từ trang web, hãy xác minh rằng việc thu thập và sử dụng dữ liệu không vi phạm quyền riêng tư của người dùng và tuân thủ các quy định pháp luật liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư.
Qua bài viết trên của Genlogin, ta thấy được web scraping đã và đang thay đổi cách chúng ta thu thập thông tin từ internet. Từ việc thu thập dữ liệu thị trường, phân tích dữ liệu người dùng, đến theo dõi hoạt động cạnh tranh và tạo ra các ứng dụng mới dựa trên dữ liệu, web scraping đang cung cấp một cánh cửa đầy tiềm năng cho các chuyên gia công nghệ và doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc sử dụng web scraping cần tuân thủ đạo đức và quy định pháp luật, đảm bảo việc thu thập và sử dụng thông tin được thực hiện một cách hợp lý và có trách nhiệm. Với sự tiến bộ không ngừng trong công nghệ, chúng ta có thể kỳ vọng rằng web scraping sẽ tiếp tục phát triển và mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và doanh nghiệp trong tương lai.