Giới thiệu
Web scraping (thu thập dữ liệu web) là một kỹ thuật rất hữu ích cho các lập trình viên muốn khai thác thông tin từ các trang web. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thiết lập môi trường và viết một trình thu thập dữ liệu cơ bản bằng Python.
Mục Lục
- Thiết lập Môi Trường
- Cài Đặt Thư Viện Cần Thiết
- Viết Trình Thu Thập Dữ Liệu Đầu Tiên
- Thực Tiễn Tốt Nhất Trong Web Scraping
- Tóm Tắt
Thiết lập Môi Trường
Để bắt đầu thu thập dữ liệu web với Python, đầu tiên bạn cần thiết lập môi trường phát triển của mình.
Bước 1: Tạo Dự Án
Điều hướng đến thư mục dự án của bạn:
cd path/to/your/projectBước 2: Tạo Môi Trường Ảo
Chạy lệnh sau để tạo một môi trường ảo:
python -m venv venvMôi trường ảo này sẽ được tạo trong thư mục gốc của dự án với tên là venv.
Bước 3: Kích Hoạt Môi Trường Ảo
Kích hoạt môi trường ảo bằng cách chạy lệnh sau:
- Trên macOS hoặc Linux:
source venv/bin/activate- Trên Windows (Git Bash):
source venv/Scripts/activate- Trên Command Prompt:
venv\Scripts\activate.bat- Trên PowerShell:
venv\Scripts\Activate.ps1Sau khi kích hoạt, bạn sẽ thấy tên của môi trường ảo trong dấu ngoặc trước tên người dùng của bạn, ví dụ:
(venv) user@User:~/Personal/WebScraping$Môi trường ảo giúp tách biệt các phụ thuộc của dự án Python của bạn khỏi hệ thống. Điều này cho phép bạn có nhiều dự án trên cùng một máy mà không có xung đột giữa các phiên bản thư viện.
Bước 4: Lưu Danh Sách Phụ Thuộc
Sau khi kích hoạt môi trường, cài đặt các thư viện cần thiết và lưu danh sách phụ thuộc vào file requirements.txt bằng cách chạy lệnh:
pip freeze > requirements.txtCài Đặt Thư Viện Cần Thiết
Giờ đây, khi môi trường ảo đã hoạt động, chúng ta có thể cài đặt các thư viện cần thiết cho việc thu thập dữ liệu web.
Thư Viện Cần Cài Đặt
- Requests: Thư viện này được sử dụng để gửi các yêu cầu HTTP và tải về các trang web.
- BeautifulSoup4: Một công cụ mạnh mẽ giúp phân tích cú pháp HTML. Nó cho phép bạn tìm kiếm, điều hướng và trích xuất thông tin từ dữ liệu cấu trúc được tạo ra từ HTML thô.
Để cài đặt các thư viện này, chạy lệnh:
pip install requests beautifulsoup4Viết Trình Thu Thập Dữ Liệu Đầu Tiên
Dưới đây là một trình thu thập dữ liệu web đơn giản bằng Python, sẽ tải một trang web và in ra tiêu đề của nó.
Ví Dụ Cơ Bản
python
# Nhập lớp BeautifulSoup từ thư viện bs4
from bs4 import BeautifulSoup
# Nhập module requests để gửi các yêu cầu HTTP
import requests
# Định nghĩa URL mục tiêu (đây là một trang thương mại điện tử demo để thực hành)
url = "https://webscraper.io/test-sites/e-commerce/scroll"
# Gửi yêu cầu GET đến URL
response = requests.get(url)
# Phân tích cú pháp nội dung HTML của trang sử dụng BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
# Tìm phần tử <h2> đầu tiên trên trang và trích xuất nội dung văn bản của nó
title = soup.find('h2').text
# In kết quả để xác nhận mọi thứ hoạt động chính xác
print("Tiêu đề:", title)Kết Quả Dự Kiến
Khi chạy đoạn mã trên, bạn sẽ nhận được tiêu đề của trang web.
Thực Tiễn Tốt Nhất Trong Web Scraping
Trước khi tiếp tục, điều quan trọng là hiểu các khía cạnh pháp lý và đạo đức của web scraping:
- Luôn kiểm tra
robots.txt(ví dụ:https://website.com/robots.txt) - Tôn trọng giới hạn tỷ lệ - đừng làm quá tải máy chủ
- Kiểm tra Điều khoản Dịch vụ của trang web
- Sử dụng scraping cho các mục đích hợp pháp
- Cân nhắc sử dụng API chính thức khi có sẵn
Tóm Tắt
Trong hướng dẫn này, bạn đã:
- Thiết lập môi trường phát triển Python cách ly bằng môi trường ảo.
- Cài đặt các thư viện thu thập dữ liệu web cần thiết (requests và beautifulsoup4).
- Viết trình thu thập dữ liệu web đầu tiên có khả năng trích xuất dữ liệu từ một trang web trực tiếp.
- Học các thực tiễn tốt nhất để thu thập dữ liệu một cách đạo đức và có trách nhiệm.
Mặc dù requests và BeautifulSoup rất phù hợp để học các nguyên tắc cơ bản, thu thập dữ liệu web hiện đại thường yêu cầu các công cụ tiên tiến hơn. Trong các bài viết tới, chúng ta sẽ khám phá Playwright để xử lý các trang web nặng JavaScript và n8n để xây dựng các quy trình tự động hóa hoàn chỉnh mà không cần mã.
