Đơn giản hóa việc quét web với R for Business Insights

Điều hướng các đường phố giàu dữ liệu của thế giới kỹ thuật số đòi hỏi một số công cụ hiểu biết, đặc biệt là khi bạn đang theo đuổi kho thông tin vàng ẩn giấu trong phạm vi rộng lớn của internet. Nhập web scraping, anh hùng mà chúng tôi không biết chúng tôi cần, hoàn hảo để trích xuất những viên ngọc dữ liệu đó và đánh bóng chúng thành thông tin chi tiết có thể hành động. Bây giờ, nếu chỉ đề cập đến việc quét web gợi lên hình ảnh của phép thuật mã hóa và phép thuật phức tạp trong Python, hãy giữ mũ của bạn. Chúng ta sắp đi đường vòng qua thế giới R.

Why R, you ask? Imagine R as the cool, slightly nerdy cousin of Python who knows all about data. It’s not just for statisticians anymore. With its powerhouse libraries designed for web scraping, R is optimal for data extraction, minus the complexity.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thực hiện một cuộc phiêu lưu dữ liệu với R, từ các thung lũng yên tĩnh của các trang tĩnh đến các thành phố nhộn nhịp của các trang web động. Cho dù bạn là một nhà phân tích dữ liệu dày dạn kinh nghiệm hay một người mới tò mò, hãy lấy thiết bị của bạn. Chúng tôi sắp đơn giản hóa việc quét web với R, làm cho nó có thể truy cập được cho tất cả mọi người. Chúng ta hãy cùng nhau đi sâu vào độ sâu kỹ thuật số và khai quật những kho báu ẩn giấu bên trong.

Cài đặt các yếu tố cần thiết: R và RStudio

Trước khi chúng ta có thể bắt đầu cạo biển kỹ thuật số, chúng ta cần phải xây dựng con tàu của mình. Đó là R và RStudio cho chúng tôi landlubbers. Dưới đây là cách để các công cụ này sẵn sàng hành động:

Cài đặt R

R là nền tảng của chúng tôi, lớp cơ sở của bộ công cụ cạo của chúng tôi. Truy cập CRAN (Mạng lưu trữ R toàn diện) để tải xuống phiên bản R. mới nhất. Chọn phiên bản tương thích với hệ điều hành của bạn. Nếu bạn là người yêu thích các phím tắt và sử dụng macOS hoặc Windows, hãy cân nhắc sử dụng trình quản lý gói:

 

• • macOS: Mở Terminal và chạy 'brew install r'.

• • Windows: Kích hoạt PowerShell và chạy 'choco install r.project'.

Thiết lập cánh buồm

Sau khi cài đặt, khởi chạy RStudio. Đó là buồng lái của bạn cho chuyến thám hiểm này. Giao diện thoạt nhìn có vẻ khó khăn, nhưng đừng sợ — nó thân thiện hơn vẻ ngoài của nó.

Tập hợp phi hành đoàn của bạn: Cài đặt thư viện

Không thuyền trưởng nào có thể đi thuyền một mình. Chúng tôi cần một phi hành đoàn, và trong trường hợp của chúng tôi, đó là thư viện rvest và dplyr . Những công cụ này là cơ bắp và bộ não đằng sau việc quét web của chúng ta với hoạt động r.

1. Tuyển dụng qua RStudio

 

• • Điều hướng đến tab Gói trong RStudio.

• • Nhấp vào "Cài đặt".

• • Trong hộp thoại Cài đặt gói, nhập rvest, dplyr.

• • Nhấn "Cài đặt" và xem RStudio đưa các thành viên phi hành đoàn mới của bạn lên tàu.

2. Nhập ngũ dòng lệnh

Đối với những người thích cách tiếp cận trực tiếp, hãy triệu tập các thư viện của bạn với:

install.packages ("rvest")

install.packages ("dplyr")

Tại sao lại là những thư viện này?

 

• • 'RVEST' là harpoon của bạn, được thiết kế để bám vào và trích xuất dữ liệu từ các trang web.

• • 'DPLYR' là công cụ điều hướng của bạn, giúp tổ chức và thao tác dữ liệu một cách dễ dàng.

Với R và RStudio được thiết lập và nhóm thư viện của bạn đã sẵn sàng, bạn gần như đã sẵn sàng bắt tay vào việc quét web của mình với hành trình r. Nhưng trước khi chúng ta bỏ đi, hãy đảm bảo rằng chúng ta hiểu những điều cơ bản về những gì làm cho các công cụ này trở nên mạnh mẽ để quét web. Hãy theo dõi khi chúng ta đi sâu hơn vào nghệ thuật trích xuất dữ liệu với R trong các phần sau.

Thiết lập khóa học: Web Scraping với rvest

Bây giờ con tàu của chúng tôi đã được chế tạo và thủy thủ đoàn của chúng tôi đang ở trên tàu, đã đến lúc ra khơi vào đại dương dữ liệu rộng lớn. Thư viện 'rvest' sẽ là la bàn và bản đồ của chúng ta, hướng dẫn chúng ta vượt qua vùng nước nguy hiểm của các trang web đến kho báu của chúng ta: dữ liệu.

1. Phát hiện bờ: Gửi yêu cầu GET

Hành trình của chúng tôi bắt đầu với một điểm đến trong tâm trí. Đối với web scraping với r, đích đó là URL của trang chúng tôi muốn khám phá. Hãy nhắm mục tiêu một trang web với dữ liệu có giá trị - hãy nghĩ về nó như một hòn đảo đầy kho báu. Chúng tôi sử dụng 'rvest' để gửi yêu cầu GET, giống như thả neo gần bờ:

library(rvest)

link <- "https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_3166_country_codes"

page <- read_html(link)

2. Điều hướng địa hình: Phân tích cú pháp nội dung HTML

Với trang web được tải lên tàu của chúng tôi, đã đến lúc điều hướng cấu trúc của nó. Các trang web được làm bằng HTML, một loạt các yếu tố lồng nhau như rương trong rương. Mục tiêu của chúng tôi là tìm chiếc rương với kho báu của chúng tôi.

'RVEST' cho phép chúng tôi chỉ định phần nào của trang mà chúng tôi quan tâm. Giả sử chúng tôi đang theo đuổi một bảng mã quốc gia. Chúng tôi sử dụng bộ chọn CSS hoặc XPath để xác định mục tiêu của chúng tôi:

table <- page %>%

 html_element(css = "table.wikitable") %>%

 html_table()

Lệnh này lấy bàn, mở rương để lộ ra những viên ngọc (dữ liệu) bên trong.

3. Thu thập chiến lợi phẩm: Trích xuất dữ liệu

Bây giờ chúng tôi có bàn của chúng tôi, nhưng kho báu của chúng tôi được trộn với cát. Chúng ta cần sàng lọc qua nó, chỉ trích xuất những viên đá quý. Với 'rvest', chúng tôi có thể tinh chỉnh tìm kiếm của mình, nhắm mục tiêu các hàng và cột cụ thể, loại bỏ các phần dữ liệu mà chúng tôi đánh giá cao nhất.

codes <- table %>%

 dplyr::select(Country, Code) %>%

 slice(1:10)

Ở đây, chúng tôi chọn mười mục đầu tiên của cột Quốc gia và Mã, đóng gói kho báu dễ tiếp cận nhất.

4. Thiết lập proxy Rvest (Tùy chọn)

Đôi khi, cuộc thám hiểm của chúng tôi có thể cảnh báo những người bảo vệ hòn đảo. Để tránh bị phát hiện, chúng ta có thể sử dụng proxy. Mặc dù 'rvest' không trực tiếp xử lý proxy, chúng ta có thể thiết lập chúng trong R:

Sys.setenv(http_proxy = "http://proxyserver:port")

Dòng này yêu cầu R định tuyến các yêu cầu của chúng tôi thông qua một máy chủ proxy, ngụy trang tàu của chúng tôi thành một tàu đánh cá địa phương.

Các proxy hoàn hảo để quét web với chi phí r là gì? Kiểm tra giá tại đây.

Cuộc phiêu lưu của chúng tôi không kết thúc với các trang tĩnh. Nhiều hòn đảo (trang web) sử dụng phép thuật (JavaScript) để che giấu kho báu của họ, chỉ tiết lộ chúng cho những người biết phép thuật phù hợp. Đối với nội dung xuất hiện động, chúng tôi sẽ cần sử dụng các chiến thuật khác nhau mà chúng tôi sẽ khám phá trong phần tiếp theo.

Bắt tay vào việc quét web với hành trình R và 'rvest' mở ra một thế giới dữ liệu trong tầm tay bạn. Cho dù đó là các trang tĩnh chứa đầy các bảng hoặc nội dung động ẩn đằng sau JavaScript, kho tàng kiến thức là của bạn để thực hiện. Bạn đã sẵn sàng điều hướng trên những vùng biển giàu dữ liệu? Các proxy của IPBurger có thể cung cấp màn đêm, đảm bảo cuộc phiêu lưu cạo của bạn không bị phát hiện. Hãy ra khơi với chúng tôi, và chúng ta hãy cùng nhau khám phá những kho báu ẩn giấu của internet.

Điều hướng biển động: Cạo nội dung được hiển thị bằng JavaScript với R

Hành trình của chúng tôi vào web scraping với r cho đến nay đã bao phủ vùng nước yên tĩnh của các trang tĩnh. Nhưng biển kỹ thuật số rất rộng lớn, với những khu vực mà nước trở nên năng động, ẩn giấu kho báu của họ đằng sau những con sóng JavaScript. Đừng sợ, vì ngay cả những kho báu khó nắm bắt này cũng nằm trong tầm tay của chúng ta, nhờ vào một số điều hướng thông minh.

1. Hiểu thách thức

Các trang web động tải nội dung của họ một cách nhanh chóng, thường là để đáp ứng với hành động của người dùng hoặc sau khi tìm nạp dữ liệu từ máy chủ. Các phương pháp cạo truyền thống, dựa trên nguồn HTML ban đầu, có thể thấy những vùng nước này âm u. Nhưng với các công cụ phù hợp, chúng ta có thể lập biểu đồ một khóa học thông qua.

2. Phát hiện các API ẩn: Kính viễn vọng của cướp biển

Nhiều trang web động truy xuất dữ liệu từ API (Giao diện lập trình ứng dụng). Với con mắt tinh tường, chúng tôi có thể phát hiện các API ẩn này bằng các công cụ dành cho nhà phát triển của trình duyệt của chúng tôi. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi truy cập trực tiếp vào dữ liệu, bỏ qua nhu cầu tương tác với trang được hiển thị bằng JavaScript.

# Example: Discovering an API endpoint

# Not actual R code – just illustrative

"https://example.com/api/data?page=1"

Bằng cách giám sát lưu lượng mạng khi chúng tôi tương tác với trang web, chúng tôi có thể khám phá các lệnh gọi API này và sử dụng chúng để tìm nạp dữ liệu trực tiếp.

3. RSelenium: Đi thuyền trên vùng biển năng động

Đối với các trang web mà việc khám phá API không phải là một tùy chọn, chúng tôi chuyển sang RSelenium. RSelenium cho phép chúng tôi điều khiển trình duyệt web theo chương trình, cho phép R thực hiện các hành động trên web như người dùng. Bằng cách này, chúng tôi có thể điều hướng các trang, tương tác với các phần tử và cạo nội dung được tải động.

# Setting sail with RSelenium

library(RSelenium)

driver <- rsDriver(browser = "chrome")

remote_driver <- driver[["client"]]

remote_driver$navigate("https://example-dynamic-site.com")

4. Trích xuất dữ liệu từ độ sâu

Khi RSelenium đưa nội dung động vào chế độ xem, chúng ta có thể sử dụng rvest để trích xuất dữ liệu, kết hợp sức mạnh của cả hai công cụ để truy cập toàn bộ kho báu web.

# Extracting data with rvest after loading with RSelenium

html_content <- remote_driver$getPageSource()[[1]]

page <- read_html(html_content)

data <- page %>% html_node("selector") %>% html_text()

5. Tầm quan trọng của điều hướng đạo đức

Khi chúng ta dấn thân vào những lĩnh vực năng động này, điều quan trọng là phải điều hướng về mặt đạo đức. Luôn tôn trọng các quy tắc robots.txt và điều khoản dịch vụ của trang web. Hãy nghĩ về nó như mã cướp biển của internet - nhiều hơn những gì bạn gọi là "hướng dẫn" hơn là các quy tắc thực tế, nhưng dù sao cũng phải tuân theo.

Trang bị cho con tàu của bạn cho những vùng biển năng động

Bạn đã sẵn sàng giải quyết những thách thức năng động của việc quét web với r chưa? Với proxy của IPBurger, bạn có thể đảm bảo các hoạt động cạo của mình không bị phát hiện, duy trì khả năng tàng hình khi bạn điều hướng qua cả nội dung tĩnh và động. Nâng cấp bộ công cụ cạo của bạn với IPBurger và RSelenium, và không để kho báu dữ liệu, tĩnh hay động, vẫn nằm ngoài tầm với của bạn.

Lập biểu đồ lãnh thổ mới: Sử dụng thực tế và la bàn đạo đức

 

R có thể đưa bạn đến đâu?

 

• • Thông tin thị trường: Nó giống như có tầm nhìn X-quang. Xem qua chiến lược, giá cả của đối thủ cạnh tranh và những gì đám đông cổ vũ hoặc la ó. Nó không phải là về việc sao chép bài tập về nhà - đó là về việc thông minh và luôn dẫn đầu.

• • Phân tích truyền thông xã hội: Bạn đã bao giờ muốn biết thế giới nghĩ về điều gì, tốt, bất cứ điều gì? Cạo các nền tảng xã hội, và voilà, bạn có một mỏ vàng dư luận trong tầm tay. Chỉ cần nhớ, với dữ liệu tuyệt vời đi kèm với trách nhiệm lớn.

• • Nghiên cứu học thuật: Đối với các học giả trong số chúng ta, quét web giống như có một đội quân robot rà soát các kho lưu trữ kỹ thuật số, lấy dữ liệu thúc đẩy nghiên cứu đột phá. Đó là về việc làm cho những buổi thư viện đêm khuya đó trở thành quá khứ.

• • Tạo khách hàng tiềm năng: Hãy tưởng tượng câu cá ở nơi bạn biết cá đang cắn. Thu thập thông tin liên hệ và khách hàng tiềm năng từ khắp nơi trên web. Chỉ cần đảm bảo bạn không gửi thư rác; Không ai thích một spammer.

• • Tổng hợp nội dung: Đối với người sáng tạo nội dung, đó là về việc giữ ngón tay của bạn trên xung. Tổng hợp tin tức, bài đăng trên blog và video, cung cấp cho khán giả của bạn nội dung mới nhất, phù hợp nhất. Nó giống như là một DJ cho thông tin.

Đi thuyền với danh dự: Quy tắc đạo đức

Web scraping với r là mạnh mẽ, nhưng chúng ta đừng biến thành cướp biển kỹ thuật số. Dưới đây là cách giữ la bàn đạo đức của bạn hướng về phía bắc:

 

• • Quyền riêng tư là Vua: Đừng rùng rợn. Tránh xa dữ liệu cá nhân trừ khi bạn có sự cho phép rõ ràng. Hãy nghĩ về nó như là một vị khách tôn trọng trong một bữa tiệc.

• • Tính hợp pháp: Vùng nước khác nhau, quy tắc khác nhau. Hãy chắc chắn rằng bạn không vượt qua các vùng biển cấm bằng cách bám sát các luật như GDPR.

• • Robots.txt: Tệp nhỏ này giống như người gác cửa của một trang web, cho bạn biết cánh cửa nào đang mở và cánh cửa nào nằm ngoài giới hạn. Tôn trọng người gác cửa.

• • Đừng gây rối: Bắn phá một trang web với các yêu cầu là cách cư xử xấu. Không gian cạo của bạn để giữ cho các trang web hạnh phúc và hoạt động.

• • Cung cấp tín dụng: Tìm thấy một cái gì đó hữu ích? Nghiêng mũ của bạn đến nguồn. Đó là về việc xây dựng một cộng đồng, không chỉ lấy từ nó.

Điều hướng với độ chính xác và mục đích

Web scraping với R, được hỗ trợ bởi khả năng tàng hình và tốc độ của IPBurger, mở ra một vũ trụ dữ liệu. Cho dù bạn đang ở trong đó để hiểu rõ hơn, nghiên cứu hay tạo kết nối, hãy nhớ chèo thuyền trên những vùng biển kỹ thuật số này với sự tôn trọng và toàn vẹn. Bạn đã sẵn sàng khai thác sức mạnh của R để quét web chưa? Giữ cho nó thông minh, giữ cho nó có đạo đức và để những cuộc phiêu lưu bắt đầu. Nhận proxy ngay bây giờ.

Ngoài việc cạo: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu của bạn

Xin chúc mừng, bạn đã điều hướng vùng nước đầy biến động của việc cạo web với R, nhưng hành trình của bạn không kết thúc ở đây. Cuộc phiêu lưu thực sự bắt đầu khi bạn chuyển đổi dữ liệu khó kiếm được của mình thành thông tin chi tiết có thể hành động. Hãy nghĩ về điều này như biến quặng thô thành vàng.

Chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chuyên sâu

 

• • Làm sạch và chuẩn bị: Dữ liệu của bạn có thể trông giống như một kho báu sau một cơn bão — có giá trị nhưng lộn xộn. Sử dụng dplyr để dọn dẹp. Lọc tiếng ồn, chọn đá quý và sắp xếp các phát hiện của bạn. Nó giống như chuẩn bị các thành phần chính cho một bữa ăn ngon.

• • Phân tích các mẫu: Với hình dạng tàu dữ liệu của bạn, đã đến lúc tìm hiểu sâu hơn. Tìm kiếm xu hướng, sự bất thường hoặc mối tương quan? Các chức năng trong dplyr và kiểm tra thống kê trong cơ sở R có thể giúp bạn khám phá câu chuyện mà dữ liệu của bạn mong muốn kể.

• • Sức mạnh của dự đoán: Bạn đã nắm bắt được tình trạng hiện tại? Tại sao không dự đoán xu hướng trong tương lai? Các gói như dự báo và tiên tri cho phép bạn sử dụng dữ liệu hiện tại của mình để dự báo các khả năng trong tương lai. Nó giống như có một quả cầu pha lê, nhưng được hỗ trợ bởi khoa học.

Đưa dữ liệu vào cuộc sống: Trực quan hóa

Một bức tranh đáng giá một ngàn lời nói, và trong lĩnh vực dữ liệu, điều này không thể đúng hơn. Hình dung không chỉ làm cho những phát hiện của bạn dễ tiêu hóa mà còn có thể tiết lộ các mẫu ẩn mà bạn có thể đã bỏ lỡ.

 

• • ggplot2: The Artist's Palette: Một phần của vũ trụ gọn gàng, ggplot2 là lựa chọn của bạn để tạo ra những hình ảnh trực quan tuyệt đẹp, nhiều thông tin. Cho dù đó là biểu đồ, biểu đồ phân tán hay biểu đồ đường, ggplot2 biến dữ liệu của bạn thành những câu chuyện trực quan. Hãy tưởng tượng vẽ nơi nét cọ của bạn là điểm dữ liệu của bạn.

• • Shiny: Tương tác và hấp dẫn: Bạn muốn trực quan hóa dữ liệu của mình lên một tầm cao? Shiny cho phép bạn xây dựng các ứng dụng web tương tác trực tiếp từ R. Nó giống như biến trực quan hóa dữ liệu của bạn thành một trò chơi điện tử, nơi người dùng có thể tương tác và tự khám phá dữ liệu.

• • Cốt truyện: Thêm kích thước: Để có cảm giác năng động hơn, Plotly cung cấp hình ảnh 3D và các ô tương tác có thể được nhúng vào các trang web. Nó giống như cung cấp cho khán giả của bạn một kính viễn vọng chạy bằng dữ liệu để khám phá các vì sao.

Lập biểu đồ thế giới mới với dữ liệu của bạn

Với những công cụ và kỹ thuật này, hành trình của bạn từ thu thập dữ liệu đến phân tích và trực quan hóa không chỉ là một con đường dẫn đến những hiểu biết sâu sắc mà còn là một hành trình khám phá. Cho dù bạn đang ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh, đóng góp kiến thức học thuật hay chỉ đơn giản là thỏa mãn sự tò mò của bạn, sức mạnh của R khiến bạn không chỉ là một hoa tiêu mà còn là một người kể chuyện.

Hãy nhớ rằng, biển dữ liệu rất rộng lớn và luôn thay đổi. Với proxy của R và IPBurger, bạn được trang bị tốt để khám phá những đại dương kỹ thuật số này, khám phá những kho báu ẩn giấu và kể những câu chuyện về cuộc phiêu lưu của bạn trong dữ liệu. Đặt tầm nhìn của bạn vượt ra ngoài đường chân trời, nơi thông tin chi tiết của bạn có thể lập biểu đồ thế giới mới.

Kết luận:

Khi chúng tôi cập bến vào cuối hành trình của mình qua những vùng biển rộng lớn và sôi động của việc quét web, phân tích dữ liệu và trực quan hóa với R, rõ ràng là hành trình của chúng tôi đã biến đổi. Được trang bị kiến thức về cách khai thác sức mạnh của R — từ việc thu thập dữ liệu với 'rvest' đến tiết lộ những câu chuyện hấp dẫn thông qua ggplot2 và Shiny — bạn đang đứng trước ngưỡng cửa của các lãnh thổ chưa được khám phá trong khoa học dữ liệu. 

Hãy nhớ rằng, mỗi tập dữ liệu bạn gặp phải là một cuộc phiêu lưu mới, một câu chuyện đang chờ được kể và cơ hội để mở khóa những hiểu biết sâu sắc có thể ảnh hưởng đến quyết định, khơi dậy sự đổi mới và chiếu sáng những con đường bị ẩn trước đó. Với sự đồng hành kiên định của các proxy của IPBurger đảm bảo hành trình của bạn vẫn suôn sẻ và không bị phát hiện, lĩnh vực kỹ thuật số là của bạn để khám phá. Vì vậy, hãy lập biểu đồ khóa học của bạn, ra khơi và để những cơn gió tò mò hướng dẫn bạn đến khám phá dữ liệu tiếp theo của mình.