Semalt: Tips til skrapning af webdata - Gå ikke glip af!

Når du ikke kan hente de data, der kræves på en web, er der andre metoder, som man kan bruge til at få de nødvendige problemer. For eksempel kan man hente dataene fra webbaserede API'er, udtrække data fra forskellige PDF'er eller endda fra websteder med skrabscrape. Udtræk af data fra PDF-filer er en udfordrende opgave, da PDF normalt ikke indeholder de nøjagtige oplysninger, som man kan kræve. På den anden side struktureres det indhold, der ekstraheres, under processen med skrapning af en kode eller ved hjælp af skrabeværktøjet. Det kan være en hård opgave at skaffe webdata, men når man først har en idé om, hvad der skal gøres, bliver det let.

Maskinlæsbare data

Et af hovedmålene med skrabning på nettet er at kunne få adgang til maskinlæsbare data. Disse data oprettes af computeren til behandling, og nogle af deres eksempler på format inkluderer XML, CSV, Excel-filer og Json. Maskinlæsbare data er en af de forskellige måder, man kan bruge til at skrabe webdata, da det er en enkel metode, og det kræver ikke et højt teknikniveau for at håndtere dem.

Skrabning af websteder

Skrabning af websteder er en af de mest almindeligt anvendte metoder til at få de nødvendige oplysninger. Der er nogle tilfælde, hvor websteder ikke fungerer korrekt.

Selvom skrabning på nettet er mest foretrukken, er der forskellige faktorer, der gør skrabning mere kompliceret. Nogle af dem inkluderer HTML-kode, som er dårligt formateret og blokering af bulkadgang. Juridiske barrierer kan også være et problem i håndteringen af skrabe webdata, da der er nogle mennesker, der ignorerer brugen af licenser. I nogle lande betragtes dette som saboterende. De værktøjer, der kan hjælpe med at skrabe eller udtrække oplysninger, inkluderer webservices og nogle browserudvidelser afhængigt af det browserværktøj, der bruges. Skrap webdata kan findes i Python eller endda PHP. Selvom processen kræver en masse færdigheder, kan det være let, hvis det websted, man bruger, er det rigtige.