I databehandling, skrabning betegner processen med automatisk udtrækning af data online, uanset om det drejer sig om en hjemmeside, et dokument eller en database. Disse data kan derefter analyseres, genbruges eller lagres til forskellige formål.
Hvad er forskellen mellem web scraping og data scraping?
Udtrykket scraping bruges ofte som synonym for web scraping, men der er en vigtig nuance.
- 🟢 Skrabning på nettet : fokuserer på udtrækning af data fra hjemmesider. For eksempel indsamling af priser eller oplysninger om produkter online. Det er et særligt tilfælde af scraping, der er begrænset til internettet.
- 🟢 Dataskrabning eller dataskrabning: bredere, omfatter udtrækning af data fra andre kilder end internettet, såsom API'er, PDF-dokumenter, CSV-filer eller databaser.
Kort sagt er web scraping en specifik gren af data scraping.
Hvad er de konkrete anvendelsesmuligheder for web scraping?
Scraping har mange anvendelsesmuligheder, både i Frankrig og andre steder, og berører forskellige områder.
- 🔥 Konkurrenceovervågning : overvåge priser og indhold på produktbeskrivelser hos konkurrenter som f.eks. Amazon. I dette tilfælde taler man om web scraping på Amazon.
- 🔥 Markedsanalyse og akademisk forskning : indsamle data, der er nyttige til undersøgelser, akademiske artikler eller virksomhedsrapporter.
- 🔥 Generering af leads : indhente kontaktoplysninger såsom en brugers e-mailadresse via professionelle telefonbøger eller sociale netværk som LinkedIn. Dette gælder webscraping på LinkedIn.
- 🔥 Samling af indhold : automatisk samle presseartikler eller blogindlæg for at skabe en informationsplatform.
Hvilke forskellige teknikker og værktøjer findes der til webscraping?
Der findes flere metoder og værktøjer til webscraping.
Metoderne omfatter:
- ✅ Manuel scraping : kopiere og indsætte data fra en webside. Det er nemt, men det tager tid og er ikke særlig praktisk.
- ✅ Automatisk scraping :
- Programmering : brug af sprog som Python (BeautifulSoup eller Scrapy) eller Node.js (Puppeteer). Disse biblioteker gør det muligt at behandle store databaser og analysere oplysninger fra mange websider.
- Kodefri/low-code software : Det er løsninger, der gør det muligt at udføre scraping uden at skulle kode, som med Lyse data.
Til værktøjet findes der:
- ✔ Kodebiblioteker som Scrapy eller BeautifulSoup til Python : BeautifulSoup til at udtrække præcise data og Scrapy til at håndtere flere websteder.
- ✔ Rammerne som Scrapy, der er et komplet værktøj til at automatisere forespørgsler og udfylde en database.
- ✔ De visuelle værktøjer som Oktoparse. Det er meget nyttigt til at analysere indholdet på websteder uden avancerede færdigheder.
🎯 Et vigtigt punkt, man også skal huske på i forbindelse med scraping inden for it, er, at det indebærer nogle begrænsninger.
Scraping kan generelt nemt implementeres. Men man skal være opmærksom på, at visse websteder kontrollerer og blokerer bots. Du skal derfor tilpasse dit program eller gå gennem proxys (io-netværk) for at fortsætte dataudtrækningen.
Google begrænser for eksempel antallet af automatiske forespørgsler. Ligeledes angiver visse websteder i deres brugsbetingelser, at automatisk indsamling ikke er tilladt.
Er webscraping lovligt?
Det Lovligheden af webscraping afhænger af nogle få punkter:
- ➡ Betingelser for brug af webstederne.
- ➡ Datatypen og den tilsigtede anvendelse.
- ➡ Den juridiske ramme i det land, hvor webstedet er baseret, og det land, hvor den person, der scraper, befinder sig.
👉 Samlet set er web scraping begrænser sig ikke længere til at udtrække data. Det bliver et strategisk redskab til at forudse tendenser, fremme innovation og automatisere beslutningstagningen.
💬 Spørgsmålet er altså ikke længere “skal man bruge scraping?”, men “hvordan kan man udnytte det på en intelligent og lovlig måde?”. Har du allerede prøvet det? web scraping ?
Dansk