A web scraping képzés célja, hogy átfogó képet adjon a web scraping (webkaparás) miértjéről és hogyanjáról, a technikai alapoktól az üzleti alkalmazásokig.
Téma: Web Scraping Alapok
A web scraping az a technika, amellyel automatizált módon, programok segítségével gyűjtenek nagy mennyiségű adatot weboldalakról. Ez a folyamat több fázisra bontható:
- Crawling (Feltérképezés): A weboldalak (URL-ek) azonosítása és felkeresése, linkek követése egy meghatározott mintázat vagy cél szerint. Az ezzel foglalkozó programok a crawle-rek vagy spiderek (pókok).
- Scraping (Kaparás): A weboldal HTML forráskódjának letöltése és a konkrét, szükséges adatok kinyerése belőle.
- Parsing (Elemzés): A letöltött (jellemzően HTML) tartalom strukturált formába alakítása, az adatok kiválasztása előre definiált szabályok (pl. CSS selectorok, XPath) alapján. Ez a lépés szorosan kapcsolódik a scrapinghez.
Üzleti Alkalmazások
A web scraping számos területen ad versenyelőnyt és teszi lehetővé az adatvezérelt döntéshozatalt:
- Sales (Értékesítés):
- Lead generálás: Potenciális ügyfelek, kapcsolattartók adatainak gyűjtése nyilvános forrásokból.
- Marketing:
- Sentiment analysis (Hangulatelemzés): Közösségi média, vélemény oldalak scrapelése a vásárlói visszajelzések és a márka megítélésének megértéséhez.
- Piackutatás: Trendek, termékkategóriák népszerűségének monitorozása.
- Product (Termékfejlesztés):
- Funkciók monitorozása: Versenytársak termékjellemzőinek és frissítéseinek nyomon követése.
- Felhasználói visszajelzések: Konkurencia termék vélemények gyűjtése a termék javításához.
- Piackutatás:
- Kompetitív intelligencia: Részletes adatok gyűjtése a piacról, az iparági szereplőkről és tevékenységeikről.
- Árazás (Price Monitoring):
- Dinamikus árazás: Versenytársak árainak rendszeres (akár óránkénti) monitorozása az optimális, nyereséget maximalizáló árak beállításához.
A Web Scraping Szempontjai és Technológiai Választék
A scraping megoldás kialakításakor figyelembe kell venni a célokat és a rendelkezésre álló technológiákat:
A projekt jellege szerint:
| Szempont | Leírás |
| Egyszeri vs. Rendszeres | Egy egyszeri adathalmaz begyűjtése (pl. egy piackutatás kezdetén) vagy rendszeres, ütemezett adatfrissítés (pl. árfigyelés) szükséges-e? |
| Feladatra (targetre) specializált vs. Agnosztikus | Egy scraper csak egy adott oldalról (pl. Amazon) képes adatot kinyerni (specializált) vagy általánosabban, több különböző oldalról is képes (agnosztikus)? |
| Crawling vs. Scraping Heavy | A fókuszt a crawlingra (pl. az egész web feltérképezése, mint a Google esetében) vagy a scrapingre (pl. egy oldalon belül sok adat kinyerése) kell-e helyezni? |
| Feladat szerint | Adatbányászat, Tesztelés (pl. weboldalak elérhetőségének ellenőrzése), Indexelés (keresőmotorok, mint a Google). |
Exportálás Táblázatok-fájlba
Robusztusság (Megvalósítás és Skálázhatóság):
| Kategória | Leírás |
| One off (Egyszeri futás) | Gyorsan összedobott script, ami lefut és kész. Nincs karbantartási igény. |
| Delivery eszköz | Megrendelésre készült, egyszeri (de nagyobb) adatszolgáltatásra optimalizált eszköz, esetleg kezeli az egyszerűbb hibákat. |
| Productosított (Termékszerű) | Rendszeresen futó, karbantartott megoldás, mely kezeli az oldalak változásait, hibatűrő és monitorozott. |
| API-osított | Külső szolgáltatásként elérhetővé tett adatforrás, ahol az adatok egy könnyen integrálható API-n keresztül érhetők el. |
Exportálás Táblázatok-fájlba
Házi Feladatok / Projektmunka ismertetése
A képzés gyakorlati része egy projektmunkára épül, melynek célja a megszerzett tudás alkalmazása egy valós üzleti probléma megoldására. A projekt témája: Versenytársak árának és készletinformációjának monitorozása egy képzeletbeli e-kereskedelmi szektorban.
Főbb lépések:
- Céloldal kiválasztása és elemzése: Az adatok forrásának (URL-ek) azonosítása, a szükséges adatelemek feltérképezése.
- Scraper fejlesztése: Egy Python alapú scraper (pl.
requestsésBeautifulSoupvagyScrapyhasználatával) megírása, amely kinyeri az adatokat. - Adatok strukturálása és tárolása: A kinyert adatok strukturálása (CSV/JSON formátumba) és adatbázisba helyezése.
- Robusztusság növelése: Egyszerű anti-bot mechanizmusok (pl. IP rotáció, user-agent) kezelésének megfontolása.
Ez a videó egy bevezető útmutatót kínál a web scrapinghez Pythonban.
Beginners Guide To Web Scraping with Python – All You Need To Know bevezeti a hallgatót a web scraping alapjaiba és a Pythonban való megvalósításba, amely illeszkedik a képzés technikai részéhez.
Beginners Guide To Web Scraping with Python – All You Need To Know – YouTube
Szinte SEO | Online Marketing | SEO Szakértő Blog | Keresőoptimalizálás 