Web Scraping Python: Hướng dẫn đầy đủ để xây dựng Web Scraper của riêng bạn

Web Scraping trong Python là gì?

Web scraping là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web. Ở dạng đơn giản nhất, ngay cả việc sao chép và dán thủ công nội dung từ một trang web cũng được coi là scraping. Tuy nhiên, thuật ngữ này thường ám chỉ quá trình tự động hóa, trong đó phần mềm hoặc đoạn mã (thường gọi là bot, crawler, hoặc spider) được sử dụng để truy cập website và lấy ra dữ liệu cần thiết từ các trang. Python là ngôn ngữ phổ biến cho nhiệm vụ này nhờ cú pháp dễ học và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các thư viện.

Cần lưu ý rằng, nhiều website sử dụng các biện pháp chống scraping nhằm bảo vệ dữ liệu của họ vì nhiều lý do khác nhau. Nếu bạn tiếp cận scraping một cách có trách nhiệm, bạn sẽ ít gặp rủi ro về pháp lý hơn. Hãy luôn đọc kỹ và tuân thủ Điều khoản dịch vụ (Terms of Service) của website, và tránh thu thập thông tin nhạy cảm hoặc riêng tư. Những nguyên tắc này đặc biệt quan trọng khi bạn triển khai các dự án scraping quy mô lớn. Việc tuân thủ các chuẩn mực tốt trong web scraping sẽ giúp bạn luôn nằm trong phạm vi hợp pháp và tránh những rắc rối tiềm ẩn.

Python có phù hợp cho Web Scraping không?

Câu trả lời là rất phù hợp. Mặc dù có nhiều công cụ khác như API hoặc các dịch vụ trực tuyến, Python vẫn nổi bật như một phương pháp hiệu quả và dễ tiếp cận nhất. Với các thư viện như BeautifulSoup, bạn có thể dễ dàng đọc và trích xuất dữ liệu từ trang HTML hoặc XML chỉ bằng vài dòng mã. Cú pháp đơn giản, dễ đọc và dễ bảo trì của Python giúp việc viết, hiểu và chỉnh sửa script scraping trở nên nhanh chóng và thuận tiện.

Một trong những ưu điểm lớn nhất của Python là mã nguồn gọn nhẹ – bạn sẽ tốn ít thời gian hơn nhiều so với việc tự tìm dữ liệu thủ công. Điều này khiến Python trở thành lựa chọn tuyệt vời cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên có kinh nghiệm.

Python cũng cực kỳ mạnh mẽ khi làm việc với HTML, XML, và tự động hóa quá trình truy xuất lượng lớn dữ liệu từ web. Đặc biệt hữu ích khi cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ chúng vào các hệ thống cơ sở dữ liệu như MySQL hoặc MongoDB. Dù bạn đang làm dự án nhỏ hay xử lý dữ liệu khổng lồ, Python vẫn là công cụ lý tưởng giúp tự động hóa và tối ưu hóa toàn bộ quy trình.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của Web Scraping bằng Python

Web scraping trong Python có thể ứng dụng trong rất nhiều tình huống khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ điển hình:

• Phân tích đối thủ cạnh tranh: Thu thập dữ liệu từ website của đối thủ giúp bạn nắm bắt thông tin về sản phẩm, dịch vụ, tính năng và chiến lược marketing của họ. Qua đó, bạn có thể theo dõi hoạt động và xác định lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp mình.
• So sánh giá: Sử dụng scraping để thu thập dữ liệu giá từ nhiều sàn thương mại điện tử khác nhau. Việc này giúp bạn so sánh giá cả, phát hiện ưu đãi tốt nhất hoặc điều chỉnh chiến lược định giá phù hợp.
• Tạo danh sách khách hàng tiềm năng (Lead Generation): Web scraping giúp trích xuất thông tin liên hệ như tên, email, số điện thoại từ website. Dữ liệu này có thể dùng cho các chiến dịch marketing có mục tiêu. Tuy nhiên, bạn cần tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân tại từng quốc gia.
• Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Bằng cách thu thập bài viết và bình luận trên mạng xã hội, bạn có thể đánh giá cảm xúc của công chúng về một chủ đề, thương hiệu, hay sản phẩm cụ thể.
• Phân tích mạng xã hội: Python có thể giúp bạn thu thập dữ liệu từ các nền tảng như Twitter, Instagram, Facebook, Reddit… để theo dõi xu hướng, mức độ tương tác, hoặc độ phổ biến của hashtag, từ khóa, và influencer.

Các thư viện Python tốt nhất cho Web Scraping

Python nổi bật trong lĩnh vực web scraping nhờ sở hữu nhiều thư viện mạnh mẽ hỗ trợ phân tích HTML, trích xuất văn bản, và tương tác với biểu mẫu web. Dưới đây là một số thư viện hàng đầu:

• Urllib3: Thư viện HTTP client mạnh mẽ giúp đơn giản hóa quá trình gửi yêu cầu HTTP. Nó hỗ trợ xác thực SSL, quản lý proxy, kết nối lại (retries), và chuyển hướng (redirects), rất hữu ích khi thu thập dữ liệu quy mô lớn.
• BeautifulSoup: Thư viện nổi tiếng dùng để phân tích (parse) HTML và XML. Giao diện thân thiện giúp dễ dàng tìm kiếm và trích xuất các phần tử như thẻ, tiêu đề, hoặc đoạn văn.
• MechanicalSoup: Kết hợp giữa trình duyệt và Python, hỗ trợ thao tác mô phỏng người dùng như điền form, nhấp nút, hoặc đăng nhập website.
• Requests: Thư viện HTTP phổ biến nhất trong Python. API đơn giản giúp gửi yêu cầu, quản lý cookie, và xử lý xác thực dễ dàng.
• Selenium: Công cụ mạnh mẽ để tự động hóa trình duyệt như Chrome, Firefox. Selenium cho phép mô phỏng hành vi người dùng thực, hữu ích với các trang web động hoặc có JavaScript phức tạp.
• Pandas: Sau khi trích xuất dữ liệu, Pandas giúp quản lý, làm sạch, phân tích và lưu trữ dữ liệu ở nhiều định dạng như CSV, Excel, JSON hoặc cơ sở dữ liệu SQL.

Các thư viện trên khiến Python trở thành công cụ toàn diện và mạnh mẽ trong tự động hóa thu thập dữ liệu web.

Xây dựng Web Scraper bằng Python: Hướng dẫn từng bước

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quy trình xây dựng một web scraper bằng Python, từ thiết lập môi trường đến trích xuất dữ liệu từ các trang web.

Điều kiện tiên quyết

Để xây dựng một web scraper bằng Python, bạn cần những thứ sau:

• Python 3.4 trở lên
• pip (trình quản lý gói Python)

Lưu ý rằng pip được cài đặt sẵn với Python 3.4 trở lên, vì vậy bạn không cần phải cài đặt thủ công. Nếu Python chưa được cài đặt trên máy của bạn, hãy làm theo hướng dẫn cài đặt cho hệ điều hành của bạn.

Mac: Trước đây, Python 2.7 được cài đặt sẵn, nhưng hiện tại đã không còn được hỗ trợ. Bạn phải cài đặt thủ công phiên bản Python mới nhất bằng cách tải xuống trình cài đặt, chạy nó và làm theo hướng dẫn thiết lập.

Windows: Tải xuống trình cài đặt Python, chạy nó và đảm bảo chọn tùy chọn “Thêm python.exe vào PATH” trong quá trình cài đặt. Điều này đảm bảo Windows có thể nhận dạng các lệnh Python và pip trong terminal.

Linux: Hầu hết các bản phân phối Linux đều được cài đặt sẵn Python, nhưng có thể không phải là phiên bản mới nhất. Để cài đặt hoặc cập nhật Python, hãy sử dụng lệnh sau:

sudo apt-get install python3

python –version

Lệnh này sẽ in ra kết quả tương tự như Python 3.11.0.

Giờ thì bạn đã sẵn sàng để xây dựng trình thu thập dữ liệu web Python của mình!

Bắt đầu bằng cách chọn các thư viện Python phù hợp để thu thập dữ liệu web.

Khi bắt đầu một dự án thu thập dữ liệu, điều quan trọng là phải chọn đúng công cụ. Truy cập trang web mục tiêu trên trình duyệt của bạn và nhấp chuột phải để chọn “Kiểm tra” để mở cửa sổ trình duyệt DevTools. Tìm trong tab Mạng và tải lại trang. Thao tác này sẽ giúp bạn hiểu cách thức hoạt động của trang web.

Đối với các trang web nội dung tĩnh như Quotes to Scrape, bạn không cần Selenium vì dữ liệu đã được bao gồm trong phản hồi HTML—không cần JavaScript. Trong những trường hợp như vậy, Beautiful Soup và Requests hiệu quả hơn vì chúng không mở trang web trong trình duyệt, tránh được chi phí phát sinh thường gặp với Selenium.

Thiết lập một dự án Python mới cho Scraper của bạn.

Trước khi bắt tay vào viết mã, hãy thiết lập dự án Python của bạn. Mở PyCharm (hoặc bất kỳ IDE nào bạn chọn) và tạo một dự án Python mới. Chọn Tệp > Dự án Mới và chọn “Pure Python”. Bạn có thể đặt tên dự án là “python-web-scraper” cho rõ ràng. Sau khi dự án được tạo, hãy đổi tên tệp main.py mặc định thành scraper.py.

Bây giờ, bạn cần cài đặt các dependency cần thiết. Trong terminal, hãy chạy lệnh sau:

pip install requests beautifulsoup4

Lệnh này sẽ cài đặt Requests (để xử lý các yêu cầu HTTP) và Beautiful Soup (để phân tích cú pháp HTML).

Ở đầu tệp scraper.py, hãy nhập các thư viện:

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

Thiết lập kết nối đến URL đích

Để bắt đầu, bạn cần kết nối đến trang web đích và lấy nội dung HTML của nó. Trước tiên, hãy sao chép URL từ thanh địa chỉ của trình duyệt và đảm bảo bạn đã thêm giao thức http:// hoặc https://.

Sau đây là cách lấy trang:

page = requests.get(‘https://quotes.toscrape.com’)

Lệnh này sẽ gửi một yêu cầu GET đến URL và gán phản hồi cho biến page. Nếu yêu cầu thành công, page.status_code sẽ là 200. Nếu không, bạn sẽ cần khắc phục sự cố.

Hãy nhớ đặt tiêu đề User-Agent hợp lệ để tránh bị trang web chặn:

headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36’}

page = requests.get(‘https://quotes.toscrape.com’, headers=headers)

Phân tích nội dung HTML của trang web

Sau khi đã truy xuất nội dung HTML, bạn cần phân tích nội dung đó bằng Beautiful Soup. Cách thực hiện như sau:

soup = BeautifulSoup(page.text, ‘html.parser’)

Điều này tạo ra một đối tượng BeautifulSoup (soup) biểu diễn tài liệu dưới dạng một cấu trúc dữ liệu lồng nhau.

Sử dụng Beautiful Soup để chọn và điều hướng các phần tử HTML

Beautiful Soup cho phép bạn dễ dàng điều hướng và chọn các phần tử HTML. Sau đây là cách bạn có thể sử dụng một số phương thức cơ bản:

find(): Trả về phần tử khớp đầu tiên.

find_all(): Trả về danh sách tất cả các phần tử khớp.

Ví dụ:

h1_elements = soup.find_all(‘h1’)

Phương thức này sẽ tìm tất cả

Các phần tử trên trang. Bạn cũng có thể chọn theo thuộc tính, ID hoặc lớp, như sau:

main_title_element = soup.find(id=’main-title’) footer_element = soup.find(text={‘Powered by WordPress’})

Trích xuất dữ liệu cần thiết từ các phần tử HTML đã chọn

Bây giờ, hãy trích xuất dữ liệu thực tế bạn muốn từ HTML. Ví dụ: hãy trích xuất trích dẫn, tác giả và thẻ từ trang web Trích dẫn để Trích xuất:

Trước tiên, hãy tạo một danh sách trống để lưu trữ dữ liệu của bạn:

quotes = []

Sau đó, lặp lại các phần tử trích dẫn và trích xuất văn bản, tác giả và thẻ:

quote_elements = soup.find_all(‘div’, class_=’quote’) cho quote_element trong quote_elements: text = quote_element.find(‘span’, class_=’text’).text author = quote_element.find(‘small’, class_=’author’).text tag_elements = quote_element.select(‘.tags .tag’) tags = [tag.text cho thẻ trong tag_elements] quotes.append({‘text’: text, ‘author’: author, ‘tags’: ‘, ‘.join(tags)})

Triển khai Logic Thu thập thông tin để Điều hướng qua Nhiều Trang nếu Cần

Hầu hết các trang web đều có nội dung được phân trang, và bạn sẽ cần điều hướng qua từng trang để thu thập tất cả dữ liệu. Hãy tìm nút “Tiếp theo” (hoặc nút tương đương) ở cuối trang:

next_li_element = soup.find(‘li’, class_=’next’) trong khi next_li_element không phải là None: next_page_relative_url = next_li_element.find(‘a’, href=True)[‘href’] page = requests.get(base_url + next_page_relative_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(page.text, ‘html.parser’) scrape_page(soup, quotes) next_li_element = soup.find(‘li’, class_=’next’)

Lưu dữ liệu đã thu thập vào tệp CSV để dễ dàng truy cập

Cuối cùng, sau khi đã thu thập dữ liệu, bạn có thể lưu dữ liệu vào tệp CSV:

import csv

with open(‘quotes.csv’, ‘w’, encoding=’utf-8′, newline=”) as csv_file:

writer = csv.writer(csv_file)

writer.writerow([‘Text’, ‘Author’, ‘Tags’])

for quote in quotes:

writer.writerow(quote.values())

Kết hợp tất cả các bước thành một tập lệnh thu thập dữ liệu web hoàn chỉnh. Toàn bộ tập lệnh trông như sau:

import csv import requests from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_page(soup, quotes): quote_elements = soup.find_all(‘div’, class_=’quote’) for quote_element in quote_elements: text = quote_element.find(‘span’, class_=’text’).text author = quote_element.find(‘small’, class_=’author’).text tag_elements = quote_element.find(‘div’, class_=’tags’).find_all(‘a’, class_=’tag’) tags = [tag.text for tag in tag_elements] quotes.append({‘text’: text, ‘author’: author, ‘tags’: ‘, ‘.join(tags)})

base_url = ‘https://quotes.toscrape.com’ headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0’} trang = requests.get(base_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(page.text, ‘html.parser’) quotes = [] scrape_page(soup, quotes)

next_li_element = soup.find(‘li’, class_=’next’) trong khi next_li_element không phải là None: next_page_relative_url = next_li_element.find(‘a’, href=True)[‘href’] trang = requests.get(base_url + next_page_relative_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(page.text, ‘html.parser’) scrape_page(soup, quotes) next_li_element = soup.find(‘li’, class_=’next’)

với open(‘quotes.csv’, ‘w’, encoding=’utf-8′, newline=”) là csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow([‘Text’, ‘Author’, ‘Tags’]) để trích dẫn trong dấu ngoặc kép: writer.writerow(quote.values())

Chạy tập lệnh Python Web Scraping để bắt đầu thu thập dữ liệu

Để chạy trình thu thập dữ liệu, hãy thực hiện lệnh sau trong terminal:

python scraper.py

Sau khi tập lệnh hoàn tất, bạn sẽ có tệp quotes.csv chứa tất cả dữ liệu đã thu thập.

Xin chúc mừng! Bạn vừa xây dựng trình thu thập dữ liệu web Python đầu tiên của mình bằng Requests và BeautifulSoup.

Kết luận

Trong bài viết này, bạn đã tìm hiểu về web scraping bằng Python, những gì bạn cần để bắt đầu và những thư viện Python nào phù hợp nhất cho các tác vụ thu thập dữ liệu. Bạn đã khám phá cách sử dụng Beautiful Soup và Requests để xây dựng một ứng dụng web scraping thông qua một ví dụ thực tế. Như đã trình bày, việc trích xuất dữ liệu web bằng Python có thể được thực hiện chỉ với vài dòng mã, giúp nó vừa dễ truy cập vừa hiệu quả.

Tuy nhiên, việc trích xuất dữ liệu web cũng đi kèm với những thách thức riêng. Các công nghệ chống bot và chống trích xuất dữ liệu đang ngày càng tiên tiến, gây ra những trở ngại cho các trình trích xuất dữ liệu. Đây chính là lúc proxy đóng vai trò quan trọng.

Máy chủ proxy đóng vai trò trung gian giữa tập lệnh trích xuất dữ liệu của bạn và trang web đích. Nó chuyển tiếp các yêu cầu của bạn đến máy chủ đích và gửi phản hồi trở lại cho bạn, che giấu địa chỉ IP thực của bạn. Điều này giúp bạn bảo vệ danh tiếng IP, duy trì quyền riêng tư và tránh bị cấm hoặc hạn chế địa lý. Bằng cách sử dụng proxy luân phiên, bạn có thể đảm bảo rằng một địa chỉ IP mới được sử dụng cho mỗi yêu cầu, giúp bạn vượt qua các hệ thống giới hạn tốc độ và tiếp tục trích xuất dữ liệu mà không bị gián đoạn.