ฉันสร้างรายได้ด้วย Python Web Scraping ได้อย่างไร

ดังนั้น หากคุณรู้สึกติดขัดในการหางานหรือเบื่อกับความเร่งรีบแบบเดิมๆ ลองใช้เว็บสแครป

สวัสดี! วันนี้ฉันต้องการแบ่งปันการเดินทางของฉันเกี่ยวกับวิธีสร้างรายได้ด้วยการขูดเว็บใน Python ในฐานะนักศึกษามหาวิทยาลัยที่ยากจน ฉันมองหาวิธีหาเงินเพิ่มอยู่เสมอ และตอนนั้นเองที่ฉันสะดุดกับการขูดเว็บ มันเป็นวิธีที่สนุกและได้กำไรในการหาแป้งโดว์พิเศษ และฉันมาที่นี่เพื่อแสดงวิธีทำให้คุณด้วย!

การต่อสู้เป็นเรื่องจริง: ทำไมการขูดเว็บจึงเป็นคำตอบ

ยอมรับเถอะ เราทุกคนเคยผ่านมาแล้ว — เลื่อนดูประกาศรับสมัครงานที่ไม่มีที่สิ้นสุดบน LinkedIn เพียงเพื่อจะพบว่าพวกเขาต้องการประสบการณ์หลายปีหรือปริญญาขั้นสูง

หรือบางทีคุณอาจเบื่อกับความเร่งรีบแบบเดิมๆ เช่น ขายเสื้อผ้าออนไลน์หรือขับรถให้ Uber

ฉันมีข่าวดีสำหรับคุณ — การขูดเว็บเป็นวิธีการหาเงินทางออนไลน์ที่มีต้นทุนต่ำและเข้าถึงได้

ด้วยการขูดเว็บ คุณสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากเว็บไซต์และใช้เพื่อประโยชน์ของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาข้อตกลงเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ติดตามราคา หรือวิเคราะห์แนวโน้ม ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด

นอกจากนี้ คุณสามารถทำทุกอย่างได้จากบ้านของคุณเอง (หรือหอพัก ในกรณีของฉัน)!

‍ เริ่มต้นใช้งาน: พื้นฐานของ Web Scraping ใน Python

ก่อนที่เราจะลงลึกถึงสาระสำคัญ เรามาพูดถึงพื้นฐานของการขูดเว็บใน Python กันก่อน

โดยสรุป การขูดเว็บเป็นการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้โค้ด Python เป็นภาษาโปรแกรมยอดนิยมสำหรับการขูดเว็บเนื่องจากความเรียบง่ายและใช้งานง่าย

ในการเริ่มต้น คุณจะต้องมีสิ่งต่อไปนี้:

• Python ติดตั้งบนคอมพิวเตอร์ของคุณ
• โปรแกรมแก้ไขข้อความหรือ IDE (ฉันแนะนำให้ใช้ Visual Studio Code หรือ PyCharm)
• กรอบการขูดเว็บ (เราจะพูดถึงบางอันที่เป็นที่นิยมในภายหลัง)

ต่อไปนี้คือตัวอย่างง่ายๆ ของวิธีการขูดข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้ Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
title = soup.find('title')
print(title.text)

สร้างรายได้ด้วยการขูดเว็บ: ตัวอย่างชีวิตจริง

คุณได้เรียนรู้พื้นฐานและพบข้อมูลบางส่วนที่จะขูดแล้ว แต่คุณจะสร้างรายได้ด้วยการขูดเว็บได้อย่างไร นี่คือตัวอย่างในชีวิตจริงบางส่วน:

การติดตามราคา:ใช้การขูดเว็บเพื่อตรวจสอบราคาสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ เช่น Amazon หรือ eBay

จากนั้นคุณสามารถขายผลิตภัณฑ์ต่อในราคาที่สูงขึ้น หรือใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจซื้อของคุณเอง

Lead Gen:ใช้การขูดเว็บเพื่อรวบรวมที่อยู่อีเมลหรือข้อมูลติดต่อจากเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจหรืออุตสาหกรรมของคุณ จากนั้นคุณสามารถใช้ข้อมูลนี้สำหรับแคมเปญการตลาดหรือการขายเป้าหมาย

ข้อมูลโค้ด: ตัวอย่างของ Web Scraping ใน Python

ต่อไปนี้เป็นข้อมูลโค้ดบางส่วนเพื่อให้คุณเข้าใจได้ดีขึ้นว่า Web Scraping ทำงานอย่างไรใน Python โดยใช้เฟรมเวิร์ก Beautiful Soup:

แยกข้อความจากเว็บไซต์:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
text = soup.get_text()
print(text)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
links = [link.get('href') for link in soup.find_all('a')]
print(links)

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
table = soup.find('table')
headers = [header.get_text() for header in table.find_all('th')]
rows = []
for row in table.find_all('tr'):
    rows.append([data.get_text() for data in row.find_all('td')])
print(headers)
print(rows)

มีเฟรมเวิร์กการขูดเว็บหลายตัวใน Python แต่ละอันมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง

นี่คือบางส่วนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด:

FrameworkDescriptionData คุณสามารถขูด Beautiful Soupไลบรารี Python สำหรับดึงข้อมูลออกจากไฟล์ HTML และ XML ข้อความ ลิงก์ รูปภาพ ตาราง formScrapyเฟรมเวิร์กการรวบรวมข้อมูลเว็บแบบโอเพ่นซอร์สและการทำงานร่วมกันข้อมูลที่มีโครงสร้าง รูปภาพ เอกสารซีลีเนียมเฟรมเวิร์กการทดสอบเว็บที่สามารถใช้สำหรับการขูดเว็บเนื้อหาไดนามิก จาวาสคริปต์, AJAX

สำหรับผู้เริ่มต้น ฉันแนะนำให้เริ่มด้วย Beautiful Soup ใช้งานง่ายและมีเส้นโค้งการเรียนรู้ที่นุ่มนวล

Scrapy เป็นเฟรมเวิร์กขั้นสูงที่ต้องใช้ประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรม แต่เหมาะสำหรับโครงการที่ซับซ้อนมากขึ้น

ซีลีเนียมเหมาะที่สุดสำหรับการคัดลอกเว็บไซต์แบบไดนามิกที่ต้องมีการโต้ตอบกับผู้ใช้

การค้นหาข้อมูลที่จะขูด: เคล็ดลับและคำแนะนำ

เมื่อคุณรู้พื้นฐานและเลือกเฟรมเวิร์กแล้ว ก็ถึงเวลาค้นหาข้อมูลบางส่วนที่จะคัดลอก

ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับและกลเม็ดในการเริ่มต้น:

• เลือกเว็บไซต์ที่มีโครงสร้างที่ชัดเจนและรูปแบบที่สอดคล้องกัน
• มองหาเว็บไซต์ที่มีข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ (เช่น เว็บไซต์ของรัฐบาล
• เริ่มจากโครงการเล็กๆ แล้วค่อยๆ พัฒนาไปสู่โครงการที่ซับซ้อนมากขึ้น
• เคารพเจ้าของเว็บไซต์และปฏิบัติตามหลักปฏิบัติในการคัดลอกอย่างมีจริยธรรม (เช่น อย่าโหลดเซิร์ฟเวอร์ของตนมากเกินไปพร้อมกับคำขอ)

ต่อไปนี้เป็นตารางเปรียบเทียบเพื่อแสดงประเภทข้อมูลที่คุณสามารถขูดกับแต่ละเฟรมเวิร์ก:

FrameworkData คุณสามารถขูด Beautiful SoupText, ลิงก์, รูปภาพ, ตาราง, formScrapyStructured data, รูปภาพ, เอกสาร SeleniumDynamic content, JavaScript, AJAX

อย่างที่คุณเห็น แต่ละเฟรมเวิร์กมีจุดแข็งของตัวเองเมื่อพูดถึงการขูดข้อมูล

Beautiful Soup นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการแยกข้อความและลิงก์ ในขณะที่ Scrapy นั้นเหมาะสมกว่าสำหรับโครงการที่ซับซ้อนกว่าซึ่งต้องการข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ซีลีเนียมเหมาะที่สุดสำหรับการคัดลอกเว็บไซต์แบบไดนามิกที่ต้องมีการโต้ตอบกับผู้ใช้

‍ การขูดเว็บเป็นทักษะที่มีค่าที่ควรมี

ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรม: วิธีการขูดอย่างมีความรับผิดชอบ

แม้ว่าการขูดเว็บจะเป็นวิธีที่สร้างรายได้มหาศาล แต่สิ่งสำคัญคือต้องทำอย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม นี่คือเคล็ดลับบางประการที่ควรทราบ:

• ตรวจสอบข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์เสมอเพื่อดูว่าอนุญาตให้ทำการขูดเว็บได้หรือไม่
• อย่าโหลดเซิร์ฟเวอร์ของเว็บไซต์มากเกินไปด้วยคำขอ - เคารพแบนด์วิธและทรัพยากรของพวกเขา
• อย่าขูดข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• ให้เครดิตแก่เว็บไซต์หรือแหล่งข้อมูลที่คุณคัดลอกเสมอ

Web Scraping คือที่สุดของความเร่งรีบ

การขูดเว็บเป็นวิธีที่สนุกและเข้าถึงได้เพื่อสร้างรายได้ออนไลน์ ด้วย Python และเฟรมเวิร์กการขูดเว็บ คุณสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากเว็บไซต์และใช้เพื่อประโยชน์ของคุณ ไม่ว่าคุณกำลังมองหาที่จะเริ่มงานเสริมหรือเพียงแค่หารายได้พิเศษ การขูดเว็บเป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การสำรวจ

ดังนั้นสิ่งที่คุณรอ? หยิบแล็ปท็อปของคุณ เปิดไฟ Python แล้วเริ่มขูดหนทางสู่ความสำเร็จ!

ขอบคุณที่อ่านและขอให้สนุกกับการขูด!

ฉันหวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับคุณ ขอบคุณที่สละเวลาอ่าน

ฉันเป็นใคร? Gabe A เป็นนักเขียนที่มีประสบการณ์และสถาปนิกการแสดงข้อมูลด้วยประสบการณ์กว่าทศวรรษในด้าน SQL, การวิเคราะห์ข้อมูล และการแสดงข้อมูล ในฐานะผู้คลั่งไคล้ปัญญาประดิษฐ์ ฉันหลงใหลในหัวข้อต่างๆ รวมถึง AI, Python, การเงิน และการแสดงข้อมูล

รอสักครู่. หากคุณต้องการเริ่มเขียนสื่อด้วยตัวคุณเองและสร้างรายได้แบบพาสซีฟ คุณต้องเป็นสมาชิกในราคา $5 ต่อเดือนเท่านั้น หากคุณสมัครด้วยลิงก์ของฉันแสดงว่าคุณสนับสนุนฉันด้วยค่าสมาชิกส่วนหนึ่งโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

เพื่อให้แรงบันดาลใจไหลเวียนลองดูบทความอื่น ๆ ที่ฉันเขียน มาเรียนรู้และเติบโตไปด้วยกัน!