7 Teknik Scraping untuk Ekstraksi Data Website, Yuk Simak

Mengumpulkan dan menganalisis data dari internet adalah hal krusial di era digital ini. Teknik scraping adalah proses ekstraksi data dari website untuk penyimpanan yang lebih terstruktur dan aksesibel.

Teknik scraping merupakan metode yang mempermudah akses informasi dari internet dengan penyimpanan di format terstruktur. Untuk lebih lengkapnya, simak artikel ini sampai habis ya!

Formatnya bisa berupa database atau spreadsheet. Berikut adalah beberapa konsep utama dan teknik yang terlibat dalam proses scraping:

Library yang kerap kali digunakan adalah BeautifulSoup di Python. Dengan ini, pengembang bisa dengan mudah menargetkan elemen-elemen tertentu dalam dokumen menggunakan tag, id, dan class. 

Penargetan tersebut bertujuan untuk ekstraksi teks, link, dan data lainnya. Oleh sebab itu, tahapan ini membutuhkan pemahaman dasar tentang struktur HTML dan bagaimana susunan elemen web.

Penggunaan XPath dalam scraping memungkinkan pengembang untuk menulis path spesifik yang menavigasi struktur dokumen HTML dengan presisi tinggi. Ini dapat mengekstrak informasi tepat dari lokasi yang diinginkan. 

Oleh karena itu, ini sangat berguna untuk dokumen yang strukturnya kompleks. Selain itu, ini juga bisa digunakan saat elemen-elemen yang ingin di-scrape tidak mudah diidentifikasi dengan tag atau class. 

Penerapan teknik ini memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang struktur dokumen dan sintaks XPath.

Crawler web, atau spider, dimulai dari satu halaman dan mengikuti link ke halaman lain dalam domain yang sama atau ke domain berbeda. Spider mengumpulkan data dari setiap halaman yang dikunjungi. 

Hal tersebut memungkinkan pengumpulan data dalam skala besar dan sering digunakan oleh mesin pencari untuk mengindeks web. 

Teknik ini membutuhkan manajemen koneksi jaringan yang efisien, penanganan kesalahan, dan kepatuhan terhadap berbagai aturan dan norma web.

Hal tersebut memungkinkan skrip untuk mengendalikan browser, melakukan navigasi, dan interaksi dengan halaman web seolah-olah dilakukan oleh pengguna manusia. 

Teknik ini sering digunakan untuk mengakses konten yang dinamis. Khususnya, konten yang hanya dimuat melalui JavaScript setelah interaksi pengguna. 

Dengan menggunakan alat seperti Selenium atau Puppeteer, pengembang dapat mensimulasikan klik, pengisian formulir, dan aksi lainnya. Ini memungkinkan ekstraksi data yang sebelumnya sulit diakses melalui metode penguraian HTML tradisional.

Itu sering membutuhkan penggunaan browser headless yang dapat mengeksekusi JavaScript. Penggunaannya memungkinkan scraper untuk mengakses data yang dihasilkan secara dinamis seolah-olah dilihat melalui browser web.

Penerapannya membutuhkan pemahaman tentang cara kerja API, autentikasi, dan pengelolaan rate limit. 

Meskipun tidak semua situs web menyediakannya, ketika tersedia, API scraping biasanya merupakan pilihan tepat. Sebab, pendekatannya yang lebih stabil dan kurang rentan terhadap perubahan pada struktur halaman web.

Baca Juga: Ini Kegunaan API: Penting buat Data Engineer!

Hal tersebut termasuk penggunaan CAPTCHA, pembatasan rate, dan blokir IP. Teknik untuk mengatasi hambatan ini meliputi:

• Penggunaan proxy untuk merotasi alamat IP.

• Teknik pengenalan gambar untuk menyelesaikan CAPTCHA.

•  Strategi penundaan permintaan untuk menghindari pemicu pembatasan rate.

Meskipun teknik ini dapat meningkatkan kemampuan scraping, penting untuk menggunakan metode ini dengan etis. Ini bisa dilakukan dengan mematuhi syarat dan ketentuan situs web serta hukum yang berlaku.

Demikian penjelasan lengkap mengenai teknik scraping yang mencakup 7 macam. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa ketujuh teknik tersebut berguna untuk pengumpulan data web tergantung kebutuhan spesifikmu.

Terkait dengan data, MinDi punya rekomendasi program untuk kamu yang mau mendalaminya. Bagi yang tertarik untuk terjun ke ilmu data, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. 

Program ini menawarkan pembelajaran lengkap mengenai data science. Mulai dari teori, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project. Intinya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!

Kamu yang baru mulai pun tidak akan kesusahan dalam mengikuti programnya. Sebab, pembelajarannya dilengkapi dengan silabus beginner-friendly.

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan kembangkan keahlianmu di data science bareng Dibimbing.id!