Parsing Pakar dengan Python: Mengekstrak Produk dari Wildberry melalui API

1. Apa itu penguraian data, dan mengapa penguraian data itu penting di dunia berbasis data saat ini?
2. Mengapa Python dianggap sebagai bahasa pemrograman yang ideal untuk penguraian data?
3. Bagaimana Anda dapat menemukan dan memanfaatkan API untuk web scraping, khususnya untuk mengekstraksi data dari Wildberry?
4. Strategi apa yang dapat digunakan untuk menghindari pemblokiran alamat IP Anda oleh situs target selama penguraian data?
5. Bagaimana Anda bisa menggunakan perpustakaan permintaan dan pandas dengan Python untuk memproses dan menyimpan data yang diekstraksi dari Wildberry?

Di dunia yang berbasis data saat ini, web scraping telah menjadi keterampilan penting bagi banyak profesional. Wildberry, salah satu pasar terbesar di Rusia, berfungsi sebagai sumber informasi produk yang kaya untuk menganalisis tren, harga, dan perilaku konsumen. Artikel ini akan membahas cara mengekstrak data dari Wildberry secara efisien menggunakan Python dan API situs, tanpa perlu mengurai kode halaman HTML.

Pengantar Penguraian Data

Penguraian data adalah proses penggalian informasi dari sumber online. Tidak seperti metode lama yang memerlukan analisis kode HTML, pendekatan modern melibatkan penggunaan API, yang menyediakan data dalam format yang lebih mudah dianalisis (paling sering JSON). Ini menyederhanakan proses ekstraksi data dan membuatnya lebih andal.

Menggunakan Python untuk Parsing Data Wildberry

Python adalah bahasa pemrograman yang ideal untuk penguraian data karena fleksibilitasnya, perpustakaan yang kuat, dan kemudahan pembelajaran. Untuk mulai menguraikan dengan Python, Anda perlu menginstal beberapa perpustakaan:

• permintaan untuk mengirim permintaan HTTP;
• pandas untuk manipulasi data dan menyimpannya dalam format CSV.

Menemukan dan Memanfaatkan API

Langkah pertama dalam menguraikan data dari Wildberries melibatkan pencarian API yang sesuai yang digunakan oleh situs untuk menampilkan informasi produk. Hal ini dapat dilakukan menggunakan alat pengembang di browser Anda (misalnya, tab Jaringan di Google Chrome) untuk mengidentifikasi permintaan yang mengembalikan data produk.

Menghindari Pemblokiran IP

Aspek penting dari penguraian data adalah mencegah alamat IP Anda diblokir oleh situs target. Menggunakan server proxy membantu menghindari pembatasan, memungkinkan pengumpulan data berkelanjutan tanpa risiko diblokir. Berbagai layanan menawarkan proxy untuk scraping, banyak di antaranya menyediakan lalu lintas gratis untuk memulai.

Bekerja dengan Perpustakaan Permintaan dan Pandas

Setelah menyiapkan API dan tindakan anti-pemblokiran, Anda dapat mulai menulis skrip untuk parsing. Pustaka permintaan digunakan untuk mengirim kueri ke API, dan panda digunakan untuk memproses dan menyimpan data yang diperoleh. Contoh kode di bawah menunjukkan bagaimana hal ini dapat diterapkan dalam praktik.

Contoh Permintaan API

import requests
import pandas as pd

# URL and headers for the request
url = "API URL here"
headers = {
    "User-Agent": "Your User-Agent here"
}

# Sending the request and receiving data
response = requests.get(url, headers=headers)
data = response.json()

# Processing and saving data in CSV
df = pd.DataFrame(data['products'])
df.to_csv('wildberries_products.csv', index=False)

Tabel Contoh Produk Wildberry

Merek	Nama Produk	Harga	Diskon
Nike	Sepatu kets	4500	10%
Samsung	Ponsel pintar	20000	15%
LEGO	Set Bangunan	2599	5%

Tabel ini memperlihatkan bagaimana data dapat disajikan setelah penguraian dan pemrosesan. Penggunaan panda memudahkan pengerjaan data tersebut, termasuk analisis, pemfilteran, dan penyimpanan dalam berbagai format.

Kesimpulan

Pengikisan web dengan API dan Python menawarkan alat yang ampuh untuk pengumpulan dan analisis data. Penting untuk menyadari aspek hukum dan batasan terkait akses otomatis ke sumber daya web. Dengan pendekatan yang bijaksana dan kepatuhan terhadap standar etika, penguraian data dapat membuka wawasan tentang tren pasar, analisis persaingan, dan perilaku konsumen.