പൈത്തണിനൊപ്പം വിദഗ്‌ധ പാഴ്‌സിംഗ്: വൈൽഡ്‌ബെറിയിൽ നിന്ന് API വഴി ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു

1. എന്താണ് ഡാറ്റ പാഴ്‌സിംഗ്, ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത് ഇത് പ്രധാനമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
2. ഡാറ്റ പാഴ്‌സിംഗിന് അനുയോജ്യമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയായി പൈത്തണിനെ കണക്കാക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
3. വൈൽഡ്‌ബെറിയിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിന്, വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗിനായി നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ API-കൾ കണ്ടെത്താനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും?
4. ഡാറ്റ പാഴ്‌സിംഗ് സമയത്ത് ടാർഗെറ്റ് സൈറ്റ് നിങ്ങളുടെ IP വിലാസം തടയുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ എന്ത് തന്ത്രങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും?
5. വൈൽഡ്‌ബെറിയിൽ നിന്ന് എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്‌ത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും പൈത്തണിലെ അഭ്യർത്ഥനകളും പാണ്ടസ് ലൈബ്രറികളും നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?

ഇന്നത്തെ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത ലോകത്ത്, വെബ് സ്‌ക്രാപ്പിംഗ് പല പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും അത്യന്താപേക്ഷിതമായ ഒരു വൈദഗ്ധ്യമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. റഷ്യയിലെ ഏറ്റവും വലിയ മാർക്കറ്റുകളിലൊന്നായ വൈൽഡ്ബെറി, ട്രെൻഡുകൾ, വിലനിർണ്ണയം, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങളുടെ സമ്പന്നമായ ഉറവിടമായി വർത്തിക്കുന്നു. HTML പേജ് കോഡ് പാഴ്‌സ് ചെയ്യേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകതയെ മറികടന്ന് പൈത്തണും സൈറ്റിൻ്റെ API ഉം ഉപയോഗിച്ച് വൈൽഡ്‌ബെറിയിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ കാര്യക്ഷമമായി ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാമെന്ന് ഈ ലേഖനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

ഡാറ്റ പാഴ്സിംഗിൻ്റെ ആമുഖം

ഓൺലൈൻ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഡാറ്റ പാഴ്സിംഗ്. HTML കോഡ് വിശകലനം ചെയ്യേണ്ട കാലഹരണപ്പെട്ട രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, ആധുനിക സമീപനത്തിൽ API-കൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് വിശകലനം ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ള ഫോർമാറ്റിൽ ഡാറ്റ നൽകുന്നു (മിക്കപ്പോഴും JSON). ഇത് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ പ്രക്രിയ ലളിതമാക്കുകയും അതിനെ കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

വൈൽഡ്ബെറി ഡാറ്റ പാഴ്സിംഗിനായി പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി, ശക്തമായ ലൈബ്രറികൾ, പഠനത്തിൻ്റെ ലാളിത്യം എന്നിവ കാരണം ഡാറ്റ പാഴ്സിംഗിന് അനുയോജ്യമായ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ് പൈത്തൺ. പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് പാഴ്‌സിംഗ് ആരംഭിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾ കുറച്ച് ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്:

• HTTP അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്ക്കുന്നതിനുള്ള അഭ്യർത്ഥനകൾ;
• ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും അത് CSV ഫോർമാറ്റിൽ സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള പാണ്ടകൾ.

API-കൾ കണ്ടെത്തുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

വൈൽഡ്‌ബെറിയിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ പാഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് സൈറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഉചിതമായ API കണ്ടെത്തുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റ നൽകുന്ന അഭ്യർത്ഥനകൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങളുടെ ബ്രൗസറിലെ ഡെവലപ്പർ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് (ഉദാ, Google Chrome-ലെ നെറ്റ്‌വർക്ക് ടാബ്) ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ഐപി തടയൽ ഒഴിവാക്കുന്നു

ഡാറ്റ പാഴ്‌സിംഗിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം നിങ്ങളുടെ ഐപി വിലാസം ടാർഗെറ്റ് സൈറ്റ് തടയുന്നതിൽ നിന്ന് തടയുന്നു. പ്രോക്‌സി സെർവറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിയന്ത്രണങ്ങൾ മറികടക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, തടയപ്പെടാനുള്ള സാധ്യതയില്ലാതെ തുടർച്ചയായി ഡാറ്റ ശേഖരണം അനുവദിക്കുന്നു. വിവിധ സേവനങ്ങൾ സ്ക്രാപ്പിംഗിനായി പ്രോക്സികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അവയിൽ പലതും ആരംഭിക്കുന്നതിന് സൗജന്യ ട്രാഫിക് നൽകുന്നു.

അഭ്യർത്ഥനകൾ, പാണ്ടാസ് ലൈബ്രറികൾ എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

എപിഐയും ആൻറി-ബ്ലോക്കിംഗ് നടപടികളും സജ്ജീകരിച്ച ശേഷം, നിങ്ങൾക്ക് പാഴ്സിംഗിനായി സ്ക്രിപ്റ്റ് എഴുതാൻ തുടങ്ങാം. API-ലേക്ക് ചോദ്യങ്ങൾ അയയ്‌ക്കാൻ അഭ്യർത്ഥന ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ ലഭിച്ച ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും പാണ്ടകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാമെന്ന് ചുവടെയുള്ള കോഡ് ഉദാഹരണങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം API അഭ്യർത്ഥന

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)

സാമ്പിൾ വൈൽഡ്ബെറി ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ പട്ടിക

ബ്രാൻഡ്	ഉത്പന്നത്തിന്റെ പേര്	വില	കിഴിവ്
നൈക്ക്	സ്നീക്കേഴ്സ്	4500	10%
സാംസങ്	സ്മാർട്ട്ഫോൺ	20000	15%
LEGO	ബിൽഡിംഗ് സെറ്റ്	2599	5%

പാഴ്‌സിംഗിനും പ്രോസസ്സിംഗിനും ശേഷം ഡാറ്റ എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കാമെന്ന് ഈ പട്ടിക കാണിക്കുന്നു. പാണ്ടകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വിശകലനം, ഫിൽട്ടറിംഗ്, വിവിധ ഫോർമാറ്റുകളിൽ സംരക്ഷിക്കൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെ അത്തരം ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരം

എപിഐയും പൈത്തണും ഉപയോഗിച്ചുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ഡാറ്റാ ശേഖരണത്തിനും വിശകലനത്തിനുമുള്ള ശക്തമായ ഒരു ടൂൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. വെബ് ഉറവിടങ്ങളിലേക്കുള്ള സ്വയമേവയുള്ള പ്രവേശനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിയമപരമായ വശങ്ങളെക്കുറിച്ചും നിയന്ത്രണങ്ങളെക്കുറിച്ചും അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ചിന്തനീയമായ സമീപനവും ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതും ഉപയോഗിച്ച്, ഡാറ്റ പാഴ്സിംഗിന് മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡുകൾ, മത്സര വിശകലനം, ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം എന്നിവയിലെ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും.