ഇ-കൊമേഴ്സ് ബിസിനസുകൾക്ക് എതിരാളികളുടെ വിലകളും സാധനങ്ങളും ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഇത് സ്വമേധയാ ചെയ്യുന്നത് സമയമെടുക്കുന്നതും പിശകുകൾക്ക് സാധ്യതയുള്ളതുമാണ്. പകരം, പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് സമയം ലാഭിക്കുകയും കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യും. എതിരാളികളുടെ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി ശേഖരിക്കുന്നതിന് പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രക്രിയയിലൂടെ ഈ ലേഖനം നിങ്ങളെ നയിക്കും.
നിങ്ങളുടെ പരിസ്ഥിതി സജ്ജീകരിക്കുന്നു
ഞങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾക്കൊപ്പം നിങ്ങളുടെ പൈത്തൺ എൻവയോൺമെൻ്റ് സജ്ജീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കും requests
HTTP അഭ്യർത്ഥനകൾക്കും BeautifulSoup
HTML പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നതിന്.
ഒരു വെർച്വൽ എൻവയോൺമെൻ്റ് സൃഷ്ടിക്കുക:
python -m venv env
source env/bin/activate # On Windows use `env\Scripts\activate`
ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക:
pip install requests beautifulsoup4 pandas
പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് HTTP അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്ക്കുന്നു
വെബ്സൈറ്റുകളുമായി സംവദിക്കാൻ, ഞങ്ങൾ HTTP അഭ്യർത്ഥനകൾ അയയ്ക്കേണ്ടതുണ്ട്. ദി requests
ഈ ജോലിക്ക് ലൈബ്രറി അനുയോജ്യമാണ്. ഒരു വെബ്സൈറ്റിലേക്ക് നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഒരു GET അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കാനാകുമെന്ന് ഇതാ:
import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
ഇത് നിർദ്ദിഷ്ട URL-ൻ്റെ HTML ഉള്ളടക്കം പ്രിൻ്റ് ചെയ്യും.
HTML ഉള്ളടക്കം പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നു
ഞങ്ങൾക്ക് HTML ഉള്ളടക്കം ലഭിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഉപയോഗപ്രദമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ഞങ്ങൾ അത് പാഴ്സ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. BeautifulSoup
HTML വഴി നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതും തിരയുന്നതും എളുപ്പമാക്കുന്നു. പേജിൽ നിന്ന് ചില ഘടകങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാം:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('div', class_='product-title')
for title in titles:
print(title.text.strip())
ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു
വിശദമായ ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന്, ഉൽപ്പന്ന ലിസ്റ്റിംഗുകളുടെ HTML ഘടന തിരിച്ചറിയുക. ഓരോ ഉൽപ്പന്നത്തിനും ഒരു ശീർഷകം, ലഭ്യത നില, വില എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കാം. ഈ വിശദാംശങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാമെന്നത് ഇതാ:
ഉൽപ്പന്ന ഘടകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക:
products = soup.find_all('div', class_='product-item')
എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത് പ്രിൻ്റ് വിശദാംശങ്ങൾ:
for product in products:
title = product.find('div', class_='product-title').text.strip()
status = product.find('div', class_='product-status').text.strip()
price = product.find('div', class_='product-price').text.strip()
print(f'Title: {title}, Status: {status}, Price: {price}')
ഒന്നിലധികം പേജുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
ഉൽപ്പന്ന ലിസ്റ്റിംഗുകൾ പലപ്പോഴും ഒന്നിലധികം പേജുകളിൽ വ്യാപിക്കുന്നു. ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, ഓരോ പേജിലൂടെയും ആവർത്തിച്ച് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക:
page = 1
max_page = 20 # Adjust this as needed
while page <= max_page:
url = f'https://www.example.com/products?page={page}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extract product details (same as above)
page += 1
വെല്ലുവിളികളും പരിഹാരങ്ങളും
വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ അവതരിപ്പിക്കും. പൊതുവായ ചിലതും അവയുടെ പരിഹാരങ്ങളും ഇതാ:
- ഡൈനാമിക് ഉള്ളടക്കം:
- ചില വെബ്സൈറ്റുകൾ JavaScript ഉപയോഗിച്ച് ഉള്ളടക്കം ചലനാത്മകമായി ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. സെലിനിയം അല്ലെങ്കിൽ സ്ക്രാപ്പി പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
- കാപ്ച്ച:
- സ്ക്രാപ്പുചെയ്യുന്നത് തടയാൻ വെബ്സൈറ്റുകൾ CAPTCHA-കൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. തുടങ്ങിയ സേവനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു 2 ക്യാപ്ച ഈ തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കാൻ സഹായിക്കും.
- ഐപി തടയൽ:
- ഒരു സൈറ്റിലേക്കുള്ള പതിവ് അഭ്യർത്ഥനകൾ നിങ്ങളുടെ ഐപി ബ്ലോക്ക് ചെയ്യപ്പെടുന്നതിന് ഇടയാക്കും. FineProxy.org-ൽ നിന്നുള്ള പ്രോക്സികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അഭ്യർത്ഥനകൾ വിതരണം ചെയ്യാനും കണ്ടെത്തൽ ഒഴിവാക്കാനും സഹായിക്കും.
ഉപസംഹാരം
ഇ-കൊമേഴ്സിൽ എതിരാളികളുടെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ സാങ്കേതികതയാണ് പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ചുള്ള വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ്. പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് സമയം ലാഭിക്കാനും കൃത്യവും കാലികവുമായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും കഴിയും. ഈ ലേഖനത്തിൽ ചർച്ച ചെയ്തിരിക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളും രീതികളും നിങ്ങളുടെ വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് പ്രോജക്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ അടിത്തറ നൽകുന്നു.
അഭിപ്രായങ്ങൾ (0)
ഇവിടെ ഇതുവരെ അഭിപ്രായങ്ങളൊന്നുമില്ല, നിങ്ങൾക്ക് ആദ്യത്തെയാളാകാം!