Quét dữ liệu tài chính trên web bằng Python

Đối với nhóm tài chính, dữ liệu là tất cả. Việc đưa ra quyết định sáng suốt đòi hỏi thông tin tài chính cập nhật và chính xác. Điều này bao gồm phân tích xu hướng thị trường, phát hiện các cơ hội đầu tư và tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng.

Nhập quét net. Quét net là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang net. Đó là một kỹ thuật mạnh mẽ giúp cách mạng hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu. Với lượng dữ liệu trực tuyến khổng lồ, việc quét net đã trở thành một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp và cá nhân.

Quyết định trong số nhiều giải pháp quét trực tuyến hiện có thường phụ thuộc vào trình độ lập trình của bạn và mức độ khó của công việc. Nhiều thư viện Python nổi tiếng, như Stunning Soup, Scrapy và Selenium, có nhiều chức năng khác nhau.

Bạn đang tìm cách cạo dữ liệu từ các trang net? Thử Nanonet™ Công cụ quét trang net thu thập dữ liệu miễn phí và nhanh chóng từ bất kỳ trang net nào.

Quét net là gì?

Quét net là quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang net và lưu trữ dữ liệu đó ở dạng hữu ích cho doanh nghiệp của bạn. Dữ liệu được trích xuất từ ​​các trang net thường được không có cấu trúc và cần được chuyển đổi thành dạng có cấu trúc để sử dụng để chạy phân tích, nghiên cứu hoặc thậm chí đào tạo các mô hình AI.

Nếu bạn đã từng sao chép và dán dữ liệu từ bất kỳ trang net nào vào bảng tính Excel hoặc tài liệu Phrase thì về cơ bản, đó là rút trích nội dung trang web ở quy mô rất nhỏ. Phương pháp sao chép-dán rất hữu ích khi cần thực hiện quét net cho các dự án cá nhân hoặc các trường hợp sử dụng một lần. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp cần Scrap dữ liệu từ các trang net, họ thường cần Scrap dữ liệu từ nhiều web site, trang và việc này cũng cần phải thực hiện nhiều lần. Làm điều này một cách thủ công sẽ cực kỳ tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Do đó, các tổ chức chuyển sang sử dụng các công cụ quét net tự động trích xuất dữ liệu từ các trang net dựa trên yêu cầu kinh doanh. Các công cụ này cũng có thể chuyển đổi dữ liệu để có thể sử dụng được vì hầu hết dữ liệu được trích xuất đều không có cấu trúc và tải dữ liệu đó lên đích được yêu cầu.

Quá trình quét net

Quá trình quét net tuân theo một bộ nguyên tắc chung trên tất cả các công cụ và trường hợp sử dụng. Những nguyên tắc này vẫn giữ nguyên trong toàn bộ quá trình quét net này:

• Xác định URL mục tiêu: Người dùng cần chọn thủ công URL của các trang net mà họ muốn trích xuất dữ liệu và giữ chúng sẵn sàng để nhập vào công cụ quét net.
• Quét dữ liệu từ các trang net: Sau khi bạn nhập URL trang net vào công cụ quét net, trình quét net sẽ truy xuất và trích xuất tất cả dữ liệu trên trang net.
• Phân tích dữ liệu được trích xuất: Dữ liệu được lấy từ các trang net thường không có cấu trúc và cần được phân tích cú pháp để hữu ích cho việc phân tích. Việc này có thể được thực hiện thủ công hoặc có thể được tự động hóa với sự trợ giúp của các công cụ quét net nâng cao.
• Tải lên/Lưu dữ liệu có cấu trúc cuối cùng: Sau khi dữ liệu được phân tích cú pháp và cấu trúc thành dạng có thể sử dụng được, nó có thể được lưu vào vị trí mong muốn. Dữ liệu này có thể được tải lên cơ sở dữ liệu hoặc lưu dưới dạng XLSX, CSV, TXT hoặc bất kỳ định dạng bắt buộc nào khác.

Tại sao nên sử dụng Python để quét net?

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến để quét net vì nó có nhiều thư viện và khung giúp dễ dàng trích xuất dữ liệu từ các trang net.

Sử dụng Python để quét net mang lại một số lợi thế so với các phương pháp khác kỹ thuật quét web:

• Các trang net động: Các trang net động được tạo bằng JavaScript hoặc các ngôn ngữ kịch bản khác. Các trang này thường chứa các phần tử hiển thị khi trang được tải đầy đủ hoặc khi người dùng tương tác với chúng. Selenium có thể tương tác với các phần tử này, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để thu thập dữ liệu từ các trang net động.
• Tương tác của người dùng: Selenium có thể mô phỏng các tương tác của người dùng như nhấp chuột, gửi biểu mẫu và cuộn. Điều này cho phép bạn loại bỏ các trang net yêu cầu người dùng nhập liệu, chẳng hạn như biểu mẫu đăng nhập.
• Gỡ lỗi: Selenium có thể chạy ở chế độ gỡ lỗi, cho phép bạn thực hiện từng bước trong quá trình thu thập dữ liệu và xem công cụ thu thập dữ liệu đang thực hiện ở mỗi bước. Điều này rất hữu ích để khắc phục sự cố khi có sự cố xảy ra.

Quét dữ liệu tài chính từ các trang net bằng Nanonet™ Công cụ quét trang net miễn phí.

Làm thế nào để: cạo dữ liệu từ các trang net bằng Python?

Chúng ta hãy xem quy trình từng bước sử dụng Python để thu thập dữ liệu trang net.

Bước 1: Chọn trang net và URL trang net

Bước đầu tiên là chọn trang net bạn muốn lấy dữ liệu tài chính từ đó.

Bước 2: Kiểm tra trang net

Bây giờ bạn cần hiểu cấu trúc trang net. Hiểu các thuộc tính của các yếu tố mà bạn quan tâm là gì. Nhấp chuột phải vào trang net để chọn “Kiểm tra”. Điều này sẽ mở mã HTML. Sử dụng công cụ thanh tra để xem tên của tất cả các thành phần sẽ sử dụng trong mã.

Lưu ý tên lớp và id của các phần tử này vì chúng sẽ được sử dụng trong mã Python.

Bước 3: Cài đặt các thư viện quan trọng

Python có một số rút trích nội dung trang web thư viện. Phần lớn chúng ta sẽ sử dụng các thư viện sau:

• yêu cầu:Phần lớn, để thực hiện các yêu cầu HTTP tới trang net
• Súp đẹp: để phân tích mã HTML
• gấu trúc:: để lưu trữ dữ liệu đã được cạo trong khung dữ liệu
• thời gian: để thêm độ trễ giữa các yêu cầu nhằm tránh làm trang net tràn ngập yêu cầu

Cài đặt thư viện bằng lệnh sau:

pip set up requests beautifulsoup4 pandas time

Bước 4: Viết mã Python

Bây giờ là lúc viết mã Python. Mã sẽ thực hiện các bước sau:

• Sử dụng các yêu cầu để gửi yêu cầu HTTP GET
• Sử dụng BeautifulSoup để phân tích mã HTML
• Trích xuất dữ liệu cần thiết từ mã HTML
• Lưu trữ thông tin trong khung dữ liệu gấu trúc
• Thêm độ trễ giữa các yêu cầu để tránh khiến trang net tràn ngập yêu cầu

Đây là mã Python mẫu để chọn lọc các bộ phim được xếp hạng cao nhất từ ​​IMDb:

import requests

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time

# URL of the web site to scrape
url = "https://www.imdb.com/chart/prime"

# Ship an HTTP GET request to the web site
response = requests.get(url)

# Parse the HTML code utilizing BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.content material, 'html.parser')

# Extract the related data from the HTML code
films = ()
for row in soup.choose('tbody.lister-list tr'):
title = row.discover('td', class_='titleColumn').discover('a').get_text()
yr = row.discover('td', class_='titleColumn').discover('span', class_='secondaryInfo').get_text()(1:-1)
score = row.discover('td', class_='ratingColumn imdbRating').discover('robust').get_text()
films.append((title, yr, score))

# Retailer the data in a pandas dataframe
df = pd.DataFrame(films, columns=('Title', 'Yr', 'Ranking'))

# Add a delay between requests to keep away from overwhelming the web site with requests
time.sleep(1)

Bước 5: Xuất dữ liệu đã trích xuất

Bây giờ, hãy xuất dữ liệu dưới dạng tệp CSV. Chúng tôi sẽ sử dụng thư viện gấu trúc.

# Export the info to a CSV file
df.to_csv('top-rated-movies.csv', index=False)

Bước 6: Xác minh dữ liệu được trích xuất

Mở tệp CSV để xác minh rằng dữ liệu đã được quét và lưu trữ thành công.

Quét net có hợp pháp không?

Mặc dù bản thân việc thu thập thông tin trên net không phải là bất hợp pháp, đặc biệt là đối với dữ liệu có sẵn công khai trên một trang net, nhưng điều quan trọng là phải cẩn thận để tránh các vấn đề pháp lý và đạo đức.

Điều quan trọng là tôn trọng các quy tắc của trang net. Điều khoản dịch vụ (TOS) và tệp robots.txt của họ có thể hạn chế toàn bộ việc thu thập dữ liệu hoặc phác thảo các phương pháp có thể chấp nhận được, chẳng hạn như tần suất bạn có thể yêu cầu dữ liệu để tránh làm quá tải máy chủ của họ. Ngoài ra, một số loại dữ liệu nhất định bị cấm, chẳng hạn như nội dung có bản quyền hoặc thông tin cá nhân mà không có sự đồng ý của ai đó. Các quy định về thu thập dữ liệu như GDPR (Châu Âu) và CCPA (California) làm tăng thêm mức độ phức tạp.

Cuối cùng, việc quét net nhằm mục đích xấu như đánh cắp thông tin đăng nhập hoặc làm gián đoạn một trang net là điều hiển nhiên không nên làm. Bằng cách làm theo những nguyên tắc này, bạn có thể đảm bảo các hoạt động quét net của mình vừa hợp pháp vừa có đạo đức.

Phần kết luận

Python là một lựa chọn tuyệt vời để thu thập dữ liệu trang net từ các trang net tài chính trong thời gian thực. Một cách khác là sử dụng tự động công cụ quét trang web like Nanonets. Bạn có thể dùng công cụ chuyển trang web thành văn bản miễn phí. Tuy nhiên, nếu bạn cần tự động quét net cho các dự án lớn hơn, bạn có thể liên hệ với Nanonets.

Loại bỏ các tắc nghẽn do quét dữ liệu thủ công từ các trang net. Tìm hiểu cách Nanonet có thể giúp bạn tự động thu thập dữ liệu từ các trang net.