Web scraping-ul poate părea intimidant la început, dar ca orice abilitate, se învață cel mai bine prin practică hands-on. În aceste primele trei capitole, vom explora fundamentele extragerii de date din pagini HTML statice.
Capitolul 1: HTML Scraper Chad
Călătoria noastră începe cu cel mai simplu scenariu posibil - extragerea textului dintr-o pagină HTML de bază. Acest capitol te introduce în conceptele centrale de:
- Realizarea de cereri HTTP pentru a prelua pagini web
- Încărcarea conținutului HTML într-un parser
- Selecția DOM de bază folosind selectori CSS
Deși exemplul poate părea trivial (e doar un "hello world" la urma urmei!), stabilește fundația pentru tot ce urmează.
<!-- Exemplu structură HTML -->
<div class="content">
<p>Un text pe care vrem să-l extragem</p>
</div>
Iată o mostră a ceea cu ce lucrăm:
// Concepte de bază (nu soluția!)
import * as cheerio from 'cheerio';
// Încărcarea conținutului HTML
const $ = cheerio.load(htmlContent);
// Folosirea selectorilor CSS
const text = $('p').text(); // Selectează toate tag-urile <p>
const specific = $('.content p').text(); // Selecție mai specifică
Capitolul 2: Date structurate
Lucrurile devin mai interesante pe măsură ce ne adâncim într-o pagină de produse e-commerce simulată. Aici, ne confruntăm cu multiple elemente cu structuri similare:
<!-- Exemplu structură produs (simplificat) -->
<div class="product">
<h2>Nume Produs</h2>
<span class="price">99,99 lei</span>
<div class="specs">
<ul>
<li>Mărime: M</li>
<li>Culoare: Albastru</li>
</ul>
</div>
</div>
Când lucrezi cu date structurate ca acestea, vei vrea să te gândești la:
// Abordare conceptuală (nu soluția!)
$('.product').each((index, element) => {
// Pentru fiecare produs, am putea vrea să:
// 1. Extragem informațiile de bază
const name = $(element).find('h2').text();
// 2. Parsăm datele imbricate
const specs = $(element).find('.specs li');
// 3. Structurăm output-ul
const data = {
name,
specs: specs.map(/* ... */),
};
});
Sfat profesional: Înainte să scrii orice cod, ia timp să analizezi structura HTML. Caută pattern-uri în modul în care datele sunt organizate - există nume de clase consistente? Cum se raportează elementele părinte și copil?
Capitolul 3: Scraping asistat de AI
Acum lucrurile devin interesante! În timp ce provocările anterioare ne-au învățat tehnici tradiționale de scraping, Capitolul 3 introduce o abordare modernă: web scraping asistat de AI. Ne confruntăm cu un scenariu de coșmar - structuri HTML inconsistente, nume de clase obfuscate și multiple pattern-uri de framework-uri amestecate împreună.
Să vedem ce face această provocare specială:
<!-- Structură tradițională de produs -->
<div data-testid="product-container-1" class="_3xj_item">
<h2 data-qa="name">Adidași roșii</h2>
<span data-price-current="5999">59,99 lei</span>
</div>
<!-- Componentă în stil React -->
<div class="ProductCard-root-1a2b3c">
<div class="ProductCard-title-4d5e6f">Pantofi sport roz</div>
<div class="ProductCard-pricing-7g8h9i">84,99 lei</div>
</div>
<!-- Template în stil Vue -->
<div data-v-abcdef class="product">
<h2 data-v-abcdef>Pantofi de bărcă navy</h2>
<span data-v-abcdef>79,99 lei</span>
</div>
Abordările tradiționale de scraping ar lupta aici pentru că:
- Numele claselor sunt randomizate sau specifice framework-ului
- Structurile de date variază între produse
- Framework-uri diferite folosesc pattern-uri diferite
- Sensul semantic se pierde în markup
Aici vine AI în ajutor. În loc să scriem selectori fragili, putem descrie ce vrem în limbaj natural și să lăsăm AI să se ocupe de potrivirea pattern-urilor. Conceptele cheie din acest capitol includ:
- Ingineria prompt-urilor pentru web scraping
- Folosirea AI pentru a înțelege sensul semantic
- Gestionarea structurilor de date inconsistente
- Tratarea markup-ului specific framework-urilor
- Menținerea consistenței datelor prin pattern-uri diferite
Deși AI nu este magie, excelează la sarcini care necesită recunoașterea pattern-urilor și adaptarea. Asta o face deosebit de valoroasă pentru scraping-ul aplicațiilor web moderne unde pattern-urile consistente de markup nu pot fi garantate.
O notă despre utilizarea AI
Amintește-ți că asistența AI nu înseamnă soluții complet automatizate. Cele mai bune rezultate vin din combinarea:
- Definirea clară a problemei
- Prompt-uri bine structurate
- Validarea datelor
- Supravegherea umană
Provocarea ta va fi să creezi prompt-uri care să ajute AI să înțeleagă atât structura, cât și intenția a ceea ce încerci să extragi.
Gata să combini cunoștințele tradiționale de web scraping cu capabilitățile moderne AI? Să descoperim cum poate AI să ajute la abordarea chiar și celui mai haotic HTML!
Indicii
- Experimentează cu selectori CSS diferiți:
// Moduri diferite de a selecta elemente
$('.class') // După clasă
$('#id') // După ID
$('div > p') // Copii direcți
$('div p') // Toți descendenții
$('[data-type="x"]') // După atribut
- Încearcă să modifici formatul output-ului
- Gândește-te la gestionarea erorilor și cazurile marginale
- Consideră cum ar putea soluția ta să se scaleze cu dataset-uri mai mari
Tot codul de care ai nevoie pentru a începe este în repository-ul proiectului. Clonează-l, configurează-ți mediul și începe să faci scraping!
git clone https://github.com/jonaylor89/housefly.git
cd hosuefly
Cauți indicii? HTML-ul sursă pentru fiecare provocare este disponibil în directorul apps/chapter{n}/
. Și exemplele rezolvate funcționale sunt de asemenea disponibile în _solved/chapter{n}/
. Studiază structura, planifică-ți abordarea și amintește-ți - fiecare expert a fost cândva începător.
Amintește-ți să-ți gestionezi cererile responsabil:
// Exemplu de gestionare de bază a erorilor
async function fetchPage(url: string) {
try {
const response = await fetch(url);
if (!response.ok) {
throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
}
return await response.text();
} catch (error) {
console.error('Failed to fetch page:', error);
throw error;
}
}
Scraping fericit!