Mengikis Data dengan DevTools dan Fail HAR

Pengikisan data ialah penukar permainan untuk sesiapa sahaja yang ingin mengekstrak maklumat yang bermakna daripada tapak web. Dengan alatan seperti Chrome DevTools dan fail HAR, anda boleh mendedahkan API tersembunyi dan menangkap strim data berharga dengan mudah. Dalam siaran ini, saya akan berkongsi cara saya menggunakan alatan ini untuk mengikis data produk daripada Blinkit, platform penghantaran barangan runcit dan menunjukkan kepada anda cara anda juga boleh melakukannya.

Sebab Saya Memilih Pengikisan Data untuk Apl Barangan Runcit Saya

Semasa membina apl penghantaran barangan runcit, saya menghadapi cabaran besar—kekurangan data sebenar. Mencipta set data saya sendiri dari awal akan memakan masa yang sangat lama dan tidak menawarkan kelebihan sebenar kepada projek itu. Saya memerlukan penyelesaian yang lebih cepat dan praktikal, yang membawa saya kepada idea mengikis data. Dengan mengekstrak butiran produk daripada Blinkit, saya boleh mendapatkan data dunia sebenar yang tepat untuk menguji dan memperhalusi apl saya tanpa membazir sumber.

Kaedah biasa untuk mengikis data di web

1. Salin-Tampal Manual

   • Mudah tetapi membosankan. Sesuai untuk mengekstrak sejumlah kecil data.

2. Alat Mengikis Web

   • Alat seperti Scrapy, BeautifulSoup atau Puppeteer mengautomasikan proses mengekstrak data daripada tapak web.
   • Terbaik untuk pengekstrakan data berstruktur pada skala yang lebih besar.

3. Integrasi API

   • Sesetengah tapak web menawarkan API awam untuk mengakses data mereka secara langsung dan sah.
   • Memerlukan pengetahuan tentang titik akhir API dan proses pengesahan.

4. Pelayar DevTools

   • Periksa permintaan rangkaian, tangkap fail HAR atau analisa elemen halaman terus dalam penyemak imbas.
   • Hebat untuk mengenal pasti API tersembunyi atau data JSON.

5. Pelayar Tanpa Kepala

   • Gunakan perpustakaan penyemak imbas tanpa kepala seperti Puppeteer atau Selenium untuk mengautomasikan navigasi dan mengikis.
   • Sesuai untuk tapak yang memerlukan pemaparan atau interaksi JavaScript.

6. Menghuraikan Fail HAR

   • Fail HAR menangkap semua aktiviti rangkaian untuk halaman web. Ia boleh dihuraikan untuk mengekstrak API, respons JSON atau data lain.
   • Berguna untuk tapak dengan kandungan dinamik atau data tersembunyi.

7. Penghuraian HTML

   • Ekstrak data dengan menghuraikan kandungan HTML menggunakan perpustakaan seperti BeautifulSoup (Python) atau Cheerio (Node.js).
   • Berkesan untuk tapak web statik yang ringkas.

8. Pengeluaran Data daripada PDF atau Imej

   • Alat seperti PyPDF2, Tesseract (OCR) atau Adobe API membantu mengekstrak teks daripada fail apabila data tidak tersedia dalam talian.

9. Skrip Automatik

   • Skrip tersuai yang ditulis dalam Python, Node.js atau bahasa yang serupa untuk mengikis, menghuraikan dan menyimpan data.
   • Menawarkan kawalan sepenuhnya ke atas proses mengikis.

10. API Pihak Ketiga

    • Gunakan perkhidmatan seperti DataMiner, Octoparse atau Scrapy Cloud untuk mengendalikan tugas mengikis untuk anda.
    • Menjimatkan masa tetapi mungkin mempunyai had berdasarkan pelan perkhidmatan.

Saya Memilih Penghuraian Fail HAR

Apakah itu Fail HAR?

Fail HAR (Arkib HTTP) ialah fail arkib berformat JSON yang merekodkan aktiviti rangkaian halaman web. Ia mengandungi maklumat terperinci tentang setiap permintaan dan respons HTTP, termasuk pengepala, parameter pertanyaan, muatan dan pemasaan. Fail HAR sering digunakan untuk penyahpepijatan, analisis prestasi dan, dalam kes ini, pengikisan data.

Struktur Fail HAR

Fail HAR terdiri daripada beberapa bahagian, dengan yang utama ialah:

1. Log

   • Objek akar fail HAR, yang mengandungi metadata tentang sesi yang dirakam dan entri yang ditangkap.

2. Penyertaan

   • Susun atur objek yang setiap entri mewakili permintaan HTTP individu dan respons yang sepadan dengannya.

Sifat utama termasuk:

• permintaan: Butiran tentang permintaan, seperti URL, pengepala, kaedah dan parameter pertanyaan.
• respons: Maklumat tentang respons, termasuk kod status, pengepala dan kandungan.
• pemasaan: Pecahan masa yang diluangkan semasa kitaran permintaan-tindak balas (cth., DNS, sambung, tunggu, terima).

1. Halaman

   • Mengandungi data tentang halaman web yang dimuatkan semasa sesi, seperti tajuk halaman, masa muat dan cap masa apabila halaman dibuka.

2. Pencipta

   • Metadata tentang alat atau penyemak imbas yang digunakan untuk menjana fail HAR, termasuk nama dan versinya.

Mengapa Saya Memilih Penghuraian Fail HAR

Fail HAR menyediakan gambaran menyeluruh semua aktiviti rangkaian pada halaman web. Ini menjadikannya sempurna untuk mengenal pasti API tersembunyi, menangkap muatan JSON dan mengekstrak data tepat yang diperlukan untuk mengikis. Format JSON berstruktur juga memudahkan proses penghuraian menggunakan alat seperti perpustakaan Python atau JavaScript.

Pelan: Mengikis Data Menggunakan Penghuraian Fail HAR

Untuk mengekstrak data produk daripada Blinkit dengan cekap, saya mengikuti pelan berstruktur:

1. Menyemak Imbas dan Merakam Aktiviti Rangkaian
   • Membuka tapak Blinkit dan melancarkan Chrome DevTools.
   • Menyemak imbas pelbagai halaman produk untuk menangkap semua panggilan API yang diperlukan dalam tab Rangkaian.

1. Mengeksport Fail HAR

   • Menyimpan aktiviti rangkaian yang direkodkan sebagai fail HAR untuk analisis luar talian.

2. Menghuraikan Fail HAR

   • Menggunakan Python untuk menghuraikan fail HAR dan mengekstrak data yang berkaitan.
   • Mencipta tiga fungsi utama untuk menyelaraskan proses:

• Fungsi 1: Tapis Respons Berkaitan
  • Mengekstrak semua respons yang sepadan dengan titik akhir /listing?catId=* untuk mendapatkan data berkaitan produk.

• Fungsi 2: Bersihkan dan Ekstrak Data
  • Memproses respons yang ditapis untuk mengekstrak medan utama seperti id, nama, kategori dan banyak lagi.

• Fungsi 3: Simpan Imej Setempat
  • Mengenal pasti semua URL imej produk dalam data dan memuat turunnya ke fail setempat untuk rujukan.

1. Pelaksanaan dan Keputusan
   • Keseluruhan proses, termasuk beberapa percubaan dan kesilapan, mengambil masa sekitar 30–40 minit.
   • Berjaya mengikis data untuk kira-kira 600 produk, termasuk nama, kategori dan imej.

Pendekatan ini membolehkan saya mengumpul data yang diperlukan untuk apl penghantaran barangan runcit saya dengan cepat dan cekap.

Kesimpulan

Pengikisan data, apabila dilakukan dengan cekap, boleh menjimatkan banyak masa dan usaha, terutamanya apabila anda memerlukan data dunia sebenar untuk menguji atau membina aplikasi. Dengan memanfaatkan fail Chrome DevTools dan HAR, saya dapat mengekstrak data produk berharga daripada Blinkit dengan cepat tanpa membuat set data secara manual. Proses itu, walaupun memerlukan beberapa percubaan dan kesilapan, adalah mudah dan memberikan penyelesaian praktikal kepada masalah biasa yang dihadapi oleh pembangun. Dengan kaedah ini, saya dapat mengumpulkan 600 butiran produk dalam masa kurang sejam, membantu saya meneruskan projek apl penghantaran barangan runcit saya.

Pengikisan data, bagaimanapun, harus sentiasa didekati secara beretika dan bertanggungjawab. Sentiasa pastikan anda mematuhi syarat perkhidmatan dan garis panduan undang-undang tapak web sebelum mengikis. Jika dilakukan dengan betul, mengikis boleh menjadi alat yang berkuasa untuk mengumpul data dan memperbaik projek anda.

Atas ialah kandungan terperinci Mengikis Data dengan DevTools dan Fail HAR. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!