Trong thời đại số, nhu cầu truy xuất dữ liệu từ Internet ngày càng tăng. Web scraping chính là giải pháp tối ưu giúp bạn nhanh chóng thu thập thông tin cần thiết. Hiện nay vẫn chưa có nhiều người chưa biết đến Web Scraping, bài viết này Terus sẽ cung cấp rõ cho bạn những thông tin về Web Scraping.

I. Web Scraping là gì?
Web scraping là quá trình tự động thu thập dữ liệu từ các trang web, thay thế hoàn toàn việc làm thủ công tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Bằng cách sử dụng các bot chuyên dụng, chúng ta có thể nhanh chóng trích xuất thông tin cần thiết từ hàng ngàn trang web.
Có 2 thuật ngữ gần giống nhau nhưng dễ bị nhầm lẫn là web scraping và web scaper. Hai điều này vô cùng khác nhau, bạn có hiểu rằng web crawling sẽ thu thập mọi thông tin liên quan đến website, còn scraping sẽ nhắm chính và tập dữ liệu.
II. Nguyên tắc hoạt động của Web Scraper
Sau khi tìm hiểu xong về Web Scraper thì tiếp theo tôi sẽ làm rõ cho bạn cách hoạt động:
1. Lên kế hoạch
Người dùng có thể tùy chỉnh dữ liệu cần thu thập từ website, từ giá cả, mô tả sản phẩm đến thông tin liên hệ và nhiều hơn thế nữa.
2. Truy cập vào website

Web scraper hoạt động như một công cụ tự động, tải về toàn bộ nội dung của một trang web dựa trên URL được cung cấp, từ đó giúp người dùng dễ dàng trích xuất dữ liệu cần thiết.
3. Phân tích file lấy về
Web scraper hoạt động như một công cụ thông minh, phân tích mã nguồn HTML để tìm kiếm và trích xuất dữ liệu có cấu trúc một cách tự động, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau.
4. Lấy dữ liệu

Các dữ liệu sẽ được lấy ra dựa trên file HTML lấy được như thẻ, class, id, cú pháp,...
5. Lưu trữ lại dữ liệu
Sau khi lấy ra đủ và phân loại thì các dữ liệu này sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, có thể là tệp tin, hệ thống lưu trữ,... để cho việc phân tích lại sau này.
Web scraper tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Tuy nhiên, để đảm bảo tuân thủ pháp luật, người dùng cần nắm rõ các quy định về bản quyền và chính sách sử dụng của từng trang web.
III. Phân biệt giữa Web Scraping và Web Crawling?
Để giúp bạn hiểu rõ hơn về Web Scraping và Web Crawling thì tôi sẽ vẽ thành bảng so sánh:
Web Crawling | Web Scraping | |
Mục tiêu | Thu thập URL và siêu dữ liệu của các trang web | Trích xuất dữ liệu cụ thể từ các trang web |
Quy trình | Duyệt qua các trang web theo các liên kết | Xử lý HTML/XML để lấy dữ liệu |
Kết quả | Danh sách các URL và siêu dữ liệu | Dữ liệu được trích xuất (văn bản, hình ảnh, số liệu) |
Công cụ | Web crawler (bot) | Web scraper, thư viện trích xuất dữ liệu (Beautiful Soup, Scrapy) |
Ứng dụng | Xây dựng công cụ tìm kiếm, phân tích liên kết, phân tích thị trường | Nghiên cứu thị trường, xây dựng cơ sở dữ liệu, phân tích cảm xúc |
Mối quan hệ | Web crawling thường là bước đầu tiên để xác định các trang cần scraping | Web scraping sử dụng dữ liệu thu được từ web crawling |
IV. Tác dụng của Web Scraping
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu lớn trở thành tài sản vô giá cho mọi doanh nghiệp. Web scraping là công cụ đắc lực giúp thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu này, hỗ trợ việc đưa ra quyết định kinh doanh thông minh.
1. Những ứng dụng của Web Scraping
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu là tài sản vô giá. Tuy nhiên, việc sở hữu một nguồn dữ liệu chất lượng cao lại không hề dễ dàng.
Hầu hết các doanh nghiệp đều phải đối mặt với bài toán nan giải: mua dữ liệu bất hợp pháp, tự thu thập dữ liệu thủ công hoặc tận dụng công nghệ web scraping để tự động hóa quá trình này. Trong số đó, web scraping được đánh giá là giải pháp tối ưu nhất.
2. Những lĩnh vực ứng dụng Web Scraping
Bạn sẽ ngạc nhiên khi biết rằng công nghệ này đã xâm nhập vào 54 lĩnh vực khác nhau tại Mỹ, với 7 ngành công nghiệp dẫn đầu về việc áp dụng.
- Phần mềm máy tính
- Công nghệ thông tin
- Dịch vụ tài chính
- Internet
- Marketing
- Bảo mật máy tính & mạng
- Bảo hiểm y tế Ngân hàng và tài chính
V. Tổng hợp các loại Web Scraping
Sẽ có nhiều phương pháp và kỹ thuật được sáng tạo ra nhưng tôi sẽ giới thiệu cho bạn những Web Scraping phổ biến nhất.
1. Parsing HTML
Quá trình trích xuất dữ liệu từ các trang web trở nên đơn giản hơn nhờ các thư viện như Beautiful Soup và XML. Chúng cho phép chúng ta xác định và lấy ra các thông tin cụ thể từ mã HTML một cách chính xác.
2. API

Nhiều trang web cung cấp API, cho phép bạn truy cập dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng, thay vì phải sử dụng phương pháp Web Scraping phức tạp.
3. Selenium
Selenium là một công cụ trình duyệt web, với công cụ này bạn có thể xuất các dữ liệu như hành động của người dùng: click chuột, điền form, gọi điện,...
4. Scraping Frameworks
Với sự hỗ trợ của nhiều framework như Scrapy, Puppeteer và Cheerio, cùng các công cụ tự động hóa khác, việc thu thập dữ liệu từ web trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Các công cụ này giúp lập trình viên tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tiết kiệm thời gian và công sức.
VI. Web Scraping là hành vi xấu là đúng hay sai?
Không thể khẳng định việc Web Scraping lúc nào cũng phục cho hành vi xấu được! Dù đã có nhiều việc xảy ra gây ảnh hưởng tới các bên kinh doanh với Web Scraping nhưng chúng ta cũng cần chú ý đến một số khía cạnh.
1. Quyền bản quyền

Việc thu thập dữ liệu từ các trang web mà chưa được sự cho phép không chỉ là hành vi vi phạm bản quyền mà còn tiềm ẩn nhiều rủi ro pháp lý. Do đó, trước khi thực hiện web scraping, bạn cần nghiên cứu kỹ các điều khoản sử dụng của website và đảm bảo tuân thủ đầy đủ các quy định hiện hành.
2. Ảnh hưởng tới website bị scraping
Việc thực hiện Web Scraping với tần suất cao hoặc quy mô lớn có thể gây quá tải cho máy chủ, làm chậm tốc độ truy cập và thậm chí khiến trang web sập, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến trải nghiệm người dùng.
3. Thông tin người dùng

Việc thu thập dữ liệu một cách tùy tiện không chỉ vi phạm quyền riêng tư của cá nhân mà còn đặt tổ chức trước nguy cơ rò rỉ thông tin và tấn công mạng, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến uy tín và hoạt động kinh doanh.
Có rất nhiều trường hợp vẫn sử dụng Web Scraping và tuân thủ đúng theo 3 điều mà tôi đã đề cập ở phía trên cho bạn. Những công việc như nghiên cứu, thị trường, phân tích đối thủ, thu thập ý kiến của cộng đồng,... luôn luôn cần sự giúp đỡ của Web Scraping.
VII. Những lĩnh vực đang sử dụng Web Scraping
Hiện tại, tôi tổng hợp được những ngành sau đang áp dụng Web Scraping:
1. Nghiên cứu thị trường
Bằng cách khai thác dữ liệu từ các nền tảng thương mại điện tử, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu quả các chiến dịch marketing, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và đưa ra các dự báo chính xác về thị trường.
2. Phân tích và dự báo tình hình

Quét dữ liệu web là công cụ đắc lực giúp doanh nghiệp thu thập thông tin thị trường, phân tích sâu và đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.
3. Hỗ trợ quản lý và giám sát
Thu thập và phân tích thông tin từ các trang web để nắm bắt xu hướng thị trường và nhu cầu của khách hàng.
4. Thương mại điện tử

Chúng thu thập dữ liệu về giá cả, sản phẩm và khuyến mãi từ các trang thương mại điện tử để phân tích thị trường, từ đó xây dựng chiến lược marketing hiệu quả.
5. Nghiên cứu cho khoa học
Việc thu thập dữ liệu từ các nguồn trực tuyến là một bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu khoa học, giúp cung cấp thông tin đa chiều và cập nhật để phân tích và đánh giá.
VIII. Bàn về mặt trái của Web Scraping
Hiện tại Web Scraping đang bị hiểu nhầm và bị nghi ngờ là phục vụ cho những hành vi xấu như:
- Vi phạm luật bản quyền: Thu thập dữ liệu trái phép từ website có thể dẫn đến các hậu quả pháp lý nghiêm trọng.
- Gây lãng phí tài nguyên của website: Việc thực hiện web scraping quá mức có thể gây quá tải cho máy chủ của trang web nguồn, dẫn đến tình trạng chậm chạp, thậm chí bị chặn truy cập.
- Bảo mật thông tin cá nhân: Việc thu thập thông tin cá nhân phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân để tránh rủi ro pháp lý.
- Cạnh tranh không lành mạnh: Việc lợi dụng dữ liệu thu thập từ Web Scraping để cạnh tranh không lành mạnh có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho thị trường và các doanh nghiệp khác.
IX. Cách bảo mật Web Scraping
Sự gia tăng của các bot scraper độc hại đang đặt ra thách thức lớn cho việc bảo vệ dữ liệu trên các trang web. Những bot này có khả năng xâm nhập và vô hiệu hóa các biện pháp bảo mật hiện có, gây thiệt hại nghiêm trọng cho doanh nghiệp.
Để đối phó với tình hình này, nhiều công ty đã áp dụng các giải pháp bảo mật tiên tiến, như phân tích chi tiết lưu lượng truy cập để phân biệt giữa người dùng và bot.
1. Mỗi IP phải có giới hạn nhất định

Do đặc điểm hoạt động liên tục và tự động, các bot thu thập dữ liệu thường gây ra quá tải cho máy chủ. Để đảm bảo hoạt động ổn định, hệ thống có thể tự động chặn các IP thực hiện quá nhiều request trong thời gian ngắn.
Cách giải quyết:
Để tránh bị các trang web mục tiêu phát hiện và chặn, chúng ta có thể sử dụng một số kỹ thuật như: ngẫu nhiên hóa thời gian giữa các yêu cầu, giới hạn số lượng yêu cầu đồng thời và sử dụng các máy chủ proxy. Việc này giúp che giấu địa chỉ IP thực và giảm thiểu rủi ro bị khóa tài khoản.
2. Yêu cầu đăng nhập
HTTP vốn có tính chất không trạng thái, nghĩa là mỗi yêu cầu gửi đến server đều được xử lý độc lập. Tuy nhiên, để cải thiện trải nghiệm người dùng, các trình duyệt thường sử dụng cookie để lưu trữ một số thông tin nhất định.
Điều này có nghĩa là, đối với các trang web công khai, crawler có thể truy cập mà không cần xác thực. Nhưng đối với các trang web bảo mật, crawler sẽ cần phải gửi kèm thông tin đăng nhập để được phép truy cập.
Cách giải quyết:
Việc khai thác cookie để tự động hóa quá trình đăng nhập và thu thập dữ liệu trên một số thư viện là hoàn toàn khả thi. Tuy nhiên, để tránh bị phát hiện và chặn bởi các hệ thống bảo mật, chúng ta cần thiết kế một cơ chế thu thập dữ liệu thông minh, đảm bảo tốc độ thu thập phù hợp và tránh gây quá tải cho hệ thống.
3. Đổi giao diện website

Trình quét web hoạt động dựa trên việc phân tích cấu trúc HTML của trang web. Bằng cách xác định các mẫu và thẻ HTML đặc trưng, trình quét sẽ tìm kiếm và trích xuất dữ liệu cần thiết. Tuy nhiên, nếu cấu trúc HTML thay đổi thường xuyên hoặc không đồng nhất, khả năng hoạt động hiệu quả của trình quét sẽ bị hạn chế đáng kể.
Cách giải quyết:
Việc thay đổi cấu trúc website thường tốn kém thời gian và công sức nên các trang web lớn thường có xu hướng ổn định về mặt cấu trúc. Tuy nhiên, các ứng dụng thu thập dữ liệu cần linh hoạt để thích ứng với những thay đổi nhỏ, đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và cập nhật.
4. Sử dụng CAPTCHA khi cần thiết
CAPTCHA được tạo ra với mục đích phân biệt người dùng là con người hay máy tính bằng cách đặt ra những thử thách mà chỉ con người mới có thể giải quyết dễ dàng.
Cách giải quyết:
CAPTCHA thường chỉ được áp dụng cho các trường hợp đặc biệt, liên quan đến bảo mật thông tin cao. Do đó, trong quá trình scraping dữ liệu, việc đối phó với CAPTCHA không phải là vấn đề quá phổ biến.
5. Tạo ra các khó khăn cho việc thu thập
Kỹ thuật này hoạt động bằng cách chèn thêm các liên kết ẩn, chẳng hạn như thẻ <a> hoặc <button> có kiểu hiển thị "display:none", vào mã nguồn trang web. Mặc dù người dùng bình thường không thể nhìn thấy các liên kết này, nhưng các bot thu thập dữ liệu có thể phát hiện và theo dõi chúng, dẫn đến việc tạo ra các chuỗi truy cập vô tận và làm chậm quá trình thu thập thông tin.
Cách giải quyết:
Việc xác định rõ dữ liệu cần thiết trước khi thu thập là bước quan trọng để tránh thu thập thông tin thừa, không cần thiết. Tuy nhiên, để đảm bảo chất lượng dữ liệu, chúng ta cần có những quy tắc cụ thể, ví dụ như giới hạn độ dài chuỗi truy cập để ngăn chặn các lỗi không mong muốn.
Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về web scraping và các công nghệ web khác? Đừng bỏ lỡ cơ hội khám phá kho tàng kiến thức phong phú tại Terus. Chúng tôi luôn cập nhật những bài viết hữu ích và mới nhất để giúp bạn nâng cao kỹ năng.
FAQ - Giải đáp thắc mắc liên quan tới Web Scraping
1. Web Scraping Python là gì?
Web scraping Python là quá trình tự động trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng ngôn ngữ Python. Python có nhiều thư viện mạnh mẽ như BeautifulSoup, Scrapy, requests hỗ trợ việc phân tích HTML, xử lý dữ liệu và tương tác với các trang web.
2. Data scraping là gì?
Data scraping là quá trình tự động thu thập dữ liệu từ các trang web. Thay vì phải sao chép và dán thủ công từng phần tử dữ liệu, chúng ta sử dụng các công cụ và phần mềm chuyên dụng để trích xuất thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả.
3. Cách lấy dữ liệu từ web bằng Python là gì?
Cách làm cơ bản như sau:
- Các bước cơ bản:
- Xác định mục tiêu: Xác định rõ dữ liệu cần lấy.
- Phân tích HTML: Hiểu cách dữ liệu được sắp xếp trên trang.
- Viết code: Sử dụng Python và thư viện BeautifulSoup để lấy dữ liệu.
- Lưu trữ dữ liệu: Lưu trữ dữ liệu vào file (CSV, Excel) hoặc cơ sở dữ liệu.