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スクレイピングされたデータの管理をマスターする (AI のヒント付き)

に Bright Data6m2024/11/21

長すぎる; 読むには

スクレイピングされたデータをマスターするには、抽出以上のことが必要です。データを効果的にクリーニング、強化、エクスポートする必要があります。このガイドでは、手動の正規表現方法から AI を利用した自動化まで、複雑なデータセットを処理するための高度な処理手法について説明します。エクスポートオプションには、CSV、データベース、Protobuf やクラウドストレージなどのスケーラブルな形式が含まれます。

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❗免責事項: これは、高度な Web スクレイピングに関する 6 部構成のシリーズのパート 5 です。まだ参加したばかりですか?追いつくにはパート 1 から始めてください。

HTML 解析を使用して Web ページからデータを取得することは、データ管理パイプラインの最初のステップにすぎません。その後、チームや会社が実際に価値を引き出せるように、生データをエクスポート用に準備する必要があります。💡

この記事では、自動データ処理とスクレイピングされたデータのエクスポートに関する最新の優れたイノベーションとともに、古典的なテクニックを紹介します。データゲームをレベルアップする準備をしましょう！🎓

サイトからデータを抽出した後の次のステップ

高度な Web スクレイピングに関するこの 6 部構成のシリーズをフォローしてきた方は、おめでとうございます。スクレイピングスキルが忍者レベルにまでレベルアップしました。🥷

これまでに見てきた内容を簡単にまとめると次のようになります。

つまり、スクレイピングスクリプトは、最も困難な最新のサイトにも対応し、すべてのデータを効果的かつ効率的に抽出することができます。⚡

データの宝庫が手に入ったので、次のステップは以下のとおりです。

データ処理: エクスポート用にデータをクリーンアップ、強化、構造化します。⚙️
データエクスポート: スクレイピングしたデータを適切な形式で保存し、将来使用できるようにします。📥

これら 2 つの最終ステップを詳しく説明し、スクレイピングされた生データから実用的な洞察を得る方法を説明します。

スクレイピングされたデータの処理方法

手動と自動の両方のデータ処理で最も一般的な方法を調べます。

手動データ処理

コンセプトは簡単です。カスタム正規表現と、 trim() 、 replace()などの信頼できる文字列操作メソッド、またはその他の標準ライブラリ関数を使用してデータをクリーンアップします。その後、必要に応じて適切なデータ型に変換します。🧹

正直に言うと、おそらくあなたはこれを以前にやったことがあるでしょう。だから、これは何も新しいことではないはずです…🧐

製品価格から次の文字列をスクレイピングしたと想像してください。

 " USD 199.98 "

価格番号と通貨を抽出したいとします。JavaScript でこれを実行する方法は次のとおりです。

 let priceString = " USD 199.98 "; // scraped string let trimmedPriceString = priceString.trim(); // removes extra spaces let [price, currency] = trimmedPriceString.match(/[A-Za-z]+|\d+\.\d+/g).map(item => item.trim()); console.log(price); // 199.98 console.log(currency); // USD

簡単そうに見えますね。しかし、ここに問題があります。この種の手動データクリーニングは、スクレイピングされたページのほとんどで機能しますが、完璧ではありません。😭