Notícias Scraping - 5 casos de uso e benefícios
As soluções do News scraping beneficiam os empresários com dados altamente autênticos. As estatísticas dizem que o setor de jornais on-line gerou uma receita de 5,33 bilhões de dólares americanos em 2020. Os sites de notícias são a fonte de dados recentes e autênticos. De todas as fontes de dados possíveis, os dados de artigos de notícias podem contribuir com dados de alta qualidade para a análise
As soluções do News scraping beneficiam os empresários com dados altamente autênticos. As estatísticas dizem que o setor de jornais on-line gerou uma receita de 5,33 bilhões de dólares americanos em 2020. Os sites de notícias são a fonte de dados recentes e autênticos. De todas as fontes de dados possíveis, os dados de artigos de notícias podem contribuir com dados de alta qualidade para o processo de análise. Este artigo o guiará em scraping dados de artigos de notícias e permitirá que você explore mais sobre seu uso
Índice
- O que é a Web Scraping
- O que é o News Scraping?
- Benefícios das notícias Scraping
- Casos de uso de notícias Scraping
- Como acessar Scrape News Articles?
- Notícias Scraping com Python
- Desafios das notícias Scraping
- Proxies em Notícias Scraping
- Por que escolher Proxyscrape para o News Scraping?
- Perguntas frequentes
- Considerações finais
O que é a Web Scraping
A Web scraping é o processo de extrair cargas de dados de várias fontes de dados e usá-las para obter insights valiosos. Essa técnica é capaz de coletar todas as informações da página da Web, inclusive o conteúdo HTML subjacente dos sites. Isso pode replicar facilmente os elementos do site em outros alvos.
Os dados da Web provenientes de mídias sociais, transações on-line, avaliações de clientes, sites de empresas e máquinas são as fontes de dados mais populares que podem contribuir para a ciência de dados. As soluções da Web scraping precisam extrair dados de vários formatos, como texto, imagens, valores binários, códigos magnéticos e dados de sensores.
O que é o News Scraping?
Notícias scraping é um aplicativo da Web scraping em que os raspadores se concentram na extração de dados de artigos de notícias. Os sites de notícias Scraping fornecem às pessoas dados sobre manchetes de notícias, lançamentos recentes e tendências atuais.
De todas as fontes de dados disponíveis on-line, os sites de notícias são os mais confiáveis. Os artigos de notícias são altamente autênticos, pois têm a menor possibilidade de notícias falsas. Scraping páginas da Web com artigos de notícias permitirão que você tenha acesso às últimas tendências e aos registros históricos que beneficiarão a análise em grande medida.
Benefícios das notícias Scraping
As notícias scraping estão se tornando uma técnica importante para obter insights. Os profissionais de marketing consideram as notícias scraping úteis em muitos casos.
Mantém você atualizado com as últimas tendências
Os sites de notícias geralmente são os primeiros a apresentar as últimas tendências do mercado. Essas fontes são a escolha certa para que os scrapers as mantenham atualizadas. Uma solução automatizada para notícias scraping enriquece o processo de análise de dados com dados significativos e de qualidade.
Alta conformidade com todos os domínios
Os sites de notícias são compatíveis com quase todos os domínios possíveis. Como a palavra "notícias" indica, eles trazem informações de todas as quatro direções e abrangem artigos de notícias sobre vários tópicos. Isso ajuda os scrapers a acessar informações sobre todos os campos em um único site. As notícias não estão apenas no formato impresso. Elas também estão em conformidade com os dispositivos e aplicativos digitais.
Fácil acesso a dados históricos
Um elemento necessário na análise de dados são os dados de experimentos anteriores. Os analistas precisam das técnicas envolvidas em tarefas anteriores e de suas taxas de sucesso e fracasso para descobrir a estratégia mais adequada. Essa análise de dados existentes pode servir como um insumo valioso para futuras percepções de negócios.
Fonte confiável de provas factuais
Atualmente, as pessoas estão mais propensas a enviar notícias falsas para ganhar popularidade. Descobrir a autenticidade dos dados é um processo bastante complexo. É por isso que os analistas confiam principalmente em sites de notícias que apresentam artigos de notícias verificados.
Ajuda com novas ideias
Com relação a artigos de qualidade, os usuários podem ter novas ideias para desenvolver seus negócios. Os empresários podem elaborar suas estratégias de marketing com lançamentos de produtos recentes e tendências futuras.
Casos de uso de notícias Scraping
Os serviços do News scraping dão suporte às pessoas em vários aplicativos que podem ajudar a organização a crescer em termos de mercado de negócios.
Feedback da reputação
As organizações podem acompanhar as notícias sobre suas próprias empresas. Os artigos de notícias podem ser publicados com avaliações do público ou pesquisas que permitem que as empresas saibam a opinião das pessoas sobre elas. Esse sistema de monitoramento de reputação ajuda os analistas a saber se seus planos estão indo bem ou se é necessário fazer alguma alteração.
Análise de risco
A partir de artigos de notícias, as pessoas podem descobrir a demanda do mercado, bem como as coisas que não funcionam. Isso ajuda as empresas a mudar seu foco de produtos desatualizados e a se concentrar nas tendências atuais.
Análise da concorrência
A obtenção de dados sobre seus concorrentes pode lhe dar uma breve ideia das funções e estratégias deles. Analisar as taxas de sucesso e fracasso de seus concorrentes é tão importante quanto analisar as suas próprias taxas. A coleta de dados de pesquisas do seu nicho permitirá que você tenha uma vantagem sobre seus concorrentes.
Previsões meteorológicas
As empresas também dependem de fatores externos, como localização geográfica ou clima. Os analistas de negócios podem acessar scrape artigos de notícias sobre previsão do tempo. Esses dados meteorológicos podem ajudar os analistas a tomar decisões sobre a expansão de seus negócios em outros países.
Análise de sentimento
As notícias scraping são usadas na análise de sentimentos. Os analistas scrape revisões públicas de sites de notícias e submetem esses dados à análise de sentimentos. Nessa análise, eles descobrem a emoção do público combinando as palavras positivas e negativas. Isso ajuda as empresas a saber como as pessoas reagem e se sentem em relação a seus produtos ou serviços.
Como acessar Scrape News Articles?
Os empresários podem scrape dados de artigos de notícias por conta própria ou obter assistência de uma empresa terceirizada de soluções scraping . O scraping manual requer um programador qualificado que possa desenvolver uma ferramenta scraping com programas Python ou R. O Python oferece algumas bibliotecas padrão para coletar informações de sites. Como o scraping é algo mais do que a extração normal de dados, os usuários devem usar o proxies. O Proxies permite que os usuários scrape toneladas de dados sem restrições.
Um desenvolvedor individual pode achar difícil lidar com todos esses processos. Nesse caso, as pessoas podem optar por soluções scraping padrão, que podem efetivamente scrape dados de notícias de vários sites com a ajuda do proxies.
Notícias Scraping com Python
Existem alguns pré-requisitos para scraping as notícias do Google nos resultados da SERP. As bibliotecas Python podem ajudar os usuários a simplificar o processo da Web scraping .
- Faça download do Python - Use a versão compatível.
- Use o prompt de comando para instalar o python.
- Instalar a Request Library para solicitar dados.
- Instale o Pandas para análise de dados.
- Instale o BeautifulSoup e o lxml para analisar o conteúdo HTML.
Para instalar tudo isso, use o prompt de comando para executar o seguinte comando.
pip install requests
pip install lxml
pip install beautifulSoup4
Importe essas bibliotecas antes de iniciar
importar requests
importar pandas
importar beautifulSoup, lxml
Obtenção de dados de notícias
Os módulos de solicitações do Python permitem que os usuários enviem solicitações HTTP. Agora, importe o módulo de solicitações e crie um objeto de resposta para obter os dados do URL desejado. Crie uma variável de resposta e use o método get() para scrape dados de sites específicos como o WikiNews.
response = requests.get(https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)
Em seguida, imprima o status das solicitações. Ao ver o código de status, os usuários podem descobrir se o download da página foi bem-sucedido ou se há algum erro. Para saber o que cada erro significa, consulte a página de erros proxy .
Impressão da resposta
Em seguida, para imprimir o conteúdo da página, use o código a seguir e imprima a página inteira.
print(response.status_code)
print(response.text)
Analisando a cadeia de caracteres
Depois de obter e imprimir o conteúdo da página da Web, a próxima etapa necessária é a análise. A resposta impressa da etapa anterior é uma cadeia de caracteres. Para realizar as operações necessárias scraping nos dados extraídos, os usuários devem converter a string em um objeto python. Confira esta página para saber como ler e analisar JSON usando python.
O Python fornece várias bibliotecas, como lxml e beautiful soap, para analisar a string.
Para usar isso, crie uma variável e analise o texto extraído com uma função de análise chamada "BeautifulSoup". A variável "response.text" retornará os dados de texto da resposta.
soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
Extrair conteúdo específico
Os scrapers de notícias podem procurar determinadas informações no site. Nesse caso, eles usam find() que retorna o elemento necessário.
| Encontrar() | Retorna a primeira instância do texto. |
| Localizar tudo() | Retornar todas as aparências. |
Use essa função de localização com a variável 'soup_text' para retornar o elemento necessário do conteúdo analisado. Use tags HTML, como "title", como uma variável e o método "get_text()" retorna o conteúdo do título.
title = soup.find('title')
print(title.get_text())
Para scrape outros detalhes, você também pode usar atributos como class e itemprop para extrair dados de notícias.
Código completo:
importar requests, pandas, beautifulSoup, lxml
response = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites">https://en.wikipedia.org/wiki/Category:News_websites)
print(response.text)
soup_text = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
title = soup.find('title')
print(title.get_text())
Desafios das notícias Scraping
Essa técnica de agregação de notícias altamente benéfica, é claro, também traz alguns desafios. Alguns dos desafios mais comuns que os scrapers enfrentam são os seguintes.
Restrições geográficas
Alguns sites com restrições geográficas não permitem que os usuários extraiam dados de outros países. Esses bloqueios geográficos podem impedir que os scrapers tenham dados globais em suas análises. Exemplo: Um sistema de previsão da Bolsa de Valores Internacional exige dados de vários países. Se o desenvolvedor não puder acessar scrape valores de ações de outros países, isso afetará a precisão do sistema de previsão.
Blocos de IP
Quando os sites de notícias encontram alguns endereços IP que estão solicitando dados repetidamente de seus sites, eles podem suspeitar da identidade do usuário e impedi-lo de acessar scraping artigos de notícias. Eles podem restringir o acesso a esse endereço IP específico extraindo dados de sites de notícias.
Baixa velocidade
A Web scraping artigos de notícias é um processo de extração repetida de dados de sites de notícias. O envio de solicitações consecutivas a um site pode reduzir a velocidade de processamento.
Proxies em Notícias Scraping
As notícias scraping são possíveis sem o proxies. Mas o uso do proxies pode simplificar o processo do scraping , resolvendo os desafios. O Proxies com seu recurso de anonimato pode superar todos os desafios do scraping . Quando o proxies usa seu endereço para ocultar a identidade real do usuário, ele pode facilmente lidar com bloqueios de IP e bloqueios geográficos.
Por que escolher Proxyscrape para o News Scraping?
Fornecemos um
Proxyscrape fornece proxies de vários tipos e protocolos para que os usuários possam escolher o proxy de um país específico para contornar a restrição. Seu pool proxy residencial contém milhões de proxies de alta largura de banda, de modo que os usuários não precisam comprometer a velocidade do scraping . O proxies dedicado terá um endereço IP exclusivo para cada usuário, de modo que os servidores da Web e os ISPs não poderão rastrear facilmente a identidade dos usuários. Os proxies compartilhados, como o data center proxies e os proxies residenciais, fornecem pools proxy com diferentes tipos de proxy para desbloquear os sites bloqueados com vários proxies.
Alta largura de banda - Esses sites proxies têm alta largura de banda, o que facilita a coleta de dados multidimensionais de fontes variadas pelos scrapers.
Tempo de atividade - O tempo de atividade de 100% garante a funcionalidade ininterrupta do scraping , que ajuda os usuários a acompanhar os dados mais recentes.
Vários tipos - Proxyscrape fornece proxies de vários tipos. Eles fornecem o data center compartilhado proxies, o residencial compartilhado proxies e o dedicado proxies. Seus pools de IPs residenciais permitem que os usuários utilizem endereços IP diferentes para cada solicitação e seus proxies privados ajudam as pessoas a ter um proxy exclusivo para si. Há também proxies para diferentes protocolos, como HTTP proxies e Socks proxies.
Global Proxy - Proxyscrape fornece proxies de vários países. Assim, os usuários podem usar o proxies do local desejado para scrape notícias do local.
Custo-benefício - Eles oferecem proxies premium de qualidade a preços acessíveis. Confira nossos preços atraentes e as enormes opções do proxy .
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes:
1. O que é o News Scraping?
2. As notícias scraping são legais?
3. Cite algumas bibliotecas python para notícias scraping?
4. Como o proxies pode apoiar as notícias scraping?
5. Que tipo de proxy é mais adequado para notícias Scraping?
Considerações finais
Scraping sites de notícias é uma parte da Web scraping em que os raspadores se concentram em artigos de notícias para coletar dados de notícias valiosos e autênticos. Você pode usar uma biblioteca python, como Requests, para enviar solicitações HTTP ao servidor. Ainda assim, essas bibliotecas podem não conseguir acompanhar a velocidade e a qualidade do scraping . Nesse caso, você pode usar o proxies anônimo para acessar vários locais e coletar uma grande quantidade de dados em alta velocidade.