Giới thiệu

Mục đích của dự án này là phát triển một Chương trình Python tự động hóa quá trình giám sát và theo dõi các thay đổi trên nhiều trang web. Chúng tôi mong muốn hợp lý hóa nhiệm vụ tỉ mỉ là phát hiện và ghi lại các sửa đổi trong nội dung dựa trên web bằng cách sử dụng Python. Khả năng này là vô giá để theo dõi tin tức thời gian thực, cập nhật sản phẩm ngay lập tức và tiến hành phân tích cạnh tranh. Khi bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng, việc xác định các thay đổi của trang web là điều cần thiết để duy trì nhận thức và hiểu biết liên tục.

Mục tiêu học tập

Mục tiêu học tập của chúng tôi cho dự án này sẽ bao gồm các thành phần sau:

1. Nâng cao kiến ​​thức về các phương pháp quét web bằng các thư viện Python như BeautifulSoup và Scrapy. Chúng tôi mong muốn trích xuất dữ liệu có giá trị từ các trang web một cách thành thạo, điều hướng các cấu trúc HTML, xác định các yếu tố cụ thể và xử lý các loại nội dung đa dạng.
2. Nâng cao kỹ năng xác định những thay đổi nhỏ trong nội dung trang web. Chúng tôi mong muốn tìm hiểu các kỹ thuật để so sánh dữ liệu mới được loại bỏ với các tham chiếu hiện có để phát hiện việc thêm, xóa hoặc sửa đổi. Chúng tôi cũng nhằm mục đích xử lý các định dạng và cấu trúc dữ liệu khác nhau gặp phải trong quá trình so sánh này.
3. Tận dụng khả năng tự động hóa của Python để theo dõi cập nhật trang web. Chúng tôi dự định sử dụng các cơ chế lập lịch như công việc định kỳ hoặc thư viện lập lịch của Python để tăng cường thu thập dữ liệu và loại bỏ các tác vụ lặp đi lặp lại.
4. Phát triển sự hiểu biết toàn diện về kiến ​​trúc của HTML. Chúng tôi mong muốn điều hướng các tài liệu HTML một cách thành thạo, xác định các yếu tố quan trọng trong quá trình trích xuất dữ liệu và quản lý hiệu quả các thay đổi trong bố cục và cấu trúc trang web.
5. Nâng cao kỹ năng xử lý văn bản bằng cách khám phá các kỹ thuật thao tác dữ liệu. Chúng ta sẽ học cách làm sạch và tinh chỉnh dữ liệu được trích xuất, xử lý sự phức tạp của mã hóa dữ liệu và thao tác dữ liệu để phân tích sâu sắc và báo cáo linh hoạt.

Bài báo này đã được xuất bản như một phần của Blogathon Khoa học Dữ liệu.

Mô tả dự án

Chúng tôi mong muốn tạo ra một ứng dụng Python trong dự án này để giám sát và lập danh mục các thay đổi trên các trang web được chọn. Ứng dụng này sẽ kết hợp như sau:

1. Kiểm tra trang web: Đánh giá nhất quán trang web được chỉ định để phát hiện các cập nhật trong nội dung hoặc phần cụ thể.
2. Phục hồi dữ liệu: Sử dụng các phương pháp quét web để rút ra các chi tiết cần thiết từ trang web, chẳng hạn như văn bản, đồ họa hoặc dữ liệu thích hợp.
3. Thay đổi nhận dạng: Đối chiếu dữ liệu mới được cạo với dữ liệu được lưu trữ trước đó để phát hiện sự khác biệt hoặc sửa đổi.
4. Cơ chế thông báo: Triển khai cơ chế cảnh báo để thông báo cho người dùng khi nhận thấy các thay đổi.
5. Ghi nhật ký: Lưu giữ hồ sơ chi tiết về các sửa đổi theo thời gian, với dấu thời gian và thông tin về các thay đổi. Ứng dụng này có thể được điều chỉnh để giám sát bất kỳ trang web cụ thể nào và nội dung cụ thể dựa trên sở thích của người dùng. Các kết quả dự đoán bao gồm các cảnh báo tức thời về các thay đổi trang web và hồ sơ thay đổi toàn diện để hiểu bản chất và thời gian của các thay đổi.

Báo cáo vấn đề

Mục đích chính của dự án này là hợp lý hóa quy trình giữ các tab trên các trang web cụ thể. Bằng cách tạo một ứng dụng Python, chúng tôi dự định theo dõi và lập danh mục các thay đổi trên một trang web quan tâm. Công cụ này sẽ cung cấp các cập nhật kịp thời về những sửa đổi gần đây trong các bài báo, danh sách sản phẩm và nội dung dựa trên web khác. Tự động hóa quy trình theo dõi này sẽ tiết kiệm thời gian và đảm bảo nhận thức ngay lập tức về bất kỳ sửa đổi hoặc bổ sung nào được thực hiện cho trang web.

Phương pháp tiếp cận

Để thực hiện thành công dự án này, chúng tôi sẽ thực hiện theo cách tiếp cận cấp cao bao gồm những điều sau đây
các bước:

1. Dự án của chúng tôi sẽ sử dụng các thư viện mạnh mẽ của Python như ĐẹpSúp or Trị liệu. Các thư viện này giúp dễ dàng thu thập thông tin từ các trang web và sàng lọc nội dung HTML.
2. Chúng tôi sẽ lấy thông tin từ trang web để tạo đường cơ sở ngay từ đầu. Dữ liệu điểm chuẩn này sẽ giúp chúng tôi xác định bất kỳ thay đổi nào sau này.
3. Chúng tôi có thể khớp dữ liệu đến với điểm chuẩn đã đặt để theo dõi mọi bổ sung hoặc thay đổi mới. Các kỹ thuật của chúng tôi có thể liên quan đến việc so sánh văn bản hoặc phân tích sự khác biệt trong cấu trúc HTML.
4. Chúng tôi sẽ theo dõi các hoạt động của dự án thông qua các tệp nhật ký. Các nhật ký này sẽ có các chi tiết hữu ích như thời gian chạy, các trang web được theo dõi và các thay đổi được tìm thấy. Họ sẽ giúp chúng tôi theo dõi các bản cập nhật và tìm các mẫu.
5. Là một phần của hệ thống, một tính năng thông báo sẽ được tích hợp. Nếu phát hiện thay đổi, cảnh báo sẽ được gửi qua email, SMS hoặc các phương thức khác, giúp người dùng luôn cập nhật theo thời gian thực.

Kịch bản

Hãy tưởng tượng một công ty thu thập thông tin về các hoạt động của trẻ em từ nhiều trang web và hợp nhất chúng vào trang web của riêng họ. Tuy nhiên, theo dõi thủ công các thay đổi trên mỗi trang web và cập nhật nền tảng của riêng họ theo đó đặt ra những thách thức đáng kể. Đây là lúc công cụ chuyên dụng của chúng tôi ra đời để cứu nguy, cung cấp giải pháp hiệu quả để vượt qua những trở ngại này.

Ví dụ về các trang web được giám sát:

Chúng tôi theo dõi các trang web khác nhau để sắp xếp thông tin về các hoạt động của trẻ em. Dưới đây là một vài ví dụ:

Quần vợt siêu cấp

Tổ chức này cung cấp các chương trình hấp dẫn như bài học, cắm trại và tiệc tùng để giới thiệu trẻ em từ 2 đến 7 tuổi đến với thế giới quần vợt. Trọng tâm của họ là dạy các nguyên tắc cơ bản về quần vợt, thúc đẩy thể lực và sự phối hợp, đồng thời thúc đẩy tinh thần thể thao tốt.

Bước tiếp theo Broadway

Trường nghệ thuật biểu diễn ở Thành phố Jersey này cung cấp các lớp khiêu vũ, giọng nói và diễn xuất chất lượng cao. Họ phục vụ cho học sinh ở mọi cấp độ kỹ năng, nuôi dưỡng sự sáng tạo và sự tự tin của họ trong một môi trường hỗ trợ và truyền cảm hứng.

Trường Nimbus

Nổi tiếng ở Thành phố Jersey, tổ chức này cung cấp giáo dục khiêu vũ cho mọi lứa tuổi và trình độ kỹ năng. Với nhiều thể loại khiêu vũ đa dạng và tổ chức các buổi biểu diễn cũng như các chương trình tiếp cận cộng đồng, họ đóng góp cho nền nghệ thuật địa phương và thúc đẩy sự đánh giá cao về khiêu vũ.

Chúng tôi đã phát triển một giải pháp dựa trên Python sử dụng kỹ thuật cạo web để tự động hóa quá trình. Công cụ của chúng tôi theo dõi định kỳ các trang web đã chọn để phát hiện những thay đổi trong thông tin về các hoạt động của trẻ em. Khi một thay đổi được xác định, công cụ này sẽ cập nhật liên tục trang web của công ty, phản ánh nhất quán thông tin cập nhật nhất.

Ngoài việc cập nhật trang web, công cụ của chúng tôi duy trì nhật ký thay đổi chi tiết, cung cấp dữ liệu có giá trị cho mục đích phân tích và tham khảo. Nó cũng có thể được cấu hình để gửi thông báo theo thời gian thực, thông báo cho nhóm của công ty về bất kỳ thay đổi nào được phát hiện. Việc sử dụng công cụ của chúng tôi cho phép công ty hợp lý hóa các hoạt động của mình, đảm bảo trang web của công ty luôn hiển thị thông tin mới nhất từ ​​nhiều nguồn.

Cảnh báo về việc quét web

Điều quan trọng cần lưu ý là các hoạt động quét web có thể có ý nghĩa pháp lý và đạo đức. Trước khi tham gia vào bất kỳ hoạt động thu thập thông tin nào, điều cần thiết là phải xác minh xem các trang web mục tiêu có cho phép thu thập thông tin hoặc có được các quyền cần thiết từ chủ sở hữu trang web hay không. Tuân thủ các điều khoản dịch vụ của trang web và tôn trọng chính sách của họ là rất quan trọng. Ngoài ra, điều quan trọng là phải lưu ý đến tần suất yêu cầu và tránh các hành vi có thể làm gián đoạn hoạt động của trang web. Luôn tiếp cận việc quét web một cách cẩn thận và tuân theo các phương pháp hay nhất để đảm bảo trải nghiệm tích cực và tuân thủ.

Nhận các liên kết web mong muốn để theo dõi

Một cách tiếp cận tinh vi được sử dụng để trích xuất các liên kết trang từ trang chủ của trang web mục tiêu. Đây là đoạn mã mà chúng tôi sẽ sử dụng thư viện BeautifulSoup của Python để trích xuất các liên kết trang từ trang chủ của Super Duper Tennis:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
import pandas as pd # URL of the home page
url = 'https://www.superdupertennis.com/' # Retrieve the HTML content via a GET request
response = requests.get(url)
html_content = response.text # Parse the HTML content with BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') # Extract the page links from anchor tags (<a>)
links = soup.find_all('a') # Create a list to store the data
data = []
for link in links: page_name = link.text.strip() # Remove leading/trailing whitespace # and format the page name properly web_link = link.get('href') # Use get() method to retrieve #the 'href' attribute if web_link: # Check if 'href' #attribute exists before adding to table complete_link = urljoin(url, web_link) # Construct the complete web link using urljoin data.append({ 'Service Provider': 'Super Duper Tennis', # Update with the actual service provider name 'Page Name': page_name, 'Complete Web Link': complete_link }) # Create a pandas DataFrame from the data
df = pd.DataFrame(data)

• Chúng tôi mang đến những công cụ thiết yếu như thư viện request, BeautifulSoup và pandas. Chúng tôi cũng chọn trang web mà chúng tôi muốn khám phá, chẳng hạn như 'https://www.superdupertennis.com/'.
• Yêu cầu GET được gửi tới URL này thông qua thư viện yêu cầu. Nội dung HTML kết quả từ trang chủ được lưu trong 'html_content'.
• BeautifulSoup xem xét nội dung HTML và xác định các thẻ ' '. Các thẻ này thường có các liên kết mà chúng tôi quan tâm.
• Mỗi thẻ '' được xử lý để lấy ra tên trang và giá trị 'href', liên kết thực tế. Chúng tôi cũng sắp xếp dữ liệu được trích xuất bằng cách xóa các khoảng trắng thừa.
• Với sự trợ giúp của hàm urljoin() từ urllib.parse, chúng tôi gắn URL cơ sở và từng liên kết tương đối lại với nhau để tạo thành URL đầy đủ.
• Tất cả dữ liệu đã được làm sạch và chuẩn bị sau đó được đưa vào danh sách 'dữ liệu'. Danh sách này chứa các từ điển chứa tên nhà cung cấp dịch vụ, tên trang sạch và URL đầy đủ.
• Cuối cùng, chúng tôi thay đổi danh sách 'dữ liệu' bằng cách sử dụng gấu trúc thành DataFrame. Khung dữ liệu này được chia thành ba cột: 'Nhà cung cấp dịch vụ', 'Tên trang' và 'Liên kết web hoàn chỉnh'.

Thu thập dữ liệu ban đầu

Để thiết lập đường cơ sở cho các so sánh trong tương lai, hãy thực hiện thu thập dữ liệu ban đầu bằng cách loại bỏ mong muốn
nội dung từ trang web và lưu trữ nó trong cấu trúc dữ liệu như cơ sở dữ liệu hoặc tệp. Đây là phần tiếp theo của đoạn mã trước:

for a,b,c in zip(df['Service Provider'].to_list(), df['Page Name'].to_list(),df['Web link'].to_list()): url = c headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36'} time.sleep(60) # page download response = requests.get(url, headers=headers) # parsed downloaded homepage soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") # discard scripts and styles for script in soup(["script", "style"]): script.extract() soup = soup.get_text() current_ver = soup.splitlines() with open(r"PATH{}{}{}_{}_{}.txt". format(a,b,a,b,date.today().strftime ('%Y-%m-%d')),"a",encoding="utf-8") as file: file.write("n".join(current_ver)) file.close()

Sử dụng DataFrame của gấu trúc, chúng tôi lặp qua các hàng để truy cập nhà cung cấp dịch vụ, tên trang và liên kết web. Các biến này được gán lần lượt cho a, b và c.

Chúng tôi đặt biến url trong lần lặp thành liên kết web (c). Ngoài ra, chúng tôi xác định biến tiêu đề cho thư viện yêu cầu.

Để giới thiệu độ trễ hợp lý giữa các yêu cầu, chúng tôi sử dụng hàm time.sleep() để tạm dừng trong 60 giây.

Tiếp theo, chúng tôi gửi yêu cầu GET để tải xuống nội dung của trang bằng tiêu đề và URL đã chỉ định. Phản hồi được lưu trữ trong biến phản hồi.

Sử dụng BeautifulSoup với trình phân tích cú pháp “lxml”, chúng tôi phân tích cú pháp trang chủ đã tải xuống và trích xuất văn bản
nội dung. Tập lệnh và kiểu được xóa khỏi nội dung được phân tích cú pháp.

Văn bản trích xuất được chia thành các dòng và được gán cho biến current_ver.

Cuối cùng, chúng tôi mở một tệp ở chế độ ghi và viết nội dung văn bản current_ver. Chúng tôi có thể tạo tên tệp dựa trên nhà cung cấp dịch vụ, tên trang và ngày hiện tại. Dữ liệu được chụp này sẽ đóng vai trò là đường cơ sở để so sánh trong tương lai trong dự án giám sát trang web.

So sánh và Phát hiện Thay đổi

Trong các lần thực hiện tiếp theo, chúng tôi truy xuất nội dung trang web đã cập nhật và đối chiếu nội dung đó với dữ liệu cơ sở được lưu trữ của chúng tôi để xác định bất kỳ sai lệch hoặc thay đổi nào. Đây là phần tiếp theo của kịch bản trước:

change_logs = pd.DataFrame() for provider, page, link in zip(df['Service Provider'].
to_list(), df['Page Name'].to_list(), df['Web link'].to_list()):
files = glob.glob(r"PATH{}{}*.txt".format(provider, page))
files_sorted = sorted(files, key=os.path.getctime, reverse=True)
current_content = open(files_sorted[0], 'r', encoding="utf-8").readlines()
prior_content = open(files_sorted[1], 'r', encoding="utf-8").readlines() comparison = difflib.context_diff(current_content, prior_content, n=3, lineterm='n') compared_text = "n".join([line.rstrip() for line in'n'.join(comparison).splitlines() if line.strip()])
if compared_text == '': change_description = 'No alterations detected on ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' compared to ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else: if "We couldn't find the page you were looking for" in compared_text: change_description = 'URL modified on ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' compared to ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0] else: change_description = 'Alterations detected on ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' compared to ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0] temp_log = pd.DataFrame({'Service Provider': pd.Series(provider), 'Section': pd.Series(page), 'Changes': pd.Series (change_description), 'Link': pd.Series(link)})
change_logs = change_logs.append(temp_log) comparison = difflib.context_diff(current_content, prior_content, n=3, lineterm='n') compared_text = "n".join([line.rstrip() for line in'n'.join(comparison).splitlines() if line.strip()])
if compared_text == '': change_description = 'No alterations detected on ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' compared to ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0]
else: if "We couldn't find the page you were looking for" in compared_text: change_description = 'URL modified on ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' compared to ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0] else: change_description = 'Alterations detected on ' + date.today().strftime('%Y-%m-%d') + ' compared to ' + files_sorted[1].split('_')[2].split('.')[0] temp_log = pd.DataFrame({'Service Provider': pd.Series(provider), 'Section': pd.Series(page), 'Changes': pd.Series(change_description), 'Link': pd.Series(link)})
change_logs = change_logs.append(temp_log)

Chúng tôi tạo một DataFrame trống có tên là change_logs để lưu trữ thông tin chi tiết về mọi thay đổi đã xác định. Sử dụng DataFrame của gấu trúc, chúng tôi lặp lại các hàng để tìm nạp nhà cung cấp dịch vụ, tên trang và liên kết trang web. Biểu thị những thứ này là nhà cung cấp, trang và liên kết.

Bên trong vòng lặp, chúng tôi thu thập một tập hợp các tệp khớp với mẫu của các tệp đã lưu trước đó. Bộ sưu tập này được sắp xếp theo thời gian tạo tệp, trong đó tệp gần đây nhất sẽ xuất hiện trước.

Sau đó, chúng tôi đọc nội dung của các tệp hiện tại và trước đó để so sánh. Hàm difflib.context_diff() thực hiện so sánh, lưu kết quả vào biến so sánh.

Tùy thuộc vào nội dung của so_text, chúng tôi có thể xác định xem có bất kỳ thay đổi nào không hoặc liệu có thông báo cụ thể nào cho biết trang bị thiếu hoặc URL đã thay đổi hay không.

Sau đó, chúng tôi xây dựng biến change_description, lưu ý ngày và ngày tham chiếu của tệp trước đó để so sánh. Bằng cách sử dụng dữ liệu đã truy xuất, chúng tôi tạo một DataFrame tạm thời, temp_log, bao gồm nhà cung cấp dịch vụ, tên trang, mô tả thay đổi và liên kết trang web.

Cuối cùng, chúng tôi thêm temp_log vào Khung dữ liệu change_logs, tập hợp thông tin chi tiết về tất cả các thay đổi được phát hiện.

Cơ chế thông báo

Sử dụng cơ chế thông báo để cảnh báo người dùng khi phát hiện các thay đổi. Bạn có thể sử dụng thư viện Python hoặc API bên ngoài để gửi thông báo. Trước tiên, hãy nhập các thư viện cần thiết để gửi thông báo và tùy thuộc vào phương pháp bạn chọn, bạn có thể cần cài đặt các thư viện hoặc API bổ sung.

Đối với thông báo qua email, chúng tôi sẽ sử dụng thư viện smtplib để gửi email qua máy chủ SMTP. Đảm bảo bạn cung cấp thông tin đăng nhập email và chi tiết máy chủ SMTP.

Dưới đây là đoạn mã hiển thị thông báo qua email:

import smtplib def send_email_notification(subject, message, recipient): sender = '[email protected]' password = 'your-email-password' smtp_server = 'smtp.example.com' smtp_port = 587 email_body = f'Subject: {subject}nn{message}' with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server: server.starttls() server.login(sender, password) server.sendmail(sender, recipient, email_body) # Usage:
subject = 'Website Change Notification'
message = 'Changes have been detected on the website. Please review.'
recipient = '[email protected]'
send_email_notification(subject, message, recipient)

Đối với thông báo SMS, bạn có thể tích hợp các API bên ngoài như Twilio hoặc Nexmo. Các API này cho phép gửi tin nhắn SMS có lập trình. Đăng ký tài khoản, lấy thông tin đăng nhập API cần thiết và cài đặt các thư viện Python tương ứng.

Dưới đây là đoạn mã ví dụ thể hiện thông báo SMS bằng API Twilio:

from twilio.rest import Client def send_sms_notification(message, recipient): account_sid = 'your-account-sid' auth_token = 'your-auth-token' twilio_number = 'your-twilio-phone-number' client = Client(account_sid, auth_token) message = client.messages.create( body=message, from_=twilio_number, to=recipient ) # Usage:
message = 'Changes have been detected on the website. Please review.'
recipient = '+1234567890'
send_sms_notification(message, recipient)

Ghi nhật ký và báo cáo

Vì tổ chức sẽ chạy tập lệnh này thường xuyên để theo dõi các thay đổi, điều cần thiết là duy trì bản ghi đầu ra của mỗi lần chạy. Ghi nhật ký mỗi lần thực hiện, bao gồm thời gian, thời lượng và các thay đổi được phát hiện, có thể tạo thuận lợi cho quá trình này. Chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu này để tạo các báo cáo tóm tắt hiển thị các xu hướng theo thời gian và hỗ trợ hiểu được tần suất cũng như bản chất của các bản cập nhật trang web.

Chúng tôi bắt đầu quy trình bằng cách nhập các thư viện phù hợp, bao gồm thư viện ghi nhật ký trong Python. Đồng thời, chúng ta phải thiết lập cấp độ ghi nhật ký và định dạng tệp nhật ký.

import logging # Configure logging settings
logging.basicConfig(filename='website_monitoring.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') # Log an informational message
logging.info('Website monitoring started.') # Log the detected changes
logging.info('Changes detected on {date}: {details}'
.format(date='2023-06-15', details='Updated content on homepage.')) # Log an error message
logging.error('Error occurred while retrieving website content.')

Để tạo báo cáo từ dữ liệu ghi nhật ký, chúng tôi có thể sử dụng các thư viện như matplotlib hoặc seaborn để tạo trực quan hóa tóm tắt các thay đổi theo thời gian. Lựa chọn báo cáo và trực quan hóa sẽ phụ thuộc vào những thay đổi được theo dõi.

Dưới đây là đoạn mã ví dụ để tạo biểu đồ đường đơn giản nhằm minh họa tần suất thay đổi theo thời gian:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd # Read the log file into a pandas DataFrame
log_data = pd.read_csv('website_monitoring.log', delimiter=' - ', header=None, names=['Timestamp', 'Level', 'Message']) # Convert the Timestamp column to datetime format
log_data['Timestamp'] = pd.to_datetime(log_data
['Timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S') # Group the data by date and count the number of changes per day
changes_per_day = log_data[log_data['Level'] == 'INFO']
.groupby(log_data['Timestamp'].dt.date).size() # Plot the changes over time
plt.plot(changes_per_day.index, changes_per_day.values)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Changes')
plt.title('Website Content Changes Over Time')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

Hạn chế

Một số thách thức có thể phát sinh trong quá trình thực hiện dự án, đòi hỏi phải xem xét cẩn thận. Những cái này
các giới hạn bao gồm thay đổi cấu trúc trang web, ràng buộc về mặt pháp lý hoặc đạo đức và lỗi trong quá trình quét web hoặc so sánh dữ liệu.

Thay đổi cấu trúc trang web: Các trang web động thường trải qua các sửa đổi, ảnh hưởng đến quá trình quét web. Điều chỉnh mã cạo để phù hợp với những thay đổi này trở nên cần thiết. Thường xuyên theo dõi và cập nhật mã cạo có thể đảm bảo khả năng tương thích với các cấu trúc trang web đang phát triển.

Ràng buộc pháp lý và đạo đức: Tuân thủ các nguyên tắc pháp lý và đạo đức là rất quan trọng đối với việc quét web. Các trang web có thể có các điều khoản dịch vụ cấm cạo hoặc áp đặt các hạn chế đối với việc thu thập dữ liệu. Việc tôn trọng các điều khoản này và sử dụng dữ liệu thu thập được một cách có trách nhiệm là điều cần thiết để đảm bảo tuân thủ.

Lỗi trong Quét web và So sánh dữ liệu: Quét web liên quan đến việc tương tác với các trang web bên ngoài, dẫn đến khả năng xảy ra lỗi. Lỗi kết nối, thời gian chờ hoặc sự cố máy chủ có thể xảy ra trong quá trình quét. Việc sử dụng các cơ chế xử lý lỗi mạnh mẽ để xử lý khéo léo các tình huống như vậy là rất quan trọng. Ngoài ra, đảm bảo tính chính xác của các quy trình so sánh dữ liệu và tính đến khả năng
các lỗi như dương tính giả hoặc âm tính là rất quan trọng để có kết quả đáng tin cậy.

Quyền và chính sách trang web: Việc xác minh xem trang web mục tiêu có cho phép quét hoặc có được các quyền cần thiết từ chủ sở hữu trang web hay không là điều cần thiết trước khi bắt đầu quét web. Tuân thủ tệp robots.txt của trang web, tôn trọng điều khoản dịch vụ của họ và lưu ý đến tần suất yêu cầu là những điều cần cân nhắc quan trọng để tránh vi phạm chính sách.

Kết luận

Tóm lại, dự án này đã tạo thành công một công cụ Python mạnh mẽ để theo dõi các cập nhật trang web thông qua quét web. Chúng tôi đã phát triển thành công một công cụ với các tính năng thiết yếu như quét web, so sánh dữ liệu, thông báo, ghi nhật ký và báo cáo.

Trong suốt dự án này, chúng tôi đã hiểu sâu hơn về HTML, trau dồi kỹ năng xử lý văn bản và nắm vững nghệ thuật thao tác dữ liệu. Tận dụng các khả năng của BeautifulSoup và các yêu cầu, chúng tôi đã trở nên thành thạo trong việc quét web và thực hiện các tác vụ tự động bằng Python. Hơn nữa, chúng tôi đã phát triển một cơ chế xử lý lỗi mạnh mẽ và có được kiến ​​thức chuyên môn về báo cáo và phân tích dữ liệu.

Công cụ của chúng tôi là một giải pháp đáng tin cậy để theo dõi các thay đổi trong các bài báo, danh sách sản phẩm và nội dung web khác. Tự động hóa quy trình giúp loại bỏ nhu cầu cập nhật thủ công, đảm bảo rằng thông tin luôn cập nhật và chính xác.

Trong suốt hành trình này, chúng tôi đã thu được những kiến ​​thức và kỹ năng quý giá, bao gồm:

1. Kỹ thuật quét web bằng cách sử dụng BeautifulSoup và các yêu cầu.
2. Khai thác hiệu quả các thông tin có giá trị từ các cấu trúc HTML.
3. Tự động hóa các nhiệm vụ để hợp lý hóa các quy trình.
4. Xử lý lỗi mạnh mẽ trong quy trình quét web.
5. Phân tích và so sánh dữ liệu nâng cao để xác định các thay đổi.
6. Tạo thông báo, nhật ký và báo cáo toàn diện để theo dõi hiệu quả và phân tích sâu sắc.

Những câu hỏi thường gặp

Phương tiện hiển thị trong bài viết này không thuộc sở hữu của Analytics Vidhya và được sử dụng theo quyết định riêng của Tác giả.

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/website-monitoring-using-python/