Nyheter, Prylar, Android, Mobiler, Appnedladdningar, Android

Hur man skrapar data från webbplats till Excel-kalkylblad 2023

Följande artikel hjälper dig: Hur man skrapar data från webbplats till Excel-kalkylblad 2023

Dataskrapning är en teknik som används för att extrahera data från källor som inte föreslås komma åt eller importeras av användaren.

Dataskrapning kan göras manuellt, men det görs ofta med programvara som automatiserar proceduren.

Dataskrapning kan vara fördelaktigt för att extrahera data från källor som inte har ett API eller för att extrahera data som inte är enkelt att nå via ett API.

Dataskrapning kan också användas för att kringgå säkerhetsåtgärder som införts av en webbplats, till exempel en inloggningssida.

I den här guiden kommer vi att visa dig hur du skrapar data från webbplatsen till Excel. Det finns många sätt att göra det och analysera data, men den vanligaste metoden är att helt enkelt använda en free webbskrapa.

En webbskrapa är en mjukvara som simulerar en användares interaktion med en webbplats för att extrahera data från webbplatsen.

Webbskrapor kan skrivas i vilket programmeringsspråk som helst, men de är vanligtvis skrivna i Python eller Ruby.

Det pågår en lång debatt om huruvida webbskrapning är lagligt eller inte. I vissa fall kan det anses vara ett brott mot användarvillkoren för webbplatsen som skrapas.

I andra fall kan det anses vara obehörig åtkomst till webbplatsens server. Det är viktigt att kontrollera användarvillkoren för en webbplats innan du skrapar den.

Vissa webbplatser förbjuder uttryckligen skrapning, medan andra tillåter det så länge som den skrapade informationen inte används för kommersiella ändamål.

Varför görs dataskrapning?

Webbskrapning är en process för att extrahera data från webbplatser. Det kan göras manuellt genom att kopiera och klistra in data från en webbplats, men detta är vanligtvis en tidskrävande uppgift.

Verktyg för webbskrapning automatiserar denna process och kan extrahera stora mängder data snabbt och effektivt.

Det finns många fördelar med webbskrapning, inklusive möjligheten att samla in stora mängder data som skulle vara svåra eller omöjliga att samla in manuellt.

Webbskrapning kan också användas för att hålla reda på förändringar på en webbplats över tid eller för att övervaka priser på e-handelsplattformar.

Dessutom kan webbskrapning användas för att generera leads för försäljnings- och marknadsföringsändamål.

Sammantaget är webbskrapning ett kraftfullt verktyg som kan användas för en mängd olika ändamål.

När den används på rätt sätt kan den spara mycket tid och ansträngning, och ge värdefull data som annars skulle vara svår att få tag på.

Hur man skrapar data från webbplats till Excel 2023

Excel är ett kraftfullt verktyg för webbskrapning. Du kan skrapa data från webbplats till excel och den kommer att sparas i ett format som enkelt kan analyseras (Excel-ark).

Det finns några saker att tänka på när du använder Excel för webbskrapning. För det första, se till att webbplatsen du skrapar tillåter denna typ av aktivitet.

För det andra, var medveten om risken för fel när du extraherar data från en webbplats.

Excel kan användas för att extrahera en mängd olika information. Detta inkluderar text, HTML-kod, bilder och mer.

För att göra detta, öppna helt enkelt Excel och navigera till webbplatsen som du vill skrapa. Använd sedan de inbyggda webbskrapningsverktygen för att extrahera den data du behöver.

Excel hjälper också till med dataanalys när data skrapas. Den kan användas för att sortera, filtrera och analysera data på en mängd olika sätt.

Detta gör det enkelt att förstå och tolka data som har skrapats bort från en webbplats.

Efter att ha exporterat data till Excel är det mycket bekvämt eftersom du kan analysera data, dra slutsatser och vidta ytterligare åtgärder i enlighet med detta.

Det finns tre vanliga sätt att skrapa data från webbplatsen till Excel för vidare bearbetning.

1. Skapa en anpassad webbskrapa

När du behöver data som inte är lättillgänglig online kan webbskrapning vara ett auktoritativt verktyg för att samla in den information du vill ha.

Skrapning betyder att extrahera data från källor som inte föreslås läsas eller läsas av människor.

För att skrapa data effektivt måste du skriva en anpassad webbskrapa.

En anpassad webbskrapa kan skrivas i vilket programmeringsspråk som helst, men Python är ett utbrett val för denna uppgift på grund av dess lyxiga användning och kraftfulla bibliotek.

BeautifulSoup är ett sådant bibliotek som kan hjälpa dig att extrahera data från HTML- och XML-källor.

Innan du skriver din egen webbskrapa är det viktigt att kontrollera om den data du behöver redan är tillgänglig via ett API eller på annat sätt.

Om informationen redan är tillgänglig kan det hända att webbskrapning inte krävs.

Men om du behöver skrapa data från en webbplats, se till att göra det på ett sätt som inte bryter mot webbplatsens användarvillkor.

När du skriver din anpassade webbskrapa finns det några viktiga saker att tänka på:

  • Koden ska vara välskriven och väldokumenterad
  • Skrapan bör vara utformad för att hantera fel elegant
  • Skraparen ska kunna köras enligt ett schema (om det behövs)

Med dessa överväganden i åtanke kan du börja skriva din egen anpassade webbskrapa.

Anpassade webbskrapor har många ersättningar jämfört med generella webbskrapningsverktyg.

För det första kan anpassade webbskrapor designas specifikt för målwebbplatsen, vilket innebär att de är mindre benägna att gå sönder när webbplatsens kontur eller originalkod fluktuerar.

För det andra kan anpassade webbskrapor anpassas för att exakt extrahera den data du behöver, vilket gör dem mer påhittiga än skrapor för allmänna ändamål.

Slutligen kan anpassade webbskrapor förenas med andra system enklare än generella skrapor.

Python-kod kan användas för att skrapa in data i Excel på flera sätt.

Ett sätt är att öva på att använda BeautifulSoup-biblioteket, vilket gör det enkelt att extrahera data från HTML-dokument.

Ett annat sätt är att använda Selenium-biblioteket, som kan användas för att skrapa data från webbsidor som renderas med JavaScript.

Slutligen kan Scrapy-ramverket användas för att forma mer komplexa skrapor som kan hantera saker som paginering och formulärinlämning.

Den vanligaste Python-koden för en anpassad webbskrapa ges nedan.

importförfrågningar från bs4 import BeautifulSoup-klass WikipediaScraper: def __init__(self): self.url = “https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_population_(United_Nations)” def scrape_population_data(self): page_source = requests.get(self) .url).text soup = BeautifulSoup(page_source, “html.parser”) tablerows = soup.find(“tbody”).find_all(“tr”) för rad i tabellrader: row_element = row.find_all(“td”) print (radelement) land = radelement[0].text population = rad_element[4].textutskrift([country, population]) c = WikipediaScraper() c.scrape_population_data()

2. Använd ett webbskrapningsverktyg för dataskrapning

Det finns många webbskrapningsverktyg tillgängliga som kan användas för att skrapa data från webbplatser.

Några av dessa verktyg är free, medan andra får betalt. Verktyget du använder beror på dina krav och preferenser.

Verktyg för webbskrapning fungerar genom att dra fördel av HTML-kodens struktur för att känna igen bestämda bitar av information som du vill extrahera.

Om du till exempel vill skrapa data om produktpriser från en onlinebutik kommer webbskrapan att leta efter HTML-taggarna som anger ett pris (som eller

).

När webbskrapan har hittat dessa taggar kommer den att extrahera relevant data och spara den på din dator i Excel.

Metoden för webbskrapning kan automatiseras så att den kan göras i stor skala.

Till exempel kan ett webbskrapningsverktyg programmeras för att extrahera data från hundratals eller till och med tusentals webbplatser automatiskt.

Detta kan vara mycket lämpligt för att samla in stora mängder data för forskning eller andra ändamål.

De flesta webbskrapningsverktyg använder förfrågningsbiblioteket för att göra HTTP-förfrågningar. Förfrågningsbiblioteket är ett kraftfullt verktyg som gör det enkelt att göra HTTP-förfrågningar.

Det tillåter dig att göra GET, POST, PUT och DELETE-förfrågningar.

Förfrågningsbiblioteket låter dig också ställa in rubriker, cookies och data. Förfrågningsbiblioteket är ett kraftfullt verktyg som gör det enkelt att skrapa webbplatser.

Om du vill skrapa data från en webbplats kan du använda ett bibliotek som Python-Requests för att göra HTTP-förfrågningar och BeautifulSoup för att analysera HTML.

Eller så kan du använda ett dedikerat ramverk som kombinerar en HTTP-klient med ett HTML-tolkningsbibliotek, till exempel Scrapy.

Att välja rätt webbskrapningsverktyg för jobbet

Det finns många olika webbskrapningsverktyg där ute, och det kan vara svårt att veta vilket som är rätt passform för ditt projekt. Här är några saker att tänka på när du väljer ett webbskrapningsverktyg:

  • Vilken typ av data behöver du skrapa?
  • Hur svår är webbplatsen du skrapar?
  • Hur mycket erfarenhet har du av webbskrapning?

Om du behöver skrapa mycket data från en enkel webbplats så borde det räcka med en grundläggande webbskrapa.

Om du skrapar en mer komplex webbplats, eller om du behöver skrapa stora mängder data, behöver du ett kraftfullare verktyg som Bright Data eller Apify.

Och om du är ny på webbskrapning kan det vara en bra idé att börja med ett verktyg som är jämförelsevis lätt att använda som Apify.

När du har övervägt dessa aspekter bör du ha en bättre uppfattning om vilket webbskrapverktyg som är rätt för ditt projekt. Två av de bästa webbskrapningsverktygen listas och förklaras nedan.

A. Ljusa data

Om du letar efter ett kraftfullt webbskrapningsverktyg som kan hjälpa dig att samla in data från vilken webbplats som helst, bör du kolla in Bright Data.

Med Bright Data kan du enkelt extrahera data från även de mest komplexa webbplatserna.

Dessutom gör det vänliga gränssnittet och den intuitiva designen det extremt lätt att använda, även för nybörjare.

👉 Få GRATIS konto

Så om du behöver ett pålitligt verktyg för webbskrapning, se till att prova Bright Data.

Bright Data är väldigt lätt att integrera med Excel på din dator vilket hjälper till att skrapa data från webbplats till excel vilket gör det lättare att analysera och tolka.

Bright Data, tidigare känd som “Luminati”, är en proxyleverantör som har byggt en infrastruktur som har vunnit den Best Proxy Ecosystem Award.

Det är också känt för sitt moraliska främjande av fullmakter och sitt nekande att sälja om fullmakter.

Det behöver också en Know Your Customer-process som fungerar som ännu en etisk och privat funktion.

Bland alla dessa har Bright Data också en mångfald funktioner som skiljer den från andra proxyleverantörer.

Funktioner av ljusa data

Förutom att vara ett etiskt och kundvänligt webbskrapverktyg har Bright Data även flera andra funktioner som gör det till nummer 1 på marknaden.

Webbblockerare

Web Unlocker of Bright Data kan hantera alla krav på avblockering av din webbplats och leverera strukturerad, tolkad data i vilket format du vill från en enda URL.

Med sin banbrytande teknik kommer du att kunna komma åt den information du vill ha snabbt och enkelt.

Proxy Manager

Proxy Manager för Bright Data är det mest okonventionella och fyndiga verktyget som förbättrar din datainsamling.

Den dirigerar förfrågningar med hjälp av de mest kostnadskompetenta möjligheterna och minskar därmed bandbreddsanvändningen.

Dessutom ersätter Proxy Manager mellan proxynätverk för att garantera att alla dina förfrågningar är effektiva.

Databas

Om du letar efter en webbskrapa som kan förse dig med stora mängder data är Bright Data det perfekta valet.

Med sina förinsamlade datamängder kan du dra nytta av över tio miljoner datapunkter för att hjälpa dig att analysera trender, känna igen individer och påverkare på sociala medier och mer.

Dessutom bombarderar Bright Data dig inte med marknadsföringsmejl som vissa andra företag gör.

Den skickar bara de viktiga sakerna till dig. Så varför inte ge Bright Data ett försök? Du kommer inte bli besviken.

B. Apify

Apify är ett webbskrapningsverktyg som gör det enkelt att samla in data från webbplatser.

Det erbjuder ett blygsamt gränssnitt som låter dig välja den data du vill extrahera och sedan skrapa data från webbplatsen för att excel.

Apify är perfekt för att samla in data för forskning, marknadsföring eller något annat ändamål.

Att skrapa webbdata med hjälp av Apify är förenklat. Apify är ett utmärkt verktyg och det följer processen att använda bots och automatiserade verktyg för att genomsöka webbplatser och extrahera information.

Data kan laddas ner i olika format som CSV, JSON, XML, Excel, etc., beroende på dina behov.

Genom att göra detta kan du få den information du vill ha utan att behöva gå igenom besväret med att manuellt samla in den själv.

Apify är ett av de ledande dataskraparverktygen som finns på marknaden.

Den enda anledningen till denna popularitet är dess lättanvända gränssnitt som kan hanteras även av nybörjare.

Apify har visat sig värdigt multitasking, vilket mestadels behövs när du extraherar data från hundratals källor.

Fördelarna med Apify

Apify kan vara det verktyg du behöver för alla dina dataskrapnings- och sorteringsuppgifter.

Apify kommer med ett gäng fördelar som gör det till ett av de bästa verktygen för dataextrahering i världen.

Ett utmärkt sätt att skrapa data

Apify är ett utmärkt sätt att extrahera data från webbplatser automatiskt.

Den använder API:er för att samla in data från hela webbplatser, extrahera exakt information om saker som väderprognoser, produktpriser och marknadsföringstaktik.

Dessutom genomsöker Apify dina webbsidor vilket kan hjälpa till att utöka din webbplats ranking.

Lämplig för alla

Apify är perfekt för ett brett utbud av operatörer, från programmerare och icke-kodare till företag och småföretag.

Oavsett om du är en student som samlar in data för ett forskningsprojekt, eller en startup som övervakar din motståndares webbplats, har Apify de redskap du vill ska blomstra.

Med sin lättanvända plattform och lättillgängliga gränssnitt är Apify perfekt för alla som vill komma framåt inom sitt område.

Perfekt Multi-Tasker

Apify är den perfekta lösningen för alla som behöver få stora mängder data snabbt och skickligt.

Oavsett om du vill skapa en ny börswebbplats, bygga en flygbokningsapp eller analysera en fastighetsmarknad, kan Apify hjälpa dig att få jobbet gjort snabbt och korrekt.

Med Apify behöver du inte oroa dig för misstag – bara luta dig tillbaka och låt data rulla in.

Smart bearbetning

Apifys API kan automatiskt upptäcka och skrapa data från webbplatsen för att excel-kalkylblad, vilket gör det mycket lämpligt.

Den använder också JSON för att lagra data, vilket är lätt att transportera mellan klienten och servern.

Dessutom håller Apify dig omorganiserad om aktuella marknadsföringsdrifter och levererar feedback om värdet av data.

Du kan använda dess sök-API-verktyg för att hitta bra bots på internet. Apify filtrerar data och genererar diskreta listor med produkter åt dig, vilket gör det till ett mycket stödjande verktyg.

Det tredje sättet att skrapa data från webbplatsen till Excel-ark och alla andra format att använda för dina satsningar är att anlita professionella dataextraktionstjänster.

Dataextraktionstjänster tillhandahåller många avkastningar för företag.

De kan snabbt och fyndigt samla in detaljerad information från onlinekällor.

Dessutom låter datautvinningstjänster företag lägga ut sina krav på underleverantörer till specialister som är bekanta med proceduren. Detta kan spara tid och pengar för företaget på lång sikt.

Det finns många assistenter som företag kan få genom att arbeta med dataextraktionstjänster.

Genom att utnyttja kraften i datautvinning kan företag producera leads, samla in relaterad information från konkurrerande affärswebbsidor, känna igen trender från dokumentsamlingar och utöka sin analys av annars ostrukturerad information.

Dessa proffs använder vanligtvis dataextraktionsprogramvara för att hjälpa till med utvinningsmetoden, vilket gör den mer kompetent och exakt.

Därefter kan företag som använder sig av dessa tjänster få en konkurrensfördel på dagens marknad.

Vanliga frågor

Varför skrapa data från webbplatser?

Den största anledningen till att vi kan komma på varför du kanske vill skrapa data är om du är ett varumärke och du försöker samla information online om dina konkurrenter så att du kan genomföra framgångsrik marknadsundersökning.

Kan jag spara mina data i ett annat format?

Vi har pratat om att kunna skrapa data från en webbplats och spara dem i ett excel-kalkylblad, men den goda nyheten är att du kan spara din data i flera format, allt beror på hur du skulle vilja se på din data när den har laddats ner.

Slutgiltiga tankar

Att kunna skrapa data från webbplatser och spara dem i ett Excel-kalkylblad kommer att spara enormt mycket tid, speciellt om du är upptagen med varumärkessidan av saker och ting och du vill kunna se all relevant information som är upplagd på ett snyggt organiserat sätt.

Få ut det mesta av webbskrapningsverktygen som vi har pratat om ovan, och lycka till med att genomföra marknadsundersökningar för ditt företags framtid.