Вступ до вискоблювання веб-сторінок за допомогою R

З бумом електронної комерції бізнес вийшов в Інтернет. Клієнти теж шукають товари в Інтернеті. На відміну від офлайн-ринку, клієнт може порівняти ціну товару, доступного в різних місцях, у режимі реального часу.

Тому конкурентне ціноутворення - це те, що стало найважливішою частиною бізнес-стратегії.

Для того, щоб зберегти ціни на вашу продукцію конкурентоспроможними та привабливими, вам потрібно контролювати та відстежувати ціни, встановлені вашими конкурентами. Якщо ви знаєте, якою є цінова стратегія ваших конкурентів, ви можете відповідно узгодити свою цінову стратегію, щоб отримати перевагу над ними.

Отже, моніторинг цін став життєво важливою частиною процесу ведення бізнесу з електронною комерцією.

Ви можете задатися питанням, як отримати дані для порівняння цін.

Найкращі 3 способи отримання даних, необхідних для порівняння цін

1. Фіди від продавців

Як вам може бути відомо, в Інтернеті є кілька сайтів порівняння цін. Ці сайти наближаються до певного порозуміння з бізнесом, де вони отримують дані безпосередньо від них і які вони використовують для порівняння цін.

Ці компанії запроваджують API або використовують FTP для надання даних. Як правило, реферальна комісія - це те, що робить сайт порівняння цін фінансово життєздатним.

2. Канали продуктів від сторонніх API

З іншого боку, є служби, які пропонують дані електронної комерції через API. Коли використовується така послуга, третя сторона оплачує обсяг даних.

3. Веб-вишкрібання

Веб-скрапінг - один із найнадійніших і надійних способів отримання веб-даних з Інтернету. Він все частіше використовується в аналізі цін, оскільки це ефективний спосіб отримання даних про товари з веб-сайтів електронної комерції.

Можливо, у вас немає доступу до першого та другого варіанту. Отже, веб-вишкрібання може вам допомогти. Ви можете використовувати веб-скрапінг, щоб використати потужність даних, щоб досягти конкурентних цін для вашого бізнесу.

Веб-скрапінг може бути використаний для отримання поточних цін для поточного ринкового сценарію та електронної комерції в цілому. Ми будемо використовувати веб-зішкріб, щоб отримати дані з веб-сайту електронної комерції. У цьому щоденнику ви дізнаєтесь, як зібрати назви та ціни продуктів від Amazon у всіх категоріях під певним брендом.

Періодичне отримання даних з Amazon може допомогти вам відстежувати ринкові тенденції ціноутворення та дозволити вам відповідно встановлювати ціни.

Зміст

  1. Веб-скрепінг для порівняння цін
  2. Веб-вишкрібання в R
  3. Впровадження
  4. Кінцева примітка

1. Веб-скрепінг для порівняння цін

Як говорить ринкова мудрість, ціна - це все. Клієнти приймають рішення про покупку, виходячи з ціни. Вони базують своє розуміння якості товару на ціні. Коротше кажучи, ціна - це те, що рухає споживачами, а отже, і ринком.

Тому сайти порівняння цін користуються великим попитом. Клієнти можуть легко орієнтуватися на всьому ринку, дивлячись на ціни одного і того ж товару для різних торгових марок. Ці веб-сайти порівняння цін витягують ціну одного і того ж товару з різних сайтів.

Поряд з цінами веб-сайти порівняння цін також збирають дані, такі як опис товару, технічні характеристики та характеристики. Вони проектують всю гаму інформації на одну сторінку порівняльним способом.

Це відповідає на питання, яке потенційний покупець задав під час пошуку. Тепер потенційний покупець може порівняти товари та їх ціни разом із такою інформацією, як особливості, спосіб оплати та варіанти доставки, щоб визначити найкращу можливу пропозицію.

Оптимізація цін впливає на бізнес в тому сенсі, що такі методи можуть збільшити норму прибутку на 10%.

Електронна комерція полягає в конкурентних цінах, і вона поширилася і на інші сфери бізнесу. Візьмемо випадок подорожей. Зараз навіть веб-сайти, пов’язані з подорожами, знищують ціну з веб-сайтів авіакомпаній у режимі реального часу, щоб забезпечити порівняння цін різних авіакомпаній.

Єдина проблема в цьому полягає в оновленні даних у режимі реального часу та постійному оновленні щосекунди, оскільки ціни постійно змінюються на вихідних сайтах. Сайти порівняння цін використовують завдання Cron або під час перегляду для оновлення ціни. Однак це залежить від конфігурації власника сайту.

Тут вам може допомогти цей блог - ви зможете розробити скрипт, який ви зможете налаштувати відповідно до своїх потреб. Ви зможете отримувати канали товарів, зображення, ціну та всі інші відповідні деталі щодо товару з різних веб-сайтів. Завдяки цьому ви можете створити свою потужну базу даних для порівняння цін на сайті.

2. Вишкрібання павутини в R

Порівняння цін стає громіздким, оскільки отримати веб-дані не так просто - існують такі технології, як HTML, XML та JSON для розповсюдження вмісту.

Отже, для того, щоб отримати необхідні дані, ви повинні ефективно орієнтуватися в цих різних технологіях. R може допомогти вам отримати доступ до даних, що зберігаються в цих технологіях. Однак це вимагає глибокого розуміння R, перш ніж розпочати.

Що таке R?

Веб-скрапінг - це складне завдання, яке виконує не багато людей. Веб-скрапінг за допомогою R - це, звичайно, технічне та вдосконалене програмування. Адекватне розуміння R має важливе значення для вишкрібання павутини таким способом.

Для початку R - мова для статистичних обчислень та графіки. Статистики та майнери даних багато використовують R завдяки розвиваються статистичним програмам та орієнтації на аналіз даних.

Однією з причин, чому R є таким улюбленим серед цієї групи людей, є якість графіків, які можна опрацювати, включаючи математичні символи та формули, де це потрібно.

R є чудовим, оскільки він пропонує широкий спектр функцій та пакетів, які можуть обробляти завдання з видобутку даних.

rvest, RCrawler тощо - це R-пакети, що використовуються для процесів збору даних.

In this segment, we will see what kinds of tools are required to work with R to carry out web scraping. We will see it through the use case of Amazon website from where we will try to get the product data and store it in JSON form.

Requirements

In this use case, knowledge of R is essential and I am assuming that you have a basic understanding of R. You should be aware of at least any one R interface, such as RStudio. The base R installation interface is fine.

If you are not aware of R and the other associated interfaces, you should go through this tutorial.

Now let’s understand how the packages we’re going to use will be installed.

Packages:

1. rvest

Hadley Wickham authored the rvest package for web scraping in R. rvest is useful in extracting the information you need from web pages.

Along with this, you also need to install the selectr and ‘xml2’ packages.

Installation steps:

install.packages(‘selectr’)
install.packages(‘xml2’)
install.packages(‘rvest’)

rvest contains the basic web scraping functions, which are quite effective. Using the following functions, we will try to extract the data from web sites.

  • read_html(url) : scrape HTML content from a given URL
  • html_nodes(): identifies HTML wrappers.
  • html_nodes(“.class”): calls node based on CSS class
  • html_nodes(“#id”): calls node based on id
  • html_nodes(xpath=”xpath”): calls node based on xpath (we’ll cover this later)
  • html_attrs(): identifies attributes (useful for debugging)
  • html_table(): turns HTML tables into data frames
  • html_text(): strips the HTML tags and extracts only the text

2. stringr

stringr comes into play when you think of tasks related to data cleaning and preparation.

There are four essential sets of functions in stringr:

  • stringr functions are useful because they enable you to work around the individual characters within the strings in character vectors
  • there are whitespace tools which can be used to add, remove, and manipulate whitespace
  • there are locale sensitive operations whose operations will differ from locale to locale
  • there are pattern matching functions. These functions recognize four parts of pattern description. Regular expressions are the standard one but there are other tools as well

Installation

install.packages(‘stringr’)

3. jsonlite

What makes the jsonline package useful is that it is a JSON parser/generator which is optimized for the web.

It is vital because it enables an effective mapping between JSON data and the crucial R data types. Using this, we are able to convert between R objects and JSON without loss of type or information, and without the need for any manual data wrangling.

This works really well for interacting with web APIs, or if you want to create ways through which data can travel in and out of R using JSON.

Installation

install.packages(‘jsonlite’)

Before we jump-start into it, let’s see how it works:

It should be clear at the outset that each website is different, because the coding that goes into a website is different.

Web scraping is the technique of identifying and using these patterns of coding to extract the data you need. Your browser makes the website available to you from HTML. Web scraping is simply about parsing the HTML made available to you from your browser.

Web scraping has a set process that works like this, generally:

  • Access a page from R
  • Instruct R where to “look” on the page
  • Convert data in a usable format within R using the rvest package

Now let’s go to implementation to understand it better.

3. Implementation

Let’s implement it and see how it works. We will scrape the Amazon website for the price comparison of a product called “One Plus 6”, a mobile phone.

You can see it here.

Step 1: Loading the packages we need

We need to be in the console, at R command prompt to start the process. Once we are there, we need to load the packages required as shown below:

#loading the package:> library(xml2)> library(rvest)> library(stringr)

Step 2: Reading the HTML content from Amazon

#Specifying the url for desired website to be scrappedurl <- ‘//www.amazon.in/OnePlus-Mirror-Black-64GB-Memory/dp/B0756Z43QS?tag=googinhydr18418-21&tag=googinkenshoo-21&ascsubtag=aee9a916-6acd-4409-92ca-3bdbeb549f80’
#Reading the html content from Amazonwebpage <- read_html(url)

In this code, we read the HTML content from the given URL, and assign that HTML into the webpage variable.

Step 3: Scrape product details from Amazon

Now, as the next step, we will extract the following information from the website:

Title: The title of the product.

Price: The price of the product.

Description: The description of the product.

Rating: The user rating of the product.

Size: The size of the product.

Color: The color of the product.

This screenshot shows how these fields are arranged.

Next, we will make use of HTML tags, like the title of the product and price, for extracting data using Inspect Element.

In order to find out the class of the HTML tag, use the following steps:

=> go to chrome browser => go to this URL => right click => inspect element

NOTE: If you are not using the Chrome browser, check out this article.

Based on CSS selectors such as class and id, we will scrape the data from the HTML. To find the CSS class for the product title, we need to right-click on title and select “Inspect” or “Inspect Element”.

As you can see below, I extracted the title of the product with the help of html_nodes in which I passed the id of the title — h1#title — and webpage which had stored HTML content.

I could also get the title text using html_text and print the text of the title with the help of the head () function.

#scrape title of the product> title_html  title  head(title)

The output is shown below:

We could get the title of the product using spaces and \n.

The next step would be to remove spaces and new line with the help of the str_replace_all() function in the stringr library.

# remove all space and new linesstr_replace_all(title, “[\r\n]” , “”)

Output:

Now we will need to extract the other related information of the product following the same process.

Price of the product:

# scrape the price of the product> price_html  price <- html_text(price_html)
# remove spaces and new line> str_replace_all(title, “[\r\n]” , “”)
# print price value> head(price)

Output:

Product description:

# scrape product description> desc_html  desc <- html_text(desc_html)
# replace new lines and spaces> desc  desc  head(desc)

Output:

Rating of the product:

# scrape product rating > rate_html  rate <- html_text(rate_html)
# remove spaces and newlines and tabs > rate  rate <- str_trim(rate)
# print rating of the product> head(rate)

Output:

Size of the product:

# Scrape size of the product> size_html  size_html  size <- html_text(size_html)
# remove tab from text> size <- str_trim(size)
# Print product size> head(size)

Output:

Color of the product:

# Scrape product color> color_html  color_html  color <- html_text(color_html)
# remove tabs from text> color <- str_trim(color)
# print product color> head(color)

Output:

Step 4: We have successfully extracted data from all the fields which can be used to compare the product information from another site.

Let’s compile and combine them to work out a dataframe and inspect its structure.

#Combining all the lists to form a data frameproduct_data <- data.frame(Title = title, Price = price,Description = desc, Rating = rate, Size = size, Color = color)
#Structure of the data framestr(product_data)

Output:

In this output we can see all the scraped data in the data frames.

Step 5: Store data in JSON format:

As the data is collected, we can carry out different tasks on it such as compare, analyze, and arrive at business insights about it. Based on this data, we can think of training machine learning models over this.

Data would be stored in JSON format for further process.

Follow the given code and get the JSON result.

# Include ‘jsonlite’ library to convert in JSON form.> library(jsonlite)
# convert dataframe into JSON format> json_data <- toJSON(product_data)
# print output> cat(json_data)

In the code above, I have included jsonlite library for using the toJSON() function to convert the dataframe object into JSON form.

At the end of the process, we have stored data in JSON format and printed it.

It is possible to store data in a csv file also or in the database for further processing, if we wish.

Output:

Following this practical example, you can also extract the relevant data for the same from product from //www.oneplus.in/6 and compare with Amazon to work out the fair value of the product. In the same way, you can use the data to compare it with other websites.

4. End note

As you can see, R can give you great leverage in scraping data from different websites. With this practical illustration of how R can be used, you can now explore it on your own and extract product data from Amazon or any other e-commerce website.

A word of caution for you: certain websites have anti-scraping policies. If you overdo it, you will be blocked and you will begin to see captchas instead of product details. Of course, you can also learn to work your way around the captchas using different services available. However, you do need to understand the legality of scraping data and whatever you are doing with the scraped data.

Feel free to send to me your feedback and suggestions regarding this post!