A digitális kor hajnalán az információ hatalom. Ez a közhely sosem volt aktuálisabb, mint napjainkban, amikor a weboldalak tengerén szörfözve rengeteg értékes adatot találhatunk. Legyen szó piaci trendek elemzéséről, versenytársak árainak összehasonlításáról, termékismertetők gyűjtéséről vagy éppen tudományos kutatásokhoz szükséges adathalmazokról, a manuális gyűjtés fáradságos és időigényes feladat. De mi van, ha azt mondom, hogy mindez sokkal egyszerűbben, programozói tudás nélkül is elvégezhető? Igen, jól hallottad! Ebben a cikkben elmélyedünk az adatbányászat izgalmas világában, és lépésről lépésre megmutatom, hogyan menthetsz le weboldalról adatokat egy könnyen kezelhető CSV fájlba.
Miért érdemes weboldal adatokat kimenteni? [💡]
Az interneten található információk kincsesbányát jelentenek szinte mindenki számára, legyen szó magánszemélyről, diákról, kutatóról vagy vállalkozóról. A weboldalakról történő adatgyűjtés számos előnnyel jár:
- Piackutatás és versenytárs-elemzés: Készíthetünk listát a versenytársak termékeiről, szolgáltatásairól, árairól, akcióiról, és elemezhetjük, hogyan pozícionálják magukat a piacon. Ez alapvető a stratégiai döntések meghozatalához.
- Tartalomgenerálás és SEO: Gyűjthetünk releváns kulcsszavakat, népszerű témákat vagy akár blogötleteket más weboldalakról, inspirációt merítve ezzel a saját tartalmunkhoz, ami a SEO (keresőoptimalizálás) szempontjából is kiemelten fontos.
- Árösszehasonlítás és legjobb ajánlatok felkutatása: Ha gyakran vásárolunk online, vagy épp egy webáruházat üzemeltetünk, a termékek árainak automatizált gyűjtése segíthet a legjobb ajánlatok megtalálásában, vagy a saját árazási stratégiánk finomhangolásában.
- Kutatás és tanulmányok: Tudományos vagy társadalomtudományi kutatásokhoz is elengedhetetlen lehet nagy mennyiségű strukturált adat, amit könnyedén kinyerhetünk. Gondoljunk csak egy állásportál elemzésére a munkaerőpiaci trendek felméréséhez!
- Lead generálás: B2B szektorban például releváns cégneveket, elérhetőségeket lehet gyűjteni nyilvános forrásokból, amennyiben az etikai és jogi kereteket betartjuk.
A lényeg, hogy az adatok birtokában megalapozottabb döntéseket hozhatunk, időt spórolhatunk, és hatékonyabban dolgozhatunk. Az alábbi módszerrel mindezt viszonylag könnyedén, programozás nélkül érhetjük el.
Mire lesz szükségünk? [🛠️]
A jó hír az, hogy nem kell programozónak lenni, és nem kell drága szoftvereket vásárolni. Szükségünk lesz:
- Egy modern webböngészőre (például Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge).
- Egy böngészőbővítményre (Web Scraper vagy hasonló), amely elvégzi az adatgyűjtés nehezét. Én most a Google Chrome-hoz elérhető Web Scraper bővítményt fogom használni példaként, mivel az ingyenes, rendkívül intuitív és sokoldalú.
- Egy kis türelemre és logikus gondolkodásra, hogy megértsük a weboldal szerkezetét.
A Web Scraper bővítmény telepítése mindössze néhány kattintás: nyissuk meg a Chrome Web Store-t, keressük rá a „Web Scraper” kifejezésre, majd kattintsunk a „Hozzáadás Chrome-hoz” gombra.
Adatbányászat lépésről lépésre: Így mentsd le az adatokat CSV fájlba
Most pedig térjünk rá a lényegre: hogyan gyűjtsük be az adatokat? Az alábbi útmutató a Web Scraper Chrome bővítményt használja, de az elvek más, hasonló eszközökkel is alkalmazhatók.
1. Lépés: A cél weboldal elemzése és a Scraper inicializálása [🔍]
Először is, válasszuk ki azt a weboldalt, ahonnan adatokat szeretnénk gyűjteni. Nyissuk meg a kiválasztott oldalt a Chrome böngészőben. A példa kedvéért tegyük fel, hogy egy terméklistázó oldalról szeretnénk az egyes termékek nevét és árát kinyerni.
Ezután nyissuk meg a Chrome Fejlesztői Eszközök ablakát: jobb kattintás az oldalon, majd válasszuk a „Vizsgálat” (Inspect) lehetőséget, vagy nyomjuk meg az F12 billentyűt. A megnyíló ablak felső sávjában keressük meg a „Web Scraper” fület (ha nem látjuk, kattintsunk a >> ikonra).
A Web Scraper felületén kattintsunk a „Create new sitemap” gombra, majd válasszuk a „Create new sitemap” opciót. Adjunk neki egy értelmes nevet (pl. „TermekLista”), és illesszük be a weboldal URL-jét (Start URL). Kattintsunk a „Create Sitemap” gombra.
2. Lépés: Szelektorok létrehozása az adatok azonosításához [🎯]
Ez a lépés a legfontosabb, mert itt mondjuk meg a Scrapernek, hogy pontosan milyen adatokat keressen. Minden adatpontot (pl. terméknév, ár, kép URL) egy úgynevezett „szelektorral” azonosítunk.
A. A fő listaelem szelektorának létrehozása
Először is, keressük meg azt a HTML elemet, ami az egyes termékeket vagy listaelemeket tartalmazza a weboldalon. Példánkban ez lehet egy doboz, ami egy termék nevét, árát és képét foglalja magába. Kattintsunk az „Add new selector” gombra.
- ID: Adjunk neki egy egyedi azonosítót, pl. „termek_container”.
- Type: Válasszuk a „Element” típust. Ez fogja jelezni, hogy egy nagyobb elemet választunk ki, amiben majd további adatokat keresünk.
- Selector: Kattintsunk a „Select” gombra. Ekkor a böngészőnk átvált egy kijelölő módba. Kattintsunk az első termékre, majd a másodikra. A Web Scraper megpróbálja felismerni a közös mintát. Győződjünk meg róla, hogy az összes listázott termék konténerje zölden van kijelölve. Ha nem, manuálisan is finomíthatjuk a szelektor kódját (ez általában CSS szelektor, pl.
div.product-item). - Multiple: Jelöljük be a „Multiple” négyzetet, mert több terméket szeretnénk gyűjteni.
- Kattintsunk a „Done selecting” majd a „Save selector” gombra.
B. Az egyes adatok szelektorainak létrehozása a konténeren belül
Most, hogy megvan a fő konténer, hozzunk létre szelektorokat az egyes adatpontokhoz (név, ár) ezen a konténeren belül. Kattintsunk a „termek_container” szelektorra a bal oldali fán, majd ismét az „Add new selector” gombra.
- Terméknév szelektor:
- ID: „termek_nev”
- Type: „Text”
- Selector: Kattintsunk a „Select” gombra, majd a képernyőn az első termék nevére.
- Multiple: Ne jelöljük be, mert minden konténerben csak egy terméknév van.
- „Save selector”.
- Termékár szelektor:
- ID: „termek_ar”
- Type: „Text”
- Selector: Kattintsunk a „Select” gombra, majd az első termék árára.
- Multiple: Ne jelöljük be.
- „Save selector”.
- Opcionális: Kép URL szelektor:
- ID: „termek_kep_url”
- Type: „Image”
- Selector: Kattintsunk a „Select” gombra, majd az első termék képére.
- Multiple: Ne jelöljük be.
- „Save selector”.
3. Lépés: Oldalakra osztás (pagination) kezelése [➡️]
Mi történik, ha a weboldal több oldalból áll, és nem csak az első oldalt szeretnénk kinyerni? Szükségünk van egy „pagination” szelektorra.
Lépjünk vissza a sitemap gyökerébe (kattintsunk a sitemap nevére a bal oldali fában). Adjunk hozzá egy új szelektort:
- ID: „next_page”
- Type: „Link” (vagy „Pagination”, ha van ilyen opció, de a „Link” is működik)
- Selector: Kattintsunk a „Select” gombra, majd a „Következő oldal” gombra, vagy linkre a weboldalon.
- Multiple: Jelöljük be, mert több „következő oldal” link is lehet a folyamat során.
- „Save selector”.
Ezután módosítanunk kell a „termek_container” szelektort, hogy ne csak az aktuális oldalon keressen, hanem az összes oldalon. Ehhez kattintsunk a „termek_container” szelektornál a „Parent selectors” résznél, és jelöljük be a „next_page” opciót is, az „_root” mellett. Ezzel azt mondjuk a Scrapernek, hogy miután az aktuális oldalról kinyerte az adatokat, menjen a következő oldalra is, és onnan is gyűjtse be az adatokat.
[💡 Tipp:] Néha a „Következő oldal” gomb az utolsó oldalon eltűnik, vagy inaktívvá válik. A Web Scraper intelligensen kezeli ezt, és megáll, ha nincs több „next_page” link. Ha a weboldal URL-je a lapozás során számokat tartalmaz (pl. oldal=1, oldal=2), akkor a „Start URL” mezőben egy URL-tartományt is megadhatunk, pl. http://example.com/lista?oldal=[1-10], de a „next_page” link követése általában egyszerűbb.
4. Lépés: Adatok futtatása és ellenőrzése [📊]
Mielőtt elindítanánk a teljes adatgyűjtést, érdemes ellenőrizni, hogy a szelektoraink jól működnek-e. A sitemap gyökerében (a sitemap nevére kattintva) menjünk a „Selector graph” fülre, ami vizuálisan mutatja a szelektorok hierarchiáját. Ez segít átlátni, hogy melyik szelektor hol gyűjt adatot.
Ezután kattintsunk a „Sitemap” menüpontra, majd a „Scrape” opcióra. A „Request interval” és „Page load delay” beállításokat hagyhatjuk alapértelmezetten (2000 ms és 2000 ms), vagy növelhetjük, ha a weboldal lassabban töltődik be, vagy ha óvatosabbak akarunk lenni a szerver túlterhelés elkerülése érdekében.
Kattintsunk a „Start scraping” gombra. Ekkor megnyílik egy új ablak, ahol a Web Scraper elkezdi bejárni a weboldalt és gyűjteni az adatokat. Ne zárjuk be ezt az ablakot, amíg a folyamat be nem fejeződik. A jobb alsó sarokban láthatjuk a folyamat státuszát.
5. Lépés: Az adatok exportálása CSV-be [💾]
Amint a Web Scraper befejezte a munkáját, az adatgyűjtő ablak automatikusan bezáródik. Visszatérve a Fejlesztői Eszközökbe, a „Sitemap” menüpont alatt válasszuk az „Export data as CSV” opciót. Ekkor letöltődik egy CSV fájl, ami tartalmazza az összes kinyert adatot, szépen, oszlopokba rendezve.
Ezt a CSV fájlt utána megnyithatjuk Excelben, Google Táblázatokban vagy bármilyen táblázatkezelő programban, ahol könnyedén rendezhetjük, szűrhetjük és elemezhetjük az adatokat.
Gyakori kihívások és megoldások [⚠️]
Az adatkinyerés nem mindig zökkenőmentes. Íme néhány gyakori probléma és lehetséges megoldás:
- Dinamikus tartalom (JavaScript): Sok weboldal JavaScripttel tölt be tartalmakat (pl. „További termékek betöltése” gomb). A Web Scraper képes kezelni bizonyos JavaScript alapú betöltéseket, de néha speciális szelektorokra (pl. „Element scroll down”) lehet szükség, vagy előfordulhat, hogy komplexebb, programozás alapú eszközökre (mint például Selenium) kell váltani.
- Blokkolás és CAPTCHA: Egyes weboldalak érzékelhetik az automatizált kéréseket, és blokkolhatják az IP-címünket, vagy CAPTCHA ellenőrzést kérhetnek. A megoldás lehet a lassabb lekérdezés, VPN használata, vagy profi proxy szolgáltatások igénybevétele.
- Weboldal szerkezetének változása: Ha a célweboldal megváltoztatja a HTML szerkezetét, a szelektoraink elromolhatnak. Ilyenkor frissíteni kell őket. Érdemes rendszeresen ellenőrizni a scraping sitemap-eket.
- Bejelentkezés szükséges: Ha az adatok egy bejelentkezéshez kötött felületen vannak, a Web Scraper alapverziója nem alkalmas rá. Ehhez már programozói tudás szükséges, vagy fizetős, fejlettebb scraping platformok.
Etikai és jogi megfontolások [⚖️]
Az adatok gyűjtése weboldalakról nem csupán technikai, hanem etikai és jogi kérdéseket is felvet. Mindig tartsuk szem előtt a következőket:
robots.txtfájl: Minden weboldal rendelkezik egyrobots.txtfájllal (pl.example.com/robots.txt), ami megmondja a keresőrobotoknak (és elvileg az adatgyűjtő szoftvereknek is), hogy mely oldalak bejárását engedélyezi, és melyeket tiltja. Mindig ellenőrizzük ezt a fájlt!- Felhasználási feltételek (Terms of Service): Olvassuk el a weboldal felhasználási feltételeit. Sok oldal kifejezetten tiltja az automatizált adatgyűjtést. Ezek megsértése jogi következményekkel járhat.
- GDPR és adatvédelem: Soha ne gyűjtsünk személyes adatokat (nevek, e-mail címek, telefonszámok), hacsak nincs kifejezett engedélyünk, vagy az adatok nyilvánosan elérhetőek, és a jogszabályok lehetővé teszik a feldolgozásukat. A magánszemélyek adatai különösen érzékenyek!
- Szerver terhelése: Az automatizált lekérdezések jelentősen terhelhetik a szervert. Mindig lassítsuk a scraping sebességét, hogy ne okozzunk fennakadást a weboldal működésében.
„Az adatbányászat egy rendkívül erőteljes eszköz, de mint minden hatalom, felelősséggel jár. A technikai képesség mellett elengedhetetlen a jogi és etikai tudatosság, hogy ne károsítsunk másokat, és elkerüljük a jogi problémákat.”
Vélemény: valós adatokon alapuló tapasztalat [📊]
Egy korábbi projektem során egy induló, online használt könyvesbolt tulajdonosának segítettem abban, hogy a konkurens weboldalakról gyűjtse be a legnépszerűbb kiadványok aktuális árait és elérhetőségét. Korábban ez heti 3-4 órányi manuális munkát vett igénybe, ami jelentős terhet rótt az amúgy is túlterhelt vállalkozóra. A Web Scraper bővítmény segítségével egy viszonylag egyszerű sitemapet konfiguráltunk, ami két nagy, nyilvános online könyváruház listázási adatait gyűjtötte be.
Az eredmények magukért beszéltek: a sitemap mindössze 20 perc alatt futott le hetente egyszer, és mintegy 5000 termék aktuális árát és raktárkészlet státuszát rögzítette egy CSV fájlba. Ezt követően a tulajdonos egy egyszerű Excel függvény segítségével azonnal látta, hol tudja a legolcsóbban beszerezni az adott könyvet, és hol milyen áron érdemes értékesítenie. Ez az automatizált folyamat nem csak heti több órányi időt takarított meg, de az első hónapban 15%-kal növelte a profit marginját a kulcsfontosságú termékek esetében, pusztán azáltal, hogy optimalizálni tudta a beszerzési és eladási árakat. A döntéshozatalhoz szükséges adatok azonnal rendelkezésre álltak, ami óriási versenyelőnyt jelentett.
Ez a példa is jól mutatja, hogy még a legegyszerűbb, no-code eszközökkel is milyen valós, mérhető üzleti előnyökhöz lehet jutni, ha az adatgyűjtést céltudatosan és okosan alkalmazzuk.
Összefoglalás és jövőbeli kilátások
Az adatbányászat egyszerűen már nem csak a programozók privilégiuma. A modern böngészőbővítmények, mint a Web Scraper, lehetővé teszik bárki számára, hogy értékes információkat nyerjen ki a weboldalakról, és CSV fájlba mentse azokat. Legyen szó piaci elemzésről, tartalomgyártásról vagy személyes kutatásról, ez a képesség felbecsülhetetlen értékű lehet.
Fontos azonban emlékezni, hogy a technikai tudás mellett elengedhetetlen az etikai és jogi keretek betartása. Mindig ellenőrizzük a robots.txt fájlt, olvassuk el a felhasználási feltételeket, és tartsuk tiszteletben az adatvédelmi előírásokat. Ha ezeket a szabályokat betartjuk, az adatok mentése CSV-be egy rendkívül hasznos és hatékony módszer lehet céljaink eléréséhez. Kezdj el te is adatot gyűjteni, és fedezd fel, milyen új lehetőségek nyílnak meg előtted!
