ต้องการดึงข้อมูลจากหน้าเว็บไซต์ต่าง ๆ แบบอัตโนมัติโดยที่ไม่ต้อง copy/paste แบบ manual ซึ่งกว่าจะทำเสร็จก็ใช้เวลานานมาก ? เพื่อลดงานในส่วนนี้ หรือไม่ว่าจะเป็นเว็บนั้น ๆ ไม่มี API มาให้ใช้เพื่อให้เราดึงข้อมูล ดังนั้นจึงมีวิธีการหนึ่งในทางโปรแกรมมิ่งที่เราสามารถทำได้ เราจะเรียกเทคนิคนี้ว่า "การทำ Web Scraping" 


Web Scraping คืออะไร?

Web Scraping คือ วิธีการในการดึงหรือสกัดเอาข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ ด้วยการใช้ซอฟต์แวร์ในการ scrape ข้อมูล หรือไม่ว่าจะเป็นการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Scripting Language อย่างภาษา Python เพื่อดึงข้อมูลเหล่านั้นมา โดยหน้าเว็บที่เราจะทำ web scraping ต้องเป็น public data อนุญาตให้เราสามารถดึงข้อมูลได้ 


Web Scraping ผิดกฎหมาย?

เราต้องดูให้ดีว่าหน้าเว็บไหนที่เราสามารถทำ Web Scraping ได้ เพื่อที่จะได้ไม่ขัดต่อกฏหมายและละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล คือต้องอ่านรายละเอียดและสังเกตดูให้ดีครับว่าเว็บไหนทำได้หรือไม่ได้ ตัวอย่างดังต่อไปนี้

  • เว็บไซต์ที่มีข้อกำหนดในการให้บริการ (Terms and Services) ที่ห้ามดึงข้อมูลจากเว็บอย่างชัดเจน (คือห้ามมา scrape หน้าเว็บฉันนะ เออถ้าแบบนี้คือชัดเจนเลยแฮะ)
  • เว็บไซต์ที่ใช้ CAPTCHA (ชัดเจนครับว่าเว็บนี้ต้องป้องกัน bot หรือระบบ automation)
  • เว็บไซต์ที่เราต้องทำการยืนยันตัวตน (Authentication System) พูดง่าย ๆ ก็คือเว็บที่เราต้องทำการล็อกอินเพื่อเข้าใช้งาน

ด้านบนก็คือข้อสังเกตของการทำ web scraping ที่อาจจะขัดหรือละเมิดต่อกฎหมายได้ครับ ยังไงก็ลองสังเกตและศึกษาเว็บไซต์เป้าหมายของเราให้ดีก่อนนะครับ


เริ่มต้นทำ Web Scraping ด้วย Python

ต่อมาเราก็จะมาเริ่มทำ Web Scraping กันแล้วครับด้วยภาษาที่นิยมที่สุดคือ Python โดยสเต็ปแรกต้องติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นอยู่ 2 ตัว

  • Requests
  • BeautifulSoup4

Note:  เพื่อน ๆ สามารถเลือกเครื่องมือเขียนโค้ดได้ตามใจชอบ เช่น VS Code, Sublime Text, Jupyter Notebook, ฯลฯ แต่ในบทความนี้ผมใช้ VS Code ครับ โดยสร้างไฟล์ที่ต้องการแล้วรันด้วย python ได้เลย เช่น web_scraping.py ก็รันใน terminal เป็น python web_scraping.py เป็นต้น


รู้จัก BeautifulSoup4 และ Requests

BeautifulSoup4 คือ ไลบรารี่ที่เราจะใช้จัดการกับ HTML Elements และ Attributes ต่าง ๆ ที่เราได้ไป scrape มาในแต่ละหน้าเว็บ ซึ่งจะจัดการส่วนต่าง ๆ ให้เราทั้งหมด

Requests คือ ไลบรารี่สำหรับเรียกใช้งาน HTTP Methods ต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น GET, POST, PUT, DELETE เป็นต้น ซึ่งเป็นหลักการพื้นฐานของเว็บที่เราควรรู้


ติดตั้ง BeautifulSoup

ทำการติดตั้ง BeautifulSoup4  ด้วยคำสั่ง

pip install beautifulsoup4


ติดตั้ง requests

ทำการติดตั้ง requests ด้วยคำสั่ง

pip install requests


เช็คว่าไลบรารี่ติดตั้งสำเร็จเรียบร้อยดีหรือไม่

pip freeze


ไลบรารี่ทั้ง beautifulsoup4 และ requests ถูกติดตั้งเรียบร้อยดีไม่มีปัญหา (แต่ก็จะมี libs ตัวอื่นปนมาด้วยบางส่วน ไม่ใช่ปัญหาครับ)

beautifulsoup4==4.12.2
certifi==2023.11.17
charset-normalizer==3.3.2
idna==3.6
requests==2.31.0
soupsieve==2.5
urllib3==2.1.0


1. อิมพอร์ตไลบรารี่ที่เกี่ยวข้อง

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


2. กำหนด URL ของเว็บที่เราจะสกัด (Scrape) เอาข้อมูล ซึ่งในบทความนี้เราจะมาสกัดเอาชื่อบทความของเว็บ Free Code Camp สุดยอดเว็บในดวงใจของเหล่าโปรแกรมเมอร์อีกเว็บนั่นเองครับ

url = "https://freecodecamp.org/news/"


หน้าเว็บที่เราจะ scrape ข้อมูลในบทความนี้


3. ส่ง GET request เพื่อดึงข้อมูลจากตัวแปร  url  ที่กำหนดไว้ก่อนหน้า

response = requests.get(url)


4. เมื่อได้ elements ทั้งหมดของหน้าเว็บเพจมาแล้ว ทำการกำหนดตัวแปร  soup    เพื่อเรียกใช้งานความสามารถของพระเอกของเราในวันนี้ นั่นก็คือคลาส BeautifulSoup()   เพื่อสกัดเอาข้อมูลทั้งหมดออกมา เพื่อที่เราจะสามารถเข้าถึงข้อมูลใน HTML Tags แบบง่าย ๆ ได้ในขั้นตอนต่อไป

soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")


5. ทดสอบแสดงผลข้อมูลที่เราต้องการจะสกัดออกมาด้วยคำสั่ง  print()  

print(soup)

จะเห็นว่ามี HTML code เต็มไปหมดใช่ไหมครับ ซึ่งยังไม่ใช่สิ่งที่เราต้องการ แต่เบื้องต้นนั้นก็ถือว่า scrape ข้อมูลได้แล้ว


6. ทำการเลือก scrape ข้อมูลที่ต้องการ ในที่นี้ก็คือชื่อบทความ โดยชื่อบทความของ Free Code Camp หรือเว็บส่วนใหญ่ทั่วไปแล้วก็จะใช้แท็ก    <h2> 

titles = []
for title in soup.find_all("h2"):
    titles.append(title.get_text().strip())

โดย flow ของโค้ดด้านบน

  • สร้างตัวแปร empty list ชื่อ  titles 
  • ลูปข้อมูล พร้อมค้นหาแท็ก   h2   ด้วยเมธอด   find_all() 
  • เพิ่มข้อมูลเข้าไปใน empty list

หรือจะเขียนเป็นแบบ List Comprehension (ผลลัพธ์เดียวกันกับด้านบนแต่โค้ดสั้นกว่า ในบรรทัดเดียว)

titles = [title.get_text().strip() for title in soup.find_all("h2")]


ลอง print ดูว่าได้อะไรมา ซึ่งข้อมูลที่ได้ก็คือได้ชื่อบทความต่าง ๆ เรียบร้อย เก็บอยู่ในประเภทข้อมูลแบบ list

['How to Manipulate the DOM in JavaScript – Most Commonly Used Techniques', "HTMLCollection vs NodeList – What's the Difference?", 'The Java Interview Prep Handbook – 50 Questions Solved + Code Examples', '🐍 🕹️ 💻', 'How to Use setTimeout in React Using Hooks', 'What is the Static Initialization Order Fiasco in C++? [Solved]', 'The Software Engineer Internship Handbook – How to Launch Your Coding Career', 'How to Use the SWR Library for Better Data Fetching in React', 'Python Use Cases – What is Python Best For?', 'How to Set Up GitHub OAuth in a Django App for User Authentication', 'How to Contribute to Open Source as a Community Manager', 'AWS Certified Cloud Practitioner Study Course – Pass the Exam With This Free 14-Hour Course', 'Keeping Time in C++: How to use the std::chrono API', 'How to Use React Hooks – useEffect, useState, and useContext Code Examples', 'MLOps Course – Learn to Build Machine Learning Production Grade Projects', 'SVG Tutorial – How to Code Images with 12 Examples', 'How to Add a Table of Contents to Your Article on Ghost', 'How to Use JavaScript Arrow Functions – Explained in Detail', 'How to Create HTML Accordion Elements With and Without JavaScript', 'How to Build a Clang AST-Based C++ Static Analysis\xa0Tool', 'Code and Deploy an Instagram Clone with React and Firebase', 'API Documentation Best Practices Course', 'How to Use Logic in JavaScript – Operators, Conditions, Truthy/Falsy, and More', 'Advanced Music Production with FL Studio – Tutorial', 'Why You Might Want to Move Your Workloads Out of the Cloud']


7. Loop ข้อมูลออกมาแสดงผล

for title in titles:
    print("-", title)

จะได้ผลลัพธ์

ชื่อบทความที่ได้ scrape มา



หน้าเว็บที่ต้อง Login หรือ Authen?

หลายคนน่าจะสงสัยว่า แล้วหน้าเว็บที่ต้องล็อกอินหรือมีระบบ authentication ผู้ใช้ก่อนล่ะ เราจะสามารถทำ web scraping ได้ไหม หรือถ้าทำได้จะมีวิธีการทำอย่างไร เดี๋ยวเผื่อผมจะมาเขียนส่วนนี้ให้เพิ่มเติมครับ กดติดตามหรือ bookmark หน้าเว็บไว้ก่อนได้ครับ

นี่เป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นเท่านั้นครับ ยังมีอีกหลายส่วนที่เราอาจจะต้องลองคิดตามครับ เช่น

  • Scrape ข้อมูลมาแล้วจะเก็บไว้ในไหนในรูปแบบไฟล์ เช่น CSV, Excel หรือเก็บใน Database, ฯลฯ เป็นต้น
  • ข้อมูลที่ได้มาจะเอาไปทำอะไรต่อ ไปทำ report ไปทำ Data Visualization, ไปประยุกต์ใช้กับงานด้าน Web Dev ฯลฯ

แต่ก็หวังเป็นอย่างยิ่งว่าบทความนี้คงทำให้เพื่อน ๆ มองภาพรวมของการทำ Web Scraping ได้เป็นอย่างดี และสามารถนำไปต่อยอดหรือประยุกต์ในระดับสูงได้ตาม requirements ของแต่ละคนได้นะครับ