Web scraping các kết quả tìm kiếm Google bằng Python (phần 6)

Scraping tìm kiếm Google với Python: thách thức và hạn chế

Scraping các kết quả tìm kiếm Google sử dụng Python có thể là mẹo mực. Có một vài thách thức để vượt qua khi cố
gắng scrape các kết quả tìm kiếm Google, từ phức tạp kĩ thuật liên quan đến thuật toán thay đổi của bộ máy tìm
kiếm tới các bảo vệ chống scrape tích hợp. Cũng có khả năng phong tỏa địa chỉ IP và nhập vào captcha, cũng như
nhiều thách thức khác, cái chúng ta sẽ thảo luận dưới đây.

Các hạn chế vị trí địa lí

Các kết quả tìm kiếm có thể khác nhau theo vị trí. Ví dụ, nếu bạn đang tìm kiếm từ Mĩ, các kết quả của bạn có
thể khác với ai đó tìm kiếm ở Canada. Nếu bạn có cho phép truy cập dữ liệu vị trí hay thực hiện đủ các truy vấn
từ một nơi, Google sẽ cung cấp các kết quả tìm kiếm định vị chính cho vùng đó. Để tìm ra các kết quả tìm kiếm
trông là gì cho các nước, thành phố khác, bạn cần sử dụng một proxy server từ vị trí đó hay bạn có thể sử dụng
Web Scraping API đã sẵn sàng cái quan tâm tất cả cái này.

Các tên miền tùy theo nước

Google hỗ trợ các tên miền tìm kiếm khác nhau cho các quốc gia khác nhau. Ví dụ, google.co.uk cho UK hay google.de
cho Germany. Mỗi cái có các đặc tính của bản thân nó, Google SERP của bản thân nó và Google Maps của bản thân nó,
cái phải được chú ý khi scraping.

Các hạn chế trên các trang kết quả

Trang thể hiện một số hạn chế các kết quả. Để xem tập tiếp theo, bạn cần hoặc cuộn qua các kết quả tìm kiếm hiện
tại hay di chuyển tới trang tiếp theo. Nhớ là, mỗi lần bạn chuyển đổi trang được xem là một truy vấn mới bởi Google,
và quá nhiều yêu cầu địa chỉ IP của bạn có thể bị phong tỏa hay bạn sẽ cần hoàn thành một thách thức captcha cho
mục đích xác thực.

Captcha và các biện pháp chống scraping

Như chúng ta đã đề cập, Google có các phương pháp khác nhau cho giải quyết với web scraping. Captcha và phong tỏa
địa chỉ IP là hai chiến lược phổ biến nhất.
Để giải quyết thách thức captcha, bạn có thể sử dụng các dịch vụ bên thứ ba nơi người thực sẽ giải quyết chúng trao
đổi lấy phí nhỏ. Tuy nhiên, bạn phải tích hợp cái này vào ứng dụng của bản thân bạn và thiết lập nó đúng đắn.
Cái tương tự áp dụng cho phong tỏa IP. Bạn có thể tránh thách thức này bằng cách thuê proxies và che giấu địa chỉ
IP của bạn và vượt qua các blocks này – nhưng chỉ nếu bạn tìm thấy nhà cung cấp proxy liên quan người là đáng tin
cậy đủ để tin với nhiệm vụ này. Bạn cũng có thể check danh sách của chúng tôi cho free proxies.

Cấu trúc HTML động

Duyệt Javascript là cách thức khác để bảo vệ lại các scrapers và bots. Cái này có nghĩa rằng nội dung trang được
tạo động, thay đổi mỗi lần page được load. Ví dụ, các classes trên một web page có thể có các tên khác nhau mỗi
lần bạn mở nó – nhưng cấu trúc tổng thể của webpage vẫn duy trì ổn định. Cái này làm scrape trang khó khăn hơn,
nhưng vẫn có thể.

Các thay đổi không đoán được

Google luôn phát triển và cải tiến các thuật toán và quy trình của mình. Điều này có nghĩa là tất cả các web scraper
không thể được sử dụng mãi mãi nếu không được bảo trì – công cụ này cần được cập nhật những thay đổi mới nhất từ ​​Google.

Kết luận và bài học rút ra

Một số cách và thư viện có thể giúp trích xuất dữ liệu từ Google SERPs bằng Python. Mọi người đều chọn phương án phù hợp
nhất với dự án và khả năng của mình.
Nếu bạn chưa quen với việc thu thập dữ liệu và muốn lấy một lượng nhỏ dữ liệu, bạn có thể hài lòng với thư viện Requests
để chạy truy vấn và thư viện BeautifulSoup để duyệt dữ liệu thu được. Nếu bạn đã quen thuộc với các trình duyệt headless
và các công cụ tự động hóa thì Selenium là dành cho bạn.
Và nếu bạn muốn tránh kết nối các dịch vụ của bên thứ ba để giải captcha, thuê proxy và không nghĩ đến cách tránh chặn
hoặc lấy dữ liệu mình muốn, bạn có thể sử dụng thư viện google_serp_api.

Chia sẻ