Web Scraping คืออะไร ? รู้จักเทคนิคการเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้โปรแกรมอัตโนมัติ

Web Scraping คืออะไร ? รู้จักเทคนิคการเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้โปรแกรมอัตโนมัติ

ทุกคนเคยสงสัยไหมว่า ข้อมูลมหาศาลที่อยู่บนเว็บไซต์ต่าง ๆ มันถูกนำเอามาใช้ประโยชน์ได้ยังไง ? ไม่ว่าจะเป็น การวิเคราะห์แนวโน้มการตลาด, ติดตามราคาสินค้า, หรือแม้กระทั่งการรวบรวมข่าวสารแบบอัตโนมัติ ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นไปได้ด้วยเทคนิคที่เรียกว่า "Web Scraping" หรือ การเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์โดยใช้โปรแกรมอัตโนมัติ

แม้ว่า Web Scraping ฟังดูแล้วอาจจะซับซ้อนเป็นเรื่องของโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ดูเข้าใจยาก แต่ในบทความนี้ เราจะมาอธิบายให้เห็นภาพของเทคนิคนี้ง่าย ๆ ไม่ว่าจะเป็นความหมาย, วิธีการทำงาน, รูปแบบ, ข้อดี-ข้อสังเกต และตัวอย่างของซอฟต์แวร์ Web Scarping ที่จะช่วยเปิดมุมมองของทุกคนเกี่ยวกับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ไปด้วยกัน ...

Web Scraping คืออะไร ? (What is Web Scraping ?)

Web Scraping คือกระบวนการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์แล้วนำมาจัดเก็บในรูปแบบที่ใช้งานได้ง่ายขึ้น เช่น ไฟล์ Excel หรือเชื่อมต่อกับระบบ ส่วนต่อประสานโปรแกรมประยุกต์ (API) เพื่อประมวลผลข้อมูล ซึ่งการที่ทำแบบนี้จะช่วยให้เราสามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากเว็บไซต์ต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการติดตามราคาสินค้า, การวิเคราะห์ตลาด หรือแม้กระทั่งการดึงข้อมูลสำคัญเพื่อนำไปใช้ในงานวิจัย

ภาพจาก : https://www.webharvy.com/articles/what-is-web-scraping.html

อันที่จริงแล้ว Web Scraping ก็อาจจะทำด้วยมือได้ในบางกรณี แต่การที่เราใช้โปรแกรม หรือเครื่องมือที่ทำได้อัตโนมัติก็มักจะสะดวกกว่า เพราะช่วยลดเวลา และความซับซ้อน แต่การทำ Web Scraping ก็ไม่ได้ง่ายเสมอไป เนื่องจากเว็บไซต์บางไซต์จะมีการออกแบบที่แตกต่างกัน บางแห่งอาจมีระบบป้องกัน เช่น แคปช่ (CAPTCHA) ทำให้ต้องใช้เทคนิคพิเศษ หรือเครื่องมือที่อาจจะเฉพาะทางเข้าไปอีก สำหรับหลบเลี่ยงอุปสรรคนี้ เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลออกมาได้อย่างสมบูรณ์แบบ

Web Scraping ทำงานอย่างไร ? (How does Web Scraping work ?) 

Web Scraping จะอาศัยการทำงานของ Web Scraper หรือก็คือซอฟต์แวร์ที่จะมาช่วยในการตะลุยล่าข้อมูลในเว็บไซต์ ซึ่งอาจฟังดูซับซ้อน แต่ถ้าเรามองภาพรวมจะพบว่ามันมีขั้นตอนที่ชัดเจน และเข้าใจได้ง่ายมาก ทุกคนลองจินตนาการว่ามันเหมือนหุ่นยนต์ที่ถูกสั่งให้ไป "หยิบ" ข้อมูลที่ต้องการจากเว็บไซต์มาให้เรา แล้วนำมาจัดเรียงในรูปแบบที่ใช้งานง่ายขึ้น ทีนี้เราลองมาดูกันว่ามันมีรายละเอียดอะไรบ้างในแต่ละขั้นตอน

1. เริ่มต้นที่ URL

ก่อนอื่นเลย Web Scraper จะต้องได้รับลิงก์ หรือ URL ของหน้าเว็บไซต์ที่ต้องการดึงข้อมูล อาจเป็นหน้าเดียว หรือหลาย ๆ หน้าก็ได้ เมื่อได้รับ URL เหล่านี้แล้ว Scraper จะเริ่มโหลดข้อมูลจากหน้าเว็บนั้นทั้งหมด เช่น โค้ด HTML ที่เป็นโครงสร้างของหน้าเว็บ

ภาพจาก : https://www.digitalclassworld.com/blog/full-form-of-url/

และสำหรับ Web Scraper ที่ล้ำสมัยกว่านี้ มันก็จะไม่ได้หยุดแค่ ภาษา HTML แต่มันยังสามารถ Render หรือประมวลผลส่วนประกอบอื่น ๆ ของหน้าเว็บ เช่น ภาษา CSS ที่จัดการเรื่องดีไซน์ และ ภาษา จาวาสคริปต์ (JavaScript) ที่ควบคุมการทำงานแบบอินเทอร์แอกทีฟ (Interactive) ของเว็บไซต์ ทำให้สามารถดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่ซับซ้อนได้นั่นเอง

2. เลือกข้อมูลที่ต้องการ

หลังจากโหลดหน้าเว็บแล้ว Scraper จะเริ่มมองหาว่าอะไรคือสิ่งที่ต้องการ โดยเราสามารถกำหนดล่วงหน้าได้ว่าอยากได้ข้อมูลอะไร เช่น ราคาสินค้า, ชื่อรุ่น, รายละเอียดสินค้า หรือแค่ตัวเลขสถิติบางอย่าง ยกตัวอย่างเช่น หากเราต้องการดึงราคาสินค้าจาก Amazon ในหมวดหมู่ที่กำหนด Scraper จะมองหาเฉพาะจุดที่เกี่ยวกับราคาสินค้า และชื่อรุ่น โดยละเว้นข้อมูลอื่นที่ไม่เกี่ยวข้องอาจเป็นพวกรีวิว หรือความคิดเห็นของผู้ใช้

ในบางกรณี โปรแกรม Scraper ยังสามารถ เรียนรู้รูปแบบของข้อมูลที่เราต้องการ โดยใช้คำสั่ง หรือเทมเพลตเฉพาะ เช่น กำหนดให้ดึงข้อมูลเฉพาะในแท็ก หรือ ที่มีคำว่า "Price" เป็นต้น

ภาพจาก : https://www.webinterpret.com/uk/blog/top-selling-items-amazon

3. ดึงข้อมูลออกมา

เมื่อเจอข้อมูลที่ต้องการแล้ว Scraper จะดึงข้อมูลเหล่านี้ออกมาในรูปแบบที่ยังเป็นข้อมูล "ดิบ" อยู่ เช่น ตัวหนังสือ (Text) ตัวเลข หรือแม้กระทั่งลิงก์ภาพเลย

4. จัดเก็บข้อมูลให้ง่ายต่อการใช้งาน

ขั้นตอนสุดท้ายคือการรวบรวมข้อมูลทั้งหมด และจัดเก็บในรูปแบบที่เข้าใจง่ายที่สุด ตัวอย่างเช่น

• ไฟล์ Excel หรือ CSV : เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไป
• JSON หรือ XML : สำหรับผู้ที่ต้องการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับ API หรือโปรแกรมอื่น ๆ

Web Scraper จะทำให้ข้อมูลเหล่านี้มีโครงสร้างที่ชัดเจน แบ่งเป็นคอลัมน์ตามหัวข้อ เช่น ชื่อสินค้า, ราคา และ คะแนนรีวิว เพื่อให้ผู้ใช้สามารถนำไปใช้งานได้ในทันที

ภาพจาก : https://www.parsehub.com/blog/what-is-web-scraping/

5. การจัดการกับอุปสรรค (ถ้ามี)

บางเว็บไซต์อาจมีระบบป้องกันไม่ให้ดึงข้อมูลได้ง่ายๆ เช่น CAPTCHA ที่ตรวจจับการเข้าถึงของบอท ในกรณีนี้ Web Scraper ที่ล้ำหน้า ก็จะต้องมีเทคนิคหลบเลี่ยง เช่น การใช้ Proxy เปลี่ยน IP หรือวิธีการแก้ CAPTCHA เองอัตโนมัติ

ภาพจาก : https://www.sistrix.com/ask-sistrix/seo-basics/what-is-a-captcha

ประวัติความเป็นมาของ Web Scarping (History of Web Scraping)

ต้องย้อนกลับไปในปี ค.ศ. 1989 (พ.ศ. 2532) โลกได้ต้อนรับการกำเนิดของ World Wide Web ซึ่งกลายมาเป็นรากฐานของอินเทอร์เน็ตที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้ และอีกไม่นานหลังจากนั้น ในเดือนมิถุนายน ค.ศ. 1993 (พ.ศ. 2536) "Bot" ตัวแรกของโลกออนไลน์ก็ถือกำเนิดขึ้นในชื่อ World Wide Web Wanderer แต่หน้าที่ของมันยังก็ไม่ได้ซับซ้อนอย่างที่เราคิด มันถูกสร้างมาเพียงเพื่อนับจำนวนเว็บไซต์ที่มีอยู่ในขณะนั้น

จากนั้นในเดือนธันวาคม ค.ศ. 1993 (พ.ศ. 2536) โลกก็ได้พบกับ JumpStation ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหาเว็บตัวแรกที่ใช้ "Crawler" หรือ Bot ในการสำรวจหน้าเว็บ และเก็บข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ แตกต่างจากยุคก่อนที่มนุษย์ต้องทำหน้าที่รวบรวมลิงก์เอาเอง JumpStation จึงถือเป็นจุดเริ่มต้นของการค้นหา และดึงข้อมูลแบบอัตโนมัติ

ภาพจาก : https://www.mdpi.com/2220-9964/5/8/136#

ความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี ค.ศ. 2000 (พ.ศ. 2543) เมื่อ Web API ถือกำเนิดขึ้น API (Application Programming Interface) ก็เหมือนกับ "สะพาน" ที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์เข้าถึงข้อมูลจากเว็บไซต์ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อน Salesforce และ eBay ได้เป็นเจ้าแรกๆ ที่เปิดตัว API ของตัวเอง ซึ่งทำให้ผู้พัฒนาโปรแกรมสามารถเข้าถึงข้อมูลสาธารณะได้ เช่น รายการสินค้า หรือข้อมูลธุรกิจ ได้โดยตรง

ภาพจาก : https://www.pay10.com/blog-a-comprehensive-guide-to-understanding-payment-gateway-api.php

หลังจากนั้น เว็บไซต์มากมายเริ่มเสนอ Web API เพื่อเปิดโอกาสให้ผู้ใช้งานเข้าถึงฐานข้อมูลของพวกเขาได้สะดวกขึ้น และนี่เองคือจุดที่ Web Scraping เริ่มมีบทบาทสำคัญในการดึงข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการออกมาจากคลังข้อมูลออนไลน์

จากการนับจำนวนเว็บไซต์ สู่การสร้างสะพานระหว่างโปรแกรมเมอร์ และข้อมูล Web Scraping และ API ได้พัฒนามาพร้อมกับโลกอินเทอร์เน็ตที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยเปิดโลกของข้อมูลให้กว้างขึ้น

Web Scrapers มีประเภทใดบ้าง ? (Types of Web Scraper)

Web Scrapers มีหลากหลายแบบให้เลือก ทั้งการสร้างเอง หรือใช้แบบสำเร็จรูป ทำงานในเครื่องของตัวเอง หรือบน คลาวด์ (Cloud) ขึ้นอยู่กับความต้องการ และความถนัดของผู้ใช้ แต่ละแบบมีข้อดี ข้อเสีย และเหมาะกับการใช้งานที่ต่างกัน เรามาดู 4 ประเภทหลัก ๆ ที่พบได้บ่อยกันดีกว่า

ภาพจาก : https://www.parsehub.com/blog/what-is-web-scraping/

1. สร้างเอง และ สำเร็จรูป

สร้างเอง (Self-built)

เหมาะสำหรับคนที่มีความรู้ด้านโปรแกรมมิ่ง เพราะสามารถออกแบบ Web Scraper ให้ตอบโจทย์เฉพาะตัวได้ เช่น ต้องการดึงข้อมูลที่ซับซ้อน หรือจัดการกับเว็บไซต์ที่มีโครงสร้างไม่ตายตัว แต่การสร้าง Scraper เองนั้นใช้เวลา และต้องมีความรู้ในเรื่องภาษาโปรแกรม ข้อดีของการสร้างเอง คือเราสามารถควบคุมทุกอย่างได้ 100% และปรับแต่งฟีเจอร์ให้ตรงกับความต้องการที่สุด

สำเร็จรูป (Pre-built)

หากเราไม่ถนัดเขียนโค้ด ก็ต้องลองเลือก Web Scraper สำเร็จรูปที่มีให้ดาวน์โหลด และใช้งานได้ทันที โปรแกรมเหล่านี้มักมาพร้อมฟีเจอร์พื้นฐานที่ครอบคลุม เช่น ตั้งเวลารันงาน (Scheduling), ส่งออกข้อมูลในรูปแบบ CSV, JSON หรือ Google Sheets Scrapers สำเร็จรูปเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น หรือคนที่อยากได้เครื่องมือที่ใช้งานง่าย และมักมีตัวเลือกทั้งแบบฟรี และเสียเงิน

2. ส่วนขยายเบราว์เซอร์ หรือแบบซอฟต์แวร์

ส่วนขยายเบราว์เซอร์ (Browser Extensions)

ส่วนขยายเหมือนโปรแกรมเล็ก ๆ ที่ติดตั้งไว้บนเบราว์เซอร์ ใช้งานง่าย และเริ่มต้นเร็ว เช่น เปิดหน้าเว็บที่ต้องการแล้วคลิกไม่กี่ครั้งก็สามารถดึงข้อมูลมาได้ แต่ส่วนขยายมักจะถูกจำกัดด้วยความสามารถของเบราว์เซอร์ เช่น ไม่สามารถเปลี่ยน IP ได้ หรือไม่เหมาะสมกับงานที่ต้องดึงข้อมูลขนาดใหญ่

ซอฟต์แวร์ (Standalone Software)

ซอฟต์แวร์ Web Scraper เป็นโปรแกรมที่ต้องติดตั้งบนเครื่องคอมพิวเตอร์ ข้อดีคือมีฟีเจอร์หลากหลาย และไม่ถูกจำกัดโดยเบราว์เซอร์ เช่น การเปลี่ยน IP อัตโนมัติ การจัดการ CAPTCHA หรือการรันงานพร้อมกันหลายงาน (Multithreading) แม้จะใช้งานยากกว่าเล็กน้อย แต่ซอฟต์แวร์เหล่านี้เหมาะกับงานดึงข้อมูลขนาดใหญ่ และซับซ้อน

3. อินเทอร์เฟซใช้ง่าย หรือไม่ ?

Command Line Interface (CLI)

Scrapers แบบนี้เน้นการพิมพ์คำสั่งผ่าน การพิมพ์คำสั่ง (Command Line) ซึ่งอาจดูน่ากลัวสำหรับมือใหม่ แต่เหมาะกับคนที่มีความรู้ด้านเทคนิคเป็นอย่างดี เพราะ CLI มักเร็วกว่า และรองรับการปรับแต่งอย่างอิสระ

User-friendly Interface

สำหรับมือใหม่ หรือคนที่ต้องการใช้งานง่าย ๆ Scrapers ที่มาพร้อม ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) จะช่วยให้คุณดึงข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เช่น มีหน้าเว็บแสดงผลให้คุณคลิกเลือกข้อมูลที่ต้องการดึงเครื่องมือบางตัวยังเพิ่มฟีเจอร์ช่วยเหลือ เช่น คำแนะนำ หรือปุ่มตั้งค่าอัตโนมัติ เพื่อลดความยุ่งยากในการใช้งาน

4. ทำงานในเครื่อง หรือบนคลาวด์

Local Scraper

Web Scraper แบบ Local จะทำงานโดยใช้ทรัพยากรของเครื่องคุณ และอินเทอร์เน็ต ข้อดีคือ เราควบคุมการทำงานทั้งหมดได้ แต่ข้อเสียคือ หากงานดึงข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การดึงข้อมูลหลายพัน URL เครื่องของเราอาจทำงานช้า หรือมีปัญหาในระหว่างการใช้งาน อีกทั้งหากงานใช้แบนด์วิดท์เยอะ ก็อาจส่งผลต่อข้อจำกัด เช่น การติดเพดานข้อมูล (Data Cap)

Cloud Scraper

Scraper แบบคลาวด์จะทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการ หมายความว่าคอมพิวเตอร์ของเราไม่ต้องทำงานหนัก และยังสามารถใช้ฟีเจอร์ขั้นสูงอื่น ๆ ได้ เช่น การหมุน หมายเลขที่อยู่ไอพี (IP Address) (IP Rotation) เพื่อป้องกันการถูกบล็อกจากเว็บไซต์ อีกข้อดีคือเราสามารถรันงานได้ต่อเนื่องแม้ปิดเครื่อง หรือไม่อยู่หน้าเครื่องนั่นเอง

Web Scraping สามารถใช้ทำอะไรได้บ้าง ? (What can Web Scraping be used for ?)

ดึงข้อมูลอสังหาริมทรัพย์

Agency อสังหาริมทรัพย์ใช้ตัว Web Scrapers สำหรับดึงข้อมูลประกาศขาย หรือให้เช่าบ้านเพื่อนำมาลงในเว็บไซต์ของตัวเองแบบอัตโนมัติ ผ่านการสร้าง API ที่ช่วยอัปเดตข้อมูลได้ทันที

วิเคราะห์ข้อมูลอุตสาหกรรม

บริษัทต่างๆ ใช้วิธีการ Web Scraping สร้างฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เช่นรวบรวมราคาน้ำมัน หรือข้อมูลการส่งออก-นำเข้า เพื่อวิเคราะห์ และขายข้อมูลเชิงลึกให้ธุรกิจ

เว็บไซต์เปรียบเทียบราคา

เว็บเปรียบเทียบราคาสินค้าดึงข้อมูลผลิตภัณฑ์ และราคาจากร้านค้าหลายแห่งด้วย Web Scrapers เพื่อช่วยผู้ใช้เลือกซื้อสินค้าที่คุ้มค่าที่สุด

หาข้อมูลลูกค้า (Lead Generation)

ธุรกิจจำนวนมากใช้ Web Scrapers เก็บข้อมูลติดต่อของลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย เช่น อีเมล หรือเบอร์โทรศัพท์ โดยเฉพาะในธุรกิจแบบ B2B ที่ข้อมูลเหล่านี้มักถูกเผยแพร่บนเว็บไซต์

เปรียบเทียบข้อดี และข้อสังเกตของ Web Sraping (Web Scraping Pros and Cons)

จากที่เราได้พูดถึงกันมาทั้งหมดวิธีการทำ Web Scraping ด้วยซอฟต์แวร์ หรือส่วนเสริมบนเบราว์เซอร์ อย่าง Web Scraper ดูเหมือนจะมีแต่ผลประโยชน์ แต่มันก็มีสิ่งที่ต้องพิจารณาอยู่บ้างดังตารางด้านล่าง

ตัวอย่างของ ซอฟต์แวร์ประเภท Web Scraper (Examples of Web Scraper Software)

BeautifulSoup

BeautifulSoup เป็น ไลบรารี (Library) ที่ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับการทำ Web Scraping ในภาษา Python ออกแบบมาเพื่อช่วยในการแยก และดึงข้อมูลจาก HTML และ XML โดยเฉพาะ จุดเด่นของ BeautifulSoup คือความเรียบง่ายในการใช้งาน แม้มือใหม่ก็สามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังสามารถทำงานร่วมกับไลบรารีอื่น ๆ เช่น Requests เพื่อโหลดหน้าเว็บ และแยกข้อมูลออกมาในรูปแบบที่ต้องการ BeautifulSoup เหมาะสำหรับงานที่ต้องการดึงข้อมูลแบบเจาะจง เช่น การดึงชื่อสินค้า, ราคาสินค้า หรือรีวิวจากเว็บไซต์ที่มีโครงสร้าง HTML ชัดเจน

ภาพจาก : https://www.linkedin.com/pulse/explore-numerous-examples-using-beautifulsoup-bs4-library-patil

Scrapy

Scrapy เป็นเฟรมเวิร์กแบบ เปิดเผยซอร์สโค้ด หรือ โอเพนซอร์ส (Open-Source) ที่พัฒนาขึ้นใน Python และออกแบบมาสำหรับการทำ Web Scraping ในระดับมืออาชีพ มีประสิทธิภาพสูง และรองรับการดึงข้อมูลจำนวนมาก เช่นดึงข้อมูลจากหลายพัน URL ในเวลาเดียวกัน จุดเด่นของ Scrapy คือการทำงานแบบอัตโนมัติที่ครอบคลุม ตั้งแต่การส่งคำขอไปยังเว็บไซต์, จัดเก็บข้อมูล และส่งออกข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่น JSON, CSV หรือฐานข้อมูล ตัว Scrapy ยังรองรับการทำงานขั้นสูง เช่นเปลี่ยน IP อัตโนมัติ และการจัดการ CAPTCHA ทำให้เหมาะสำหรับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ที่ต้องการความแม่นยำและรวดเร็ว

ภาพจาก : https://www.geeksforgeeks.org/automated-website-scraping-using-scrapy/

ซอฟต์แวร์ทั้งสองตัวนี้มีความสามารถที่แตกต่างกัน BeautifulSoup เหมาะกับงานขนาดเล็กถึงปานกลางที่ต้องการความยืดหยุ่น ส่วน Scrapy เหมาะกับงานขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน และต้องการประสิทธิภาพสูงนั่นเอง

บทสรุปของ Web Scraping (Web Scraping Conclusions)

Web Scraping เป็นเทคนิคที่ทรงพลังสำหรับการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ ช่วยให้ธุรกิจ หรือผู้ใช้งานทั่วไปสามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นการติดตามราคาสินค้า วิเคราะห์แนวโน้มตลาด หรือรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเพื่อใช้ในงานวิจัย ด้วยการเลือกใช้เครื่องมือ และเทคนิคที่เหมาะสม รวมถึงการพิจารณาเป้าหมาย และความต้องการที่ชัดเจน เราก็จะสามารถเปลี่ยนข้อมูลบนโลกออนไลน์ให้กลายเป็นทรัพยากรอันมีค่าได้อย่างง่ายดาย