Cara Scrape Wikipedia: Panduan Utama Web Scraping
Temukan cara scrape data Wikipedia seperti teks artikel, infobox, dan kategori. Pelajari alat dan tips terbaik untuk web scraping Wikipedia yang efisien untuk...
Perlindungan Anti-Bot Terdeteksi
- Pembatasan kecepatan
- Membatasi permintaan per IP/sesi dari waktu ke waktu. Dapat dilewati dengan proxy berputar, penundaan permintaan, dan scraping terdistribusi.
- User-Agent Filtering
- Pemblokiran IP
- Memblokir IP pusat data yang dikenal dan alamat yang ditandai. Memerlukan proxy residensial atau seluler untuk melewati secara efektif.
Tentang Wikipedia
Temukan apa yang ditawarkan Wikipedia dan data berharga apa yang dapat diekstrak.
Basis Pengetahuan Dunia
Wikipedia adalah ensiklopedia daring multibahasa gratis yang ditulis dan dikelola oleh komunitas sukarelawan melalui model kolaborasi terbuka dan menggunakan sistem pengeditan berbasis wiki. Ini adalah karya referensi terbesar dan paling banyak dibaca dalam sejarah dan berfungsi sebagai sumber informasi mendasar bagi publik global. Dimiliki oleh Wikimedia Foundation, situs ini berisi puluhan juta artikel dalam ratusan bahasa.
Kekayaan Data Terstruktur
Situs web ini menampung sejumlah besar data terstruktur dan semi-terstruktur, termasuk judul artikel, deskripsi teks lengkap, kategori hierarkis, infobox yang berisi atribut spesifik, dan koordinat geografis untuk lokasi. Setiap artikel saling terhubung secara luas dan didukung oleh referensi, menjadikannya salah satu dataset paling terkoneksi yang tersedia di web.
Nilai Bisnis dan Penelitian
Scraping Wikipedia sangat berharga untuk berbagai aplikasi, termasuk melatih Large Language Models (LLMs), membangun knowledge graphs, melakukan penelitian akademik, dan melakukan entity linking. Sifat lisensi terbukanya (Creative Commons) menjadikannya pilihan utama bagi pengembang dan peneliti yang mencari data berkualitas tinggi dan terverifikasi untuk pengayaan data dan competitive intelligence.
Mengapa Melakukan Scraping Wikipedia?
Temukan nilai bisnis dan kasus penggunaan untuk ekstraksi data dari Wikipedia.
Melatih model Natural Language Processing (NLP)
Membangun dan memperluas Knowledge Graphs
Melakukan penelitian historis dan akademik
Pengayaan data untuk dataset business intelligence
Studi analisis sentimen dan pengenalan entitas
Melacak evolusi topik tertentu dari waktu ke waktu
Tantangan Scraping
Tantangan teknis yang mungkin Anda hadapi saat melakukan scraping Wikipedia.
Wikitext dan nesting HTML yang kompleks
Struktur Infobox yang bervariasi di berbagai kategori
Rate limits yang ketat pada MediaWiki API
Manajemen volume data skala besar
Scrape Wikipedia dengan AI
Tanpa koding. Ekstrak data dalam hitungan menit dengan otomatisasi berbasis AI.
Cara Kerjanya
Jelaskan apa yang Anda butuhkan
Beritahu AI data apa yang ingin Anda ekstrak dari Wikipedia. Cukup ketik dalam bahasa sehari-hari — tanpa kode atau selektor.
AI mengekstrak data
Kecerdasan buatan kami menjelajahi Wikipedia, menangani konten dinamis, dan mengekstrak persis apa yang Anda minta.
Dapatkan data Anda
Terima data bersih dan terstruktur siap diekspor sebagai CSV, JSON, atau dikirim langsung ke aplikasi Anda.
Mengapa menggunakan AI untuk scraping
AI memudahkan scraping Wikipedia tanpa menulis kode. Platform berbasis kecerdasan buatan kami memahami data apa yang Anda inginkan — cukup jelaskan dalam bahasa sehari-hari dan AI akan mengekstraknya secara otomatis.
How to scrape with AI:
- Jelaskan apa yang Anda butuhkan: Beritahu AI data apa yang ingin Anda ekstrak dari Wikipedia. Cukup ketik dalam bahasa sehari-hari — tanpa kode atau selektor.
- AI mengekstrak data: Kecerdasan buatan kami menjelajahi Wikipedia, menangani konten dinamis, dan mengekstrak persis apa yang Anda minta.
- Dapatkan data Anda: Terima data bersih dan terstruktur siap diekspor sebagai CSV, JSON, atau dikirim langsung ke aplikasi Anda.
Why use AI for scraping:
- Antarmuka no-code untuk pemilihan elemen yang kompleks
- Penanganan paginasi otomatis untuk daftar kategori
- Eksekusi cloud menghilangkan ketergantungan pada perangkat keras lokal
- Jadwalkan eksekusi untuk melacak pembaruan dan riwayat artikel
- Ekspor data yang mulus ke Google Sheets dan JSON
Web Scraper Tanpa Kode untuk Wikipedia
Alternatif klik-dan-pilih untuk scraping berbasis AI
Beberapa alat tanpa kode seperti Browse.ai, Octoparse, Axiom, dan ParseHub dapat membantu Anda melakukan scraping Wikipedia tanpa menulis kode. Alat-alat ini biasanya menggunakan antarmuka visual untuk memilih data, meskipun mungkin kesulitan dengan konten dinamis kompleks atau tindakan anti-bot.
Alur Kerja Umum dengan Alat Tanpa Kode
Tantangan Umum
Kurva pembelajaran
Memahami selector dan logika ekstraksi membutuhkan waktu
Selector rusak
Perubahan situs web dapat merusak seluruh alur kerja
Masalah konten dinamis
Situs berbasis JavaScript memerlukan solusi yang kompleks
Keterbatasan CAPTCHA
Sebagian besar alat memerlukan intervensi manual untuk CAPTCHA
Pemblokiran IP
Scraping agresif dapat menyebabkan IP Anda diblokir
Web Scraper Tanpa Kode untuk Wikipedia
Beberapa alat tanpa kode seperti Browse.ai, Octoparse, Axiom, dan ParseHub dapat membantu Anda melakukan scraping Wikipedia tanpa menulis kode. Alat-alat ini biasanya menggunakan antarmuka visual untuk memilih data, meskipun mungkin kesulitan dengan konten dinamis kompleks atau tindakan anti-bot.
Alur Kerja Umum dengan Alat Tanpa Kode
- Instal ekstensi browser atau daftar di platform
- Navigasi ke situs web target dan buka alat
- Pilih elemen data yang ingin diekstrak dengan point-and-click
- Konfigurasikan selector CSS untuk setiap field data
- Atur aturan paginasi untuk scraping beberapa halaman
- Tangani CAPTCHA (sering memerlukan penyelesaian manual)
- Konfigurasikan penjadwalan untuk eksekusi otomatis
- Ekspor data ke CSV, JSON atau hubungkan melalui API
Tantangan Umum
- Kurva pembelajaran: Memahami selector dan logika ekstraksi membutuhkan waktu
- Selector rusak: Perubahan situs web dapat merusak seluruh alur kerja
- Masalah konten dinamis: Situs berbasis JavaScript memerlukan solusi yang kompleks
- Keterbatasan CAPTCHA: Sebagian besar alat memerlukan intervensi manual untuk CAPTCHA
- Pemblokiran IP: Scraping agresif dapat menyebabkan IP Anda diblokir
Contoh Kode
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# URL Wikipedia yang akan di-scrape
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia menyarankan untuk mengidentifikasi bot Anda di User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Menimbulkan error untuk kode status yang buruk
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Mengekstrak judul utama
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Judul Artikel: {title}')
# Mengekstrak paragraf pertama dari bagian lead
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Cuplikan Ringkasan: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Terjadi kesalahan: {e}')Kapan Digunakan
Terbaik untuk halaman HTML statis di mana konten dimuat di sisi server. Pendekatan tercepat dan paling sederhana ketika rendering JavaScript tidak diperlukan.
Kelebihan
- ●Eksekusi tercepat (tanpa overhead browser)
- ●Konsumsi sumber daya terendah
- ●Mudah diparalelkan dengan asyncio
- ●Bagus untuk API dan halaman statis
Keterbatasan
- ●Tidak dapat mengeksekusi JavaScript
- ●Gagal pada SPA dan konten dinamis
- ●Mungkin kesulitan dengan sistem anti-bot kompleks
How to Scrape Wikipedia with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# URL Wikipedia yang akan di-scrape
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping'
# Wikimedia menyarankan untuk mengidentifikasi bot Anda di User-Agent
headers = {'User-Agent': 'DataScraperBot/1.0 (contact@example.com)'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status() # Menimbulkan error untuk kode status yang buruk
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Mengekstrak judul utama
title = soup.find('h1', id='firstHeading').text
print(f'Judul Artikel: {title}')
# Mengekstrak paragraf pertama dari bagian lead
first_para = soup.find('div', class_='mw-parser-output').p.text
print(f'Cuplikan Ringkasan: {first_para}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Terjadi kesalahan: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_wikipedia():
with sync_playwright() as p:
# Jalankan headless browser
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Navigasi ke artikel Wikipedia acak
page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Special:Random')
# Tunggu elemen heading dimuat
page.wait_for_selector('#firstHeading')
# Ekstrak judul
title = page.inner_text('#firstHeading')
print(f'Judul Artikel Acak: {title}')
# Tutup sesi browser
browser.close()
if __name__ == '__main__':
scrape_wikipedia()Python + Scrapy
import scrapy
class WikiSpider(scrapy.Spider):
name = 'wiki_spider'
allowed_domains = ['en.wikipedia.org']
# Memulai dengan halaman kategori untuk merayapi beberapa artikel
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Web_scraping']
def parse(self, response):
# Ekstrak semua tautan artikel dari halaman kategori
links = response.css('.mw-category-group a::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_article)
def parse_article(self, response):
# Mengembalikan data terstruktur untuk setiap halaman artikel
yield {
'title': response.css('#firstHeading::text').get(),
'url': response.url,
'categories': response.css('#mw-normal-catlinks ul li a::text').getall()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
// Jalankan browser
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// Atur User-Agent kustom untuk menghindari blokir bot umum
await page.setUserAgent('MyResearchScraper/1.0');
// Navigasi ke artikel target
await page.goto('https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence');
// Jalankan skrip dalam konteks halaman untuk mengekstrak data
const pageData = await page.evaluate(() => {
const title = document.querySelector('#firstHeading').innerText;
const firstSection = document.querySelector('.mw-parser-output > p:not(.mw-empty-elt)').innerText;
return { title, firstSection };
});
console.log('Judul:', pageData.title);
await browser.close();
})();Apa yang Dapat Anda Lakukan Dengan Data Wikipedia
Jelajahi aplikasi praktis dan wawasan dari data Wikipedia.
Dataset Pelatihan Machine Learning
Peneliti mendapat manfaat dengan menggunakan teks multibahasa yang luas untuk melatih dan melakukan fine-tuning pada model bahasa.
Cara mengimplementasikan:
- 1Unduh dump artikel melalui dump publik Wikimedia.
- 2Bersihkan Wikitext menggunakan parser seperti mwparserfromhell.
- 3Lakukan tokenisasi dan strukturkan teks untuk input model.
Gunakan Automatio untuk mengekstrak data dari Wikipedia dan membangun aplikasi ini tanpa menulis kode.
Apa yang Dapat Anda Lakukan Dengan Data Wikipedia
- Dataset Pelatihan Machine Learning
Peneliti mendapat manfaat dengan menggunakan teks multibahasa yang luas untuk melatih dan melakukan fine-tuning pada model bahasa.
- Unduh dump artikel melalui dump publik Wikimedia.
- Bersihkan Wikitext menggunakan parser seperti mwparserfromhell.
- Lakukan tokenisasi dan strukturkan teks untuk input model.
- Pembangunan Knowledge Graph Otomatis
Perusahaan teknologi dapat membangun peta hubungan terstruktur antar entitas untuk optimasi mesin pencari.
- Scrape infobox untuk mengidentifikasi atribut entitas.
- Ekstrak tautan internal untuk mendefinisikan hubungan antar artikel.
- Petakan data yang diekstrak ke ontologi seperti DBpedia atau Wikidata.
- Pelacakan Revisi Historis
Jurnalis dan sejarawan mendapat manfaat dengan memantau bagaimana fakta berubah seiring waktu pada topik-topik kontroversial.
- Scrape tab 'History' dari artikel tertentu.
- Ekstrak perbedaan (diffs) antara ID revisi tertentu.
- Analisis pola pengeditan dan frekuensi kontribusi pengguna.
- Pemetaan Data Geografis
Aplikasi perjalanan dan logistik dapat mengekstrak koordinat landmark untuk membangun lapisan peta kustom.
- Filter artikel dalam 'Category:Coordinates'.
- Ekstrak atribut latitude dan longitude dari HTML.
- Format data untuk perangkat lunak GIS atau Google Maps API.
- Analisis Sentimen dan Bias
Ilmuwan sosial menggunakan data ini untuk mempelajari bias budaya di berbagai versi bahasa dari artikel yang sama.
- Scrape artikel yang sama di berbagai subdomain bahasa.
- Lakukan terjemahan atau analisis sentimen lintas bahasa.
- Identifikasi perbedaan dalam cakupan atau pembingkaian peristiwa sejarah.
Tingkatkan alur kerja Anda dengan Otomatisasi AI
Automatio menggabungkan kekuatan agen AI, otomatisasi web, dan integrasi cerdas untuk membantu Anda mencapai lebih banyak dalam waktu lebih singkat.
Tips Pro untuk Scraping Wikipedia
Saran ahli untuk ekstraksi data yang sukses dari Wikipedia.
Selalu cek API Wikimedia terlebih dahulu karena ini adalah cara paling tangguh untuk mendapatkan data.
Sertakan string User-Agent yang deskriptif dalam headers Anda lengkap dengan informasi kontak.
Patuhi file robots.txt dan atur crawl delay yang wajar setidaknya 1 detik.
Gunakan alat seperti Kiwix untuk mengunduh file ZIM untuk scraping seluruh database secara luring.
Targetkan subdomain bahasa tertentu seperti es.wikipedia.org untuk mengumpulkan informasi lokal.
Gunakan CSS selectors khusus untuk infobox seperti '.infobox' untuk menghindari pengambilan data sidebar yang tidak relevan.
Testimoni
Apa Kata Pengguna Kami
Bergabunglah dengan ribuan pengguna puas yang telah mengubah alur kerja mereka
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Terkait Web Scraping
How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)
How to Scrape Poll-Maker: A Comprehensive Web Scraping Guide
Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Wikipedia
Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Wikipedia