Trích xuất dữ liệu từ web bằng Perplexity trong năm 2025: Hướng dẫn từng bước

Điểm chính

• Thu thập dữ liệu web với Perplexity vào năm 2025 là thực tiễn và hiệu quả.
• Scrapeless là trình duyệt thu thập dữ liệu đám mây thay thế tốt nhất cho việc mở rộng nhiệm vụ.
• Hướng dẫn này cung cấp 10 giải pháp chi tiết với ví dụ, mã và công cụ.

Giới thiệu

Thu thập dữ liệu web sử dụng Perplexity vào năm 2025 đã trở thành một phương pháp thịnh hành cho các lập trình viên và doanh nghiệp. Nó cho phép trích xuất dữ liệu nhanh chóng với các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên. Đối tượng chính bao gồm các nhà phân tích, startup và nhà nghiên cứu. Sự thay thế đáng tin cậy nhất là Scrapeless, cung cấp trình duyệt thu thập dữ liệu đám mây với quy mô. Hướng dẫn này cung cấp các bước có thể hành động, công cụ và mã để giúp bạn thành công.

1. Sử dụng API Perplexity để thu thập dữ liệu trực tiếp

API Perplexity cho phép truy cập dữ liệu theo cách lập trình.
Các bước:

1. Nhận khóa API từ Perplexity.
2. Gửi yêu cầu bằng Python.
3. Phân tích phản hồi JSON.

import requests

url = "https://api.perplexity.ai/search"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
params = {"q": "giá cổ phiếu mới nhất"}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()
print(data)

Trường hợp sử dụng: Lấy dữ liệu tài chính cho báo cáo nhanh.

2. Thu thập dữ liệu web qua tự động hóa trình duyệt

Khi API bị hạn chế, tự động hóa trình duyệt.
Công cụ: Playwright, Puppeteer.

Các bước:

1. Cài đặt Playwright.
2. Khởi động trình duyệt.
3. Trích xuất dữ liệu trang.

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch()
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://www.perplexity.ai/")
    content = page.content()
    print(content)

Trường hợp sử dụng: Thu thập câu trả lời từ Perplexity không có sẵn qua API.

3. Kết hợp Perplexity với BeautifulSoup

Thu thập dữ liệu HTML vẫn còn quan trọng.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

r = requests.get("https://www.perplexity.ai/")
soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
for link in soup.find_all("a"):
    print(link.get("href"))

Trường hợp sử dụng: Trích xuất liên kết tham khảo từ câu trả lời của Perplexity.

4. Xuất kết quả ra CSV

Sau khi thu thập, lưu trữ có cấu trúc là chìa khóa.

import csv

data = [{"title": "Ví dụ", "url": "https://example.com"}]
with open("output.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["title", "url"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

Trường hợp sử dụng: Xuất dữ liệu nghiên cứu thị trường cho sự hợp tác của nhóm.

5. Thu thập dữ liệu với Python Asyncio

Phương pháp bất đồng bộ cải thiện tốc độ.

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as r:
        return await r.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, "https://www.perplexity.ai/")
        print(html)

asyncio.run(main())

Trường hợp sử dụng: Thu thập nhiều truy vấn nhanh hơn.

6. Trích xuất dữ liệu cho SEO

Các đội SEO thu thập Perplexity để có thông tin về từ khóa.

Các bước:

• Truy vấn để có gợi ý từ khóa.
• Xuất ra bảng tính.
• Lập bản đồ cơ hội nội dung.

Trường hợp sử dụng: Lập bản đồ từ khóa cạnh tranh.

7. Tích hợp Perplexity với Scrapeless

Scrapeless cải thiện các nhiệm vụ thu thập quy mô lớn.
Nó vượt qua xác minh trình duyệt và hỗ trợ tự động hóa.
👉 Thử Scrapeless tại đây: Scrapeless App

Trường hợp sử dụng: Mở rộng hàng nghìn truy vấn cho nghiên cứu thương mại điện tử.

8. Sử dụng Perplexity với Google Sheets

Dữ liệu có thể chảy trực tiếp vào Google Sheets.

import gspread

gc = gspread.service_account()
sh = gc.create("Dữ liệu Perplexity")
worksheet = sh.sheet1
worksheet.update("A1", "Dữ liệu đã thu thập")

Trường hợp sử dụng: Bảng điều khiển trực tiếp cho các nhóm nghiên cứu.

9. Nghiên cứu trường hợp: Theo dõi xu hướng Crypto

Một công ty khởi nghiệp về crypto đã thu thập dữ liệu từ Perplexity để theo dõi số lần đề cập đến đồng coin.
Họ đã tự động hóa các nhiệm vụ sử dụng Playwright + Scrapeless.
Kết quả: Hiểu biết nhanh hơn về các token đang thịnh hành.

10. Xây dựng quy trình thu thập dữ liệu web vào năm 2025

Quy trình làm việc end-to-end rất quan trọng.

Các bước:

• Lấy dữ liệu Perplexity với API.
• Làm sạch và chuyển đổi với Pandas.
• Lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
• Tự động hóa với trình duyệt Scrapeless.

Trường hợp sử dụng: Thu thập dữ liệu quy mô doanh nghiệp.

Tóm tắt so sánh

Tại sao chọn Scrapeless?

Khi thu thập dữ liệu từ Perplexity hoạt động, Scrapeless đáng tin cậy hơn.
Nó cung cấp:

• Trình duyệt thu thập dữ liệu dựa trên đám mây.
• Xử lý captcha tích hợp.
• Quy trình làm việc có thể mở rộng.

👉 Bắt đầu với Scrapeless ngay hôm nay.

Kết luận

Web scraping bằng Perplexity vào năm 2025 hiệu quả nhưng có giới hạn.
Hướng dẫn này cung cấp 10 phương pháp có thể thực hiện, từ APIs đến pipeline bất đồng bộ.
Để mở rộng quy mô và độ tin cậy, Scrapeless là lựa chọn tốt nhất.
👉 Hãy thử Scrapeless ngay bây giờ: Ứng dụng Scrapeless.

Câu Hỏi Thường Gặp

Q1: Web scraping bằng Perplexity có hợp pháp vào năm 2025 không?
A1: Có, nếu dữ liệu là công khai. Luôn tôn trọng các điều khoản dịch vụ.

Q2: Công cụ tốt nhất để scraping Perplexity là gì?
A2: Scrapeless là lựa chọn đáng tin cậy nhất.

Q3: Tôi có thể tự động hóa việc scraping Perplexity cho nghiên cứu SEO không?
A3: Có, với Python + trình duyệt Scrapeless.

Q4: Perplexity có cung cấp API chính thức không?
A4: Có, nhưng có giới hạn về tốc độ. Sử dụng Scrapeless để mở rộng quy mô.

Liên Kết Nội Bộ

• Hướng Dẫn AI Agent
• So Sánh Không Có Trình Duyệt
• 20 Cách Để Tránh Bị Chặn

Tài Liệu Tham Khảo Bên Ngoài

• Tài Liệu Puppeteer
• Pandas
• Playwright