Введение в Web парсинг

Web - парсинг - это метод извлечения данных с веб-сайтов. Во время веб-серфинга многие веб-сайты запрещают пользователю сохранять данные для личного использования. В этой статье расскажем о web-соскабливания, применения, методы, инструменты, и проблемы с веб-страниц.

Что такое Web - парсинг?

Web - парсинг — это автоматизация процесса извлечения данных с веб-сайтов. Один из способов — копирование и вставка данных, что утомительно и занимает много времени, поэтому это делается с помощью программного обеспечения для web - парсинг, известного как web - парсинг. Они автоматически загружают и извлекают данные с веб-сайтов в соответствии с требованиями пользователя. Они могут быть созданы специально для работы с одним сайтом или могут быть настроены для работы с любым сайтом.

Браузеры для парсинга в наши дни популярны для проектов по парсингу данных благодаря своей эффективности. Одним из таких браузеров является Bright Data Scraping Browser. Это автоматизированный браузер, разработанный специально для парсинга данных. Его эффективные возможности разблокировки веб-сайтов, совместимость с Puppeteer и Playwright, масштабируемость и технология искусственного интеллекта делают этот инструмент популярным на рынке. Помимо экономии вашего времени и ресурсов при выполнении задач по парсингу данных, он также отлично подходит для автоматизации любых других действий в браузере. Он может обходить самые строгие блокировки сайтов и системы обнаружения ботов.

Использование Web - парсинг

Web - парсинг находит множество применений как на профессиональном, так и на личном уровне. В зависимости от потребностей на разных уровнях, web - парсинг может использоваться по-разному:

• Мониторинг бренда и анализ конкурентов: web - парсинг используется для получения отзывов клиентов о конкретной услуге или продукте, чтобы понять, что клиент думает об этом. Он также извлекает данные о конкурентах в структурированном, удобном для использования формате.
• Машинное обучение: Машинное обучение — это процесс искусственного интеллекта, при котором машине позволяется учиться и совершенствоваться на основе своего опыта, а не программироваться. Для этого требуется большой объём данных с миллионов сайтов, которые извлекаются с помощью программного обеспечения для web - парсинг.
• Анализ финансовых данных: web - парсинг используется для ведения записей о фондовом рынке в удобном формате и, следовательно, для получения аналитической информации.
• Анализ социальных сетей: используется для извлечения данных из социальных сетей, чтобы оценить тенденции среди клиентов и их реакцию на кампанию.
• Мониторинг SEO: Поисковая оптимизация — это оптимизация видимости и рейтинга веб-сайта в различных поисковых системах, таких как Google, Yahoo, Bing и т. д. Web - парсинг используется для понимания того, как со временем меняется рейтинг контента.

Методы очистки веб-страниц

Существует два способа извлечения данных с веб-сайтов: ручной и автоматизированный.

• Методы извлечения данных вручную: копирование и вставка содержимого сайта вручную относится к этому методу. Несмотря на то, что это утомительно, занимает много времени и повторяется, это эффективный способ сбора данных с сайтов, на которых приняты меры по защите от сбора данных, например, обнаружение ботов.
• Автоматизированные методы извлечения данных: программное обеспечение для web - парсинг используется для автоматического извлечения данных с сайтов в соответствии с требованиями пользователя.
  • Парсинг HTML: Парсинг — это процесс преобразования чего-либо в понятную форму для анализа по частям. Иными словами, это преобразование информации в одной форме в другую форму, с которой проще работать. Парсинг HTML — это процесс получения кода и извлечения из него нужной информации в соответствии с требованиями пользователя. В основном выполняется с помощью JavaScript, а целью, как следует из названия, являются HTML-страницы.
  • Разбор DOM: Модель объектного документа является официальной рекомендацией Консорциума Всемирной паутины. Она определяет интерфейс, который позволяет пользователю изменять и обновлять стиль, структуру и содержимое XML-документа.
  • Программное обеспечение для Web - парсинг: в настоящее время существует множество инструментов для Web - парсинг, которые можно настроить в соответствии с потребностями пользователей для извлечения необходимой информации с миллионов веб-сайтов.

Инструмент для очистки веб-страниц

Инструменты для web - парсинг специально разработаны для извлечения данных из интернета. Также известные как инструменты для сбора данных или извлечения данных, они полезны для всех, кто пытается собрать конкретные данные с веб-сайтов, поскольку предоставляют пользователю структурированные данные, извлечённые с нескольких веб-сайтов. Вот некоторые из самых популярных инструментов для web - парсинг:

• Bright Data
• Import.io
• Webhose.io
• Dexi.io
• Scrapinghub

Легализация web - парсинга

Легализация web - парсинга — деликатная тема. В зависимости от того, как он используется, он может быть как благом, так и проклятием. С одной стороны, web - парсинг с помощью хорошего бота позволяет поисковым системам индексировать веб-контент, а сервисам сравнения цен — экономить деньги и время клиентов. Но web - парсинг может быть перенаправлен на более вредоносные и жестокие цели. Web - парсинг может быть связан с другими формами вредоносной автоматизации, которые называются «плохими ботами», и которые позволяют осуществлять другие вредоносные действия, такие как атаки типа «отказ в обслуживании», конкурентный сбор данных, захват учётных записей, кража данных и т. д. Законность web - парсинга — это серая зона, которая со временем становится всё более размытой. Хотя web - парсинг технически ускоряют просмотр, загрузку, копирование и вставку данных, web - парсинг также является основной причиной увеличения числа случаев нарушения авторских прав, условий использования и других действий, которые наносят серьёзный ущерб бизнесу компании.

Проблемы web - парсинга

Помимо вопроса о законности web - парсинга, существуют и другие проблемы, которые затрудняют web - парсинг.

• Хранилище данных: при масштабном извлечении данных будет генерироваться большой объем информации, которую необходимо хранить. Если инфраструктура хранилища данных не будет построена должным образом, поиск, хранение и экспорт этих данных станут трудоемкой задачей. Следовательно, для масштабного извлечения данных необходима идеальная система хранения данных без каких-либо недостатков и ошибок.
• Изменения в структуре веб-сайта: Каждый веб-сайт периодически обновляет свой пользовательский интерфейс, чтобы сделать его более привлекательным и удобным. Это также требует различных структурных изменений. Поскольку веб-скраперы настраиваются в соответствии с элементами кода веб-сайта на тот момент, они тоже требуют изменений. Таким образом, они также требуют еженедельных изменений, чтобы ориентироваться на нужный веб-сайт для сбора данных, поскольку неполная информация о структуре веб-сайта приведёт к некорректному сбору данных.
• Технологии защиты от парсинга: некоторые веб-сайты используют технологии защиты от парсинга, которые предотвращают любые попытки парсинга. Они применяют алгоритм динамического кодирования, чтобы предотвратить вмешательство ботов, и используют механизм блокировки IP-адресов. Чтобы обойти такие технологии защиты от парсинга, требуется много времени и денег.
• Качество извлеченных данных: записи, которые не соответствуют требуемому качеству информации, повлияют на общую целостность данных. Обеспечение соответствия извлеченных данных требованиям к качеству — сложная задача, поскольку она должна выполняться в режиме реального времени.

Будущее web - парсинга данных

Поскольку существуют некоторые проблемы и возможности для сбора данных, можно с уверенностью сказать, что те, кто занимается сбором данных без злого умысла, рискуют создать моральный риск, когда они нацеливаются на компании и получают их данные. Однако, поскольку мы находимся на пороге трансформации данных, сбор данных в сочетании с большими данными может предоставить компаниям информацию о рынке и помочь им выявить важные тенденции и закономерности, а также найти лучшие возможности и решения. Поэтому будет правильно сказать, что в скором времени сбор данных может стать лучше.