최고의 크롤링 봇을 작성하고 만드는 방법

개미, 자동 인덱서, 웹 스파이더 또는 웹 로봇이라고도 하는 웹 크롤링 봇은 웹 페이지를 스캔하여 주기적으로(또는 실시간으로) 데이터를 추출하는 자동화된 스크립트입니다. 프로세스 자체를 웹 크롤링 이라고 합니다. 웹 크롤링 봇은 웹 인덱싱(Google과 같은 회사에서)과 같은 다른 용도로도 사용되지만 가장 일반적인 용도는 데이터 추출을 위한 웹 스크래핑입니다 .

웹 크롤링 봇의 시작

봇은 검색 엔진이 인덱싱 전략을 최적화해야 하기 때문에 탄생했습니다. 그러나 오늘날에는 50명의 팀이 있는 온라인 식료품점에서도 웹 크롤링 봇을 사용하여 경쟁업체에 대한 더 나은 데이터를 얻고 그에 따라 운영을 수정하고 있습니다. 이러한 회사 중 일부에는 웹 크롤링 봇을 처리할 소규모 팀이 있으며 경영진 자체는 비즈니스 문제를 해결하기 위해 기술 발전을 사용하는 데 익숙하지 않습니다.

따라서 내부 팀을 사용하든 PromptCloud와 같은 숙련된 웹 스크래핑 서비스 제공 업체에 아웃소싱하든 웹 크롤링 봇을 사용 중이거나 사용할 계획인 회사의 일부인 경우 유지해야 하는 몇 가지 중요한 사항이 있습니다. 봇을 디자인할 때 염두에 두십시오.

좋은 웹 크롤링 봇을 만드는 요인

1. 웹사이트 변화에 쉽게 적응

이것은 말보다 쉽지만 대부분 100% 정확하지는 않습니다. 그러나 웹 크롤링 봇은 웹사이트의 작은 변화에도 적응할 수 있어야 합니다. 예를 들어 웹 사이트의 모든 페이지에 대해 HTML/CSS 기반 스타일 변경 사항이 작은 경우 봇은 웹 페이지를 크롤링할 수 있어야 합니다.   모두 동일한 변화를 분석하고 인식 하고 그 변화를 메모리에 저장하여 앞으로 사용하십시오. 이는 크롤러 프로그램에 몇 가지 기본 ML 개념을 통합하여 달성할 수 있습니다.

2. 웹 페이지에서 고속으로 데이터 스크랩

수십(또는 수백) 웹 사이트에서 수천(또는 수백만) 웹 페이지에 대해 웹을 크롤링 할 때 속도는 품질만큼 중요합니다. 따라서 크롤러 봇 은 페이지를 빠르게 처리할 수 있을 만큼 가벼워야 하므로 필요에 따라 더 자주 또는 실시간으로 실행할 수 있습니다.

3. 프로세서를 가볍게

사용하는 웹 크롤러 봇은 처리 요구 사항이 가벼워야 합니다. 이는 벡터화 또는 웹 페이지의 중요한 부분만 처리하는 등 다양한 방법을 통해 달성할 수 있습니다. 경량 봇은 더 빠를 뿐만 아니라 인프라 비용(요즘 대부분 클라우드 기반)을 낮추는 데 도움이 됩니다.

4. 여러 인스턴스를 자동으로 형성할 수 있습니다.

만 개의 웹 페이지를 크롤링해야 한다고 가정해 보겠습니다. 크롤러의 인스턴스는 1초에 10개를 크롤링할 수 있습니다. 그러나 프로세서는 실제로 동시에 실행되는 이러한 웹 페이지 크롤러를 최대 5개까지 지원할 수 있습니다. 따라서 프로세서가 처리할 수 있는 만큼 웹 페이지 크롤러의 스레드를 실행하면 필요한 시간이 5배 줄어듭니다.

따라서 프로세서 조건에 따라 여러 스레드를 실행할 수 있는 웹 크롤링을 사용하는 것이 여러 웹 사이트의 실시간 검색 기반 스크래핑과 같은 많은 요구 사항에 훨씬 더 적합합니다.

5. 탐지 및 차단을 피하기 위해 브라우저의 헤더를 사용

웹 스크레이퍼는 " 불법"이라고 부를 수 있는 것이 아니지만 인식될 때 웹사이트에 의해 차단되는 경우가 많습니다 . 크롤링 봇이 HTML 페이지를 되돌리기 위해 HTTP 요청을 보낼 때마다 항상 웹 브라우저 제목이 포함된 헤더를 보내면 이러한 상황을 쉽게 피할 수 있습니다.

6. 기존 패턴에서 배우고 유사한 패턴 식별

10개의 다른 전자 상거래 페이지에 대해 웹을 긁을 때 11번째 페이지를 추가하는 것이 더 쉬울 것이고 약간의 자가 학습이 있어야 합니다. 웹 스크레이퍼 봇은 기존 패턴을 학습하고 유사한 패턴을 식별할 수 있도록 이해하도록 구성해야 합니다.

7. 서로 다른 형식의 데이터를 분리하고 저장하는 방법을 안다 .

웹의 데이터는 대부분의 경우 구조화되지 않은 것으로 판명될 수 있습니다. 그러나 웹봇은 텍스트, 웹 링크, 이미지, 비디오 등과 같은 다양한 형식의 데이터를 처리, 정렬 및 별도로 저장할 수 있어야 합니다. 데이터가 정렬되어 적절한 저장소에 배치되지 않으면 쓸모가 없는 데이터를 스크랩합니다.

8. 장애물을 찾을 때 충돌하지 않음

웹 스크레이퍼가 항상 성공적으로 실행되는 것은 아닙니다. 하루에 10,000개의 웹 페이지를 긁는다면 그 중 일부가 실패할 가능성이 높습니다. 그러나 이러한 실패는 나중에 수동 검사를 위해 기록되어야 하며 시스템 고장으로 이어지지 않아야 합니다. 웹 스크래핑 봇은 크롤링할 수 없는 페이지를 쉽게 건너뛸 수 있어야 합니다.

9. 새로운 규칙을 유지하거나 추가하기 쉽습니다.

여러 웹사이트를 스크랩하고 몇 개 더 추가해야 하는 경우 또는 실시간으로 크롤링해야 하는 웹사이트에 몇 가지 주요 변경 사항이 있는 경우 웹 스크래핑 봇을 심각하게 변경해야 할 가능성이 있습니다. 그러나 이러한 변경 사항이 최소화되고 비즈니스 용어로 설명하기 쉽다면 변경 사항을 코드에 넣거나 구성 파일을 변경하는 것이 더 빠를 것입니다.

10. 요구 사항에 따라 확장

대부분의 애플리케이션은 다운타임을 최소화하고 과부하를 처리하며 무거운 인프라를 구매하고 유지 관리하는 비용을 절감할 수 있도록 클라우드에서 실행됩니다. 웹 스크래핑 봇을 클라우드(예: AWS EC2 인스턴스)에 배포하는 경우 봇을 확장(또는 축소)하여 필요할 때 속도를 높이고 그렇지 않을 때 속도를 줄일 수 있는지 확인해야 합니다. , 비용을 절약하고 동시에 더 효율적입니다.

11. 더러운 데이터 정리(어느 정도)

웹 데이터는 가장 비정형 데이터 중 하나입니다. 그러나 자동화된 웹봇은 아직 추출한 데이터를 완전히 정리할 수는 없습니다!

그러나 이메일이 특정 형식을 따라야 하거나 장소의 전화번호가 특정 자릿수를 가져야 하는 것과 같은 기본 유효성 검사를 확인할 수 있어야 합니다. 이 정보는 크롤링 봇의 지식 리포지토리에 구축되어 더 깨끗한 데이터와 더 쉬운 데이터 사용을 보장해야 합니다.

12. 코드는 가급적이면 대중적인 언어로 되어 있어야 합니다.

웹 크롤러 를 설계하기 위해 2명으로 구성된 팀이 있고 그들이 그것을 시작하고 실행한다고 가정해 보겠습니다. 그러나 둘 다 일정한 시간에 조직을 떠납니다. 새로운 개발자를 데려왔지만 불행히도 봇의 코드베이스는 매우 드문 프로그래밍 언어로 되어 있어 개발자를 찾기가 어렵습니다.

그렇기 때문에 봇용 코드는 대중적이고 커뮤니티 지원이 좋은 언어로 작성되어야 합니다. 이것이 요구 사항은 아니지만 이를 따르는 것은 장기적으로 매우 유익할 수 있습니다.

결론

웹 스크래핑 요구 사항을 처리하기 위해 웹 크롤링 봇을 설치하는 것은 일회성 솔루션처럼 보이지만, 과연 그럴까요? 봇은 새로운 규칙을 수용하기 위해 정기적인 유지 관리, 충돌 지원, 시스템 업데이트, 구성 업데이트 및 수동 조정이 필요합니다.

기술 비즈니스가 아닌 경우 데이터 수집 및 통합을 회사의 원활한 프로세스로 만들 수 있는 PromptCloud와 같은 Data as a Service 제공업체의 도움을 받는 것이 좋습니다.