Ce este Web Scraping?

Web Scraping este cunoscut sub multe alte nume, în funcție de cum îi place unei companii să o numească, Screen Scraping, Web Data Extraction, Web Harvesting și multe altele, este o tehnică folosită pentru a extrage cantități mari de date de pe site-uri web.

Scraping este procesul prin care datele sunt extrase de pe diverse site-uri web și depozite și sunt salvate local pentru utilizare instantanee sau analiză care urmează să fie efectuată mai târziu. Datele sunt salvate într-un sistem de fișiere local sau în tabele de baze de date, conform structurii datelor extrase.

Majoritatea site-urilor web, pe care le vedem în mod regulat, ne permit doar să vedem conținutul și, în general, nu permit o facilitate de copiere sau descărcare. Copierea manuală a datelor este la fel de bună ca tăierea ziarelor și poate dura zile și săptămâni.

Web Scraping este tehnica de automatizare a acestui proces, astfel încât un script inteligent să vă ajute să extrageți date din paginile web alese și să le salvați într-un format structurat.

Un software de eliminare web va încărca automat mai multe pagini web una câte una și va extrage date, conform cerințelor. Este fie creat personalizat pentru un anumit site web, fie unul care poate fi configurat, pe baza unui set de parametri, pentru a funcționa cu orice site web. Făcând clic pe un buton, puteți salva cu ușurință datele disponibile pe un site web într-un fișier de pe computer.

În lumea de astăzi, roboții inteligenți fac web scraping. Spre deosebire de screen scraping, care copiază doar orice afișează pixelii pe ecran, acești roboți extrag codul HTML subiacent, precum și datele stocate într-o bază de date în fundal.

Câteva beneficii notabile ale web scraping și pentru ce este folosit web scraping:

1. Razuirea detaliilor și prețurilor produsului

Companiile accesează cu crawlere site-urile de comerț electronic pentru prețuri, descrieri de produse și imagini, pentru a obține toate datele posibile, astfel încât să stimuleze analiza și modelarea predictivă. Comparația prețurilor din ultimii ani a făcut ca firmele să cunoască tarifele concurenților să fie foarte important. Cu excepția cazului în care tarifele sunt competitive, site-urile de comerț electronic pot ieși din activitate în cel mai scurt timp. Chiar și site-urile de călătorie extrag prețuri de pe site-urile companiilor aeriene de mult timp. Soluțiile personalizate de răzuire a paginilor web vă vor ajuta să obțineți toate câmpurile de date variabile de care ați putea avea nevoie. În acest fel, puteți colecta date și puteți crea propriul depozit de date, pentru utilizare actuală și viitoare.

2. Nimeni de pe internet nu se poate ascunde

Acest lucru ajută la răzuirea datelor referitoare la o persoană sau o companie. Aceste date sunt utilizate ulterior pentru analize, comparații, decizii de investiții, angajări și multe altele. Multe companii de astăzi accesează cu crawlere panourile de locuri de muncă pentru astfel de cazuri de utilizare.

3. Analiză și curatare personalizate

Destinat în mod special site-urilor web/canale noi în care datele răzuite pot ajuta la înțelegerea cererii și comportamentului publicului. Ajută companiile noi, pentru început, activități și produse bazate pe descoperiri de modele care vor câștiga mai multe vizite organice. În acest fel, vor trebui să cheltuiască mai puțin pe reclame.

4. Reputația online

Reputația online este foarte importantă astăzi, deoarece multe companii depind de cuvântul în gură pentru a le ajuta să se dezvolte. Aici, eliminarea din rețelele sociale ajută la înțelegerea opiniilor și sentimentelor publice actuale. Apoi compania poate face chiar și lucruri mici care au un impact social mare. Liderii de opinie, subiectele în tendințe și faptele demografice pot fi proeminente prin data scraping, iar apoi acestea pot fi folosite pentru a se asigura că compania își poate repara imaginea sau are un „scor de satisfacție publică” online mai mare.

5. Detectează recenzii frauduloase

Recenziile online ajută cumpărătorii online din noua era să decidă ce să cumpere și de unde să cumpere, fie că este vorba despre un frigider sau o mașină. Prin urmare, aceste recenzii au o mare importanță. Spam-ul de opinii se referă la activități „ilegale”, de exemplu, scriind recenzii false pe portaluri. Se mai numește și șiling – o activitate care are ca scop înșelarea cumpărătorilor online. Astfel, scrapingul site-ului web poate ajuta la accesarea cu crawlere a recenziilor și la detectarea pe care să le blochezi sau pe care să le verifice, deoarece astfel de recenzii ies în evidență în general în rândul mulțimii.

6. Publicitate direcționată bazată pe sentimentul clienților

Scrapingul nu numai că dă cifre de strâns, dar ajută și o companie să înțeleagă ce adaos ar fi mai potrivit pentru care utilizatori de internet. Acest lucru ajută la economisirea veniturilor din marketing, în timp ce atrage, de asemenea, accesări care sunt adesea convertite.

7. Scraping specific afacerii

Companiile pot obține mai multe servicii sub o singură umbrelă pentru a atrage mai mulți clienți. De exemplu, dacă deschideți un portal de sănătate online și eliminați și utilizați date referitoare la toți medicii, farmaciile, casele de bătrâni și spitalele din apropiere, atunci veți putea atrage mulți oameni pe site-ul dvs. web.

8. Agregarea conținutului

Site-urile media trebuie să fie actualizate instantaneu cu privire la știrile de ultimă oră, precum și alte informații în tendințe pe care oamenii le accesează pe internet. Adesea, site-urile web care sunt printre primele care publică o poveste obțin cele mai multe accesări. Web scraping ajută la monitorizarea forumurilor populare și, de asemenea, să găsească subiecte în tendințe și multe altele.

Tehnicile automate de scraping web au parcurs un drum lung:

1. Analiza HTML:

Analiza HTML, cea mai comună din turmă, se poate face folosind JavaScript și vizează pagini HTML liniare și imbricate. Această metodă rapidă identifică scripturile HTML de pe site-uri web, care ar fi putut fi făcute manual înainte și este utilizată pentru extragerea textului, link-urilor, screen scraping, date care sunt primite de la back-end și multe altele.

2. Analiza DOM:

Conținutul, stilul și structura unui fișier XML sunt definite în DOM, scurt pentru Document Object Model. Scraper-urile care au nevoie să cunoască funcționarea internă a unei pagini web și să extragă scripturi care rulează adânc în interior, care au fost abstractizate, utilizează în general analizatoare DOM. Nodurile specifice sunt adunate folosind analizatoare DOM și instrumente precum XPath ajută la accesarea cu crawlere a paginilor web. Chiar dacă conținutul generat este de natură dinamică, analizatorii DOM vin în ajutor.

3. Agregare verticală:

Companiile cu putere de calcul uriașă, care vizează anumite verticale, creează platforme de agregare verticală. Unii chiar rulează aceste platforme de colectare a datelor pe cloud. Boții sunt creați și monitorizați, pentru anumite verticale, și afaceri în aceste platforme, fără a fi nevoie practic de nicio intervenție umană. Baza de cunoștințe preexistentă pentru o verticală ajută la crearea eficientă a roboților, pentru aceasta, iar performanța roboților, astfel creați, tind să fie mult mai bună.

4. XPath:

XML Path Language sau XPath este un limbaj de interogare care este utilizat la extragerea datelor din nodurile documentelor XML. Documentele XML urmează o structură arborescentă, iar XPATH este o modalitate ușoară de a accesa anumite noduri și de a extrage date din acele noduri. XPath este utilizat împreună cu analiza DOM pentru a extrage date de pe site-uri web, indiferent dacă acestea sunt statice sau dinamice.

5. Potrivirea modelului textului:

Aceasta este o tehnică obișnuită de potrivire a expresiilor (denumită în mod obișnuit regex în comunitatea de codare), folosind comanda grep UNIX. În general, este amestecat cu limbaje de programare populare precum Perl și, mai recent, Python - supă frumoasă.

Numeroase software și servicii de web scraping sunt disponibile pe piață și nu este nevoie să fii un maestru în toate tehnicile menționate mai sus. Există, de asemenea, instrumente precum CURL, HTTrack, Wget, Node.js și multe altele.

Diferite abordări ale web scraping

1. DaaS sau Data ca serviciu

Externalizarea nevoilor dvs. de extragere a datelor de pe web către un furnizor de servicii care se ocupă de date este cea mai recomandată și cea mai ușoară modalitate de a potoli foamea de date a afacerii dvs. Atunci când furnizorul dvs. de date vă ajută cu extragerea și curățarea datelor, scăpați de necesitatea unei echipe dedicate complet separate pentru a rezolva problemele legate de date și puteți rămâne ușurat. Atât software-ul, cât și nevoile de infrastructură de care au nevoie tehnicile de extragere a datelor ale companiei dvs. sunt îngrijite de ei și, din moment ce aceste companii extrag date pentru clienți în mod regulat, nu veți avea niciodată o problemă pe care să nu fi rezolvat-o. , sau cel puțin deja confruntat. Tot ce trebuie să faceți este să le oferiți cerințele dvs. și apoi să vă relaxați în timp ce își învârt magia și să vă înmâneze datele neprețuite.

2. Razuirea web in casa

De asemenea, puteți continua să extrageți datele interne dacă compania dvs. este bogată din punct de vedere tehnic. Nu numai că ai avea nevoie de persoane calificate care au lucrat în proiecte de web-scraping și experți în R și Python, dar ai avea nevoie și de o infrastructură greoaie care să fie configurată, astfel încât echipa ta să poată elimina site-uri web, toată ziua și noaptea.

Crawlerele web tind să atingă cea mai mică schimbare a paginilor web pe care le vizează și, din cauza acestui lucru, web-scraping nu este niciodată o soluție de a face și a uita. Aveți nevoie de o echipă dedicată care să lucreze la soluții tot timpul și, uneori, s-ar putea să anticipeze o schimbare majoră a modului în care paginile web stochează date și apoi trebuie să fie pregătite pentru același lucru.

Atât construirea, cât și întreținerea unei echipe de web-scraping sunt sarcini complexe și ar trebui întreprinse numai dacă compania dumneavoastră are resurse suficiente.

3. Soluții specifice verticale

Furnizorii de date care se adresează doar unei anumite verticale din industrie sunt acolo în hoarde, iar aceste soluții de extragere a datelor specifice verticale sunt grozave dacă puteți găsi una care să vă acopere nevoile de date. Deoarece furnizorul dvs. de servicii ar lucra doar într-un singur domeniu, sunt șanse ca acesta să fie extrem de priceput în acel domeniu. Seturile de date pot varia, iar soluțiile pe care vi le pot oferi pot fi foarte personalizabile în funcție de nevoile dvs. Este posibil să vă ofere pachete diferite în funcție de dimensiunea companiei și de bugetele dvs.

5. Instrumente de răzuire web bricolaj

Pentru cei care nu au bugetul pentru o echipă internă de crawling web și nici nu beneficiază de ajutorul unui furnizor DaaS, au rămas cu instrumente DIY ușor de învățat și simplu de utilizat. Cu toate acestea, dezavantajul serios este că nu puteți extrage prea multe pagini dintr-o dată. Acestea sunt adesea prea lente pentru extragerea în masă a datelor și s-ar putea să nu fie capabile să analizeze site-uri care utilizează tehnici de randare mai complexe.

Cum funcționează web scraping:

Există mai multe metode și tehnologii diferite care pot fi utilizate pentru a construi un crawler și a extrage date de pe web. Mai jos este structura de bază a configurației unui site web de scraping.

1. Sămânța

Este o procedură asemănătoare cu traversarea arborelui, în care crawler-ul parcurge mai întâi adresa URL de bază sau URL-ul de bază, apoi caută următoarea adresă URL din datele care sunt preluate de la adresa URL de bază și așa mai departe. Adresa URL de bază ar fi codificată de la început. De exemplu, pentru a extrage toate datele din diferitele pagini ale unui site web, URL-ul de bază ar servi drept bază necondiționată.

2. Stabilirea direcțiilor

Odată ce datele din URL-ul de bază au fost extrase și stocate în memoria temporară, hyperlinkurile prezente în date trebuie să fie date pointerului și apoi sistemul ar trebui să se concentreze pe extragerea datelor din acestea.

3. Starea la coadă

Crawler-ul trebuie să extragă și să stocheze toate paginile pe care le analizează, în timp ce parcurge într-un singur depozit, cum ar fi fișierele HTML. Pasul final al extragerii și curățării datelor are loc de fapt în acest depozit local.

4. Extragerea datelor

Toate datele de care ai putea avea nevoie se află acum în depozitul tău. Dar datele nu sunt utilizabile. Deci, ar trebui să înveți crawler-ul să identifice punctele de date și să extragă doar datele de care vei avea nevoie.

5. Deduplicarea și curățarea

Datele fără zgomot ar trebui să fie extrase numai, iar intrările duplicate ar trebui să fie șterse automat de scraper. Astfel de lucruri ar trebui să fie integrate în inteligența scraper-ului, astfel încât să fie mai ușor de utilizat, iar datele care provin din el ca rezultat, mai utilizabile.

6. Structurare

Numai dacă scraper-ul este capabil să structureze datele scraped nestructurate, veți putea crea o conductă pentru a alimenta direct rezultatul mecanismului dvs. de scraping pentru afacerea dvs..

Cele mai bune practici în extragerea datelor web:

Deși este un instrument excelent pentru a obține informații, există câteva aspecte legale de care ar trebui să ai grijă, pentru a nu avea probleme.

1. Respectați robots.txt

Verificați întotdeauna fișierul Robots.txt, indiferent de site-ul web pe care intenționați să îl accesați cu crawlere. Documentul are un set de reguli care definesc modul în care boții pot interacționa cu site-ul web, iar eliminarea într-un mod care contravine acestor reguli poate duce la procese și amenzi.

2. Nu mai loviți prea des serverele

Nu deveniți un lovitor frecvent. Serverele web ajung să cadă pradă timpilor de nefuncționare dacă sarcina este foarte mare. Boții adaugă încărcare la serverul unui site web și, dacă sarcina depășește un anumit punct, serverul poate deveni lent sau se poate prăbuși, distrugând experiența excelentă a utilizatorului a unui site web.

3. Este mai bine dacă accesați cu crawlere datele în timpul orelor de vârf

Pentru a evita să fiți prins în traficul web și în timpul nefuncționării serverului, puteți accesa cu crawlere noaptea sau când vedeți că traficul pentru un site web este mai mic.

4. Utilizarea responsabilă a datelor răzuite

Politicile ar trebui respectate, iar publicarea datelor protejate prin drepturi de autor poate avea repercusiuni grave. Deci, este mai bine să utilizați datele răzuite în mod responsabil.

Găsirea surselor potrivite pentru web scraping

Un aspect al scraping-ului de date care deranjează pe mulți oameni este cum să găsești site-uri web de încredere pe care să le accesezi cu crawlere. Câteva puncte rapide de reținut:

1. Evita site-urile cu prea multe link-uri sparte

Link-urile sunt principala hrană pentru software-ul dvs. de web-scraping. Nu doriți ca legăturile întrerupte să întrerupă fluxul eficient al proceselor.

2. Evitați site-urile cu practici de codare foarte dinamice

Aceste site-uri sunt greu de abandonat și continuă să se schimbe. Prin urmare, racleta s-ar putea rupe în mijlocul unei sarcini.

3. Asigurați calitatea și prospețimea Datelor

Asigurați-vă că site-urile pe care le accesați cu crawlere sunt cunoscute ca fiind fiabile și că au date noi.

Cum să integrezi Web Scraping în afacerea ta?

Fie că vindeți sau cumpărați bunuri, fie că încercați să creșteți baza de utilizatori pentru revista dvs., fie că sunteți o companie de cincizeci sau cinci sute, sunt șanse, în cele din urmă, va trebui să navigați pe valurile de date dacă doriți să rămâneți în competitia. În cazul în care sunteți o companie bazată pe tehnologie, cu venituri și marje uriașe, s-ar putea chiar să vă înființați propria echipă pentru a accesa cu crawlere, a curăța și a modela datele.

Cu toate acestea, aici voi oferi mai mult o abordare generalizată, aplicabilă tuturor. Odată cu apariția cuvintelor strălucitoare și a minunilor tehnologice recent inventate, oamenii uită principalul lucru - afaceri. În primul rând, trebuie să decideți ce problemă de afaceri încercați să rezolvați. Ar putea fi faptul că un concurent crește mult mai repede decât tine și că trebuie să revii în joc. S-ar putea să aveți nevoie de acces la mai multe subiecte și cuvinte în tendințe pentru a obține mai multe hituri organice sau pentru a vinde mai multe reviste. Problema ta poate fi atât de unică încât nicio altă afacere nu s-a mai confruntat cu ea până acum.

În pasul următor, trebuie să identificați ce tip de date ați avea nevoie pentru a rezolva problema. Trebuie să răspundeți la întrebări precum: „Aveți un eșantion de tipul de date de care ați avea nevoie?” sau „Care sunt site-urile web, care, atunci când sunt răzuite, v-ar beneficia cel mai mult?” Apoi va trebui să decideți cum să duceți treaba la bun sfârșit. Înființarea unei echipe de colectare a datelor dintr-o dată este o nebunie și nu se poate face în niciun fel în grabă. Este mai bine dacă ai să faci pe cineva pentru tine, cineva ca PromptCloud, care are ani de experiență și a lucrat cu mai mulți clienți, pentru a rezolva o varietate de probleme în extragerea datelor web prin scraping.

Deci, indiferent de calea pe care o luați către datele dvs., amintiți-vă -

„Războiul reprezintă nouăzeci la sută informații.”

-Napoleon Bonaparte