В связи с бурным ростом объема данных в Интернете необходимость сбора, обработки и анализа онлайн-информации стала как никогда актуальной. Именно здесь на помощь приходят две мощные технологии.просмотр веб-страниц и веб-скрепинг. Хотя эти термины часто используются как взаимозаменяемые, это не одно и то же. Независимо от того, собираете ли вы цены на товары, отслеживаете сайты конкурентов или создаете поисковый индекс, эти методы помогут вам автоматизировать сбор данных в масштабе.
То же самое? Различные термины для сбора данных в Интернете
Что такое веб-кроулинг?
Веб-ползание - это процесс автоматического просмотра Интернета и обнаружения URL-адресов или ссылок на нескольких страницах. Подумайте о том, как поисковые системы, такие как Google, находят и индексируют новые веб-страницы.
🕷 Пример:
Веб-краулер, также известный как паук или бот, начинает работу с веб-страницы и переходит по всем внутренним/внешним ссылкам, чтобы обнаружить больше страниц. Это позволяет ему собирать URL-адреса, но не обязательно загружать или извлекать конкретные данные.
Типичные примеры использования:
- Создание индекса поисковой системы
- Мониторинг изменений на сайте в масштабе
- Обнаружение неработающих ссылок на собственном сайте
Что такое веб-скраппинг?
Веб-скраппинг это процесс извлечения определенных фрагментов данных с одной или нескольких веб-страниц. Вместо того чтобы просто обнаруживать ссылки, скреперы нацеливаются на такой контент, как названия продуктов, цены или контактная информация, и оформляют его в виде CSV, JSON, и т.д.
🧲 Пример:
Вы можете выудить цены на товары из Walmart или другой сайт электронной коммерции, объявления о вакансиях с карьерного портала, статистика постов в социальных сетях и так далее.
Типичные примеры использования:
- Инструменты сравнения цен
- Генерация лидов (сбор контактов из каталогов)
- Исследование рынка (сбор отзывов, рейтингов)
Веб-краулинг и веб-скраппинг. Веб-скрапинг: Основные различия
В то время как краулеры изучают веб-страницы, скреперы отбирают самую важную информацию.
| Аспект | Поползновение в Интернете | Веб-скрепинг |
|---|---|---|
| Основная цель | Обнаружение и индексирование веб-страниц | Извлечение структурированных данных |
| Операция | Рекурсивно переходит по ссылкам | Разбор и извлечение определенных данных |
| Выход | Список веб-страниц | Структурированные данные (CSV, JSON и т. д.) |
| Сложность | Более простая логика для каждой страницы, но масштаб имеет значение | Сложная логика синтаксического анализа каждой страницы |
| Инструменты и библиотеки | Scrapy (Crawler), Heritrix, Apache Nutch, Requests и др. | BeautifulSoup, Selenium, lxml, Requests и т.д. |
| Цель | Целые сайты | Отдельные страницы или элементы страниц |
| Пример использования | Google индексирует новостные статьи | Получение названий и авторов статей |
Во многих случаях обе техники используются вместе. Краулер находит страницы, а скрапер извлекает из них данные.
Сниппеты кода Python: Web Crawling Vs. Скрапинг
Давайте рассмотрим минимальные фрагменты кода на Python для краулинга и скраппинга.
Как сделать веб-краулинг на Python
Python облегчает работу с веб-страницами с помощью таких библиотек, как Scrapy или Запросы + BeautifulSoup.
Пример: Простой веб-краулер с помощью Scrapy
Установка #: pip install scrapy
импортировать scrapy
class SimpleCrawler(scrapy.Spider):
name = "simple_crawler"
start_urls = ["https://example.com"]
def parse(self, response):
# Вывести заголовок страницы
title = response.css('title::text').get()
yield {'url': response.url, 'title': title}
# Перейдите по всем внутренним ссылкам
for href in response.css('a::attr(href)').getall():
if href.startswith('/'):
yield response.follow(href, callback=self.parse)Пример: Простой веб-краулер с использованием Requests + BeautifulSoup
импортировать запросы
from bs4 import BeautifulSoup
из urllib.parse import urljoin
visited = set()
start_url = "https://example.com"
def crawl(url):
if url in visited:
return
visited.add(url)
try:
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print("Crawling:", url)
for link in soup.find_all('a', href=True):
full_url = urljoin(url, link['href'])
crawl(full_url)
except Exception as e:
print("Failed to crawl:", url, "Reason:", e)
crawl(start_url) Примечание: Быстрый просмотр больших сайтов может привести к тому, что ваш IP будет заблокирован. Поэтому вам необходимо вращающиеся IP-прокси.
Как сделать веб-скарификацию в Python
Веб-скраппинг в Python подразумевает извлечение данных с веб-сайтов с помощью автоматических скриптов. Одной из самых популярных библиотек для этой задачи является BeautifulSoupчасто используется в сочетании с Запросы.
Например, вы можете находить определенные tag, атрибуты или классы и извлекать из них полезную информацию, такую как названия продуктов, цены или заголовки.
Пример: Скраппинг названий продуктов со страницы
импортировать запросы
из bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com/products"
resp = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
for product in soup.select(".product"):
name = product.select_one(".name").get_text(strip=True)
цена = product.select_one(".price").get_text(strip=True)
print({"name": name, "price": price})Вы можете использовать селекторы или XPath для захвата данных из таблиц, списков или пользовательских элементов HTML.
Совет: Хотя веб-скраппинг и краулинг обычно являются законными, некоторые сайты запрещают такое поведение в условиях предоставления услуг или на своих сайтах. robots.txt файлы. Всегда проверяйте, какие пути разрешены или запрещены для вашего бота.
Оставаться незаблокированным без IP-бана с помощью IP-прокси
Большое количество запросов с вашего IP-адреса может привести к срабатыванию средств защиты от ботов, таких как CAPTCHA, или к полному запрету доступа к сайтам. Для поддержания надежности и скорости работы рассмотрите возможность использования IP-прокси, который может автоматически переключаться между миллионами реальных IP-адресов.
Просто настройте HTTP-клиент на использование OkeyProxy с новым IP-адресом или чередованием IP-адресов:
Переход на новые IP-адреса для обхода ограничений на веб-краулинг/скрепинг
прокси = {
"http": "http://username:[email protected]:1234",
"https": "http://username:[email protected]:1234",
}
resp = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)Ротация IP-адресов прокси-серверов, чтобы избежать ограничений на веб-скраппинг
Пул прокси # - замените на свои IP-адреса прокси
PROXY_POOL = [
"http://username1:[email protected]:1234",
"http://username2:[email protected]:1234",
"http://username3:[email protected]:1234",
"http://username4:[email protected]:1234"
]
# Случайный выбор и проверка прокси из пула
def rotate_proxy():
while True:
proxy = random.choice(PROXY_POOL)
if check_proxy(proxy):
return proxy
else:
print(f "Прокси {proxy} недоступен, попробуем другой...")
PROXY_POOL.remove(proxy)
raise Exception("В пуле не осталось действующих прокси").
# Проверьте, работает ли прокси, сделав тестовый запрос
def check_proxy(proxy):
try:
test_url = "https://httpbin.org/ip"
response = requests.get(test_url, proxies={"http": proxy}, timeout=10)
return response.status_code == 200
кроме:
return FalseС высококачественное обслуживание по доверенности в жилых помещенияхВы можете безопасно запускать веб-краулеры или скреперы в больших масштабах, не беспокоясь о запретах или отказах.
Для чего используются краулинг и скраппинг данных?
Широко используемые для извлечения ценной информации из огромных объемов данных, доступных в Интернете, веб-скребы и веб-скраппинг стали незаменимыми инструментами, лежащими в основе современной экономики данных.
С одной стороны, организации используют веб-скрепинг для сбора отзывов клиентов, сообщений на форумах и разговоров в социальных сетях для анализа настроений. Помимо анализа потребительских настроений, сбор данных позволяет использовать платформы для анализа рынка, поэтому рынок альтернативных данных, включающий веб-скрепинг, оценивается в 4,9 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет расти с темпом годовая ставка 28% до 2032 года. Более того, 42,0% бюджета на корпоративные данные в 2024 году будут выделены именно на приобретение и обработку веб-данных, что подчеркивает их важнейшую роль в принятие решений на основе данных. А в секторе розничной торговли 59% ритейлеров используют инструменты мониторинга конкурентных цен, часто основанные на автоматизированном скраппинге, для оптимизации стратегий динамического ценообразования и увеличения доходов.
С другой стороны, одно из основных применений сбора и скретчинга данных - это обеспечение работы ИИ и машинное обучение 65,0% организаций используют веб-скраппинг для создания своих моделей. Например, архив Common Crawl за апрель 2024 года собрал 2,7 миллиарда веб-страниц (386 Тбайт контента), что послужило основополагающий набор данных для обучения основных моделей НЛП. Кроме того, академические исследователи и платформы, такие как Semantic Scholar, которые проиндексировали более 205 миллионов научных работ, также используют веб-краулеры для индексации огромных массивов литературы. А команды SEO и маркетологов используют веб-краулеры для аудита сайтов, анализа обратных ссылок и изучения конкурентов.
Заключение
Веб-кроулинг - это обнаружение и посещение страниц, а веб-скрепинг - извлечение данных. Python делает эти два вида техники доступными даже для тех, кто не является разработчиком.
Сочетая ответственное наполнение, целенаправленное соскабливание и надежное управление для прокси-серверы для скраппинга и краулингаВы сможете создавать мощные конвейеры данных, которые будут служить основой для аналитики, моделей машинного обучения и бизнес-понятий, не прерывая работы.
Готовы к тому, чтобы повысить эффективность поиска информации в Интернете? Начните с испытание OkeyProxy Уже сегодня вы сможете обеспечить бесперебойный и масштабный сбор данных!
Высококлассный прокси-сервис Socks5/Http(s)
- Масштабируемые планы: Статический/Ротация прокси-серверов резидентов
- Бесшовная интеграция: Win/iOS/Android/Linux
- Высокая безопасность: Идеально подходит для антидетекта браузеров, эмуляторов, скреперов и т.д.
- Надежная производительность: Быстрая передача и низкая задержка
