Kompleksowy przewodnik po technikach skrobania stron internetowych w 2023 r (2023)

Skrobanie siecistało się niezbędne dla osób prywatnych i firm do wydobywania cennych informacji ze źródeł internetowych. Dostępnych jest wiele technik i narzędzigromadzenie danych. Każda technika web scrapingu ma swoje mocne strony i ograniczenia. Dlatego wybór podejścia do zbierania danych, które jest odpowiednie dla twojego projektu gromadzenia danych, jest wyzwaniem.

W tym artykule wyjaśnimy niektóre popularne techniki web scrapingu, w tym ręczne, automatyczne i hybrydowe. Omówimy również zalety i ograniczenia każdej metody oraz udzielimy praktycznych wskazówek dotyczących wyboru odpowiedniego podejścia do projektu gromadzenia danych.

Należy pamiętać, że niezależnie od zastosowanej techniki skrobania sieci, należy korzystać z tych technikodpowiedzialnie i przestrzegaj warunków korzystania z usługiwitryny, którą chcesz zeskrobać.

Zautomatyzowane techniki skrobania sieci

Zautomatyzowane techniki zbierania danych z sieci obejmują wykorzystanie oprogramowania do automatycznego zbierania danych sieciowych ze źródeł internetowych. Są bardziej wydajne i skalowalnezadania skrobania sieci na dużą skalę.

1. Biblioteki do skrobania sieci

Biblioteki do skrobania stron internetowychto pakiety oprogramowania, które zapewniają gotowe funkcje i narzędzia do zadań związanych z przeglądaniem stron internetowych (Rysunek 1). Biblioteki te upraszczają proces poruszania się po stronach internetowych,parsowanie danych HTMLi lokalizowanie elementów do wyodrębnienia. Oto kilka przykładów popularnych bibliotek do skrobania stron internetowych:

• Piękna zupa:Specjalnie zaprojektowany do analizowania i wyodrębniania danych internetowych z witryn HTML i XML. Możesz użyć Beautiful Soup do zbierania danych ze statycznych stron internetowych, które nie wymagają JavaScript do załadowania.
• Sklecony:Zapewnia ramy dlabudowanie skrobaków internetowychi gąsienice. Jest to dobry wybór do złożonych zadań związanych z przeglądaniem stron internetowych, które wymagają logowania lub radzenia sobie z plikami cookie.
• lalkarz:Jest to JavaScript Web Scraping Biblioteki. Możesz użyćLalkarz do zeskrobywania dynamicznych stron internetowych.
• Cheerio:Cheeriodobrze nadaje się do skrobania statycznych stron internetowych ze względu na jego niezdolnośćwykonać JavaScript.
• Selen: Automatyzuje interakcje w sieci izbiera dane z witryn dynamicznych. Selen to dobry wybór dlaskrobanie stron internetowych, które wymagają interakcji użytkownikan, takie jak klikanie przycisków, wypełnianie formularzy i przewijanie strony.

Rysunek 1: Wykres przedstawia popularność języków programowania w latach 2013-2022

2. Narzędzia do skrobania stron internetowych

Narzędzie do skrobania siecito oprogramowanie lub program, który automatycznie zbiera dane ze źródeł internetowych. W zależności od kilku czynników, takich jak unikalne wymagania, zasoby i wiedza techniczna Twojej organizacji, możesz skorzystać z wewnętrznego lubzewnętrzny skrobak sieciowy(Rysunek 2).

Wewnętrzne skrobaki internetowe umożliwiają użytkownikom dostosowywanierobot sieciowyw oparciu o ich specyficzne potrzeby w zakresie gromadzenia danych. Jednak zbudowanie własnego narzędzia do skrobania sieci wymaga wiedzy technicznej i zasobów, w tym czasu i prac konserwacyjnych.

Rysunek 2: Mapa drogowa wyboru odpowiedniego rozwiązania dla projektów gromadzenia danych

Wewnętrzny skrobak sieciowy:

Plusy:

• Dostosowywanie:Można dostosować do konkretnych potrzeb w zakresie zgarniania i wymagań biznesowych.
• Kontrola:Zapewniapełna kontrola nad procesem potoku danych.
• Cięcie kosztów:może być bardziej opłacalny na dłuższą metę niż użycie gotowego bota do skrobania.

Cons:

• Ekspertyza techniczna:Znajomość bibliotek web scrapingu, takich jak Beautiful Soup, Scrapy lub Selenium.
• Konserwacja:Wymagają prac rozwojowych i konserwacyjnych.

Zewnętrzny skrobak sieciowy:

Plusy:

• Ekspertyza techniczna:Nie wymagaj wiedzy technicznej.
• Oszczędność czasu:Te narzędzia są obsługiwane przez zewnętrznego dostawcę.
• Zmniejszone ryzyko:Niektóre skrobaki internetowe oferują technologie odblokowująceominąć techniki zapobiegające skrobaniu, takie jak CAPTCHA.

Cons:

• Koszt:Zlecenie na zewnątrz rozwoju infrastruktury do skrobania stron internetowych może być droższe.

Sponsorowane

IDE do skrobania stron internetowych firmy Bright Datazapewnia użytkownikom intuicyjny interfejs wizualny do tworzenia skrobaków internetowych. Oto niektóre funkcje środowiska IDE Web Scraper:

• Wbudowane narzędzia do debugowania:Umożliwia programistom rozwiązywanie problemów, które mogą wystąpić podczas procesu gromadzenia danych.
• Wbudowany serwer proxy i odblokowanie:Oferuje zaawansowane funkcje zarządzania proxy,wbudowany czytnik linii papilarnychi rozwiązywanie CAPTCHA doominąć środki zapobiegające skrobaniu.

3. Interfejsy API do skrobania stron internetowych

Interfejsy API skrobania sieciumożliwić programistom dostęp i wyodrębnianie odpowiednich danych ze stron internetowych. Witryny mogą udostępniać interfejsy API do skrobania stron internetowych, takie jak interfejs API Twittera, interfejs API Amazon i interfejs API Facebooka. Jednak niektóre strony internetowe mogą nie oferować interfejsów API dla docelowych danych, co wymaga użycia usługi zbierania danych z sieci w celu zebrania danych sieciowych. API może być bardziej opłacalne niż web scraping:

• Jeśli żądane dane są dostępne za pośrednictwem interfejsu API
• Ilość wymaganych danych mieści się w granicach API

Sponsorowane

Interfejs API skrobania sieci Smartproxyumożliwia firmom i osobom fizycznym wyodrębnianie danych ze źródeł internetowych za pomocą wywołań API. obejmujefunkcje proxyktóre umożliwiają użytkownikom pobieranie danych ze stron internetowych bez blokowania.

4. Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)to technologia, która pozwala użytkownikomwyodrębnić dane tekstowe z obrazów(skrobanie ekranu) lub zeskanowanych dokumentów na stronach internetowych.

Oprogramowanie OCR odczytuje elementy tekstowe w formatach nietekstowych, takich jak pliki PDF lub obrazy. Przechwytuje elementy danych internetowych z witryn za pomocą zrzutu ekranu lub innej metody w celu wyodrębnienia żądanych danych z rozpoznanego tekstu. Istnieją jednak pewne ograniczenia, o których należy pamiętać podczas wyodrębniania danych za pomocą OCR.

1. Może mieć trudności z rozpoznawaniem małych lub nietypowych czcionek.
2. Dokładność OCR zależy od jakości obrazu wejściowego. Na przykład niska jakość obrazu, taka jak rozmycie, może utrudniać lub uniemożliwiać dokładne rozpoznawanie tekstu przez oprogramowanie OCR.
3. Może mieć problemy z rozpoznawaniem danych tekstowych w kolumnach, tabelach lub innych złożonych układach.

5. Bezgłowe przeglądarki

Bezgłowe przeglądarki, takie jak PhantomJS, Puppeteer lub Seleniumumożliwiają użytkownikom zbieranie danych internetowych w trybie bezgłowym, co oznacza, że ​​działa bez graficznego interfejsu użytkownika.

Przeglądarki bezgłowe mogą być potężnym narzędziem do przeglądania dynamicznych i interaktywnych stron internetowych, które wykorzystują skrypty po stronie klienta lub serwera. Roboty indeksujące mogą uzyskiwać dostęp i wyodrębniać dane, które mogą nie być widoczne w kodzie HTML za pomocą przeglądarek bezobsługowych.

Współdziała z dynamicznymi elementami strony, takimi jak przyciski i menu rozwijane. Poniżej przedstawiono ogólne kroki zbierania danych za pomocą przeglądarki bezgłowej:

1. Skonfiguruj przeglądarkę bezgłową:Wybierz odpowiednią przeglądarkę bezgłową dla swojego projektu web scrapingu i skonfiguruj ją na swoim serwerze. Każda przeglądarka bezgłowa wymaga różnych kroków konfiguracji, w zależności od strony internetowej, która ma zostać zeskrobana lub używanego języka programowania. Pamiętaj, że musisz wybrać przeglądarkę bezgłową, która obsługuje JavaScript i inne języki skryptowe po stronie klienta, aby zeskrobać dynamiczną stronę internetową.
2. Zainstaluj niezbędne biblioteki:Zainstaluj język programowania, taki jak Python lub JavaScript, aby przeanalizować i wyodrębnić żądane dane.
3. Utrzymuj narzędzia do skrobania stron internetowych:Dynamiczne strony internetowe mogą się często zmieniać. Zmiany w kodzie HTML lub JavaScript mogą spowodować uszkodzenie skryptu web scrapingu. Dlatego musisz regularnie monitorować wydajność procesu web scrapingu, aby nadążać za zmianami w strukturze witryny.

6. Analiza HTML

Analiza HTML to kolejna technika używana do automatycznego wyodrębniania danych z kodu HTML. Oto kilka kroków, które należy wykonać, aby zebrać dane sieciowe za pomocą analizy HTML:

1. Sprawdzanie kodu HTML strony docelowej:Obejmuje korzystanie z narzędzi programistycznych przeglądarki w celu wyświetlenia kodu HTML strony internetowej, którą zamierzasz zeskrobać. Pozwala to użytkownikom zrozumieć strukturę kodu HTML i zlokalizować określone elementy, które chcą wyodrębnić, takie jak tekst, obrazy lub linki.
2. Wybór parsera:Przy wyborze parsera należy wziąć pod uwagę kilka czynników, takich jak używany język programowania i złożoność struktury HTML witryny. Wybrany parser musi być zgodny z językiem programowania, którego używasz do skrobania stron internetowych. Oto lista niektórych popularnych parserów dla różnych języków programowania:
   • Piękna zupa i lxml dla Pythona
   • Jsoup dla Javy
   • HtmlAgilityPack dla języka C#
3. Parsowanie HTML:Proces odczytywania i interpretowania kodu HTML docelowej strony internetowej w celu wyodrębnienia określonych elementów danych.
4. Wyodrębnianie danych:Zbierz określone elementy danych za pomocą parsera.

7. Parsowanie DOM

Parsowanie DOM pozwala na parsowanie dokumentów HTML lub XML do odpowiadającej im reprezentacji Document Object Model (DOM). DOM Parser jest częścią standardu W3C, który zapewnia metody poruszania się po drzewie DOM i wydobywania z niego pożądanych informacji, takich jak tekst lub atrybuty.

Ręczne techniki skrobania stron internetowych

Ręczne skrobanie sieci może być uzasadnione w przypadku projektów skrobania na małą skalę lub jednorazowych, w których automatyczne techniki skrobania nie są praktyczne. Jednak ręczne techniki skrobania są czasochłonne i podatne na błędy, dlatego ważne jest, aby używać ich tylko wtedy, gdy jest to konieczne w projektach gromadzenia danych.

8. Nawigacja ręczna

Jest to proces ręcznego poruszania się po witrynie internetowej i zbierania danych sieciowych po drodze. Jeśli pożądane dane są rozproszone na wielu stronach lub nie są łatwo dostępne za pomocą automatycznych technik zbierania danych, preferowana może być ręczna nawigacja.

• Przechwytywanie ekranu:Jest to proces robienia zrzutów ekranu danych na docelowej stronie internetowej i ręcznego wprowadzania przechwyconych danych do dokumentu, takiego jak arkusz kalkulacyjny.
• Wprowadzanie danych:Polega to na ręcznym wprowadzaniu danych z docelowej strony internetowej do pliku

Hybrydowe techniki web scrapingu

Hybrydowy web scraping łączy zautomatyzowane i ręczne techniki web scrapingu w celu zbierania danych ze źródeł internetowych. Takie podejście jest praktyczne, gdy zautomatyzowane techniki web scrapingu nie są w stanie całkowicie wyodrębnić wymaganych danych.

Załóżmy, że wyodrębniłeś dane za pomocą zautomatyzowanej techniki web scrapingu, takiej jak wywołanie interfejsu API. Przeglądając zebrane dane, odkryłeś brakujące lub nieprawidłowe informacje. W takim przypadku możesz użyć ręcznego skrobania stron internetowych, aby uzupełnić brakujące lub niedokładne elementy danych. Korzystanie z hybrydowych technik zbierania danych z sieci może pomóc zweryfikować dokładność i kompletność zebranych danych.

Dalsza lektura

• 7 najlepszych praktyk w zakresie skrobania sieci, o których musisz wiedzieć w 23
• Narzędzia do skrobania stron internetowych: testy porównawcze oparte na danych w 2023 r

Zachęcamy do pobrania naszego oficjalnego dokumentu, aby uzyskać bardziej dogłębne zrozumienie technologii web scraping:

Pobierz oficjalny dokument dotyczący skrobania stron internetowych

Aby uzyskać wskazówki dotyczące wyboru odpowiedniego narzędzia, sprawdźoparta na danych lista skrobaków internetowychi skontaktuj się z nami:

Znajdź odpowiednich dostawców

1. GitHub

Podziel sięLinkedin