Интернет содержит сокровищницу данных, которые могут стимулировать любые исследования. Но просматривать веб-сайты, копируя и вставляя информацию вручную, крайне медленно. Введите парсинг веб-страниц — автоматизированное решение, которое может извлекать данные из Интернета в любом масштабе.
В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как исследователи в различных областях используют парсинг веб-страниц, чтобы ускорить свою работу и получить ценную информацию. Если вам нужно проанализировать онлайн-контент для академических исследований, следить за конкурентами или раскрывать истории в качестве журналиста, парсинг веб-страниц может помочь.
Что такое Web Scraping?
Веб-сбор, также известный как сбор данных или веб-сбор, — это процесс автоматического сбора структурированных веб-данных в автоматическом режиме с использованием ботов или сканеров. Парсер извлекает соответствующие данные, которые вы указываете, и выводит их в формате электронной таблицы или файла CSV для дальнейшего анализа.
Инструменты парсинга могут быстро собирать большие объемы данных со всего Интернета, намного быстрее, чем любой исследователь-человек. Таким образом, парсинг веб-страниц производит революцию в исследовательских методологиях и позволяет проводить исследования в новых масштабах.
Как настроить веб-скребок
Первым шагом является определение веб-сайтов, которые вы хотите парсить, и конкретных данных, необходимых для ваших исследовательских целей. Например, цена продукта, отзывы пользователей, заголовки статей и т. д.
Далее вам понадобится инструмент веб-скребка. Библиотеки с открытым исходным кодом, такие как BeautifulSoup Python, позволяют настраивать парсеры и извлекать данные по вашему желанию. Альтернативно, готовые парсеры от таких сервисов, как ScraperAPI, Apify или Octoparse, требуют меньше технических знаний.
Настройка парсера включает в себя выбор элементов на целевой странице для извлечения, таких как текст, изображения или таблицы. Для динамических веб-сайтов вам может потребоваться включить прокрутку или щелчки мышью для расширения содержимого. Правильно настроенные парсеры могут просматривать целые веб-сайты, собирая исследовательские материалы.
Типы исследований, проводимых с помощью парсинга веб-страниц
Применение парсинга веб-страниц в различных отраслях и дисциплинах безгранично. Вот несколько примеров того, как исследователи используют эти инструменты:
Академическое исследование – Кандидаты PhD собирают литературу для своих диссертаций или исследований. Исследователи-гуманитарии извлекают цитаты, ученые-социологи собирают наборы данных, а ученые-компьютерщики изучают репозитории кода, такие как GitHub.
Исследования рынка – Компании собирают информацию о ценах у конкурентов, предложения продуктов/услуг, маркетинговые сообщения и многое другое. Мониторинг бренда также облегчается путем парсинга сайтов социальных сетей.
Мониторинг новостей – Журналисты используют парсеры, чтобы отслеживать развитие сюжетов в сети, выявлять несоответствия в репортажах или подтверждать факты.
Медицинские исследования – Соскоб помогает эпидемиологам отслеживать вспышки заболеваний. Новые случаи, случаи смерти, вместимость больниц и другие статистические данные о состоянии здоровья собираются с государственных сайтов.
Business Intelligence – Генерация потенциальных клиентов с помощью парсинга определяет перспективы продаж путем извлечения контактной информации для конкретных компаний и должностей из каталогов или отраслевых сайтов.
Сравнение цен – Сбор списков продуктов на сайтах электронной коммерции помогает найти лучшие предложения. Агентства цифрового маркетинга предлагают эту услугу ритейлерам.
И много больше приложений изобилуют – парсинг веб-страниц открывает безграничные возможности для исследований как онлайн, так и оффлайн.
Ключевые преимущества перед ручным сбором данных
Хотя теоретически вы можете проводить онлайн-исследования, копируя и вставляя информацию вручную, парсинг веб-страниц дает значительные преимущества с точки зрения скорости, масштаба и стоимости:
Скорость – То, что потребовало бы недель или месяцев человеческих усилий, можно сделать за часы или дни с помощью скребка. Автоматизированный процесс извлечения данных работает круглосуточно и без выходных, собирая данные гораздо быстрее, чем это возможно для человека.
Шкала – Веб-скраперы могут параллельно извлекать данные из тысяч источников. Один исследователь ограничивает вас одним сайтом за раз с возможностью просмотра вручную. Скрапинг позволяет собирать огромные наборы данных, охватывающие всю сеть.
Цена – Нанимать армию исследователей чрезвычайно дорого, но парсеры предоставляют недорогие средства для проведения масштабных исследований. Предельная стоимость расширенного сбора данных с помощью скраперов незначительна.
Никакой человеческой ошибки – Ручные процессы приводят к ошибкам, таким как опечатки или неправильный ввод данных. Методология автоматизированного парсинга исключает риск человеческой ошибки при сборе данных.
Структурированные данные – Веб-скраперы аккуратно упорядочивают извлеченную информацию в электронные таблицы или базы данных, экономя огромное количество времени на форматировании и очистке данных.
Риски и этические соображения
Парсинг веб-страниц — мощный инструмент, но исследователи должны учитывать некоторые риски и этические соображения:
Слишком агрессивное парсинг может привести к перегрузке сайта и запрету вашего IP-адреса. Используйте регулирование, чтобы выполнять парсинг ответственно.
Не нарушайте Условия обслуживания веб-сайта – избегайте очистки явно запрещенных данных.
Помните о законах об авторском праве и правилах защиты данных в вашей юрисдикции.
Надежно храните очищенные данные, особенно любую личную информацию.
Используйте прокси-серверы для маскировки происхождения парсеров и распределения трафика, снижая вероятность обнаружения.
Пользовательские парсеры могут потребовать надзора, чтобы предотвратить непреднамеренное извлечение данных. Используйте платформы со встроенными мерами обеспечения соответствия.
Прозрачность в том, как вы собираете и используете очищенные данные, является ключом к поддержанию доверия.
Соблюдение этических практик очистки данных обеспечивает долговечность ваших исследований и позволяет вам придерживаться своих методологий.
Обмен скопированными данными
Определенные положения об авторском праве могут ограничивать то, как вы можете делиться данными, полученными в результате очистки. Например, вы не можете переиздавать большие части статей дословно без разрешения.
Однако сбор только фактических данных, таких как цены, даты, имена и т. д., не создает проблем для обмена, если вы правильно указываете свою методологию и источники. Информация, полученная из правильно проанализированных данных, может свободно распространяться.
Публикация фактического кода парсера на GitHub — еще один отличный способ поделиться своей работой, позволяя другим воспроизвести ваши результаты. Сбор открытых/публичных данных также обычно обеспечивает беспрепятственный обмен ими.
Парсинг без навыков кодирования
Отсутствие опыта программирования не должно быть препятствием для парсинга веб-страниц. Существует множество удобных для пользователя инструментов, которые не требуют ручного создания парсеров кода.
Готовые скребки – Такие сервисы, как ScraperAPI, ParseHub и Apify, предлагают готовые парсеры для крупных сайтов и платформ, которые мгновенно извлекают данные в несколько кликов.
Разработчики графического интерфейса – Инструменты парсинга, такие как Octoparse, предоставляют интуитивно понятные интерфейсы перетаскивания для визуальной настройки парсеров без написания кода.
Скребок как услуга – API-интерфейсы облачного парсинга, такие как ScraperAPI и ScrapeStorm, переносят парсерный хостинг в свою инфраструктуру. Просто отправляйте запросы и получайте очищенные данные.
Аутсорсинг парсинга – Наймите фрилансера для написания вашего пользовательского парсера за единовременную плату на таких сайтах, как Upwork.
Немного поискав, можно найти парсеры, адаптированные для многих распространенных исследовательских задач, что позволит вам сосредоточиться на анализе извлеченных данных.
Веб-скрапинг предоставляет преобразующие возможности для ускорения онлайн-исследований во всех областях за счет автоматизации рутинного сбора данных. Скребки позволяют проводить анализ в ранее невозможных масштабах.
Тем не менее, риски существуют, поэтому крайне важно проводить этически ориентированный сбор данных. Хотя навыки индивидуального кодирования могут помочь, удобные инструменты делают парсинг веб-страниц доступным для всех. Если вы все еще копируете и вставляете данные вручную, пришло время открыть новый уровень ваших исследований с помощью парсеров!
