Веб-скрапинг позволяет автоматически извлекать данные с веб-сайтов. Этот мощный метод используется во многих отраслях для сбора больших объемов данных для анализа и бизнес-аналитики. По мере развития сети развиваются и инструменты и методы, необходимые для эффективного парсинга в больших масштабах. В этом посте мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов для создания парсеров и решения основных проблем современного веб-парсинга.
Краткая история парсинга веб-страниц
Сеть была создана в 1989 году, но первые веб-сканеры и парсеры появились только в середине 1990-х годов. Эти ранние боты индексировали зарождающуюся сеть и сделали возможным появление первых поисковых систем.
Перенесемся в начало 2000-х годов, и парсинг веб-страниц стал популярным с появлением таких инструментов, как Beautiful Soup. Неожиданно у разработчиков появился простой способ анализа HTML и извлечения данных с помощью Python. Развитие JavaScript и динамических веб-сайтов породило новые проблемы, с которыми боролись ранние инструменты парсинга.
Перенесемся в сегодняшний день: парсинг веб-страниц распространен повсеместно. Объем данных, генерируемых в Интернете, стремительно растет, и компании полагаются на сбор всего: от мониторинга цен до привлечения потенциальных клиентов. Безопасность веб-сайтов также намного более совершенна, поэтому парсеры должны быть более скрытными, чтобы избежать блокировок.
Современные инструменты были разработаны для решения этих задач. Парсинг динамических сайтов, работа с блоками, управление прокси-серверами и интеграция автономных браузеров — все это теперь в порядке вещей. Давайте рассмотрим некоторые из основных инструментов решения этих проблем сегодня.
Является ли веб-скрапинг законным?
Прежде чем мы рассмотрим конкретные инструменты, стоит уточнить правовую позицию парсинга веб-страниц. В целом сбор общедоступных данных с веб-сайтов является законным в большинстве юрисдикций. Однако есть несколько ключевых исключений:
- Авторское право: Вы не можете копировать и воспроизводить большие части контента без разрешения. Полный парсинг статей или медиа обычно является незаконным.
- Условия эксплуатации: Многие сайты запрещают парсинг в своих Условиях обслуживания. Если вас поймают, вы рискуете заблокировать аккаунт или подать в суд.
- Личные данные: Сбор личных пользовательских данных, таких как электронные письма, часто нарушает законы о конфиденциальности.
Законность также зависит от того, как вы очищаете данные. Инструменты, пытающиеся обойти блокировки или замаскировать ботов, могут не соответствовать законам о компьютерном вторжении.
Таким образом, парсеры должны ориентироваться только на общедоступные данные, сводить к минимуму количество копий контента, защищенного авторским правом, соблюдать Условия обслуживания и избегать личной информации. Существуют серые зоны, поэтому в случае сомнений проконсультируйтесь с квалифицированным юристом.
Проблемы при парсинге веб-страниц
Сбор данных с современных динамических веб-сайтов сопряжен с множеством проблем:
Выполнение JavaScript
Большинство сайтов теперь используют JavaScript для отображения контента. Скребкам нужен механизм JavaScript для выполнения кода, иначе они получат пустые оболочки HTML. Безголовые браузеры, такие как Puppeteer, предоставляют такую возможность.
Борьба с блокировкой ботов
Веб-сайты пытаются обнаружить и заблокировать ботов, чтобы предотвратить злоупотребления. Парсеры должны имитировать поведение людей в Интернете, чтобы казаться законными. Смена IP-адресов и прокси-серверов, настройка отпечатков пальцев браузера и регулирование запросов помогают обходить блокировки.
Обработка ограничений скорости
Сайты обычно ограничивают скорость очистки трафика по IP-адресу. Скребкам нужны большие пулы прокси и интеллектуальное регулирование запросов для предотвращения блокировок.
Правильное отображение веб-страниц
Скребкам необходимо интерпретировать страницы так же, как браузер, обрабатывать файлы cookie, заголовки, перенаправления и выполнение JavaScript. Такие библиотеки, как Playwright, Puppeteer и Selenium, позволяют это.
Управление масштабом
Парсерам для деловых целей часто приходится обрабатывать тысячи страниц в день на нескольких сайтах. Инструменты должны обеспечивать возможность масштабирования сканирования и обработки больших наборов данных.
Существует множество других проблем, таких как работа с CAPTCHA, управление браузерами и прокси-серверами, анализ сложного HTML и т. д. Лучшие инструменты для парсинга веб-страниц призваны абстрагировать эти сложности.
Лучшие инструменты очистки Python
Python — самый популярный язык для парсинга из-за разнообразия инструментов и доступности для начинающих. Вот некоторые важные библиотеки очистки Python:
Запросы и красивый суп
Запросы обрабатывают HTTP-запросы для получения содержимого страницы. BeautifulSoup анализирует HTML/XML и позволяет выбирать элементы с помощью селекторов CSS или API обхода. Эти два слова обычно используются вместе.
Scrapy
Популярная платформа парсеров, которая позволяет параллельно сканировать несколько страниц, переходить по ссылкам, кэшировать страницы, экспортировать структурированные данные и многое другое. Кривая обучения у него более крутая, чем у Requests/BS, но он очень мощный.
Селен
Selenium управляет реальными браузерами, такими как Chrome и Firefox, через протокол WebDriver. Это позволяет выполнять JavaScript для визуализации динамических страниц. Это медленнее, чем другие инструменты, но необходимо для некоторых сайтов.
кукольник
Puppeteer управляет безголовым Chrome из Python с помощью pyppeteer. Он предоставляет высокоуровневый API для задач автоматизации браузера, таких как ввод текста, нажатие кнопок, прокрутка и т. д. Быстрее, чем Selenium, без затрат на рендеринг.
Драматург
Предлагает возможности, аналогичные Puppeteer, но работает в разных браузерах (Chrome, Firefox, Safari) и на разных языках (Python, JS, .NET, Java). Интегрирует автоматическое выполнение с API для управления браузером.
Каяк
Упрощенная кроссплатформенная библиотека веб-автоматизации для Python с поддержкой браузера без браузера. Синтаксис подчеркивает читабельность.
Кроули
Современный SDK веб-скрейпера для Python и Node.js, ориентированный на защиту от парсинга. Crawlee — это двигатель скреперов Apify.
Для анализа HTML lxml и parsel являются популярными альтернативами BeautifulSoup с большей производительностью. Существует также бесчисленное множество других полезных библиотек очистки Python — это одна из сильных сторон языка.
Лучшие инструменты для парсинга JavaScript
Для разработчиков JavaScript или тех, кто работает с Node.js, существует не менее богатая экосистема библиотек парсинга:
кукольник
Самая популярная библиотека для управления headless Chrome от Node.js. Предоставляет API для запуска действий и получения данных со страниц.
Драматург
Как и его аналог на Python, Playwright представляет собой библиотеку автоматизации браузера для управления Chromium, Firefox и WebKit. Кроссбраузерная поддержка — ключевое преимущество перед Puppeteer.
Ваше здоровье
Быстрый и легкий эквивалент BeautifulSoup для Node.js. Полезно для простых задач синтаксического анализа, но не имеет возможностей эмуляции браузера.
Получил соскоб
Создан на основе HTTP-клиента Got, позволяющего отправлять запросы, имитирующие поведение браузера, например обработку файлов cookie, заголовков и перенаправлений.
Апифай SDK
Предоставляет сканер, различные парсеры, менеджер прокси и многое другое. В комплект входит Crawlee под капотом для надежной очистки. Основное внимание уделяется автоматизации, масштабируемости и преодолению мер защиты от парсинга.
ScrapyJS
Порт популярной платформы Scrapy на JavaScript, обеспечивающий проверенную платформу для крупномасштабного сканирования и извлечения данных.
Существует также множество общих HTTP-клиентов и опций парсера HTML: node-fetch, axios, cherrio, import.io, x-ray и т. д.
Безголовый парсинг браузера
Безголовые браузеры, такие как Playwright, Puppeteer и Selenium, необходимы для парсинга современных сайтов с большим количеством JavaScript. Вот некоторые ключевые возможности, которые они предоставляют:
- Выполнение JavaScript – Требуется для рендеринга содержимого страницы, загруженного с помощью JavaScript.
- доступ к DOM – Проверяйте и извлекайте данные из деревьев DOM страниц.
- CSS селекторы – Запрос элементов с помощью селектора, например jQuery.
- API действий – Автоматизируйте взаимодействия, такие как клики, прокрутки, ввод форм.
- Локальное хранение данных – Сохранять файлы cookie и локальное хранилище между сеансами.
- Скриншоты – Делайте скриншоты страниц.
- Веб-работники – Распараллелить автоматизацию браузера.
- Stealth - Возможности изменения отпечатков пальцев и имитации людей.
- Кросс-браузер – Тестируйте парсинг в разных браузерах и контекстах.
Эти браузеры позволяют убедительно автоматизировать и обойти меры защиты от ботов. Они несут накладные расходы на производительность, поэтому вам не захочется парсить всю сеть таким образом, но они неоценимы для парсинга сложных сайтов.
Популярные библиотеки, такие как Playwright, Puppeteer и Crawlee, абстрагируют сложность, обеспечивая гибкость за счет контекста браузера и прямого доступа к драйверам. Для большинства задач очистки вы можете избежать прямого использования Selenium.
Управление прокси
Регулярная смена IP-адресов имеет решающее значение для предотвращения блокировок при масштабном парсинге. Резидентные прокси с реальными IP-адресами пользователей обеспечивают наилучшие результаты и анонимность.
Прокси-серверы дата-центров быстрее и дешевле, но их легко обнаружить. Они по-прежнему помогают распределять запросы. Популярные поставщики центров обработки данных включают Luminati и Oxylabs.
Жилые прокси имитируют реальных домашних пользователей, поэтому идеально подходят для парсинга. Основные поставщики прокси-серверов включают Smartproxy, GeoSurf и Microleaves.
Использование разного бесплатные публичные прокси обычно приводит к ухудшению времени безотказной работы, скорости и быстро приводит к массовым блокам. Следует избегать использования бесплатных прокси для сбора данных о бизнесе.
Мобильные прокси назначать IP-адреса из планов сотовой связи. Полезно для доступа к мобильным сайтам или для имитации мобильных пользователей.
Инструменты парсинга должны интегрировать прокси и эффективно распределять запросы между ними. Такие пакеты, как proxy-chain, luminati-proxy и microleaves, упрощают управление прокси в Node.js.
Преодоление блокировок ботов
Скребки могут использовать различные тактики, чтобы казаться более человечными и избегать блоков:
- Ротация пользовательских агентов – Выдавать себя за разные браузеры и устройства.
- Имитировать движение мыши – Используйте органические шаблоны мыши при нажатии и т. д.
- Меняйте время – Не царапайте механически, чтобы избежать обнаружения.
- Обработка CAPTCHA – Решайте тесты автоматически через сервисы или пересылайте их пользователям.
- Рандомизация JavaScript – Методы перехвата и подделки, такие как
Math.random(). - Поворот отпечатков пальцев – Изменение свойств отпечатков пальцев Canvas, WebGL и т. д.
Crawlee и Apify SDK реализуют эти методы автоматически. Что касается других парсеров, в блоге Ральфа Вебера есть много отличных советов при скрытном скребли.
Хостинговые услуги парсинга
Создание собственных скребков требует технических навыков. Для тех, кто не является разработчиком, доступны размещенные службы, такие как Платформа Apify предложим готовые решения:
- Магазин приложений – Выбирайте целевые парсеры для распространенных сайтов и вариантов использования (Amazon, Instagram, SEO и т. д.).
- Веб-парсер – Визуально создавайте парсеры без программирования с помощью расширения для браузера.
- API веб-скрапинга – Отправляйте URL-адреса и извлекайте данные с помощью REST API или клиентов.
- Вычисление – Запускайте парсеры в управляемой облачной инфраструктуре.
- Хранилище – Наборы данных, хранилища «ключ-значение», очереди запросов и многое другое.
- Актеры – Бессерверные микросервисы парсинга.
Эти платформы абстрагируются от проблем разработки и инфраструктуры. Конкуренцию составляют аналогичные сервисы, такие как ScrapeHero, 80legs, ScrapingBee, ScraperAPI и другие.
Обработка и обработка данных
После очистки необработанные данные HTML необходимо проанализировать, очистить, структурировать, проанализировать и сохранить. В общих чертах трубопровод выглядит так:
Анализировать данные -> Очистить и преобразить -> Магазин -> Экспорт/потребление
В качестве хранилища обычно выбирают PostgreSQL, MySQL, MongoDB и облачные хранилища данных, такие как BigQuery.
Инструменты ETL, такие как Talend, Airbyte и Stitch, помогают моделировать данные, а Amazon S3, FTP и API позволяют экспортировать их в формате JSON, CSV, XML и т. д.
Инструменты обработки данных и бизнес-аналитики, такие как Python, R, Spark, Tableau, Metabase и другие, позволяют получить ценную информацию на основе собранных данных.
Существуют огромные возможности для обработки собранных данных. Ключевым моментом является выбор хранилища и интерфейсов, подходящих для вашего случая использования.
Юридический и этический парсинг
Давайте резюмируем ключевые принципы ответственного парсинга веб-страниц:
- Ориентируйтесь только на общедоступные данные.
- Избегайте копирования значимого контента, защищенного авторским правом.
- Соблюдайте условия обслуживания сайта.
- Сведите к минимуму сбор личных личных данных.
- Используйте минимально необходимые ресурсы на целевых сайтах.
- Правильно идентифицируйте себя с помощью строк пользовательского агента.
Также рекомендуется ограничивать количество запросов, умеренно использовать прокси-серверы и по возможности заполнять CAPTCHA вручную. В контексте политики, активизма или расследований будьте особенно осторожны, чтобы не нарушать законы.
Парсинг дает чрезвычайно полезные возможности: мониторинг цен, исследование рынка, поисковые системы и т. д. В конечном счете, речь идет о том, как вы применяете эту технику. Скребки должны стремиться проявлять вежливость, незаметность и внимательность на любом сайте.
Лучшие практики парсинга
Вот несколько советов, как добиться максимального успеха и эффективности при парсинге:
- Исследуйте сайты вручную – Понимайте структуру страницы перед парсингом.
- Используйте карты сайта – Найдите ссылки через /sitemap.xml.
- Проверка сетевых запросов – Реверс-инжиниринг API-интерфейсов AJAX, возвращающих данные.
- Часто проверяйте – Проверяйте выборку данных по ходу работы, чтобы заранее обнаружить ошибки.
- Коды состояния монитора – Следите за блоками, обозначенными номерами 403, 429 и т. д.
- Масштабное развертывание – Горизонтальное масштабирование парсеров между серверами.
- Используйте прокси – Часто меняйте IP-адреса, особенно резидентные прокси.
- Очистка с умом – Ограничьте объем и распределите нагрузку, чтобы избежать обнаружения.
- Сохранять данные – Надежно храните очищенные данные в базах данных или озерах данных.
- Чистые данные – Дедупликация, проверка и нормализация данных для анализа.
Скрапинг — это итеративный процесс. Заранее потратьте время на планирование, отладку и тестирование парсеров, чтобы обеспечить качественные результаты.
Мощные инструменты парсинга с открытым исходным кодом
Для дополнительного контроля, зрелости и прозрачности для многих предпочтительны системы парсинга с открытым исходным кодом:
- Scrapy – Зрелый парсер Python с множеством удобных функций, таких как Scrapy Cloud.
- Кроули – Парсер Node.js может похвастаться надежной защитой от ботов.
- колли – Скребок Fast Go оптимизирован для простоты и расширяемости.
- webscraper.io – Универсальная платформа для парсинга веб-страниц с мгновенным API и интерфейсом браузера.
- ХТТВрап – Модульная библиотека .NET, созданная по образцу популярных библиотек Python.
- скрапи-селен – Промежуточное программное обеспечение Scrapy для интеграции реального парсинга браузера.
- хром-aws-лямбда – Бессерверный парсинг с помощью Chrome на AWS Lambda.
Эти инструменты проверены в боевых условиях и настраиваются для расширенных сценариев использования. Коммерческие платформы, такие как Apify, основаны на таких инструментах, как Crawlee, Colly и Scrapy.
Парсинг динамических веб-сайтов
Вот несколько советов по парсингу сложных динамических сайтов:
- Используйте безголовый браузер – Выполните JavaScript для визуализации контента.
- Проверка сетевых запросов – Реверс-инжиниринг API, возвращающих данные.
- Повторить попытку в случае неудачи – Динамические сайты могут давать временные ошибки.
- Ждать элементы — убедитесь, что JS загружен перед извлечением.
- Анализ веб-сокетов – Некоторые сайты передают данные через соединения через веб-сокеты.
- Проверьте наличие признаков блокировки – Отслеживать коды ошибок и ограничения.
Попробуйте использовать такие утилиты, как Playwright, Crawlee и Selenium. Динамический парсинг часто требует больше усилий, чем статические сайты. Планируйте итерации проб, ошибок и улучшений.
Будущее парсинга веб-страниц
Вот некоторые прогнозы развития парсинга:
- Умная блокировка – Ожидайте более продвинутого обнаружения ботов на сайтах. Скребкам придется стать более скрытными.
- Новые фреймворки – Разработчики продолжат выпускать улучшенные библиотеки и инструменты.
- Больше JavaScript – Парсерам потребуется запускать JS в браузерах для обработки динамического рендеринга.
- Интеграция AI – Машинное обучение имеет огромный потенциал для автоматизации сложных задач парсинга.
- Юридические коллизии – Мы увидим больше знаковых судебных процессов по очистке данных, которые будут иметь последствия для практиков.
- Распределенный парсинг – Блокчейн, федеративные системы и распределенные сети браузеров могут обеспечить децентрализованный парсинг.
- Специализация – Фреймворки общего назначения останутся, но скребки нишевых вариантов использования будут размножаться.
Парсинг веб-сайтов сейчас стал обычным явлением, но все еще представляет собой гонку вооружений против средств защиты веб-сайтов. Ожидайте, что инструменты будут продолжать развиваться, пока разработчики находят творческие обходные пути. Впереди наверняка ждут захватывающие инновации.
Заключение
В этом посте были рассмотрены истоки парсинга веб-страниц и основы скарпинга, начиная от защиты от парсинга и заканчивая обработкой и хранением данных. Мы рассмотрели лучшие инструменты с открытым исходным кодом для Python и JavaScript, а также решения для парсинга хостинга.
Ключевые моменты:
- Парсинг веб-страниц технически сложен, но приносит огромную пользу, если подходить к нему ответственно.
- Для масштабного запроса данных требуются инструменты, позволяющие обойти меры по блокировке ботов.
- Безголовые браузеры, такие как Playwright, необходимы для обработки JavaScript.
- Резидентные прокси помогают распределять запросы по разным IP-адресам, чтобы избежать блокировок.
- Популярные библиотеки предоставляют строительные блоки, а платформы устраняют проблемы, связанные с разработкой и инфраструктурой.
- При правильном подходе парсинг веб-страниц может стать основой для приложений, меняющих правила игры.
Упомянутые инструменты, учебные пособия и методы помогут вам начать извлекать пользу из Интернета — возможности огромны. Оставайтесь с нами, чтобы получить больше руководств по специализированным темам парсинга веб-страниц!
