В нашем мире, управляемом данными, парсинг и сканирование веб-страниц стали важными инструментами бизнес-аналитики. В настоящее время более 55% компаний используют веб-данные для обоснования своих решений, и ожидается, что к 70 году их внедрение превысит 2027%. Но хотя «сбор веб-страниц» и «сканирование веб-страниц» часто используются как синонимы, на самом деле они выполняют совершенно разные функции.
В этом полном руководстве мы углубимся в различия между парсингом и сканированием веб-страниц, изучим их внутреннюю работу, реальные приложения и перспективы на будущее. Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-лидером, желающим использовать веб-данные для исследования рынка, или разработчиком, интересующимся новейшими методами очистки и сканирования, читайте экскурсию под руководством экспертов по этой динамичной области.
Что такое парсинг веб-страниц? Техническое углубление
Начнем со парсинга веб-страниц. По сути, парсинг — это автоматическое извлечение данных с веб-сайтов. Веб-скраперы запрограммированы на посещение определенных веб-страниц, анализ основного кода HTML и CSS и сбор целевой информации. Затем эти данные экспортируются в структурированный формат, такой как CSV или JSON, для дальнейшего анализа.
Например, представьте, что вы хотите отслеживать цены на определенный продукт на нескольких сайтах электронной коммерции. Вы можете запрограммировать веб-скребок, чтобы:
- Посетите страницы продуктов на каждом целевом сайте.
- Найдите цену в HTML-коде страницы, используя селекторы CSS или XPath.
- Извлеките цену и любые другие соответствующие данные, такие как размер, цвет, наличие.
- Выведите данные в электронную таблицу со столбцами для каждого атрибута.
- Повторяйте процедуру ежедневно, чтобы отслеживать изменения цен с течением времени.
Вот простой скрипт Python, использующий BeautifulSoup для сбора названия и цены продукта:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = ‘https://example.com/product‘
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘)
name = soup.select_one(‘.product-name‘).text.strip()
price = soup.select_one(‘.price‘).text.strip()
print(f‘{name}: {price}‘)Современные веб-скраперы могут обрабатывать динамические элементы, логины и CAPTCHA для доступа к данным, связанным со сложными взаимодействиями с пользователем. Безголовые браузеры, такие как Puppeteer и Selenium, автоматизируют полностраничное взаимодействие. Модели машинного обучения могут помочь в создании шаблонов и структурировании данных.
Случаи использования и тенденции веб-скрапинга
Парсинг веб-страниц стал основным бизнес-инструментом для принятия решений на основе данных. Согласно опросу Oxylabs, проведенному в 2024 году, наиболее распространенными видами использования парсинга веб-страниц в организациях являются:
- Исследование рынка (55%)
- Лидогенерация (45%)
- Мониторинг цен конкурентов (40%)
- Анализ настроений (35%)
- Обогащение данных о продукте (30%)
Электронная коммерция и розничная торговля лидируют по распространению веб-скрапинга, за ними следуют реклама, финансы и недвижимость. Более 35% данных, используемых для машинного обучения, теперь поступают из веб-скрапинга.
Например, The New York Times использовала веб-скрейпинг для сбора данных о случаях Covid-19 на сотнях сайтов местных органов власти для своей весьма влиятельной системы отслеживания случаев. Rakuten, японский гигант электронной коммерции, собирает миллиарды данных о продуктах, полученных из Интернета, чтобы оптимизировать свои собственные запасы и цены.
Что такое веб-сканирование? Под капотом
В отличие от целевого извлечения веб-скрапинга, веб-сканирование представляет собой автоматическое обнаружение и индексирование URL-адресов в сети. Веб-сканеры, или пауки, систематически просматривают Интернет с помощью ссылок, чтобы составить карту взаимосвязанной структуры сети. Цель – широта, а не глубина.
Когда вы выполняете поиск в Google, вы на самом деле выполняете поиск по индексу веб-контента Google, созданному его сканером Googlebot. Googlebot работает примерно следующим образом:
- Начинается с начального списка известных URL-адресов для сканирования.
- Извлекает HTML-содержимое каждого URL-адреса.
- Анализирует HTML на наличие ссылок на другие страницы.
- Добавляет эти новые URL-адреса в очередь сканирования.
- Индексирует URL-адрес вместе с ключевыми сигналами контента.
- Удаляет из очереди следующий URL-адрес и повторяет процесс.
Переходя по ссылкам со страницы на страницу, робот Google в конечном итоге достигает >26 миллиардов страниц на >1 миллиарде сайтов. Владельцы сайтов могут управлять сканированием Googlebot, используя файл robots.txt, карты сайта XML и архитектуру ссылок. Новые методы, такие как сканирование кластеров и обучение с подкреплением, помогают сканерам расставлять приоритеты для наиболее релевантного контента.
Вот базовый веб-сканер Python с использованием Scrapy:
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = ‘myspider‘
start_urls = [‘https://example.com‘]
def parse(self, response):
# Parse the page content
title = response.css(‘h1::text‘).get()
# Follow links to other pages
for href in response.css(‘a::attr(href)‘):
yield response.follow(href, self.parse)Приложения для веб-сканирования и перспективы рынка
Сканирование веб-страниц обеспечивает работу многих важных приложений:
- Поисковые системы, такие как Google и Bing
- Инструменты SEO и маркетинговой аналитики, такие как Ahrefs и Moz.
- Веб-архивы, такие как Wayback Machine Интернет-архива.
- Агрегаторы вакансий, такие как Indeed
- Агрегаторы новостей, такие как Google News
- Платформы для мониторинга бренда и исследования рынка
Рынок услуг веб-сканирования превысил 5 миллиардов долларов в 2022 году и, по прогнозам, к 2030 году удвоится, что обусловлено экспоненциальным ростом веб-контента. Достижения в области искусственного интеллекта и облачных вычислений делают сканирование более эффективным и интеллектуальным.
Визуальный поиск, в частности, является захватывающей областью. Google Lens и PimEyes используют сканеры изображений для индексации миллиардов изображений для обратного поиска изображений и распознавания лиц. Контекстные языковые модели, такие как GPT-3, однажды могут стать основой для семантических сканеров, которые действительно понимают веб-страницы.
Веб-скрапинг против веб-сканирования: устранение путаницы
Хотя парсинг и сканирование веб-страниц работают рука об руку, они отличаются некоторыми ключевыми моментами:
| Web Scraping | Веб-сканирование |
|---|---|
| Извлекает конкретные точки данных | Обнаруживает и индексирует URL-адреса |
| Таргетинг на известные сайты и страницы | Широко изучает Интернет |
| Анализирует HTML/CSS для поиска контента | Переходит по ссылкам, чтобы найти новые страницы. |
| Выводит структурированные данные | Создает индекс URL-адресов и сигналов контента. |
На практике сканирование и очистку часто комбинируют итеративно:
- Сканируйте Интернет, чтобы найти URL-адреса, соответствующие вашим потребностям в данных.
- Расставьте приоритеты для наиболее перспективных URL-адресов для парсинга.
- Очистите целевые точки данных с этих URL-адресов.
- Возвращать новые URL-адреса, найденные во время парсинга, обратно в очередь сканирования.
- Повторяйте процесс непрерывно, чтобы со временем найти новые данные.
Например, чтобы создать комплексный набор данных обо всех продуктах определенной категории, вы можете:
- Сканирование основных сайтов электронной коммерции и торговых площадок на предмет URL-адресов списков продуктов.
- Соберите каждое объявление на предмет названия продукта, цены, характеристик, отзывов и т. д.
- Находите списки новых продуктов во время парсинга
- Добавьте эти списки в очередь сканирования, чтобы расширить свой набор данных.
Начало работы с парсингом и сканированием веб-страниц
Для разовых проектов парсинг и сканирование веб-страниц можно выполнять вручную, но для масштабирования необходимы специальные инструменты. Вот некоторые из моих главных рекомендаций:
Библиотеки парсинга веб-страниц с открытым исходным кодом
– BeautifulSoup (Python): простая библиотека для анализа HTML и извлечения данных.
– Scrapy (Python): мощный фреймворк для создания масштабируемых сканирующих парсеров.
– Puppeteer (Node.js): безголовая браузерная библиотека для автоматического взаимодействия с Интернетом.
– Cheerio (Node.js): библиотека, подобная jQuery, для анализа и перемещения HTML.
Инструменты визуального парсинга веб-страниц
– ParseHub: инструмент без кода для создания парсеров с визуальным интерфейсом «укажи и щелкни».
– Octoparse: предлагает визуальный анализ и очистку данных с помощью искусственного интеллекта со встроенными потоками данных.
– Mozenda: платформа корпоративного уровня для сквозного извлечения данных.
– Outscraper: инструменты парсинга без кода с более чем 100 готовыми парсерами и интеграциями.
API и сервисы веб-скрапинга
– ScrapingBee: обрабатывает прокси, CAPTCHA и рендеринг JS для вас.
– ScrapingBot: управляемый сервис парсинга с простым REST API.
– Zyte (ранее ScrapingHub): корпоративный парсинг, ориентированный на качество данных.
– Scraper API: позволяет парсить сайты через API без блокировки.
Инструменты веб-сканирования с открытым исходным кодом
– Scrapy (Python): также мощная и расширяемая среда сканирования веб-страниц.
– Apache Nutch (Java): зрелый и модульный веб-сканер, интегрируемый с Hadoop.
– Heritrix (Java): сканер архивного качества, используемый Интернет-архивом.
Корпоративные услуги веб-сканирования
– Deepcrawl: технический SaaS-сканер для SEO и платформа для аудита сайтов.
– OnCrawl: семантический сканер для корпоративного SEO.
– BrightPlanet: сбор данных как услуги через Интернет для бизнес-аналитики.
– SerpApi: доступ API к результатам поисковых роботов.
При выборе инструмента учитывайте простоту использования, масштабируемость, функциональность и поддержку для вашего конкретного случая использования. Начиная с инструмента с графическим интерфейсом и заканчивая программированием, вы получаете большую гибкость при масштабировании.
Лучшие практики веб-скрапинга и сканирования
С большой очищающей способностью приходит и большая ответственность. Следуйте этим рекомендациям, чтобы обеспечить устойчивое парсинг и сканирование:
- Обратите внимание на robots.txt: он сообщает вам настройки сканирования сайта.
- Соблюдайте правила этикета сканирования: определите своего сканера, контролируйте скорость сканирования и не слишком сильно нагружайте серверы.
- Соблюдайте Условия обслуживания: не собирайте частные данные без разрешения.
- Используйте кеширование и дедупликацию: избегайте повторного сканирования неизмененных страниц.
- Меняйте IP-адреса и пользовательские агенты: сайты будут блокировать слишком агрессивных сканеров.
- Разумно визуализируйте JavaScript: только при необходимости доступа к данным, поскольку для этого требуется больше ресурсов.
- Очищайте и контролируйте свои данные: хранилище стоит дешево, но плохие данные стоят дорого.
- Проконсультируйтесь с юрисконсультом: могут применяться законы об авторском праве, договорах и борьбе с хакерством.
Будущее парсинга и сканирования веб-страниц
По мере того, как сеть продолжает развиваться, будет развиваться и сканирование и сканирование веб-страниц. Вот мои прогнозы на ближайшие годы:
- Более умные парсеры и краулеры: ИИ обеспечит более интеллектуальное и контекстное извлечение данных
- Решения с низким кодом и без кода: инструменты с графическим интерфейсом сделают парсинг доступным для нетехнических пользователей.
- Внедрение структурированных данных: все больше сайтов будут использовать структурированные форматы, такие как JSON-LD, для сканирования, ориентированного на объекты.
- Распространение безголовых CMS: по мере того, как все больше сайтов отделяют свою переднюю и внутреннюю части, парсинг должен будет адаптироваться.
- Интеграция периферийных вычислений: очистка и сканирование могут выполняться географически ближе к источникам данных.
- Более строгая защита от ботов: по мере роста трафика ботов все больше сайтов будут сопротивляться ужесточению безопасности и контроля доступа.
Рынок веб-скрапинга и сканирования не показывает никаких признаков замедления. 45% компаний планируют увеличить бюджет на сбор данных в следующем году. Чем больше бизнес мигрирует в онлайн, тем более важным становится автоматическое извлечение веб-данных.
Часто задаваемые вопросы
Давайте закончим ответами на некоторые часто задаваемые вопросы по парсингу и сканированию веб-страниц:
Является ли веб-скрапинг законным?
Веб-скрапинг сам по себе является законным, но некоторые варианты использования могут нарушать законы или контракты. Всегда получайте разрешение на сбор закрытых данных.
Как избежать блокировки во время парсинга?
Используйте чередующиеся прокси, контролируйте частоту запросов и рандомизируйте шаблон сканирования. Такие инструменты, как ScrapingBee, сделают это за вас.
Могут ли веб-сайты обнаруживать парсинг?
Да, путем анализа моделей трафика, таких как IP, заголовки и поведение кликов. Скребки могут смягчить эту проблему, имитируя пользователей-людей.
Какой язык программирования лучше всего подходит для парсинга веб-страниц?
Python имеет большую экосистему библиотек и инструментов для очистки данных. JavaScript также популярен для очистки динамических сайтов. Но большинство языков имеют возможности очистки.
Сколько стоит парсинг веб-страниц?
Затраты сильно различаются в зависимости от объема данных, целевых сайтов и выбора инструмента. Инструменты с открытым исходным кодом бесплатны, но требуют дополнительных инженерных усилий. Платные инструменты и услуги обычно взимаются в зависимости от объема.
Как часто мне следует парсить сайт?
Это зависит от того, как часто меняются данные. Ежедневные или еженедельные данные обычно используются для данных о ценах и запасах. Менее частое сканирование может быть достаточным для получения более стабильных данных.
Могу ли я очистить данные после входа в систему?
Да, если у вас есть разрешение владельца сайта. Парсеры могут автоматизировать вход в систему, но безопаснее получать доступ к аутентифицированным страницам через утвержденный API.
Заключение
Веб-скрапинг и веб-сканирование — это две стороны одной медали, работающие вместе, чтобы помочь организациям превратить неструктурированные веб-данные в действенную аналитику в масштабе. Поскольку сеть продолжает расти в размерах и сложности, специализированные инструменты и методы для автоматического извлечения данных будут становиться все более важными. Компании, которые научатся использовать возможности веб-данных стратегически, творчески и ответственно, будут вознаграждены более глубоким пониманием клиентов и конкурентными преимуществами.
Сила парсинга и сканирования веб-страниц — в доступности. Интернет-данные больше не являются исключительной прерогативой гигантов Кремниевой долины. С появлением удобных для пользователя инструментов и услуг по запросу организации любого размера теперь могут использовать обширный граф знаний в Интернете для принятия маркетинговых, продуктовых и стратегических решений. По прогнозам Gartner, к 2024 году более 20% всех бизнес-данных будут поступать из внешних веб-источников.
Но эффективное использование этой власти требует понимания основных механизмов, вариантов использования и лучших практик. Я надеюсь, что это подробное руководство с точки зрения эксперта по парсингу веб-страниц даст вам основу для уверенной работы в этой динамичной, быстрорастущей области. За процветание в нашем будущем, основанном на данных!
