Top 10 бесплатных Open-Source инструментов веб-скрейпинга в 2025 году

Top 10 бесплатных Open-Source инструментов веб-скрейпинга в 2025 году

Crawlee  — это полноценная библиотека для веб‑скрейпинга и автоматизации браузера, которая помогает быстро и эффективно создавать надёжных краулеров.

Благодаря встроенным функциям против блокировки можно создавать ботов, имитирующих действия человека, что снижает вероятность блокировки.

Будь то Node.js или Python, Crawlee предоставляет унифицированный интерфейс для HTTP‑краулинга и краулинга с использованием безголовых браузеров, делая его универсальным инструментом для всех видов задач веб‑скрейпинга.

Больше можно узнать в обзорном

Проще всего начать использовать Crawlee поможет CLI‑интерфейс. Выполните следующую команду:

npx crawlee create my-crawler

Она создаст новый проект со всеми необходимыми зависимостями для старта.

Связанные вопросы и ответы:

Какие будут самые популярные инструменты веб-скрейпинга в 2025 году

Что такое веб-скрапинг с использованием искусственного интеллекта и как он работает?

Веб-скрейпинг на основе ИИ сочетает в себе искусственный интеллект с автоматизированными инструментами извлечения данных для сбора информации с веб-сайтов. Он использует алгоритмы машинного обучения для адаптации к изменениям на веб-сайте и извлечения соответствующих данных без ручного вмешательства.

Чем веб-скрапинг с использованием искусственного интеллекта отличается от традиционного веб-скрапинга?

Скраперы на базе искусственного интеллекта могут собирать и классифицировать данные за считанные часы, на что вручную ушли бы недели, что обеспечивает значительную экономию времени и повышает точность извлечения данных.

Какие отрасли получают наибольшую выгоду от веб-скрапинга с помощью ИИ?

Электронная коммерция, финансы, путешествия и маркетинговые исследования получают значительную выгоду от веб-скрапинга с использованием ИИ для мониторинга цен, анализа рынка и сбора информации о клиентах.

Могут ли инструменты веб-скрейпинга на основе ИИ обойти меры по борьбе со скрейпингом?

Алгоритмы ИИ могут решать CAPTCHA и имитировать поведение человека, чтобы обойти меры защиты от взлома.

Как ИИ обрабатывает изменения в структуре веб-сайта?

Скраперы на базе искусственного интеллекта могут адаптироваться к изменениям в макетах и ​​структурах веб-сайтов, используя алгоритмы машинного обучения.

Какие инструменты доступны для веб-скрапинга с использованием ИИ?

Популярные инструменты веб-скрапинга на базе ИИ включают Octoparse, Import.io, ParseHub, Scraping Robot и PromptCloud.

Является ли веб-скрапинг с использованием искусственного интеллекта экономически эффективным по сравнению с традиционными методами?

Хотя первоначальные затраты на настройку могут быть выше, веб-скрапинг с использованием искусственного интеллекта обеспечивает долгосрочную экономию средств за счет автоматизации, сокращения ручного труда и более надежного сбора данных.

Какие из этих инструментов будут наиболее удобными для использования

Специальные инструменты сбора данных были созданы такими компаниями, как Bright Data. Такие решения основаны на сложных глобальных сетях одноранговых устройств, дающих точную картину целевой аудитории и конкурентов. У собственников бизнеса есть 2 варианта:

Вариант 1. Подключить ПО для сбора данных

Пользователь подключается к  автоматизированному сборщику данных , который легко настраивается в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Члены команды получают постоянный поток информации и тут же применяют ее для выполнения поставленных задач. При подключении программного обеспечения вам не придется иметь дело с кодом, что-то форматировать или менять. Программа буквально «раскладывает по полкам» полученную информацию, все данные структурированы и готовы для дальнейшей реализации.

Покупка готовых наборов информации экономит время и деньги. Клиенту не нужно ждать, пока программа соберет всю нужную информацию. Что касается стоимости доступа, она делится между несколькими предприятиями, поэтому покупка обходится дешевле. Второй вариант интересен тем, что наборы данных регулярно обновляются. Обновление данных может быть ежеквартальным, ежегодным и.т.д. Такой подход обеспечивает операционную гибкость и дает возможность выбрать оптимальный вариант набора для конкретных задач предприятия:

• Полный пакет данных.  В его состав входит абсолютно вся информация, опубликованная на определенном веб-сайте.
• Интеллектуальные данные с применением фильтра.  Например, клиента интересуют только цены на ноутбуки HP с января по февраль 2022 года.
• Дифференциальные наборы данных.  Это динамические пакеты информации, которые регулярно пополняются новой информацией. Достаточно указать должности целевых сотрудников агентства, занимающихся подбором персонала.
• Объединенные/обогащенные наборы данных.  В данном случае, информация собирается на нескольких целевых сайтах, объединенных одной тематикой. Например, стоит задача определить социальные настроения жителей США в канун Рождества. Клиент выбирает объединенные наборы данных и получает готовые пакеты информации из нескольких социальных сетей: Facebook, Instagram, Reddit.

Зачем использовать инструменты сбора данных (плюсы и минусы)?

Какие из этих инструментов будут наиболее функциональными

Но у OneNote нет двунаправленных ссылок, графов или иных способов визуализации – только классическая «библиотека».

У сервиса есть общий доступ и возможность совместного редактирования. Пользователи могут одновременно работать над заметками, добавлять комментарии и следить за изменениями в реальном времени.

Основная проблема OneNote – это синхронизация.
Она есть, но с одним огромным НО. Приложение работает исключительно с хранилищем OneDrive, еще одним продуктом Microsoft. Подвязать условный Яндекс.Диск или DropBox у вас никак не получится.

В скором времени OneNote выпускает крупное обновление, с интеграцией Copilot и возможностями ИИ: предсказанием текста, инструмента для структурирования заметок, созданием вертикальных заметок и т.д.

Поддержка приложения для Windows 10 будет прекращена в октябре 2025 года, а новая версия приложения будет доступна в пакете Microsoft 365, т.е. только для лицензионных пользователей. Бесплатная версия будет доступна для Windows 11 с поддержкой, и для Windows 10, без поддержки.

Снова подытожим:

Плюсы

Максимально простой интерфейс, легко осваивается;

Широкие возможности работы с мультимедийным контентом;

Возможность командной работы;

Упрощенная навигация, в том числе с помощью тегов.

  Минусы

Облачная синхронизация доступная только с OneDrive;

Синхронизация на устройстве производится исключительно вручную;

Требует учетной записи Microsoft, без иных способов регистрации.

OneNote – это простой и удобный сервис, и расценивать его можно как дополнение к Windows. Он не годится для больших и сложных баз знаний, но отлично подходит для обычных проектов.

Какие из этих инструментов будут наиболее безопасными для использования

Что такое Google Тренды?

Бесплатный инструмент от Google, благодаря которому вы узнаете, какие фразы и темы ищут пользователи по всему миру в данный сезон. Доступ к статистике Google позволит вам быть в курсе тенденций использования популярных ключевых слов в вашей отрасли.

Что предлагает Google Trends?

1. Отображение популярности ключевых слов

В Google Trends Explore вы проверите данные о ключевых словах.Кроме того, набрав фразу, вы получите дополнительную информацию о ее типе, например.Если пароль относится к конкретным вещам — книгам, фильмам и т. д.

2. Статистика и демографические данные для каждого поиска

Этот инструмент не только проверит общую популярность фразы, но и вы узнаете, какой интерес к ней был в конкретном регионе мира.

3. Отслеживание роста популярности заданной темы

Контролируйте, есть ли растущий интерес к важной для вас теме.Вы также можете получить предложения по похожим фразам, популярность которых растет.

4. Сравнение похожих ключевых слов в рейтинге популярности

Сравните данные по нескольким ключевым словам одновременно.

5. Анализ брендов и общих брендовых слов

Проверьте данные по конкретным словам.

6. Информация о том, когда пользователи вводят названия ваших товаров или услуг в поисковую систему

Вы узнаете, когда пользователи ищут ваш бренд и в каком контексте.

7. Исторические данные о тенденциях прошлых лет

Вы сможете увидеть, как менялся интерес к той или иной теме с годами.

Какие из этих инструментов будут наиболее эффективными в сборе данных

Сервисная шина – программное обеспечение, через которое происходит обмен данными между приложениями. У этого метода интеграции существенно больше преимуществ перед «точка-точка»:

• практические неограниченные возможности масштабирования системы;
• гибкость;
• централизация контроля;
• возможность интеграции с другими системами.

Интеграция приложений через сервисную шину подойдет как крупным организациям с несколькими подразделениями, так и небольшим.

Для оптимальной работы системы с новыми, внедренными приложениями сервисная шина обязательно должна содержать следующие компоненты:

• Брокер сообщений – основная магистраль, через которую осуществляется обмен данными между интегрированными приложениями.
• Адаптеры – технические и виртуальные устройства для взаимодействий программ и данных в необходимом формате.
• SOA-инструменты – средства, благодаря которым удается достичь нужной архитектуры для обеспечения правильной настройки шины.
• Среда разработки сценариев – условия, в которых работа системы проходит максимально комфортно и быстро.
• Дополнительные инструменты управления и контроля для обеспечения оперативной работы и взаимодействия друг с другом внедренного программного обеспечения.

При выборе метода интеграции ПО важно учитывать не только количество программ, но и их характеристики. Сервисная шина будет предпочтительнее в том случае, если планируется масштабная интеграция с перспективой дальнейшего масштабирования. Если же есть необходимость в одном или двух дополнительных приложениях, возможно стоит остановить свой выбор на методе «точка-точка».

Какие из этих инструментов будут наиболее гибкими в настройке

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите

Я предпочитаю

0%

Работать самостоятельно и не зависеть от других

Работать в команде и рассчитывать на помощь коллег

Организовывать и контролировать процесс работы

Введение в обработку больших данных

Обработка больших данных (Big Data) стала неотъемлемой частью современной аналитики и бизнеса. С ростом объемов данных, которые генерируются ежедневно, традиционные методы обработки данных становятся неэффективными. В этой статье мы рассмотрим ключевые инструменты, которые помогут вам эффективно работать с большими данными. Мы обсудим такие технологии, как Hadoop, Apache Spark и NoSQL базы данных, а также сравним их для различных задач.

Современные компании сталкиваются с огромными объемами данных, которые поступают из различных источников: социальных сетей, интернет-магазинов, сенсоров IoT и других. Эти данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, и для их обработки требуются специализированные инструменты и технологии. Важно понимать, что обработка больших данных включает в себя не только хранение и управление данными, но и их анализ, визуализацию и использование для принятия решений.

Hadoop: Основные компоненты и экосистема

Hadoop — это одна из самых популярных платформ для распределенной обработки больших данных. Она включает в себя несколько ключевых компонентов, которые позволяют эффективно работать с большими объемами данных.

HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS — это распределенная файловая система, которая позволяет хранить большие объемы данных на множестве узлов. Она обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость данных. HDFS разбивает данные на блоки и распределяет их по различным узлам кластера, что позволяет обрабатывать данные параллельно и повышает производительность системы.

MapReduce

MapReduce — это модель программирования, которая позволяет обрабатывать большие объемы данных параллельно на множестве узлов. Она состоит из двух основных этапов: Map (разделение задачи на подзадачи) и Reduce (объединение результатов подзадач). MapReduce позволяет эффективно обрабатывать данные, распределяя задачи между узлами кластера и объединяя результаты для получения окончательного ответа.

YARN (Yet Another Resource Negotiator)

YARN — это система управления ресурсами в Hadoop, которая позволяет распределять вычислительные ресурсы между различными приложениями. YARN обеспечивает эффективное использование ресурсов кластера, позволяя запускать различные приложения и задачи параллельно, что повышает производительность и гибкость системы.

Экосистема Hadoop

Hadoop включает в себя множество дополнительных инструментов и библиотек, таких как Hive (SQL-подобный язык для анализа данных), Pig (язык для анализа данных), HBase (NoSQL база данных) и другие. Эти инструменты позволяют расширить функциональность Hadoop и упростить работу с большими данными. Например, Hive предоставляет удобный интерфейс для выполнения SQL-запросов к данным, хранящимся в HDFS, а HBase позволяет хранить и обрабатывать большие объемы данных в формате таблиц.

Apache Spark: Быстрая обработка данных

Apache Spark — это мощная платформа для обработки больших данных, которая обеспечивает высокую скорость и гибкость. В отличие от Hadoop, Spark использует память для хранения промежуточных данных, что значительно ускоряет обработку. Spark позволяет обрабатывать данные в реальном времени, что делает его идеальным инструментом для задач, требующих высокой скорости и низкой задержки.

Основные компоненты Apache Spark

• Spark Core : Основной компонент, который включает в себя API для работы с данными и управление распределенными вычислениями. Spark Core предоставляет основные функции для работы с данными, такие как чтение и запись данных, трансформации и действия над данными.
• Spark SQL : Модуль для работы с данными с использованием SQL-подобного языка. Spark SQL позволяет выполнять SQL-запросы к данным, хранящимся в различных форматах, таких как JSON, Parquet и Avro.
• Spark Streaming : Модуль для обработки потоковых данных в реальном времени. Spark Streaming позволяет обрабатывать данные, поступающие в режиме реального времени, и выполнять различные операции над ними, такие как фильтрация, агрегация и объединение.
• MLlib : Библиотека машинного обучения для Spark. MLlib предоставляет широкий набор алгоритмов машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и рекомендации.
• GraphX : Модуль для обработки графов и выполнения графовых вычислений. GraphX позволяет работать с графовыми данными и выполнять различные операции над ними, такие как поиск кратчайшего пути, кластеризация и анализ связей.