Top 5 AI Web Scraping Tools for Data Extraction

Top 5 AI Web Scraping Tools for Data Extraction

Introduction

Web scraping is a technique used to extract data from websites. It is a powerful tool for businesses and individuals who need to gather information from the web. With the rise of artificial intelligence (AI), web scraping has become even more efficient and accurate. In this article, we will discuss the top 5 AI web scraping tools for data extraction.

Importance of AI in Web Scraping

AI has revolutionized the way we extract data from websites. It has made the process faster, more accurate, and more efficient. AI-powered web scraping tools can automatically identify and extract relevant data from websites, saving time and effort. They can also handle large volumes of data and extract data from complex websites.

Top 5 AI Web Scraping Tools

1. Octoparse

Octoparse is a powerful web scraping tool that uses AI to extract data from websites. It has a user-friendly interface and requires no coding skills. Octoparse can handle complex websites and can extract data in various formats, including Excel, CSV, and JSON.

2. ParseHub

ParseHub is another AI-powered web scraping tool that can extract data from websites. It has a simple interface and can handle complex websites. ParseHub can extract data in various formats, including Excel, CSV, and JSON.

3. Diffbot

Diffbot is an AI-powered web scraping tool that can extract data from websites automatically. It can identify and extract data from various types of websites, including e-commerce, news, and social media. Diffbot can extract data in various formats, including JSON and CSV.

4. Import.io

Import.io is a web scraping tool that uses AI to extract data from websites. It has a user-friendly interface and requires no coding skills. Import.io can handle complex websites and can extract data in various formats, including Excel, CSV, and JSON.

5. Scrapy

Scrapy is an open-source web scraping framework that uses AI to extract data from websites. It is a powerful tool for developers who want to build custom web scraping solutions. Scrapy can handle large volumes of data and can extract data in various formats, including XML and JSON.

Conclusion

AI has made web scraping more efficient and accurate. The top 5 AI web scraping tools discussed in this article are Octoparse, ParseHub, Diffbot, Import.io, and Scrapy. These tools can handle complex websites and can extract data in various formats. They are user-friendly and require no coding skills, making them accessible to everyone.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое веб-скрейпинг и как он используется

В мире сбора данных два популярных метода — Web Scraping ‌ и использование ​ API (Application Programming Interface) — часто‌ становятся предметом сравнения. Каждый из них имеет свои особенности, которые могут быть как⁤ преимуществами, так и ‍недостатками в зависимости от конкретной задачи.

Начнем с Web Scraping . ⁢Этот‌ метод позволяет извлекать данные⁤ непосредственно со​ страниц ⁣веб-сайтов, что⁣ делает его универсальным инструментом для сбора информации. Среди преимуществ можно выделить:

• Независимость от API: не все сайты⁤ предоставляют API, ‌а веб-скрапинг позволяет собирать данные даже в таких случаях.
• Гибкость: возможность извлекать любые данные,‌ видимые пользователю на сайте.

Однако, у веб-скрапинга есть и свои недостатки:

• Юридические ограничения:​ необходимо учитывать авторские права и условия использования сайтов.
• Технические сложности: защита ⁣сайтов от ⁢ботов может затруднить процесс сбора‌ данных.

Теперь рассмотрим использование API . API⁣ предоставляет структурированный и надежный способ доступа к данным, ​что ⁣является большим плюсом для​ разработчиков. Преимущества API‍ включают:

• Стабильность: данные предоставляются⁣ в стандартизированном ⁢формате, что упрощает‍ их интеграцию и обработку.
• Эффективность: API разработаны для обеспечения быстрого и ⁤оптимизированного​ доступа​ к‍ данным.

Но и у API есть свои минусы:

• Ограничения доступа: ⁤API могут иметь ⁤ограничения по‍ количеству запросов,⁤ доступным данным ​и могут быть платными.
• Зависимость ‌от провайдера: изменения в API со стороны провайдера могут‍ потребовать ‌доработки интеграции на вашей стороне.

Какие преимущества имеет использование AI-скрейпинга по сравнению с традиционными методами

Diffbot — это инструмент веб-скрейпинга, который используется для извлечения или сбора данных с веб-сайта с помощью искусственного интеллекта.

Проверка потенциальных клиентов : Инструмент веб-скрейпинга Diffbot поддерживает проверку потенциальных клиентов или проверку качества контента. Это гарантирует, что он собирает данные, которые полезны для пользователей, и может дополнительно систематизировать собранные данные.

Средства управления : он предоставляет инструменты для управления извлеченными данными, так что пользователям не нужно беспокоиться об управлении данными в категориях. Он также предоставляет инструмент для управления бюджетом, чтобы пользователи не сталкивались с какими-либо сложностями при использовании программного обеспечения.

Импорт и экспорт : Программное обеспечение позволяет импортировать и экспортировать данные и структурированную информацию на любую другую платформу. Он позволяет интегрироваться с другими приложениями, чтобы пользователи могли анализировать данные и использовать их соответствующим образом.

автоматизация : Diffbot имеет функции автоматизации, которые извлекают, классифицируют и упорядочивают извлеченные данные самостоятельно, не позволяя пользователям напрягаться по этому поводу. Он автоматически классифицирует полезные и последние данные и упрощает процесс для пользователей.

Плюсы и минусы Диффбота

Плюсы

1. Помогает пользователям сэкономить время на создании собственной системы парсинга веб-страниц.
2. Собирайте точную и подробную информацию с веб-сайтов.
3. При необходимости предоставляется помощь в работе с программным обеспечением.
4. Доступна бесплатная пробная версия, чтобы убедиться в ее ценности.

Минусы

1. Он недоступен для Windows.
2. Это может быть сложно для начинающих.

Какие основные функции должны иметь лучшие инструменты веб-скрейпинга на основе AI

Парсинг с помощью ИИ дает множество преимуществ по сравнению с традиционным способом парсинга веб-страниц. С его помощью можно эффективнее работать с динамическими и часто изменяемыми веб-сайтами, а также веб-сайтами с передовыми анти-парсинговыми механизмами.

Адаптация к динамическому контенту

В отличие от обычных веб-парсеров, инструменты для веб-парсинга на базе ИИ могут динамически адаптироваться к структуре веб-страницы, которая подвергается парсингу. Анализируя объектную модель документа веб-страницы, ИИ может самостоятельно определить ее структуру.

ИИ и адаптивные парсеры могут просматривать веб-страницу в том виде, в каком она отображается в веб-браузере. Это возможно благодаря моделям глубокого обучения, таким как сверточные нейронные сети , которые специально разработаны для компьютерного зрения и распознавания изображений. Это означает, что разработчикам ИИ не нужно полагаться на исходный HTML-код веб-страницы, ведь вместо этого они могут анализировать веб-страницу визуально.

Работа с веб-сайтами с часто меняющейся структурой

Парсеры на базе ИИ также полезны при парсинге веб-сайтов с часто меняющейся структурой, поскольку они могут самостоятельно адаптироваться к таким изменениям.

Повышенная масштабируемость

Кроме того, использование ИИ при веб-парсинге делает процесс более масштабируемым благодаря автоматизации, которая стала возможной благодаря машинному обучению. Такая автоматизация позволяет парсерам на базе ИИ собирать огромные объемы данных, даже если они поступают из нескольких источников или с нескольких веб-сайтов. Это особенно важно для тех, кто работает с большими данными и большими наборами данных. Например, если вы хотите улучшить модель машинного обучения, вам обычно требуется значительный объем данных, чтобы модель стала полезной.

Обход передовых технологий анти-парсинга

В отличие от обычных парсеров, парсеры на базе ИИ могут подражать поведению человека, имитируя скорость просмотра страниц, шаблоны кликов и движения мыши. Это важно, так как позволяет парсеру обходить анти-парсинговые механизмы.

Блокировку IP-адресов и капчи также можно преодолеть с помощью прокси-серверов. Например, платформа Bright Data, позволяющая преобразовывать веб-сайты в структурированные данные, предлагает ротируемые прокси-серверы , которые можно использовать при парсинге веб-сайтов. С помощью этих прокси-серверов вы можете менять IP-адреса, с которых вы отправляете запросы. Это означает, что с одного IP-адреса будет поступать не слишком много запросов, а целевой веб-сайт не обнаружит подозрительных действий.

Повышает эффективность и скорость

ИИ также позволяет быстрее извлекать данные веб-страниц, поскольку можно выполнять извлечение из нескольких веб-сайтов одновременно. Однако увеличение скорости — это не единственное преимущество, так как использование ИИ при парсинге веб-страниц также повышает точность получаемых данных.

Какие задачи можно решить с помощью веб-скрейпинга на основе AI

Сбор данных — это методическая практика, нацеленная на получение значимой информации с целью построения согласованного и полного датасета для конкретной цели бизнеса, например, для принятия решений, ответов на исследовательские вопросы или стратегического планирования. Это первый и неотъемлемый этап связанных с данными проектов и задач, в том числе и business intelligence, машинного обучения, а также аналитики big data.Сбор данных играет ключевую роль и в различных этапах управления продуктами, от product discovery до маркетинга продукта. Однако в нём используются методики и процедуры, отличающиеся от применяемых в машинном обучении, а потому это не входит в рамки нашего поста. Сбор данных как первый этап процесса принятия решений на основе машинного обучения. В проектах машинного обучения сбор данных предшествует таким этапам, как очистка и предварительная подготовка данных, обучение и тестирование модели, принятие решений на основе результатов работы модели. Стоит отметить, что во многих случаях процесс сбора информации никогда не заканчивается, поскольку вам всегда нужны свежие данные для повторного обучения и совершенствования имеющихся моделей машинного обучения, получения информации о клиентах, анализа текущих рыночных тенденций и так далее.

сбор данных/интеграция данных/потребление данных

сбор данных часто путают с потреблением и интеграцией данных, которые тоже являются важными процессами стратегии управления данными. хотя все эти три процесса связаны с получением, между ними есть чёткие различия. сбор данных связан с получением сырых данных из различных источников с целью применения их для анализа и принятия решений. он включает в себя ручной ввод данных, онлайн-опросы, извлечение данных из документов и баз данных, прослушивание сигналов с датчиков и многое другое. интеграция данных происходит на более поздних этапах потока управления данными. она преобразует коллекции сырых данных, собранных по разным системам, в единую схему и консолидирует их в общий репозиторий. обычно весь поток полностью автоматизирован и состоит из трёх основных этапов: извлечения (extraction), преобразования (transformation) и загрузки (loading) данных (сокращённо, в зависимости от порядка операций.)конечная цель сбора данных заключается в накоплении всей ценной информации в одном месте, обеспечении её целостности, качества, доступности всей компании и готовности к bi, статическому анализу данных или машинному обучению.под потреблением данных (data ingestion) понимается получение данных из множества источников и их перенос в целевую систему без преобразований. то есть это может быть частью интеграции данных или отдельным процессом, нацеленным на перенос информации в её исходном виде.данные могут потребляться пакетно, то есть собираться в большие блоки и переноситься с регулярными интервалами или при определённых условиях. другой подход заключается в потоковом потреблении, когда данные собираются непрерывно в процессе их генерации. это позволяет выполнять аналитику в реальном времени, применяемую для выявления мошенничества, мониторинга состояния здоровья, анализа рынка акций и других критичных ко времени задач.и интеграция, и потребление данных требуют создания конвейеров данных — последовательностей автоматизированных операций по перемещению данных из одной системы в другую. для выполнения этой задачи нужен специалист — дата-инженер или разработчик etl.сбор данных же может выполняться широким спектром специалистов в рамках их повседневных обязанностей под надзором специалистов в предметной сфере и/или дата-саентистов. давайте рассмотрим основные этапы, из которых он состоит.

этапы сбора данных

основная причина сбора данных — это получение ответов на важные вопросы бизнеса. например, вы хотите узнать, насколько успешен ваш бизнес по сравнению с конкурентами, какой спрос на ваш продукт или услугу ждать через месяц или как повысить удовлетворённость пользователей. согласно, четыре из пяти людей готовы поделиться личной информацией (например, возрастом или датой рождения), чтобы повысить удобство для себя. ключевые вопросы для организации сбора данных. чёткое формулирование того, что вы хотите узнать — отправная точка начала сбора данных. дальше вам предстоит сделать следующие шаги.

• Определить, какую информацию вам нужно собирать.
• Найти источники релевантных данных.
• Выбрать способы и инструменты сбора данных.
• Решить, какой объём данных будет достаточным.
• Подготовить технологию хранения данных.

Ниже мы подробнее рассмотрим каждый этап и поделимся своим опытом сбора данных.

Какие веб-скрейпинг-инструменты на основе AI наиболее популярны на рынке

Существует множество разных веб-скрейперов, и каждый из них оснащен своим особым набором функций. Ниже в общих чертах описан принцип работы обычного веб-скрейпера:

1. HTTP-запросы . Веб-скрейпер начинает с отправки HTTP-запроса на указанный URL-адрес с целью получить содержимое веб-страницы. Эта процедура идентична тому, как веб-браузер обращается к веб-страницам.  
2. Получение HTML . Сервер, на котором размещен веб-сайт, отвечает на запрос, отправляя HTML-содержимое веб-страницы. Этот HTML-код содержит все элементы (текст, изображения, ссылки и прочие элементы, составляющие веб-страницу).
3. Синтаксический анализ HTML . Дальше веб-скрейпер приступает к синтаксическому анализу HTML. Он анализирует и интерпретирует HTML-содержимое, чтобы найти те разделы страницы, где содержатся нужные данные. Это предполагает использование таких инструментов, как библиотеки синтаксического анализа HTML, которые помогают перемещаться по структурным элементам HTML-кода. 
4. Извлечение данных . После того, как подходящие фрагменты HTML определены, скрейпер переходит к извлечению интересующих нас данных. Это может быть любая категория содержимого, в том числе текст, изображения, ссылки, таблицы и прочая информация, найденная на веб-странице. 
5. Очистка данных . В зависимости от качества HTML-кода и структуры страницы, может потребовать та или иная форма очистки и форматирования извлеченных данных. Сюда относится удаление лишних тегов и специальных символов. Этот этап гарантирует, что данные отформатированы и пригодны для дальнейшего использования.
6. Запись данных . После того, как данные будут очищены, их необходимо организовать в структурированный формат. Для этого могут использоваться CSV-файлы, базы данных или какие-то другие решения для хранения данных, отвечающие намеченной цели. 
7. Обход страниц . В ситуациях, когда скрейперу необходимо собрать данные с нескольких страниц (например, при извлечении результатов поиска), он выполняет этот процесс итеративно, отправляя запросы на отдельные URL-адреса и извлекая, таким образом, данные с каждой страницы отдельно. 
8. Обработки динамического содержимого . Данные с веб-сайтов, которые используют JavaScript для загрузки динамического содержимого, требуют более сложных методов очистки после первоначального получения HTML. Это предполагает использование таких инструментов, как консольный браузер, или таких ресурсов, как Selenium, для того, чтобы скрейпер мог взаимодействовать со страницей как обычный пользователь, тем самым извлекая динамически загружаемое содержимое. 
9. Изучение robots.txt . Скрейпер должен придерживаться инструкциям, изложенным в файле сайта под названием robots.txt. В нем прописано, какие разделы можно извлекать, а какие нельзя. Соблюдение этих требований позволит вам избежать юридических и этических проблем.
10. Ограничение скорости . Для того, чтобы не перегружать сервер веб-сайта огромным количеством запросов за короткий промежуток времени, скрейпер может внедрить специальные механизмы ограничения скорости. Эти механизмы предназначены для того, чтобы извлекать данные разумно и умеренно.

Как можно использовать веб-скрейпинг на основе AI для анализа данных

Вилкова О. В.

Статья посвящена современному методу сбора открытых интернет-данных – веб-скрейпингу – и научной осмысленности его использования в социологических исследованиях. Основываясь на трендах в эмпирических социологических исследованиях и концепциях цифровой социологии, темах, поднимаемых на последних заседаниях международных комитетов социологов, приводятся методологические и технические возможности и ограничения веб-скрейпинга, в том числе, в сравнении с конвенциональными социологическими способами сбора данных (опросами, интервью, фокус-группами). Преимущества и недостатки веб-скрейпинга сгруппированы вокруг набора методологических, технических, правовых, этических, финансовых и компетентностных факторов и послужат прекрасным фреймворком, к которому можно обратиться на стадии дизайна исследования. В отличие от конвенциональных социологических методов, которым свойственны низкий отклик и семантические расхождения в интерпретации результатов, веб-скрейпинг позволяет получить структурную информацию о генеральной совокупности за короткий промежуток времени. С позиций социологии и философии науки обосновывается место, отводимое веб-скрейпингу в структуре социологического методологического знания. Ссылаясь на теории научных революций, синергетики и Венского кружка, текущее исследование старается показать, что в условиях трансформирующейся реальности меняется и научное знание. Исследовательские вопросы, предъявляемые к релевантности и научной осмысленности новой теории и её методов, своевременны и доказывают необходимость концептуальной проработки методологической базы. Работа произведёт попытку устранить стигматизацию вокруг исследований, где основной информационной базой выступают данные интернет-платформ. Располагая данными онлайн-платформ, веб-скрейпинг успешно встраивается в структуру цифровой социологии и имеет потенциал для освещения тематик, связанных с платформенной экономикой. Статья призывает современных социологов не бояться освоения нового инструментария и добавлять в исследования характер междисциплинарности.

Какие ограничения могут возникнуть при использовании веб-скрейпинга на основе AI

За последнее десятилетие информация стала основным ресурсом для развития бизнеса, а Интернет является основным источником,  где 5 миллиардов пользователей ежесекундно генерируют новые данные. Извлекая и анализируя эти веб данные, компании разрабатывают свои бизнес-стратегии  и достигают поставленных целей. Однако собрать и извлечь такой большой объем данных непросто; особенно для тех, кто все еще думает, что кнопка «Экспорт в Excel» существует или ручная обработка данных - это единственное решение.

Веб скрапинг позволяет компаниям автоматизировать процессы сбора веб данных с помощью ботов или автоматизированных скриптов, называемых веб-сканерами и загружать эти данные в формате Excel, CSV или XML для последующей аналитики.

Scraper API

Scraper API позволяет получить содержимое HTML с любой страницы с помощью вызова API. С Scraper API можно с легкостью работать с браузерами и прокси-серверами и обходить проверочные код CAPTCHA. Единственное на что необходимо сосредоточиться это превращение веб-сайтов в ценную информацию. С этим иснтрументом практически невозможно быть заблокированным, так как он меняет IP-адреса при каждом запросе, автоматически повторяет неудачные попытки и решает капчу за вас.

Octoparse 

Octoparse это бесплатный инструмент предназначенный для веб скрапинга. Он позволяет извлекать данные с интернета без строчки кода и превращать веб-страницы в структурированные данные всего за один клик. Благодаря автоматической ротации IP-адресов для предотвращения блокировки и возможности планирования последующего скрапинга этот инструмент является одним из самых эффективных.  

 DataOx 

- настоящий эксперт в области скрапинга веб-страниц. Инструменты предлогаемые компанией DataOx обеспечивают крупномасштабные сборы данных и предоставляют комплексные решения адаптированные к потребностям клиентов. Этой компании могут доверять как стартапы, создающие продукты на основе данных, так и большие предприятия, которые предпочитают поручать сбор собственных данных профессионалам.

 ScrapingBot  

предлагает мощный API для извлечения HTML-содержимого. Компания предлагает API-интерфейсы для сбора данных в области розничной торговли (описание продукта, цена, валюта, отзыв) и недвижимости (цена покупки или аренды, площадь, местоположение). Доступные тарифные планы, JS-рендеринг, парсинг с веб-сайтов на Angular JS, Ajax, JS, React JS, а также возможность геотаргетинга делают этот продукт незаменимым помощником для сбора данных.