The Top 5 Web Scraping Tools for Data Gathering in 2025

The Top 5 Web Scraping Tools for Data Gathering in 2025

Связанные вопросы и ответы:

Какие будут самые популярные инструменты веб-скрапинга для сбора данных в 2025 году

Веб-скрейпинг возник для совершенно другой цели, и потребовалось почти 2 десятилетия, прежде он стал технологией, которая нам знакома сейчас.

Истоки самого простого веб-скрапинга можно проследить до 1989 года, когда британский ученый Тим Бернерс-Ли задумал Всемирную паутину. 

Первоначально концепция была направлена на создание платформы для автоматического информационного обмена между учеными в университетах и институтах по всему миру.

Основной целью веб-сайтов было представление статической информации в формате HTML, что позволяло разработчикам относительно легко писать скрипты, которые могли бы извлекать данные программным путем.

Вскоре после этого, в 1993 году, появилась инаугурационная концепция веб-краулинга. Пионером в этой области был The Wanderer, а именно World Wide Web Wanderer, разработанный Мэтью Греем в Массачусетском технологическом институте. 

Это был новаторский веб-краулер на основе Perl, задачей которого было измерить масштабы сети. 

В тот же период времени в 1993 году материализовалась основополагающая технология, которая проложила путь для основных поисковых систем, таких как Google, Bing, Yahoo и других.

Со временем некоторые сайты начали использовать динамический контент: благодаря таким технологиям, как JavaScript, AJAX и Flash, они могли отслеживать поведение пользователя и формировать страницы специально для него. Это создало значительные проблемы для традиционных методов веб-скрейпинга, потребовав более продвинутых методов.

Разработчики начали изучать headless-браузеры, которые могли имитировать взаимодействие с пользователем, позволяя им получать доступ и извлекать данные из динамически генерируемых страниц.

Такие инструменты, как Selenium, PhantomJS и Puppeteer, стали играть важную роль в навигации по сложным современным веб-сайтам. Вскоре после этого родился веб-скрапинг в том виде, в котором мы его знаем.

Какие изменения можно ожидать в инструментах веб-скрапинга к 2025 году

Octoparse — универсальный инструмент для веб-скрапинга, предназначенный как для новичков, так и для опытных профессионалов. Octoparse предоставляет удобный интерфейс «укажи и щелкни» для создания веб-сканеры , дополненный помощником по веб-скрапингу на основе искусственного интеллекта для упрощения автоматизации.

Эти инструменты для сбора данных на базе искусственного интеллекта, облачная инфраструктура облегчают масштабные задачи по извлечению данных, с ротацией IP-адресов и планированием задач для повышения эффективности. Интуитивно понятный дизайн Octoparse, расширенные функции скрапинга, универсальный скрапер позволяют пользователям без усилий скрапинговать данные с веб-сайтов для получения аналитических сведений, списков недвижимости, что позволяет компаниям использовать широкий спектр возможностей веб-данных без обширных технических знаний.

Основные характеристики Octoparse

Визуальный конструктор рабочих процессов без кода для мгновенного извлечения данных.

Автоматическое обнаружение на базе искусственного интеллекта для быстрой настройки.

Круглосуточная автоматизация облака с запланированным извлечением данных.

Расширенное решение CAPTCHA с ротацией прокси-серверов.

Цены

Доступен бесплатный план, Premium начинается от 75 долл. США в месяц за облачную автоматизацию

Ключевые инновации

Интеграция помощника по веб-скрапингу на основе искусственного интеллекта.

Готовые шаблоны для популярных сайтов.

Какие факторы будут влиять на выбор инструментов веб-скрапинга в 2025 году

Веб скрапинг имеет широкий спектр применений. Например, маркетологи пользуются им для оптимизации процессов.

1. Отслеживание цен

Собирая информацию о товарах и их ценах на Amazon и других платформах, вы можете следить за вашими конкурентами и адаптировать свою ценовую политику.

2. Рыночная и конкурентная разведка

Если вы хотите проникнуть на новый рынок и хотите оценить возможности, анализ данных поможет вам сделать взвешенное и адекватное решение.

3. Мониторинг соцсетей

YouScan, Brand Analytics и другие платформы для мониторинга соцсетей используют скрапинг.

4. Машинное обучение

С одной стороны, машинное обучение и AI используются для увеличения производительности скрапинга. С другой стороны, данные, полученные с его помощью, используют в машинном обучении.

Интернет — это важный источник данных для алгоритмов машинного обучения.

5. Модернизация сайтов

Компании переносят устаревшие сайты на современные платформы. Для того чтобы быстро и легко экспортировать данные, они могут использовать скрапинг.

6. Мониторинг новостей

Скрапинг данных из новостных сайтов и блогов позволяет отслеживать интересующие вас темы и экономит время.

7. Анализ эффективности контента

Блоггеры или создатели контента могут использовать скрапинг для извлечения данных о постах,

Данные в таком формате:

• легко сортируются и редактируются;
• просто добавить в БД;
• доступны для повторного использования;
• можно преобразовать в графики.

Какие новые технологии будут использоваться в инструментах веб-скрапинга к 2025 году

Ежедневно в мире создается гигантское количество данных. Теперь недостаточно их просто анализировать и визуализировать, специалисты сосредоточены на их качестве, монетизации и на использовании ИИ в вычислениях

Отзывы, публикации в социальных сетях, записи транзакций, записи камер — это и многое другое является частью больших данных. Согласно отчету Statista , в 2022 году объемы всех данных, накопленных человечеством, составили примерно 97 зеттабайт (Один зеттабайт — это миллиард терабайт, — Прим. Forbes Club ). К 2025 году это число возрастет до 180 зеттабайт.

За последние несколько лет данные вошли практически во все сектора бизнеса, однако существуют отрасли, которые зависят от них наиболее сильно. Журналисты издания об ИИ, больших данных и аналитике Analytics Insight считают , что это электронная коммерция, образование, медиа, здравоохранение, игры, финансы, производство, страхование, HR и энергетика. В этих секторах большие данные помогают улучшать UX, отслеживать эффективность, мониторить изменения, выявлять закономерности и моделировать сценарии. Бизнес именно в этих отраслях диктует тренды больших данных, уверены журналисты.

Эксперты информационного портала о данных, блокчейне и ИИ Data Floq выделяют 10 главных трендов в сфере данных:

1. Аналитика на основе ИИ. Организации при помощи алгоритмов нейросетей выделяют закономерности из своих данных и делают на их основе прогнозы. В будущем модели машинного обучения станут более точными и эффективными и усовершенствуют процесс принятия решений на основе данных.
2. Конфиденциальность и безопасность. В ближайшие несколько лет из-за постоянного увеличения количества данных компании займутся контролем в отношении этичного обращения с потребительскими данными. Для этого будут создаваться строгие правила и требования.
3. Вычисления и аналитика в реальном времени. При помощи технологий периферийных вычислений большие данные можно будет анализировать и обрабатывать в режиме реального времени. Это значительно сократит издержки и ускорит принятие решений.
4.  Глубокое обучение и нейронные сети. Нейронные сети становятся все более мощными, а модели глубокого обучения вскоре смогут распознавать изображения, обрабатывать естественный язык и прогнозировать аналитику. Эксперты ожидают, что это наиболее повлияет на сферы здравоохранения, финансов и онлайн-маркетинга.
5. Демократизация данных. В ближайшие годы компании сосредоточатся на расширении доступа сотрудников к данным. UX-дизайн инструментов аналитики позволит разным отделам самостоятельно получать, анализировать и интерпретировать данные, не привлекая к этому процессу специальных ИТ-специалистов. 
6. Смягчение предвзятости. ИИ играет важную роль в анализе данных, но его алгоритмы иногда выдают предвзятые результаты. Организации будут уделять большое внимание разработке и внедрению алгоритмов, которые будут выдвать справедливый, прозрачный и беспристрастный результат. 
7. Качество данных. Организации будут инвестировать в надежные системы управления данными, чтобы обеспечить их целостность, точность и надежность. Это будет включать отслеживание происхождения данных и их классификацию, чтобы создать стабильную основу для анализа.
8. Гибридное облако и другие решения для хранения данных. Организации будут использовать комбинацию локальных и облачных типов хранения. Такие решения будут развиваться, чтобы приспособиться к растущим объемам и разнообразию больших данных.
9. Монетизация данных. Организации в ближайшие годы будут сосредоточатся на ответственной монетизации данных, чтобы соблюдать конфиденциальность и этические соображения. 
10. Устойчивое развитие и социальные блага. Большие данные будут играть важную роль в решении глобальных проблем и реализации инициатив в области устойчивого развития. Организации будут использовать анализ данных для оптимизации энергопотребления, сокращения отходов и принятия обоснованных решений, которые смогут положительно влиять на окружающую среду. Кроме того, большие данные будут использоваться для решения социальных проблем, таких как неравенство в сфере здравоохранения и городского планирования.

Какие преимущества будут иметь инструменты веб-скрапинга в 2025 году по сравнению с текущими инструментами

Веб-скрапинг — это автоматический процесс сбора информации с интернет-страничек. В отличие от обычного парсинга, предполагающего копирование всей информации вручную, здесь все автоматизировано. Это экономит время на решение поставленной задачи и значительно повышает масштабируемость. Благодаря веб-скрапингу процесс сбора информации становится более удобным, простым, быстрым. Вы сможете буквально в считанные минуты получить подборку нужной информации путем автоматизированной обработки огромных массивов данных.

Хотим обратить ваше внимание на то, что сегодня достаточно активно используется также такой термин, как веб-краулинг. Его достаточно часто путают со скрапингом, но это совершенно разные технологии. Частности, веб-краулинг повсеместно используется в поисковых системах, как вариант, в том же Google. Он предполагает просмотр интернет-страничек с целью их индексации. То есть в обоих процессах присутствуют боты, но карауллеры просто «просматривают» материалы, сопоставляют содержимое с тематикой, подтверждают или же наоборот, опровергают качество страницы. А вот веб-скрапинг — это уже непосредственный сбор определенной информации, которую ищет пользователь.

Для того чтобы более подробно окунуться в тематику нашего обзора, познакомимся с преимуществами веб-парсинга, а также теми работами, которые можно значительно упростить с его помощью.

В чем основные преимущества веб-скрапинга

Первое, что приходит на ум при слове «веб-скрапинг» – это очень серьезная экономия времени на сбор информации. Вместо того чтобы выполнять все эти работы вручную, вам достаточно будет потратить несколько минут на настройку парсера, а далее уже просто кликнуть на одну кнопку, чтобы запустился процесс автоматизированного сбора данных. Но все же, несмотря на всю серьезность и весомость этого преимущества, оно здесь далеко не единственное. К другим отличительным особенностям веб-скрапинга стоит отнести:

1. Автоматизация однотипных и повторяющихся задач. Веб-скрапинг — это тот инструмент, который позволит вам автоматизировать огромное количество рутинных и однотипных задач. Как вариант, вы можете сделать предварительное настройки для того, чтобы программа с определенной периодичностью изучала информацию о ценах ваших конкурентов, собирала отзывы с разных сервисов на ваши товары или же услуги, отслеживала количество позиций, доступных к продаже и пр. Также можно выполнить настройку, благодаря которой парсеры будут собирать с сайта новую информацию, что позволит вам постоянно быть в курсе последних тенденций.
2. Агрегация информации. В данном случае речь идет о сборе данных из разных источников и объединения их в один для выполнения более удобного и быстрого сравнительного анализа. Это то, что делает данный продукт незаменимым при работе с сервисами бронирования билетов, отелей, жилья. Программа будет собирать сведения о ценах и предоставлять пользователю наиболее выгодные для него решения.
3. Выполнение комплексного исследования рынка. Если вы только запускаете собственный бизнес, если хотите вывести на рынок новый продукт, то важно хорошо ориентироваться в особенностях данной ниши. То есть вы должны понимать, насколько актуальным будет ваш продукт, какая средняя цена на него на рынке, насколько высокий спрос и существуют ли конкуренты, их количество. Это та информация, которая позволит вам принять достаточно взвешенное решение о целесообразности выполнения данных работ, а также разработать стратегию, что отлично покажет себя на практике.
4. Оптимизация рабочих процессов. Благодаря веб-скрапингу вы сможете автоматизировать достаточно большое количество рутинных и однотипных задач, которые ежедневно обязаны выполнять ваши менеджеры, затрачивая на это большую часть своего рабочего дня. А если автоматизировать эти работы, то можно сэкономить не только человеческие ресурсы, но и деньги.
5. Высокая эффективность в процессе поиска потенциальных покупателей. Веб-скрапинг позволяет собирать данные не только о конкурентах, но и о целевом рынке. В частности, с его помощью вы сможете получать контактные данные людей, которые добровольно оставляют их в открытых источниках, а далее уже использовать их в собственных целях, как вариант для организации электронной рассылки и выполнения сопутствующих работ, направленных на увеличение продаж.
6. Удобный и быстрый мониторинг рынка. При помощи автоматических инструментов вы сможете отслеживать отзывы о ваших продуктах либо же услугах на любых площадках, будь то социальные сети, сайты-отзовики и пр. А еще вы сможете оценить востребованность того или иного продукта, чтобы понять, стоит ли запускать подобные продажи или нет.