Top 5 web scraping tools you should know in 2023. Some applications of web scraping

Top 5 web scraping tools you should know in 2023. Some applications of web scraping

Web scraping has a wide range of applications and does not require repetitive typing or copy-pasting. It can be used in an infinite number of scenarios. Marketers, for example, use it to improve the efficiency of their processes.

1. News monitoring

News Monitoring and analysis are becoming increasingly popular as the volume of online daily produced information grows. It can save you time and help you track topics of interest with pinpoint accuracy and timing. Newsdata.io is a great tool to search, fetch and download the news data in JSON, CSV, XLSX format and analyze the data for valuable insights.

2. Tracking prices

3. Market and competitive intelligence

Gathering and analyzing data can help you make an accurate and confident decision if you’re actively looking to enter a new market and want to determine your opportunity.

4. Social listening

Some social media listening and tracking platforms include Talkwalker, HootSuite, and Brandwatch.

5. Machine learning (ML)

While ML and AI are used to improve the performance of data scraping tools, the other half of the web scraping-ML relationship is also true.

6. Website transitions

It is not uncommon for businesses to migrate their websites to more modern environments. Companies with large outdated websites that contain a lot of critical information (e.g., government websites) may want to use a web scraper to quickly and easily export data from their legacy websites onto their new platforms in this case.

News sites, websites, review sites, blogs, and social networks are all sources of news monitoring.

7. Analyzing the performance of your content

It is more useful to have your data in a table format than to simply view it in the browser view.

Web scraping online. 12 лучших сервисов для скрапинга данных

Существует ряд программных решений, которые позволяют извлекать, экспортировать и анализировать различные данные. Их основное направление – веб-скрапинг, а клиенты таких сервисов собирают данные с сайтов и конвертируют их в нужный формат.

Что такое веб-скрапинг, кому он нужен и какие сервисы для извлечения данных считаются лучшими – расскажу в сегодняшней статье.

Что такое скрапинг данных

Веб-скрапинг – это извлечение данных с сайта или приложения в понятном для обычного человека формате. Обычно эти данные сохраняются в таблицу или файл.

Такими данными могут быть:

• изображения;
• каталог товаров;
• текстовый контент;
• контактные данные: адреса электронной почты, телефоны и так далее.

Все эти данные полезны для поиска потенциальных клиентов, сбора информации конкурирующих компаний, выявления тенденции развития рынка, маркетингового анализа и прочего.

Эта процедура сбора данных не запрещена, однако некоторые недобросовестные компании используют возможности скрапинга незаконно. Так, в октябре 2020 года Facebook подал в суд на две организации, которые распространяли вредоносное расширение для Chrome. Оно позволяло выполнять веб-скрапинг из социальных сетей без авторизации: в собранных данных содержался контент как публичного, так и непубличного характера. В последующем вся полученная информация продавалась маркетинговым компаниям, что является строгим нарушением закона.

Ну а для тех, кто собирается использовать веб-скрапинг для развития бизнеса, ниже я расскажу о лучших сервисах, которые предоставляют данную услугу.

Топ-12 сервисов для скрапинга данных

Большинство сервисов для скрапинга данных – это платное решение для сложных задач, но есть и условно-бесплатные, которые подойдут для простых проектов. В этом разделе мы рассмотрим и те, и другие варианты.

ScraperAPI

ScraperAPI позволяет получить HTML-содержимое с любой страницы через API. С его помощью можно работать с браузерами и прокси-серверами, обходя проверочный код CAPTCHA .

Его легко интегрировать – нужно только отправить GET-запрос к API с API-ключом и URL. Кроме того, ScraperAPI практически невозможно заблокировать, так как при каждом запросе он меняет IP-адреса, автоматически повторяет неудачные попытки и решает капчу.

Особенности:

• рендеринг JS;
• геотеги;
• пул мобильных прокси для скрапинга цен, результатов поиска, мониторинга соцсетей и прочего.

Стоимость: есть пробная версия, платные тарифы начинаются от $29 в месяц

Официальная страница: ScraperAPI

ScrapingBee

ScrapingBee использует API для скрапинга веб-страниц, который обрабатывает headless-браузеры и управляет прокси-серверами, обходя все типы блокировки. У сервиса также есть специальный API для парсинга поиска Google.

Особенности:

• рендеринг JS;
• ротация прокси;
• отлично взаимодействует с Google Sheets и Google Chrome.

Стоимость: от $49 в месяц

Официальная страница: ScrapingBee

ScrapingBot

ScrapingBot – это мощный API для извлечения HTML-содержимого. Компания предлагает API-интерфейсы для сбора данных в области розничной торговли и недвижимости, включая описание продукта, цену, валюту, отзывы, цену покупки или аренды, площадь, местоположение. Вполне 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.

Особенности:

• рендеринг JS;
• качественный прокси;
• до 20 одновременных запросов;
• геотеги;
• есть расширение Prestashop, которое синхронизируется с сайтом для мониторинга цен конкурентов.

Стоимость: бесплатно или от €39 в месяц

Официальная страница: ScrapingBot

Scrapestack

Scrapestack – это REST API для скрапинга веб-сайтов в режиме реального времени. С его помощью можно молниеносно собирать данные с сайтов, используя миллионы прокси и обходя капчу.

Источник: https://lajfhak.ru-land.com/stati/proxy-api-web-scraping-proxy

Data scraping. Лучшие сервисы для веб скрапинга данных: топ-7

Рассказываем, что такое веб скрапинг, как применяют данные полученные этим способом, и какие сервисы для веб скрапинга существуют на рынке.

В октябре 2020 года Facebook подал жалобу в федеральный суд США против двух компаний, обвиняемых в использовании двух вредоносных расширений для браузера Chrome. Эти расширения позволяют выполнять скрапинг данных без авторизации в Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, YouTube и Amazon.

Оба расширения собирали публичные и непубличные данные пользователей. Компании продавали эти данные, которые затем использовались для маркетинговой разведки.

В этой статье мы разберемся, как выполнять скрапинг данных легально, и расскажем про семь сервисов для веб скрапинга, которые не требуют написания кода. Если вы хотите выполнять скрапинг самостоятельно, прочитайтеинструментов и библиотек для скрапинга.

Что такое скрапинг данных?

Скрапинг данных или веб скрапинг – это способ извлечения информации с сайта или приложения (в понятном человеку виде) и сохранение её в таблицу или файл.

Это не нелегальная техника, однако способы использования этих данных могут быть незаконными. В следующем

Как используют эти данные

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, видео, твитах и т. д. в таблицу, например, как на видео выше.

Данные в таком формате:

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

Сервисы для веб скрапинга

Скрапинг требует правильного парсинга исходного кода страницы, рендеринга JavaScript, преобразования данных в читаемый вид и, по необходимости, фильтрации. Поэтому существует множество готовых сервисов для выполнения скрапинга.

Вот топ-7 инструментов для скрапинга, которые хорошо справляются с этой задачей.

1. Octoparse

Octoparse — это простой в использовании скрапер для программистов и не только. У него есть бесплатный тарифный план и платная подписка.

Особенности:

• работает на всех сайтах: с бесконечным скроллом, пагинацией, авторизацией, выпадающими меню, AJAX и т.д.
• сохраняет данные в Excel, CSV, JSON, API или БД.
• данные хранятся в облаке.
• скрапинг по расписанию или в реальном времени.
• автоматическая смена IP для обхода блокировок.
• блокировка рекламы для ускорения загрузки и уменьшения количества HTTP запросов.
• можно использовать XPath и регулярные выражения.
• поддержка Windows и macOS.
• бесплатен для простых проектов, 75$/месяц — стандартный, 209$/месяц — профессиональный и т. д.

2. ScrapingBee

ScrapingBee Api использует «безголовый браузер» и смену прокси. Также имеет API для скрапинга результатов поиска Google.

Особенности:

• рендеринг JS;
• ротация прокси;
• можно использовать с Google Sheets и браузером Chrome;
• бесплатен до 1000 вызовов API, 29$/месяц — для фрилансеров, 99$/месяц — для бизнеса и т.д.

3. ScrapingBot

ScrapingBot предоставляет несколько API: API для сырого HTML, API для сайтов розничной торговли, API для скрапинга сайтов недвижимости.

Особенности:

• рендеринг JS (безголовый Chrome);
• качественный прокси;
• до 20 одновременных запросов;

4. scrapestack

Scrapestack — это REST API для веб скрапинга в реальном времени. Он позволяет собирать данные с сайтов за миллисекунды, используя миллионы прокси и обходя капчу.

Web scraping open source. Scrapy

Scrapy is an open source web scraping framework in Python used to build web scrapers. It gives you all the tools you need to efficiently extract data from websites, process them as you want, and store them in your preferred structure and format. One of its main advantages is that it’s built on top of a Twisted asynchronous networking framework. If you have a large web scraping project and want to make it as efficient as possible with a lot of flexibility then you should definitely use Scrapy. 

Scrapy has a couple of handy built-in export formats such as JSON, XML, and CSV. Its built for extracting specific information from websites and allows you to focus on the data extraction using CSS selectors and choosing XPath expressions. Scraping web pages using Scrapy is much faster than other open source tools so its ideal for extensive large-scale scaping. It can also be used for a wide range of purposes, from data mining to monitoring and automated testing.  What stands out about Scrapy is its ease of use and  . If you are familiar with Python you’ll be up and running in just a couple of minutes.  It runs on Linux, Mac OS, and Windows systems.

Scrapy is under BSD license.

Источник: https://lajfhak.ru-land.com/stati/best-web-scraping-apis-and-tools-what-kinds-data-extraction-tools-are-there

Diffbot Extract. Tutorial: How to Extract Custom Product Variant Data

Extract API allows you to automatically gather e-commerce information such as images, description, brand, prices and specs from product pages, but what about when product pages contain multiple variants of the product, being offered at different prices?

A product variant is when there are variations of a base product, such as multiple sizes, colors, or styles that may have their own pricing and availability. For many kinds of products–ranging from apparel, to home goods, to car parts, these product variants are crucial to understand. For example, you wouldn’t want to get kid-sized shoes sent to you for adult-sized feet. Product variants also give you clues as to which variations of a product are available from the merchant, and which might be sold-out.

Extract APIs might not always be able to extract variants automatically using AI, but thankfully Diffbot includes a powerful Custom API that allows you to both correct and augment what is extracted.

Let’s take a look at this product page – in this example a bedding sheets set from Macys – that has product variants. If we pass this URL to Extract API, Diffbot automatically extracts the base product’s title, text, price, sku, images, as well as the thread count and fabric. However, it does not extract the variants.

In this example, the sheets come in multiple sizes (from Twin to California King) and come in colors ranging from a classic white to Pomegrante (which unsurprisingly has plenty in stock). We can easily see as a human that the add-to-bag price depends on the size, and not the color.

Let’s make our AI see this too.

To do this we can use an X-Eval, or Custom Javascript rule, essentially a Javascript function with our own custom scraping logic to augment what Diffbot already extracts. An X-eval can be specified when creating a custom rule using the Custom API .

function () { start(); var variants = ; /* get sizes*/ var sizes = $('li.swatch-itm').filter((i,e) => { return !$(e).hasClass('unavailable'); }); for (var i = 0; i { return !$(e).hasClass('unavailable'); }); var sizeEl = sizes ; sizeEl.click(); /* get colors. click first */ var colors = $('li.color-swatch').filter((i,e) => { return !$(e).hasClass('unavailable'); }); if (colors.length > 0) { colors.click(); } var price = $('div.price').text().match(/(+)/); for(var j = 0; j ; variants.push({ 'size': sizeEl.textContent.trim(), 'color': $(colorEl).find('.color-swatch-div').attr('aria-label'), 'offerPrice': price }); } } save ("variants", variants); end(); }

Let's break this code down.

All X-eval functions start with astart();invocation and end withend();to signal that the function is complete (important when there are callbacks that execute after function return).

We proceed by enumerating the list of available sizes using jQuery, which is fully supported in X-eval functions. We then click on the DOM element corresponding to each size, and then use another jQuery selector to select the list of available colors. Finally, we use a third jQuery selector to select the offer price, and save this combination of (size, color, price) to a variants array.

Diffbot crawler. Article Text:

---

Earlier, we have seen many web scrapers that can extract data from websites, but many times in the case when sites are changing dynamically over time, it’s hard to scrape and locate elements. Businesses do everything to make their websites free from web crawlers so for solving these problems and making a multi-functional, and more diverse tool Diffbot introduced machine learning and computer vision algorithms and public APIs for extracting information from web pages.

Diffbot was the first company to introduce Computer Vision technology to scrape information from web pages, no more conditional programming for each element instead Diffbot visually parses the website’s pages and returns the important elements.

 In 2012 they introduced Page Classifier API, which can automatically categorize the web pages into specific categories. This adoption of AI systems into their tools was a good move as they were able to analyze 750,000 web pages from Twitter .

---

---

 In 2019 they introduced Knowledge Graph which automatically extracts data from webpages and they build a knowledge base of 2 billion attributes(products, articles, people, companies, and more) and 10 trillion “facts”.

This was a huge shot because now their web crawler was able to scrape tiny details from websites which are impossible for other web scraping service providers.

Now according to Financial Express report as OpenAI showcased there GPT-3 , an advanced version of AI bot, and now according to MIT Technology Review report as well, Diffbot is working on the same, but with a different approach, they are trying to vacuuming up a large amount of human-written text and extracting facts from it instead of training a model directly out of it.

You can read more here . 

This product is more for business purposes. So You need your work email to sign up.

Note!

Products and services

Diffbot provides basic four services:

1. Extract : Automatically extract any article, blog, product, or image from any website without code.
2. Crawl : Extract structured data from entire websites once, or on a schedule, as it is a cloud-based service.
3. Search : Use Diffbot Knowledge Graph to search for information on companies, articles, products, and people.
4. Enhance : Enrich and manage your existing organization or client & employee data using the Diffbot Knowledge Graph.

Quickstart

After Signup , you’ll get a 14-days free trial which includes 10,000 free credits, access to the knowledge graph, Diffbot cloud dashboard, Excel and google sheets integration and Developer APIs.

Revolutionizing Web Scraping with Machine Learning and Computer Vision: The Rise of Diffbot

As the digital landscape continues to evolve, web scraping has become an essential tool for businesses and individuals alike. However, with the rise of dynamic websites and the constant need to stay ahead of the game, traditional web scrapers have struggled to keep up. This is where Diffbot comes in, a company that has pioneered the use of machine learning and computer vision algorithms to extract information from web pages.

Diffbot's innovative approach involves using computer vision to visually parse website pages and extract important elements, eliminating the need for conditional programming for each element. This technology was first introduced in 2012 with the launch of the Page Classifier API, which could automatically categorize web pages into specific categories. This milestone marked a significant turning point in the evolution of web scraping, enabling the analysis of 750,000 web pages from Twitter.

In 2019, Diffbot took its technology to the next level with the introduction of the Knowledge Graph, a powerful tool that extracts data from web pages and builds a knowledge base of 2 billion attributes, including products, articles, people, companies, and more. This achievement was a major breakthrough, enabling web crawlers to scrape even the smallest details from websites, a feat previously impossible for other web scraping service providers.

Recently, OpenAI showcased its GPT-3, an advanced AI bot, and MIT Technology Review reported that Diffbot is working on a similar project, but with a unique approach. Instead of training a model directly from the data, Diffbot is vacuuming up a large amount of human-written text and extracting facts from it. This innovative approach has the potential to revolutionize the field of web scraping, enabling the extraction of even more accurate and comprehensive data from the web.

References: Financial Express MIT Technology Review