The Ultimate Guide to the Top 15 Web Scraping Tools for 2024

The Ultimate Guide to the Top 15 Web Scraping Tools for 2024

Web scraping is a technique used to extract data from websites. It is a powerful tool that can be used for a variety of purposes, including data analysis, market research, and price monitoring. With the increasing amount of data available on the internet, web scraping has become an essential tool for businesses and individuals alike. In this article, we will take a look at the top 15 web scraping tools for 2024.

1. Scrapy

Scrapy is a powerful open-source web scraping framework written in Python. It is designed for large-scale web scraping and can handle complex websites with ease. Scrapy is highly customizable and can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

2. Beautiful Soup

Beautiful Soup is a Python library used for web scraping. It is easy to use and can handle complex websites with ease. Beautiful Soup can parse HTML and XML documents and can be used to extract data from websites.

3. Selenium

Selenium is a powerful web scraping tool that can automate web browsers. It is written in Python and can be used to scrape data from websites that require user interaction, such as login pages. Selenium is highly customizable and can be used for a variety of purposes, including testing web applications.

4. Puppeteer

Puppeteer is a Node.js library used for web scraping. It is designed to automate web browsers and can be used to scrape data from websites that require user interaction. Puppeteer is highly customizable and can be used for a variety of purposes, including testing web applications.

5. Cheerio

Cheerio is a fast and flexible web scraping library for Node.js. It is designed to be easy to use and can handle complex websites with ease. Cheerio can parse HTML and XML documents and can be used to extract data from websites.

6. Requests-HTML

Requests-HTML is a Python library used for web scraping. It is designed to be easy to use and can handle complex websites with ease. Requests-HTML can parse HTML and XML documents and can be used to extract data from websites.

7. Scraper API

Scraper API is a web scraping service that allows you to scrape websites without having to worry about getting blocked. It is easy to use and can handle complex websites with ease. Scraper API can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

8. ParseHub

ParseHub is a powerful web scraping tool that can handle complex websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. ParseHub can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

9. Octoparse

Octoparse is a web scraping tool that can handle complex websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Octoparse can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

10. Diffbot

Diffbot is a web scraping tool that can extract data from websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Diffbot can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

11. Apify

Apify is a web scraping tool that can handle complex websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Apify can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

12. Webhose

Webhose is a web scraping tool that can extract data from websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Webhose can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

13. Kimono Labs

Kimono Labs is a web scraping tool that can extract data from websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Kimono Labs can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

14. Import.io

Import.io is a web scraping tool that can extract data from websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Import.io can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

15. Data Miner

Data Miner is a web scraping tool that can extract data from websites with ease. It is easy to use and can be used to extract data from websites without having to write any code. Data Miner can be used for a variety of purposes, including data mining, price monitoring, and content aggregation.

Conclusion

==========

Web scraping is a powerful tool that can be used for a variety of purposes. The top 15 web scraping tools for 2024 are Scrapy, Beautiful Soup, Selenium, Puppeteer, Cheerio, Requests-HTML, Scraper API, ParseHub, Octoparse, Diffbot, Apify, Webhose, Kimono Labs, Import.io, and Data Miner. Each tool has its own strengths and weaknesses, and the best tool for you will depend on your specific needs.

Связанные вопросы и ответы:

Какие факторы следует учитывать при выборе инструмента для веб-скрапинга

В мире сбора данных существует два основных подхода: Web Scraping и использование API . Выбор между этими методами зависит от ряда ⁤факторов, включая доступность‍ API, необходимость в ⁤специфических данных и⁣ уровень технических навыков. Рассмотрим ситуации, когда предпочтительнее использовать веб-скрапинг:

• Отсутствие ​официального API или его ограничения по функционалу и количеству запросов.
• Необходимость извлечения данных из визуальных элементов, таких⁣ как изображения или сложно структурированные⁣ веб-страницы.
• Сбор информации с нескольких сайтов ‌для агрегации данных в ‍единую базу.

Важно также учитывать юридические аспекты и политику конфиденциальности сайтов, ​с⁢ которых производится сбор данных. Ниже представлена таблица, демонстрирующая ключевые различия между использованием веб-скрапинга ⁢и API для конкретных задач:

Задача	Web Scraping	API
Анализ цен	Подходит для ‌сравнения цен на разных сайтах	Подходит, если ‌API ⁤предоставляет актуальные ​данные ⁢о ценах
Мониторинг отзывов	Идеален для⁣ сбора отзывов с различных платформ	Подходит,⁢ если платформа⁣ имеет ⁣API​ для доступа⁢ к ‍отзывам
Сбор ‌новостей	Эффективен для агрегации новостей с разнообразных источников	Подходит, если⁤ источник предлагает API‍ с широким спектром новостных категорий

Выбор⁣ метода ⁤сбора‍ данных должен основываться на конкретных целях ​и⁢ задачах проекта, ⁢а также на технических возможностях и ​юридических рамках использования информации ‍с целевых ресурсов.

Какие из этих инструментов являются бесплатными

Я долгое время занимался сбором информации о конкурентах и могу поделиться своим опытом.​ Когда речь идет о бесплатных базовых способах, из перечисленных вариантов следующие инструменты мне пригодились.1. Google Analytics⁚ Этот инструмент является одним из лучших для анализа трафика на сайте, в т.​ч.​ и конкурентов.​ Я использовал Google Analytics для изучения популярности страниц, поведения пользователей и просмотра ключевых показателей эффективности.​ Это помогло мне понять, какие стратегии привлечения трафика работают для моих конкурентов, и применить их в свою пользу.​

2.​ SimilarWeb⁚ Этот инструмент предоставляет подробную информацию о посещаемости сайтов, позволяя сравнить популярность различных сайтов в определенной нише.​ Я использовал SimilarWeb для анализа посещаемости моих конкурентов, чтобы определить их трафик и популярные источники привлечения посетителей. Это помогло мне сформировать эффективную стратегию привлечения трафика на свой сайт.​

3.​ WhoIs⁚ Этот инструмент предлагает информацию о владельцах доменов и их регистрации.​ Я использовал WhoIs для узнавания о регистрации доменов моих конкурентов, чтобы получить информацию о них, такую как даты регистрации и контактные данные.​ Это помогло мне понять, насколько долго мои конкуренты уже работают в данной нише и создали ли они другие успешные проекты.

Какие из этих инструментов имеют платное продолжение

Документирование кода превращает ваше приложение в «стеклянную коробку», показывая, как работает тот или иной фрагмент кода. Инструменты автоматического документирования кода описывают функции и их назначения, что позволяет экономить время на анализе и понимании кода в будущем.

• Swagger  — это набор правил и инструментов для описания API. Инструмент представляет собой языконезависимую утилиту. Это значит, что Swagger создаёт чёткую документацию, которая читается одинаково хорошо как человеком, так и машиной, позволяя автоматизировать процессы зависящие от API.
• JSDoc — набор инструментов, автоматически создающий многостраничную текстовую документацию (HTML, JSON, XML и т. д.)  из комментариев из исходного кода на JavaScript. Это приложение может пригодиться для управления крупномасштабными проектами.
• jGrouseDoc (jGD) — это гибкий инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет разработчикам генерировать API из комментариев из исходного кода на JavaScript. jGD документирует не только переменные и функции, но и пространства имён, интерфейсы, пакеты и некоторые другие элементы.
• YUIDoc  — приложение, написанное на NodeJS. Оно использует синтаксис, подобный тому, который применяется в Javadoc и Doxygen. Также инструмент может похвастаться поддержкой предварительного просмотра в реальном времени, расширенной поддержкой языка и продвинутой разметку.
• Docco — бесплатный инструмент для документации, написанный на «литературном» CoffeeScript. Он создаёт HTML-документ для отображения ваших комментариев, чередующихся с кодом. Следует отметить, что инструмент поддерживает не только JavaScript, но и другие языки. Например, Python, Ruby, Clojure и прочие.

Какие из этих инструментов поддерживают скрипты на языках программирования

Все современные операционные системы поддерживают параллельное выполнение кода с помощьюи. Процесс — это экземпляр программы, который запускается независимо от остальных. Например, когда вы запускаете программу на Java, ОС создает новый процесс, который работает параллельно другим. Внутри процессов мы можем использовать потоки, тем самым выжав из процессора максимум возможностей.

Потоки (threads) в Java поддерживаются начиная с JDK 1.0. Прежде чем запустить поток, ему надо предоставить участок кода, который обычно называется «задачей» (task) . Это делается через реализацию интерфейсаRunnable, у которого есть только один метод без аргументов, возвращающийvoid—run(). Вот пример того, как это работает:

Runnable task = () -> { String threadName = Thread.currentThread().getName(); System.out.println("Hello " + threadName); }; task.run(); Thread thread = new Thread(task); thread.start(); System.out.println("Done!");

Поскольку интерфейсRunnableфункциональный, мы можем использовать лямбда-выражения, которые появились в Java 8. В примере мы создаем задачу, которая выводит имя текущего потока на консоль, и запускаем ее сначала в главном потоке, а затем — в отдельном.

Результат выполнения этого кода может выглядеть так:

Hello main Hello Thread-0 Done!

или так:

Hello main Done! Hello Thread-0

Из-за параллельного выполнения мы не можем сказать, будет наш поток запущен до или после вывода «Done!» на экран. Эта особенность делает параллельное программирование сложной задачей в больших приложениях.

Потоки могут быть приостановлены на некоторое время. Это весьма полезно, если мы хотим сэмулировать долго выполняющуюся задачу. Например, так:

Runnable runnable = () -> { try { String name = Thread.currentThread().getName(); System.out.println("Foo " + name); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); System.out.println("Bar " + name); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }; Thread thread = new Thread(runnable); thread.start();

Когда вы запустите этот код, вы увидите секундную задержку между выводом первой и второй строки на экран.TimeUnit— полезный класс для работы с единицами времени, но то же самое можно сделать с помощьюThread.sleep(1000).

Работать с потоками напрямую неудобно и чревато ошибками. Поэтому в 2004 году в Java 5 добавили Concurrency API. Он находится в пакетеjava.util.concurrentи содержит большое количество полезных классов и методов для многопоточного программирования. С тех пор Concurrency API непрерывно развивался и развивается.

Давайте теперь подробнее рассмотрим одну из самых важных частей Concurrency API — сервис исполнителей (executor services) .

Какие из этих инструментов поддерживают многопоточность и параллельное выполнение задач

Astera — это простой в использовании инструмент интеграции данных без кода, предназначенный для пользователей с любым уровнем технических возможностей. Astera предлагает комплексное управление данными: от извлечения до интеграции данных, хранения данных и даже управления API. Этот инструмент может сэкономить вам бесчисленные часы ручной работы. Кроме того, вам не нужно нанимать экспертов, чтобы использовать этот инструмент. Вот некоторые примечательные особенности Astera, что делает его отличным средством для обработки данных:

Основные характеристики Astera

• Удобный интерфейс: Astera предназначен как для деловых, так и для технических пользователей. Его простой интерфейс с возможностью перетаскивания позволяет бизнес-пользователям самостоятельно готовить данные, не полагаясь на ИТ-специалистов или программирование.
• Извлечение данных на основе искусственного интеллекта: Вы можете использовать этот инструмент, чтобы легко извлекать данные из неструктурированных источников данных за считанные минуты. Алгоритмы искусственного интеллекта могут легко определить поле, которое вы хотите извлечь, избавляя от необходимости создавать шаблоны для различных форматов документов.
• Разнообразие разъемов: Инструмент поддерживает большую библиотеку локальных и облачных источники и направления включая базы данных, хранилища данных и озера данных. Вы также можете легко подключиться к любому другому источнику или месту назначения через готовые соединители API.
• Преобразование данных: Astera предлагает различные встроенные преобразования и функции которые позволяют вам манипулировать вашими данными так, как вы хотите. Все, что вам нужно сделать, это просто перетащить необходимые преобразования и сопоставить их с вашим конвейером данных. Astera упрощает работу даже со сложными преобразованиями, такими как нормализация/денормализация, дерево решений и т. д.
• Функции качества данных: Инструмент поддерживает надежные встроенные Качество данных которые позволяют вам легко очищать, профилировать и проверять данные. Вы также можете указать правила качества данных, чтобы отмечать ошибочные записи, которые можно просмотреть позже.
• Автоматизация: Настройте свои рабочие процессы один раз и используйте Asteraфункции планирования заданий для автоматизации всего процесса.
• Механизм параллельной обработки: Astera построен на промышленном механизме параллельной обработки, который беспрепятственно обрабатывает большие наборы данных.

Какие из этих инструментов имеют встроенные функции для обработки данных

На схеме ниже представлена реализация возможной архитектуры Data Lakehouse из доступных для российских компаний технологий, в основном с открытым исходным кодом. Данная схема позволяет продемонстрировать и кратко описать инструменты ELT, используемые в архитектуре Data Lakehouse.  

Обнаружение изменений: Change Data Capture и Debezium

Итак, в источниках (source1, source2 и т.д.) содержатся данные, которые должны быть реплицированы или переданы в реальном времени в другие системы для дальнейшей обработки и анализа. Для захвата изменений (CDC) может использоваться Debezium — инструмент, предназначенный для мониторинга и репликации данных в реальном времени из различных источников данных (таких как MySQL, PostgreSQL и другие) в формате транзакционных журналов баз данных (также известных как журналы изменений или WAL).

Стриминг событий в Kafka Connect и Spark Streaming

Debezium подписывается на журналы изменений баз данных и захватывает все операции CRUD (Create, Read, Update, Delete), преобразуя их в структурированные события, которые затем передаются через Kafka Connect. Kafka Connect — это фреймворк, предоставляемый Apache Kafka , который позволяет интегрировать Kafka с различными системами для потоковой обработки данных. Debezium работает как плагин для Kafka Connect, что позволяет передавать события изменений данных, полученные Debezium, напрямую уже в Kafka.

После того как данные попадают в Apache Kafka, приложение потоковой обработки данных в реальном времени, написанное, например, с использованием Spark Streaming или Flink, может читать эти данные из Kafka, попутно выполняя вычисления в реальном времени.

Запись и хранение сырых данных: Spark и Airflow

После чтения данных потоковое приложение записывает данные as-is в Data Lake в сырой слой данных (Raw). В качестве объектного хранилища может быть развёрнуто облачное объектное хранилище AWS S3 (как показано на схеме) либо как альтернативные варианты на HDFS.

Для хранения большого объёма данных они сохраняются в колоночном формате Parquet с использованием табличного формата Iceberg для организации эффективного доступа к ним. Далее для передачи данных из сырого слоя в операционный слой ODS могут применяться такие движки как Spark и Airflow , обеспечивающие автоматизацию процессов обработки данных. Spark выполняет вычисления и анализ данных, а Airflow управляет планированием и выполнением пакетных рабочих процессов.

Доступ к данным для операционной аналитики: Trino

Поскольку ODS содержит операционные данные организации и возможно потоковые данные, имеет смысл сделать этот слой доступным для операционных аналитиков и ML. Сделать это можно с помощью Trino , механизма распределённых SQL-запросов с открытым исходным кодом, предназначенного для чтения больших наборов данных, распределённых на одном или нескольких разнородных источниках данных.

Для загрузки данных из слоя ODS непосредственно в DWH в слой DDS можно использовать связку Airflow + dbt (data build tool). dbt — это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для перемещения данных между слоями в DWH и выполнения различных трансформаций данных (очистка, дедупликация, агрегирование, фильтрация, обогащение), а также для формирования документации и линейджа. Один из сценариев использования — формирования слоя DDS в модели Data Vault. Airflow в данном случае помогает оркестрировать задачи, которые извлекают данные и загружают их в хранилище. Dbt, как правило, позволяет аналитикам, использующим SQL, преобразовывать и трансформировать данные, которые уже находятся в хранилище. Инструменты Airflow + dbt также служат для передачи данных дальше в аналитический слой Mart.

На практике для обслуживания процессов CDC и загрузки данных из источников в сырой и операционный слои DWH сегодня чаще всего используется Spark. Для трансформаций данных и формирования аналитического слоя удобна связка Airflow + dbt. Однако, в зависимости от требований проекта и квалификации команды инженеров может быть построена собственная система с микросервисной архитектурой, реализующая ELT-операции с помощью приложений, написанных на Python, Go, Java и других языках программирования. Это встречается не часто, поскольку тот же Airflow уже является стандартом индустрии с удобным веб-интерфейсом и инструментами поддержки и мониторинга, в то время как для микросервисов необходимо самостоятельно настраивать системы мониторинга и алертинга.     

В следующей статье мы подробнее рассмотрим подход Data Vault и его практическое использование для проектирования хранилища данных.

Какие из этих инструментов имеют встроенные функции для хранения данных

Программа DeadLock предназначена для обнаружения и предотвращения ситуаций, связанных с возникновением взаимной блокировки нескольких потоков приложения.

Одной из основных функций программы является поиск потенциальных DeadLock’ов в многопоточном приложении. Программа анализирует код и выявляет возможные ситуации блокировки, предостерегая разработчика о возможных проблемах.

DeadLock также предлагает механизмы для предотвращения блокировок. Разработчик может использовать специальные методы и инструменты, предоставляемые программой, для синхронизации потоков и предотвращения DeadLock’ов. Это позволяет улучшить производительность и стабильность приложения.

Среди особенностей программы DeadLock стоит отметить:

• Автоматическое обнаружение блокировок. DeadLock автоматически определяет взаимную блокировку в потоках и генерирует соответствующие сообщения об ошибках.
• Интерфейс визуализации. Программа поддерживает графическую визуализацию результатов анализа блокировок для наглядного представления возможных проблем.
• Поддержка различных языков программирования. DeadLock может работать с кодом, написанным на различных языках программирования, что делает его универсальным инструментом для разработчиков.
• Низкая нагрузка на систему. Программа разработана таким образом, чтобы минимизировать использование ресурсов компьютера и не оказывать существенного влияния на производительность приложения.

Программа DeadLock является неотъемлемым инструментом для разработчиков многопоточных приложений, позволяя обнаруживать и предотвращать ситуации DeadLock, что способствует повышению надежности и стабильности приложений.