Лучшие инструменты для веб-скраппинга: как эффективно извлекать данные

Лучшие инструменты для веб-скраппинга: как эффективно извлекать данные

Введение

Веб-скраппинг — это процесс сбора данных из веб-страниц. Он используется в различных целях, таких как анализ рынка, мониторинг цен, сбор информации для научных исследований и многое другое. Однако, чтобы эффективно извлекать данные, необходимо использовать подходящие инструменты. В этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты для веб-скраппинга, которые помогут вам автоматизировать процесс сбора данных и сделать его более эффективным.

Основные инструменты для веб-скраппинга

Библиотеки для скраппинга

Библиотеки — это основа для создания скраперов. Они предоставляют функционал для отправки запросов, парсинга HTML и работы с данными.

1. BeautifulSoup (Python)

BeautifulSoup — одна из самых популярных библиотек для парсинга HTML и XML документов. Она позволяет легко находить и извлекать данные из веб-страниц.

• Простота использования
• Поддержка различных парсеров (lxml, html.parser и т.д.)
• Широкая поддержка сообществом

2. Scrapy (Python)

Scrapy — это мощный фреймворк для веб-скраппинга, который позволяет создавать высокопроизводительные скраперы. Он поддерживает асинхронное выполнение запросов и имеет встроенные механизмы для обработки данных.

• Высокая производительность
• Поддержка асинхронности
• Встроенные механизмы для обработки данных

3. Selenium (Python, Java, C# и др.)

Selenium — это инструмент для автоматизации веб-браузеров. Он полезен для скраппинга динамических веб-страниц, которые загружаются с помощью JavaScript.

• Поддержка динамических веб-страниц
• Мulti-language support
• Имитация пользовательских действий

Визуальные инструменты для скраппинга

Визуальные инструменты позволяют создавать скраперы без написания кода. Они идеально подходят для начинающих или для быстрого сбора данных.

1. Octoparse

Octoparse — это визуальный скраппер, который позволяет извлекать данные из веб-страниц без программирования. Он имеет удобный интерфейс и поддерживает динамические веб-страницы.

• Визуальный интерфейс
• Поддержка динамических веб-страниц
• Экспорт данных в различные форматы

2. ParseHub

ParseHub — еще один популярный визуальный скраппер. Он позволяет извлекать данные из сложных веб-страниц, включая те, которые загружаются динамически.

• Простота использования
• Поддержка динамических веб-страниц
• Возможность обработки больших объемов данных

Управляемые сервисы для скраппинга

Управляемые сервисы предоставляют готовые решения для скраппинга, включая инфраструктуру и техническую поддержку.

1. PhantomBuster

PhantomBuster — это облачный сервис для скраппинга, который позволяет извлекать данные из социальных сетей, веб-сайтов и других источников. Он предоставляет готовые шаблоны для популярных платформ.

• Облачное решение
• Готовые шаблоны
• Простота использования

2. ScrapingBee

ScrapingBee — это управляемый сервис для скраппинга, который предоставляет API для извлечения данных из веб-страниц. Он поддерживает обработку динамических веб-страниц и предоставляет готовые решения для популярных случаев использования.

• Простота интеграции
• Поддержка динамических веб-страниц
• Готовые решения

Дополнительные инструменты

Для эффективного скраппинга часто требуются дополнительные инструменты, которые помогают обрабатывать данные, избегать блокировок и анализировать результаты.

1. Proxies

Прокси-сервисы помогают избежать блокировок со стороны веб-сайтов. Используя прокси, вы можете маскировать свой IP-адрес и избегать ограничений.

• Избежание блокировок
• Маскировка IP-адреса
• Повышение анонимности

2. Data Storage Solutions

После сбора данных важно правильно их хранить и обрабатывать. Для этого можно использовать базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL или NoSQL базы данных, MongoDB.

• Хранение больших объемов данных
• Быстрый доступ к данным
• Возможность анализа данных

3. Data Processing Libraries

Для обработки и анализа данных можно использовать библиотеки, такие как Pandas (Python) или Apache Spark. Они предоставляют функционал для очистки, преобразования и анализа данных.

• Очистка данных
• Преобразование данных
• Анализ данных

Сравнение инструментов

Чтобы помочь вам выбрать подходящий инструмент, мы подготовили таблицу сравнения некоторых из них.

Инструмент	Тип	Преимущества	Недостатки
BeautifulSoup	Библиотека	Простота использования, гибкость	Не поддерживает динамические веб-страницы
Scrapy	Фреймворк	Высокая производительность, асинхронность	Крутая кривая обучения
Selenium	Инструмент для автоматизации	Поддержка динамических веб-страниц	Низкая производительность
Octoparse	Визуальный скраппер	Простота использования	Ограниченная настройка
ParseHub	Визуальный скраппер		Платно для больших объемов данных

Заключительные мысли

Выбор инструмента для веб-скраппинга зависит от ваших конкретных потребностей и уровня сложности проекта. Если вы только начинаете, стоит попробовать визуальные скрапперы, такие как Octoparse или ParseHub. Для более сложных задач можно использовать библиотеки, такие как BeautifulSoup или Scrapy. Не забывайте также о дополнительных инструментах, которые помогут вам эффективно обрабатывать и анализировать данные.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое веб-скраппинг и для чего он используется

Можно парсить все виды веб-данных. Большинство веб-сайтов, от поисковых систем и RSS-каналов до правительственной информации, делают свои данные общедоступными для парсеров, краулеров и других форм автоматизированного сбора данных.

Вот несколько распространенных примеров.

Типы данных, которые можно получать из Интернета

Однако это не означает, что такие данные всегда доступны. В зависимости от веб-сайта вам может понадобиться использовать несколько инструментов и трюков, чтобы получить именно то, что вам нужно – если, конечно, эти данные вообще доступны. Например, многие веб-скраперы не могут извлечь значимые данные из визуального контента.

В простейших случаях веб-скрапинг может осуществляться через API или интерфейс прикладного программирования веб-сайта . Когда веб-сайт предоставляет свой API, веб-разработчики могут использовать его для автоматического извлечения данных и другой полезной информации в удобном формате. Это почти как если бы веб-хост предоставил вам свой собственный “трубопровод” к своим данным. Поговорим о гостеприимстве!

Конечно, так бывает не всегда, и у многих сайтов, которые вы хотите спарсить, не будет API, который можно использовать. Кроме того, даже те сайты, у которых есть API, не всегда предоставляют вам данные в нужном формате.

В результате веб-скрапинг необходим только тогда, когда нужные вам веб-данные недоступны в нужной вам форме. Если это означает, что нужные вам форматы недоступны или веб-сайт просто не предоставляет полный объем данных, веб-скрапинг позволяет получить то, что вы хотите.

Это замечательно, но при этом возникает важный вопрос: Если определенные веб-данные ограничены, законно ли их парсить? Как мы вскоре увидим, это может быть немного немало – серой зоной.

Какие есть основные преимущества использования инструментов для веб-скраппинга

Веб-скрапинг с использованием ИИ имеет ряд существенных преимуществ – о главных из них мы расскажем далее.

1. Эффективность и скорость

скраперы на базе ИИ обрабатывают большие объемы данных намного быстрее, чем люди. Они могут собирать информацию с нескольких страниц одновременно с высокой скоростью и без ошибок. Такая скорость – важнейшее преимущество для компаний, которым требуются данные в режиме реального времени.

2. Адаптивное обучение

ИИ-скраперы отличаются от традиционных тем, что им не нужны частые обновления, чтобы адаптироваться к изменениям в макетах веб-сайтов или типах контента. Вместо этого они сами учатся на прошлом опыте. Эта особенность позволяет им автоматически адаптироваться к новым структурам и форматам и уменьшает необходимость в постоянном обслуживании.

3. Сбор данных в режиме реального времени

Веб-скраперы на базе ИИ могут непрерывно собирать данные и, тем самым, предоставлять самую актуальную информацию. Эта функция особенно актуальна в таких отраслях, как e-commerce или финансы, где рыночные условия быстро меняются.

4. Качество и точность данных

Скраперы, управляемые ИИ, значительно повышают качество и точность собранных данных. Отфильтровывая ненужную информацию, ИИ снижает уровень информационного “шума” и позволяет получать только корректные и релевантные данные. Эта точность уменьшает вероятность ошибки на всех этапах сбора данных – от их извлечения до анализа.

Какие популярные инструменты для веб-скраппинга существуют сегодня

Вопрос законности веб-скрапинга давно вышел за рамки узкопрофильных дискуссий. Сегодня его обсуждают как юристы, так и маркетологи, разработчики и SEO-специалисты. Дело в том, что правовые аспекты веб-скрапинга зависят от множества факторов: страны, цели сбора данных, источника информации, условий использования сайта и даже поведения бота.

В некоторых случаях, когда веб-скрапинг запрещен, его приравнивают к посягательству на авторские права, в других — к нарушению условий пользовательского соглашения. Есть прецеденты, когда компании подавали иски против скрапперов, но были и случаи, когда суд вставал на сторону сборщиков данных, особенно если они использовали общедоступную информацию.

Для безопасного анализа стоит использовать  прокси для веб-серфинга , которые обеспечивают анонимность и помогают соблюдать лимиты запросов, заданные сайтом.

Когда веб-скрапинг разрешен?

Веб-скрапинг разрешен, в следующих случаях:

• данные размещены в открытом доступе, без авторизации;
• отсутствует явный запрет в robots.txt или в пользовательском соглашении;
• сбор информации не нарушает авторские права и не используется в коммерческих целях без согласия правообладателя;
• бот ведет себя этично — не перегружает сервер и действует в рамках разумных частот запросов.

Если вы анализируете рыночные тренды, следите за изменениями цен или мониторите отзывы — и при этом соблюдаете технические и юридические правила, то, как правило, такие действия находятся в «серой зоне», но не считаются прямым нарушением.

В каких случаях веб-скрапинг запрещен?

Веб-скрапинг может быть признан незаконным, если:

• нарушаются условия использования сайта (особенно если они прямо запрещают автоматический сбор данных);
• осуществляется обход защиты (например, паролей или капчи);
• скрапятся персональные данные пользователей (например, email, номера телефонов);
• используется контент, защищенный авторским правом, без разрешения правообладателя;
• бот ведет себя агрессивно: слишком частые запросы, перегрузка серверов.

В ряде стран, например, в США, уже были судебные процессы, где веб-скрапинг трактовался, как нарушение Computer Fraud and Abuse Act (CFAA). Особенно, если речь шла о попытках обойти запреты или использовать данные в ущерб владельцу сайта.

Какие различия между автоматическими и ручными инструментами для скраппинга

Разрабатываю систему для постоянного парсинга сайтов. На начальном этапе будет несколько десятков сайтов, в дальнейшем - сотни. 1. Ключевые особенности системы, которые усложняют выбор фреймворка, склоняя меня к написанию собственного велосипеда

1. Наличие "ядра" системы, которое позволяет динамически подключать/отключать пауков без перезапуска всего сервиса с возможностью мониторинга работы этих пауков. Или наличие API, на который можно будет "накрутить морду".
2. Разделение паука на "фетчер": парсинг списков и получение "сырых" (raw html) документов для парсинга с сохранением последних в БД и "парсер": преобразование "сырых" страниц в структурированные данные, с возможностью отдельного запуска "парсера". Одна из главных "фич". Требования к парсеру могут меняться и надо будет перепарсивать все документы сайта заново, коих может быть сотни тысяч. Разумеется без их повторного скачивания.
3. Централизованное хранилище "сырых" и распарсенных данных.
4. Распределённость - возможность запуска пауков на отдельных нодах. Так как это требование сильно усложняет предыдущее требование, можно его упростить - просто возможность использования прокси.
5. Расписание - запуск по времени (каждый час, сутки…) как пауков, так и конкретных тасков в этих пауках, в том числе указание на одноразовый парсинг. Пример: на сайте есть sitemap.xml, содержащий ссылки на другие sitemap: sitemap-2016.xml, sitemap-2017.xml, sitemap-2018.xml; очевидно, что для 2016 и 2017 достаточен один проход фетчера, в то время как 2018 надо периодически просматривать, раз в день, например.
6. Приоритеты - возможность указания приоритета для отдельного паука.
7. Кэширование - поддержка заголовков Cache-Control и ручного указания: не кэшировать / кэшировать на время / кэшировать по заголовку Cache-Control

2. Некритичные хотелки, которыми можно поступиться

1. Использование asyncio. Эта часть стандартной библиотеки Python уже вполне "устаканилась" и, на мой взгляд, потихоньку становится стандартом де факто для асинхронного программирования в Python.
2. Простой деплой паука - добавили нового паука на сервер, зашли в "админку" на сайте, включили. Смотрим результаты, смотрим логи. Понизили приоритет. Отключили.

3. Инструменты, которые я просмотрел на текущий момент В принципе выбор не велик и укладывается в три основных:

1. PySpider
   Отличный инструмент, часто пользуюсь им, когда надо получить данные с какого-нибудь сайта. К сожалению некоторые особенности делают проблематичным его использование:
   • Непонятно как разделить на "фетчер" и "парсер", вернее как осуществить отдельный запуск только "парсера".
   • Нет встроенной поддержки прокси
   • Код пауков редактируется в веб-интерфейсе и не подразумевает использование из файла. Есть возможность запуска отдельного инстанса спайдера с файлом, но этот вариант не подходит - сотни инстансов PySpider убивает саму философию использования этого фрейворка. Да и непонятно как всё это удобно дебажить в IDE.
2. Grab , а точнее Grab:spider
   Очень интересный легковесный фреймворк, но похоже отсутствует:
   • Возможность централизованного управления пауками
   • Расписание запуска отдельных тасков
   • Возможность осуществить отдельный запуск только "парсера".

Как выбрать подходящий инструмент для извлечения данных из веба

Расширения для Chrome, Firefox и Edge, установленные почти миллион раз, обходят защиту и превращают браузеры в скраперы, которые собирают информацию с сайтов для коммерческих клиентов.

По данным аналитиков компании SecurityAnnex , 245 вредоносных расширений суммарно насчитывают около 909 000 загрузок. Все они предназначены для разных целей, включая управление закладками и буфером обмена, увеличение громкости и генератор случайных чисел. Но их объединяет использование опенсорсной библиотеки MellowTel-js , которая позволяет разработчикам монетизировать свои расширения.

Исследователи рассказывают, что монетизация строится на использовании расширений для скрапинга сайтов в пользу коммерческих клиентов. В их число, по словам основателя MellowTel Арсиана Али (Arsian Ali), входят ИИ-стартапы.

Аналитики SecurityAnnex пришли к этому выводу, обнаружив тесные связи между MellowTel и компанией Olostep , которая позиционирует себя как «самый надежный и экономически эффективный API для скрапинга в мире».

Olostep утверждает, что ее боты «избегают обнаружения и могут параллельно обрабатывать до 100 000 запросов за несколько минут». Так, клиенты компании платят деньги, указывают местоположение браузеров, через которые они хотят получить доступ к определенным веб-страницам, а Olostep использует свою базу установленных расширений для выполнения запроса.

«У нас есть основания полагать, что запросы на скраппинг от Olostep распределяются между всеми активными расширениями, в которых используется библиотека MellowTel», — говорят эксперты.

Создатель MellowTel, в свою очередь,, что его библиотека предназначена для «совместного использования интернет-соединений (без вставки партнерских ссылок, несвязанной рекламы или необходимости сбора персональных данных)». Также он заявляет, что «основная причина, по которой компании платят за трафик, — это надежный и экономически эффективный доступ к общедоступным данным с сайтов». По словам разработчика, авторы расширений получают 55% дохода, а MellowTel — все остальное.

Однако в SecurityAnnex предупреждают, что расширения, в которых используется MellowTel, представляют опасность для пользователей. Одна из причин этого заключается в том, что MellowTel заставляет расширения активировать веб-сокет, который подключается к серверу AWS, собирающему информацию о местоположении, доступной пропускной способности, активности и состоянии пользователей расширений.

Помимо нарушения конфиденциальности, веб-сокет также внедряет в просматриваемые страницы скрытый iframe, который подключается к сайтам из списка, полученного с сервера AWS. И пользователи никак не могут «увидеть», какие сайты открываются в скрытом iframe.

«Но разве для предотвращения такого не должны существовать какие-то средства защиты? Как можно настолько легко загрузить нежелательный контент на любой сайт? Что ж, в большинстве случаев защита действительно существует, — объясняют исследователи. —  Обычные защитные заголовки, вроде Content-Security-Policy и X-Frame-Options, должны предотвращать подобное поведение. Но помните, как библиотека просила добавить в манифест declarativeNetRequest и access, если их там еще не было? Эти разрешения позволяют изменять веб-запросы и ответы в процессе выполнения. Библиотека динамически меняет правила, которые удаляют заголовки безопасности из ответов веб-сервера, а затем якобы добавляет их обратно после загрузки веб-страниц.

Такое ослабление всего процесса браузинга может подвергать пользователей риску атак типа межсайтового скриптинга, которые предотвращаются в нормальных обстоятельствах. То есть ваши пользователи не только непреднамеренно становятся ботами, но и сами уязвимы при просмотре веб-страниц».