Лучшие инструменты для веб-скрейпинга 2025: как извлечь данные из интернета

Лучшие инструменты для веб-скрейпинга 2025: как извлечь данные из интернета

ParseHub — это платформа, которая может удовлетворить все ваши потребности в парсинге, невероятно гибкая и удобная для пользователя. ParseHub поможет вам, независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным поклонником данных. Уникальной особенностью ParseHub является простой интерфейс «укажи и щелкни», который значительно упрощает процесс сбора данных с динамических веб-сайтов.

По сложным веб-страницам можно перемещаться, даже не будучи опытным программистом. Чтобы извлечь данные, просто выберите нужные данные, а ParseHub сделает все остальное. Это как иметь своего личного помощника для извлечения данных. Но ParseHub предлагает более сложные варианты, чтобы вывести парсинг на новый уровень.

Вы можете автоматизировать процесс очистки, используя запланированную очистку, которая позволяет ParseHub извлекать данные через заданные промежутки времени, гарантируя, что у вас всегда будет самая свежая информация.

Кроме того, ParseHub предлагает беспрепятственное подключение к API, что упрощает включение очищенных данных в ваши собственные программы или системы. Это мощная техника для оптимизации использования извлеченных данных и улучшения рабочего процесса данных.

Веб-скрапинг становится увлекательным и эффективным процессом благодаря удобному интерфейсу ParseHub и мощной функциональности, позволяющей легко получать полезную информацию из динамических веб-страниц.

Цены

Вы можете начать использовать его бесплатно, а премиум-цена начинается с 189 долларов в месяц.

Связанные вопросы и ответы:

Какие лучшие инструменты для веб-скрейпинга доступны в 2025 году

Scraper API – один из наиболее эффективных и гибких сервисов для веб-скрапинга, который предоставляет возможность извлекать данные из определенных страниц в автоматизированном режиме. Этот инструмент позволяет обойти множество запретов и блокировок, возникающих при обычных попытках скрапинга.

Веб Scraper API отличается простым интерфейсом, обеспечивающим максимально удобную интеграцию с вашими собственными инструментами или программами. Благодаря распределенной сети прокси-серверов, “Скрапер” предлагает быстрое и надежное обеспечение с отличной масштабируемостью парсинга веб-страниц. Независимо от того, нужны ли вам данные для анализа рынка, мониторинга конкурентов или других целей, Scraper API обеспечит вас надежным функционалом для эффективного извлечения информации:

• JS-рендеринг позволяет воспроизводить скрипты без помощи браузера.
• Anti-bot система обеспечивает доступ к сайтам с повышенной безопасностью.
• Продвинутая система гео-таргетинга даст доступ к 60+ странам.
• Встроенная прокси-служба повысит ваши шансы успешного скрапинга нужных страниц.

Компания предоставляет гибкую систему прайсинга с 5 вариантами подписки. От 49 до 999 USD в месяц, планы лишь различаются количеством доступных API кредитов, максимальным количеством потоков и количеством доступных локаций. Для потребностей уровня Enterprise предоставлена возможность подобрать персональное решение с премиум поддержкой и персональным менеджером. Кроме того, доступен бесплатный пробный период для всех типов подписки.

Плюсы Scraper API

“Скрапер” может похвастаться рядом преимуществ, делающих его одним из наиболее привлекательных и эффективных сервисов для парсинга веб-страниц:

1. Преодоление ограничений. Scraper API обеспечивает механизмы для обхода блокировок, с которыми вы можете столкнуться при попытке парсить веб-страницы, такие, как, IP-блокировка или Captcha. С использованием “Скрапер” вы можете обходить эти запреты и получать доступ к требуемым данным со страниц, которые в противном случае были бы недоступны.
2. Простота. Сервис может похвастаться удобным и понятным API-интерфейсом, что делает его легким в интеграции с вашими приложениями или программами. Вы можете начать использовать Scraper сразу, без необходимости в глубоких знаниях программирования или SEO-анализа.
3. Масштабируемость. Софт основан на распределенной сети прокси-серверов, что обеспечивает высокую скорость и надежность при сборе информации. Независимо от объема или сложности задач, ресурс предлагает гибкую и масштабируемый функционал для обработки любых запросов.
4. Управление геолокацией и браузерами. Scraper API позволяет выбирать геолокацию серверов, что способствует получению данных из определенных географических регионов. Вы также можете выбрать определенный браузер для эмуляции исполнения JavaScript или отображения страниц в интернете, что делает извлечение сведений более простым и гибким.
5. Поддержка различных типов данных. Программа позволяет получать не только текстовые сведения, но и изображения, таблицы, файлы и другие элементы, которые могут присутствовать на сайтах. Благодаря этому вы можете получать полный набор требуемых данных без ограничений.

Как выбрать подходящий инструмент для веб-скрейпинга в соответствии с моими потребностями

Веб-скрейпинг — это область с активными разработками, разделяющими амбициозную инициативу развития взаимодействия человека и компьютера, которая требует прорывов в обработке и понимании текста онлайн-страниц искусственным интеллектом. Современные решения для скрейпинга варьируются от специальных, требующих человеческих усилий, до полностью автоматизированных систем, которые способны преобразовывать целые веб-сайты в структурированную информацию в определённом формате. Идеально, когда сайт, данные которого нужно извлечь, предоставляет их через API с разрешенным кросс-доменным доступом. В случае, когда дела не обстоят таким образом, можно обратиться к другим методам скрейпинга.

«Копипаст» вручную

Иногда даже самая лучшая технология веб-скрейпинга не может заменить ручную работу человека, когда пользователь копирует и вставляет текст. В некоторых случаях это единственное возможное решение, например, когда веб-сайты устанавливают блокировку от веб-скрейпинга и копирования текста.

Если сайт представляет собой html- или xml-документ и к нему разрешены кросс-доменные запросы, то можно получить содержимое документа с помощью запроса к одному из имеющихся в Интернете прокси-сервису.

Сопоставление текстовых шаблонов

Простой, но мощный способ получения информации с веб-страниц. Может быть основан на команде UNIX grep (выполняет поиск в одном или нескольких файлах по шаблону) или на сопоставлении регулярных выражений языков программирования (например, Perl или Python ).

Синтаксический анализ HTML

Многие веб-сайты состоят из большого числа страниц, генерируемых динамически из основного структурированного источника — базы данных. Данные одной и той же категории обычно кодируются в похожие страницы с помощью общего скрипта или шаблона. В интеллектуальном анализе данных программа, которая обнаруживает такие шаблоны в определённом источнике информации, извлекает его содержимое и переводит его в форму, называется оболочкой. Предполагается, что анализируемые страницы системы соответствуют общему шаблону и что их можно легко идентифицировать в терминах общей схемы URL. Кроме того, некоторые полуструктурированные языки запросов к данным, такие как XQuery и HTQL, могут использоваться для анализа HTML-страниц и извлечения и преобразования содержимого страниц.

Document Object Model ( DOM)

DOM — программа с API для HTML- и XML-документов. Встраивая полноценный веб-браузер, такой как Internet Explorer или элемент управления браузера Mozilla, программы могут извлекать динамическое содержимое, создаваемое клиентскими сценариями. Скрейпинг DOM-дерева позволяет получить доступ к информации в отдельных её частях.

Вертикальная агрегация данных

Есть несколько компаний, которые разработали специальные онлайн-платформы, которые создают и контролируют множество ботов. Боты работают без прямого участия человека и при этом их взаимодействие с пользователями происходит без связи с целевым сайтом. Подготовка включает в себя создание базы знаний, благодаря которой возможна работа ботов. Боты осуществляют агрегацию данных по отдельным свойствам каждого ресурса в соответствии с заданными условиями для дальнейшего сопоставления и анализа полученных значений свойств. Надежность платформы измеряется качеством получаемой информации (обычно количеством полей) и её масштабируемостью (до сотен или тысяч сайтов). Эта масштабируемость в основном используется для преобразования данных, расположенных в конце длинного кода сайтов, которые обычные агрегаторы считают сложными или слишком трудоёмкими для сбора контента.

Какие ключевые функции современных инструментов для веб-скрейпинга

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.

Как извлечь данные из веб-сайтов с использованием этих инструментов

Эффективность работы современного маркетолога зависит не только от его опыта, креативности и других профессиональных качеств, но и от инструментов, которые он использует. Собрали подборку из 35 крутых сервисов аналитики, которые упростят работу и увеличат ваши возможности в социальных сетях.

1. Popsters

Анализирует контент в социальных сетях. Работает со всеми популярными в России платформами: ВКонтакте, Одноклассники, Facebook, Instagram, Telegram, Twitter, YouTube, Pinterest и другими.

Находит самые популярные посты для любой страницы, считает ER, зависимость вовлечения от объема текста, типа контента, времени публикации поста.

Отчет за любой период можно выгрузить в удобном формате, он полностью готов для отправки клиенту.

2. AgoraPulse

Данный инструмент аналитики считает вовлечение в Twitter, Facebook, Instagram, Google+, LinkdIn, YouTube. Кроме стандартных метрик, сервис предлагает уведомления об упоминании вашей страницы и быстро отвечать пользователям.

3. Hootsuite

Кроме инструментов для контент-менеджмента, присутствует аналитика социальных сетей. Изменяет конверсии, ROI, трафик и вовлечение.

4. quintly

Анализирует Facebook, Twitter, Instagram, Pinterest, LinkedIn, YouTube и Google+. Оценивает подписчиков сообществ, создает кастомные отчеты. Среди других инструментов аналитики особо выделяется возможностью находить лидеров мнений для бренда.

5. Simply Measured

Сервис связывается с Google Analytics и дает данные о поведении аудитории из социальных сетей на сайте. Собирает данные о продвижении и контенте конкурентов.

6. Socialbakers

Следит за вовлечением и другими показателями в Facebook, Twitter, Google Plus и YouTube. Отслеживает показатели не только для контента на странице, но и для рекламных объявлений. Включает инструменты аналитики, а также функционал для постинга и модерации.

7. Audiense

Инструмент для аналитики обсуждений. Отслеживает реакцию на контент, анализирует аудиторию, предлагает инструменты для повышения вовлечения. Кроме того, анализирует рекламу в Twitter, если вы ее используете.

Простой сервис для сбора данных о конкретном пользователе, хештеге или по ключевому слову. Как и некоторые узкоспециализированные инструменты аналитики помогает следить за трендами и собирать реакции пользователей на публикации по разным темам.

9. Klout

Помогает подбирать контент, которые понравится аудитории и оценивает способность страницы вовлекать аудиторию в разных социальных сетях.

10. NetBase

Инструмент аналитики для крупных брендов и агентств. Собирает информацию о действиях на странице компании в соцсетях и помогает принимать бизнес-решения на основании этих данных.

Платформа для B2B менеджмента социальных сетей. Считает экономическую эффективность маркетинга в социальных сетях.

12. Social Mention

Простой бесплатный сервис для поиска упоминаний бренда в социальных сетях в режиме реального времени. Ищет среди сервисов блогов, микроблогов, закладок, изображений,

13. Tailwind

Оптимизирует контент-стратегию Pinterest и Instagram. Анализирует вовлечение на разных досках и подсказывает темы, которые понравятся вашим подписчикам, основываясь на хештегах, категориях и ключевых словах у уже опубликованного контента.

14. Keyhole

Данный инструмент аналитики в реальном времени следит за трендами, анализирует вовлечение у опубликованных постов и предлагает оптимальное время публикации. Подходит для поиска актуальных тем в Facebook, Instagram и Twitter.

15. Brand24

Мониторит упоминания и определяет их тональность, отслеживает популярность тем и выявляет тренды, анализирует лидеров мнений в вашей сфере.

16. Brandwatch

Инструмент для аналитики соцсетей и больших исследований (медиа пространства). Мониторит упоминания компании в режиме реального времени и тональность публикаций.

17. SumAll

Кросс-платформенный инструмент аналитики социальных сетей. Строит графики корреляции между показателями страниц бренда на разных платформах.

18. Cyfe

Еще один дашбоард для сведения статистики из разных платформ. Кроме социальных сетей, в Снау можно подключить Google Analytics, AdSense, MailChimp, WordPress и другие сервисы. При использовании до 5 виджетов работает бесплатно.

В чем разница между платными и бесплатными инструментами для веб-скрейпинга

Веб-скрейпинг стал важным инструментом для автоматизированного сбора информации в Интернете. Он является частью маркетинговых информационных систем (MIS) для формирования баз данных или банков данных, благодаря которым нужные сведения предоставляются в форме табличных отчетов. Технологии работы поисковых систем, агрегаторы контента также взаимосвязаны с программами веб-скрейпинга.

Веб-скрейпинг представляет собой форму копирования данных, в которой определённая необходимая для получения информация собирается из Интернета и аккумулируется, как правило, в центральную локальную базу данных или электронную таблицу, для последующего извлечения или анализа. Программное обеспечение для скрейпинга веб-страниц может получить доступ кнепосредственно с помощью протокола передачи гипертекста, а также через веб-браузер.

Полученное содержимое страницы можно анализировать, переформатировать, копировать данные в электронную таблицу и так далее. Веб-скрейпинг обычно берёт часть данных из страницы, чтобы использовать её для другой цели. Примером скрейпинга может служить поиск на различных сайтах и копирование имен, телефонных номеров, электронных адресов,-адресов определённой тематики для создания базы контактов.

В основном веб-скрейперы решают следующие задачи:

.

Веб-скрейпинг может быть как самостоятельным инструментом и служить для целевого поиска информации, также он может стать компонентом веб-разработок, используемых для веб-индексации, веб-майнинга и интеллектуального анализа данных, онлайн-мониторинга, изменения цен и их сравнения, для наблюдения за конкуренцией, и другого сбора данных.

Программы веб-скрейпинга не рассчитаны на обычных пользователей, с ними работают программисты, которые в большинстве случаев пишут коды под конкретные задачи. В Интернете можно найти различные средства и инструменты для веб-скрейпинга: библиотеки, приложения, online-сервисы, облачные сервисы, сервисы типа DaaS, плагины к браузерам. Один из популярных средств скрейпинга Scrapy (это бесплатный фреймворк с открытым кодом) . Среди коммерческих популярной является платформа Import.IO .

Существует разработки, например, Nokogiri, который создан специально для языка программирования, скрейперы, которые выполняют определённую задачу из множества возможных: Outwit Hubсобирает текстовую информацию и распределяет по ячейкам. Новые формы веб-скрейпинга включают прослушивание каналов данных с веб-серверов. Например, JSON обычно используется в качестве транспортного механизма хранения данных между клиентом и веб-сервером.

Получение данных с сайтов при помощи доступа к API также эффективно. Такие компании, как Amazon AWS и Google Google (API Discovery service), предоставляют конечным пользователям бесплатные инструменты, сервисы и общедоступные данные для парсинга.

Существуют методы для предотвращения сайтами веб-скрейпинга, такие как обнаружение и блокировка от обхода (просмотра) ботами своих страниц. В ответ на это существуют системы веб-скрейпинга, которые полагаются на использование методов анализа DOM, компьютерного зрения и обработки естественного языка для имитации просмотра человеком, чтобы обеспечить сбор содержимого веб-страницы для автономного анализа.

Можно ли использовать эти инструменты для сбора данных из социальных сетей

Первым шагом в решении вопроса является детальный анализ ситуации. Юрист должен ознакомиться с нюансами использования инструмента в коммерческих целях, чтобы понять возможные риски и ограничения.

После анализа необходимо собрать все документы, имеющие отношение к делу. Это могут быть контракты, лицензии и другие юридические письма, которые могут подтвердить законность использования инструмента.

Следующим важным шагом является консультация с юристом. Специалист поможет клиенты определить, какиемогут быть нарушены и какие меры необходимо предпринять для устранения возможных рисков.

После выявления всех юридических рисков, следует разработать стратегию действий. Это может включать в себя адаптацию коммерческого предложения, изменение условий работы с инструментом или даже отказ от его использования.

На этом этапе важно также разработать план мониторинга и оценки возможных последствий для бизнеса. Регулярная оценка правовых аспектов использования инструмента поможет избежать проблем в будущем.

Основные шаги по решению вопроса включают анализ ситуации, сбор документов, консультацию с юристом, разработку стратегии действий, мониторинг возможных последствий и установление юридического сопровождения.

Последний шаг включает в себя основывание юридического сопровождения. Юрист будет поддерживать компанию на всех этапах, что обеспечит защиту интересов бизнеса и уменьшит вероятность возникновения правовых конфликтов.

Как эти инструменты обходят защиту от скрейпинга

В сегодняшнем материале мы представим сравнительный обзор пяти самых популярных инструментов для анализа данных – Python, R, Weka, Knime, RapidMiner.

Краткие описания

Python

Python – в русскоязычной среде попросту «питон» – согласно общему определению представляет собой высокоуровневый язык программирования общего назначения, который ориентирован на повышение производительности и читаемости кода. За годы существования «питон» обзавелся множеством специализированных библиотек. Нас интересуют шесть из них:

• Pandas – отвечает за обработку данных;
• Numphy – работает с матрицами;
• Statsmodels – содержит основные статистические функции и модели;
• Sklearnи Pybrain – специализируются на алгоритмах машинного обучения;
• Наконец, Matplotlibотвечает за визуализацию.

Кроме хорошо документированных библиотек, «питон» отличается гибкостью и понятным синтаксисом – благодаря последнему, он приятен в работе. Немаловажно и то, что у Python — огромное сообщество преданных «фанатов», настоящих специалистов своего дела. Так что язык не перестает развиваться.

R

Про R мы подробно говорили в одном из материалов, посвященных инструментам Data Mining. Если вкратце, то появившийся в 1993 году язык R на сегодняшний день является стандартом в области анализа данных.

R «заточен» под статистическую обработку данных, работу с графикой и алгоритмами машинного обучения. Еще одна «вкусная плюшка» R – прекрасная визуализация с помощью пакета ggplot2.

Weka

По сути, Weka – это целая коллекция инструментов и алгоритмов для анализа данных и прогнозирования. Среди плюсов инструмента:

• удобный интерфейс (к примеру, текстовая строка для ввода команд);
• преобразование данных (в том числе предварительная обработка сырых данных);
• поддержка множества алгоритмов машинного обучения и возможность их быстрого применения;
• удобный вывод результатов работы алгоритма (легко сравнивать точность различных моделей);
• выбор признаков;
• визуализация данных;
• возможность проведения экспериментов (причем можно запускать сразу несколько алгоритмов на разных задачах и получить общий отчет);
• возможность представления всего процесса решения задачи в форме графа.

RapidMiner, Knime

Широко известные инструменты Knime и RapidMiner похожи и по форме, и по содержанию (хотя первый, в отличие от второго, существует на полностью бесплатной основе) – поэтому мы решили объединить их в одну подкатегорию. Оба инструмента поддерживают множество стандартных задач – касающихся преобразования данных, статистики, машинного обучения и визуализации. Весь процесс анализа данных представляется в виде интерактивного графа – последовательности операторов, при этом пользователю доступны операторы Weka и R.

Сравнительные характеристики

Представляем шесть таблиц, в которых представлены результаты оценки пяти инструментов (Knime и RapidMiner по вышеуказанным причинам мы объединили в одну категорию). По итогам мы подсчитали суммарную оценку каждого инструмента по отношению к конкретной характеристике, а результаты объединили в итоговую таблицу.

Обработка данных

Визуализация

Скорость получения предварительных результатов

Итоги

В заключительной таблице – итоги анализа. В каждой из шести «номинаций» мы выбрали условного «лидера» или «лидеров» — то есть те программные продукты, которые эффективнее всего решают конкретные задачи.

По результатам анализа очевидно, что Python (1), R (2), Weka (3) «объективно» лучше, чем Knime, Rapid Miner (4, 5):

1. (1), (2) обладают несравненно большей гибкостью на всех этапах АД;
2. с помощью (3) можно быстрее осуществлять АД;
3. (3) предоставляет результаты работы намного детальнее и удобнее;
4. (4, 5) как, впрочем, и (3) не предоставляют достаточной свободы действий;
5. кроме низкого порога вхождения и красивой картинки представление процесса АД в виде графа в (4, 5) объективных преимуществ не имеет.

Сравнивая двух «проигравших», можно сделать вывод, что Knime (4) лучше, чем Rapid Miner (5):

• (4), в отличие от (5), предоставляется на полностью бесплатной основе;
• при этом возможности (4) и (5) представляются одинаковыми.

Впрочем, ситуация насчет работы с БД и большими данными остается неясной: возможно, в этих случаях Knime и Rapid Miner использовать предпочтительнее.

Резюме

Мы убедились, что не зря Python и R так популярны: сравнительный анализ наглядно показал, что эти инструменты можно считать обязательными. А вот с Weka и Knime все оказалось не так просто: истинные преимущества и недостатки, а также возможности работы можно до конца понять только после продолжительной работы с каждым инструментом.